三、算法刷題指南

首先要明確的是， 數(shù)據(jù)結構是工具，算法是通過合適的工具解決特定問題的方法 。也就是說，學習算法之前，最起碼得了解那些常用的數(shù)據(jù)結構，了解它們的特性和缺陷。

那么該如何在 LeetCode 刷題呢？之前的文章算法學習之路寫過一些，什么按標簽刷，堅持下去云云?，F(xiàn)在距那篇文章已經(jīng)過去將近一年了，我不想說那些不痛不癢的話了，直接說具體的建議：

先刷二叉樹，先刷二叉樹，先刷二叉樹 ！

這是我這刷題的親身體會，下圖是我從 2018/10 到 2019/10 這一年的心路歷程：

公眾號文章的閱讀數(shù)據(jù)顯示，大部分人對數(shù)據(jù)結構相關的算法文章不感興趣，而是更關心動規(guī)回溯分治等等技巧。為什么要先刷二叉樹呢， 因為二叉樹是最容易培養(yǎng)框架思維的，而且大部分算法技巧，本質上都是樹的遍歷問題 。

刷二叉樹看到題目沒思路？根據(jù)很多讀者的問題，其實大家不是沒思路，只是沒有理解我們說的「框架」是什么。 不要小看這幾行破代碼，幾乎所有二叉樹的題目都是一套這個框架就出來了 。

void traverse(TreeNode root) {
    // 前序遍歷
    traverse(root.left)
    // 中序遍歷
    traverse(root.right)
    // 后序遍歷
}

比如說我隨便拿幾道題的解法出來，不用管具體的代碼邏輯，只要看看框架在其中是如何發(fā)揮作用的就行。

LeetCode 124 題，難度 Hard，讓你求二叉樹中最大路徑和，主要代碼如下：

看出來了嗎，這就是個后序遍歷嘛。

LeetCode 105 題，難度 Medium，讓你根據(jù)前序遍歷和中序遍歷的結果還原一棵二叉樹，很經(jīng)典的問題吧，主要代碼如下：

不要看這個函數(shù)的參數(shù)很多，只是為了控制數(shù)組索引而已，本質上該算法也就是一個前序遍歷。

LeetCode 99 題，難度 Hard，恢復一棵 BST，主要代碼如下：

這不就是個中序遍歷嘛，對于一棵 BST 中序遍歷意味著什么，應該不需要解釋了吧。

你看，Hard 難度的題目不過如此，而且還這么有規(guī)律可循，只要把框架寫出來，然后往相應的位置加東西就行了，這不就是思路嗎。

剛開始刷二叉樹的題目，前 10 道也許有點難受；結合框架再做 20 道，也許你就有點自己的理解了；刷完整個專題，再去做什么回溯動規(guī)分治專題，你就會發(fā)現(xiàn)只要涉及遞 歸的問題，都是樹的問題 。

def coinChange(coins: List[int], amount: int):

    def dp(n):
        if n == 0: return 0
        if n < 0: return -1

        res = float('INF')
        for coin in coins:
            subproblem = dp(n - coin)
            # 子問題無解，跳過
            if subproblem == -1: continue
            res = min(res, 1 + subproblem)
        return res if res != float('INF') else -1

    return dp(amount)

這么多代碼看不懂咋辦？直接提取出框架，就能看出核心思路了：

# 不過是一個 N 叉樹的遍歷問題而已
def dp(n):
    for coin in coins:
        dp(n - coin)

其實很多動態(tài)規(guī)劃問題就是在遍歷一棵樹，你如果對樹的遍歷操作爛熟于心，起碼知道怎么把思路轉化成代碼，也知道如何提取別人解法的核心思路。

再看看回溯算法，前文回溯算法詳解干脆直接說了，回溯算法就是個 N 叉樹的前后序遍歷問題，沒有例外。

比如 N 皇后問題吧，主要代碼如下：

void backtrack(int[] nums, LinkedList) {
    if (track.size() == nums.length) {
        res.add(new LinkedList(track));
        return;
    }

    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (track.contains(nums[i]))
            continue;
        track.add(nums[i]);
        // 進入下一層決策樹
        backtrack(nums, track);
        track.removeLast();
    }

/* 提取出 N 叉樹遍歷框架 */
void backtrack(int[] nums, LinkedList) {
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        backtrack(nums, track);
}

N 叉樹的遍歷框架，找出來了吧。你說，樹這種結構重不重要？

綜上，對于算法無從下手的朋友來說，可以先刷樹的相關題目，試著從框架上看問題，而不要糾結于細節(jié)問題 。

糾結細節(jié)問題，就比如糾結 i 到底應該加到 n 還是加到 n - 1，這個數(shù)組的大小到底應該開 n 還是 n + 1 ？

從框架上看問題，就是像我們這樣基于框架進行抽取和擴展，既可以在看別人解法時快速理解核心邏輯，也有助于找到我們自己寫解法時的思路方向。

當然，如果細節(jié)出錯，你得不到正確的答案，但是只要有框架，你再錯也錯不到哪去，因為你的方向是對的。

但是，你要是心中沒有框架，那么你根本無法解題，給了你答案，你也不會發(fā)現(xiàn)這就是個樹的遍歷問題。

這種思維是很重要的，動態(tài)規(guī)劃詳解中總結的找狀態(tài)轉移方程的幾步流程，有時候按照流程寫出解法，說實話我自己都不知道為啥是對的，反正它就是對了。。。

這就是框架的力量，能夠保證你在快睡著的時候，依然能寫出正確的程序； 就算你啥都不會，都能比別人高一個級別。

四、最后總結

數(shù)據(jù)結構的基本存儲方式就是鏈式和順序兩種，基本操作就是增刪查改，遍歷方式無非迭代和遞歸。

刷算法題建議從「樹」分類開始刷，結合框架思維，把這幾十道題刷完，對于樹結構的理解應該就到位了。這時候去看回溯、動規(guī)、分治等算法專題，對思路的理解可能會更加深刻一些。