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学CS在北美找工作，最重要的是什么？很多人脱口而出，是刷题！
毫无疑问，刷题是找工作的必经之路。但不懂方法的盲目刷题，仅仅只是一种“感动自己”但是却毫无用处的安慰剂而已。
年轻的时候，有前辈对我语重心长地说，
如果把 Leetcode上面的题目做上五遍以上，离拿Google面试就不远了。
虽然有点夸张，但不乏有很多同学多年来热衷此法，且时刻关注其他人刷了多少题，想知道拿到大厂offer的人刷了多少题，仿佛只要跟他们刷了一样多的题，就可以拿到同样级别的offer。
Leetcode对于学计算机专业的同学来说，就好比 PhotoShop于学设计的同学，最熟悉不过了。对于CS专业的求职者，刷LeetCode的目的，不仅仅是通过技术面试，而是要通过Facebook, LinkedIn, Amazon, Google等顶尖科技公司的技术面试。
“只要刷完题，FLAG一定没问题！”我们怀揣着梦想，摩拳擦掌，打开网页。满腔热情在看到上千道题目时，顿时凉了一半……
目前leetcode上面标记为algorithm的题目有1300+，很多人第一眼看到的时候就绝望了 -- 难道真的要刷完这1000多题才能拿到好offer吗？这么多题又从哪里刷起呢？
主要原因是在于leetcode几年前引入了contest，而每次contest会有4道题目，所以考虑到目前有接近200次contest，就给leetcode引入了近800题目。所以从某种程度上讲，leetcode的上的题目是刷不完的。
时间紧迫，任务艰巨。那么，我们又如何高效的使用LeetCode呢？
与其焦虑题刷不完，
不如冷静分析一下到底有多少类题型？对应了哪些经典题目？有哪些解题套路和思维模式？
得益于多年的教学经验，我大概梳理出了4大类题目：
01
线性结构和算法
这一类的题目基本上基于string和array两种载体，考察例如：HashSet, HashMap, ArrayList, LinkedList, Stack, Queue等基本数据结构，题目一般短小精悍，是电话面试的首选题目。其中经常遇见有的如双指针，滑动窗口等经典算法。
02
二分结构和算法
这里的二分就是大家熟悉的各种树形结构，涉及到各种经典Tree比如binary tree, binary search tree, segment tree等的各种操作。主要考察大家对各种递归和迭代的掌握程度。
03
图论类
这部分是涉及很多非常经典的问题，比如DFS，BFS，backtracking, 最短路径，拓扑排序等等。是面试的重点和难点，更是oniste interview的必考项目。
04
动态规划
玄学部分来了，动态规划一直是难点。这部分一直的几乎所有人的噩梦--会的不难，难的一点不会。不过好在并不是主流的重点题目。
当然这是非常粗略的划分，并且类型之间会有一定的重叠题目。这里只是为大家梳理一下其中的经典算法和数据结构。
粗略的分类下来，考虑到经典题目，
那一共要刷多少道题目呢？
这里卖个关子，总之
要比1300道少的多得多。
并且如果大家能梳理掌握上述内容和算法，再多的题目也都是纸老虎。

值得一提的是，无论有多少道题需要刷，总会有大批同学陷入到几大刷题误区当中去。比如：
01
拿道题后直接看答案
相信很多人小时候写作业的时候都有过这样的做法（记得翻到最后看答案是看到一个字：略 的心情吗...) 这样做看起来效率很高，一上午刷10道。其实基本没用。除非你有过人的记忆力，否则过几天同一道题你还是不会做。自己还奇怪，这题我前几天刚看的...
02
君子动口不动手
拿道题，看答案，记思路，却不动手去写。这种方法适用于那些有过硬的coding基本功，有工作经验的，然后短期内需要跳槽的。刚毕业的小伙伴如果这么做，面试时可能电面都过不去，因为你的code可能到处都是bug。
03
差不多先生
有些同学会自己动手写答案，但是发现，咦，有些test case没过。看看答案，哦，好像是因为这行，copy paste 一下，过了，赞！下一道！这样就可能忽略掉了一个自己并不清楚或者薄弱的知识点，下一次还是会错！
04
这题太难了，我背下来得了
注意面试真正考的是你的思路，逻辑能力。背题，有害无益！面试官可以轻易发现你是在背题！如果发现了，基本就已经被拒了。
05
苦行僧
没有计划性，没有重点的刷题。花了大量时间和精力，无数次崩溃，却一直咬牙坚持。很钦佩这类同学！可是1000+的题，你要刷到什么时候？
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