结合 MarsCode AI 刷题的高效学习计划
一、制定刷题计划
（一）阶段划分
• 基础夯实阶段（第 1 - 2 周）：集中精力攻克基础数据结构（数组、链表、栈、队列）和基础算法（排序、查找）的题目。每天利用 MarsCode AI 刷题平台完成 5 - 10 道基础题，确保对这些基础知识有透彻的理解和熟练的代码实现能力。例如，第一天学习数组相关知识后，在平台上做数组的初始化、访问、修改元素等题目，通过平台的代码提示和解析功能加深理解。
• 知识拓展阶段（第 3 - 4 周）：开始学习树、图、动态规划、贪心算法等较复杂的知识领域。每天完成 3 - 5 道中等难度题目，并配合 MarsCode AI 的知识点讲解功能，深入学习相关算法原理和数据结构特性。比如学习树的遍历算法时，做完题目后仔细研究平台提供的不同遍历方式的详细解释和代码示例。
• 综合提升阶段（第 5 - 6 周）：挑战高难度题目，包括多种知识点融合的题目以及竞赛真题。每周完成 10 - 15 道综合题，通过 MarsCode AI 的讨论区与其他刷题者交流思路，拓宽解题思维。
（二）时间安排
• 工作日每天抽出 1 - 2 小时刷题，周末可以安排 3 - 4 小时进行集中学习和总结。例如，工作日晚上 7 - 9 点，关闭手机等干扰源，专心在 MarsCode AI 平台上刷题，做完题目后及时查看解析并整理笔记。
二、利用错题进行针对性学习
• 错题整理：每次刷题结束后，将做错的题目整理到专门的错题本中。在 MarsCode AI 平台上可以方便地标记错题，并将题目详情、自己的错误思路以及正确答案和解析一并记录下来。例如，如果在动态规划题目上出错，记录下错误的状态转移方程以及正确的思考方向。
• 定期回顾：每周安排 1 - 2 小时专门回顾错题。重新做一遍错题，若再次做错，则深入分析原因，可能是知识点掌握不牢或者解题技巧不够熟练。针对这种情况，利用 MarsCode AI 平台的相关知识点专项练习功能，进行有针对性的训练。比如，因为对树的深度优先搜索算法理解有误导致错题，那就到平台上专门找深度优先搜索的题目进行强化练习。
• 总结归纳：每两周对所有错题进行一次总结归纳，找出自己容易犯错的知识点类型或者思维误区。例如，发现自己在处理边界条件时经常出错，就总结边界条件处理的常见方法和技巧，并在后续刷题过程中特别注意。
