二、常用的数据结构
· Stack：简单来说具有后进先出的特性，具体应用起来也是妙不可言，可以看看题目 32. Longest Valid Parentheses。
· Linked List：链表可以快速地插入、删除，但是查找比较费时（具体操作链表时结合图会简单很多，此外要注意空节点）。通常链表的相关问题可以用双指针巧妙的解决，160. Intersection of Two Linked Lists 可以帮我们重新审视链表的操作。
· Hash Table：利用 Hash 函数来将数据映射到固定的一块区域，方便 O(1) 时间内读取以及修改。37. Sudoku Solver 数独是一个经典的回溯问题，配合 HashTable 的话，运行时间将大幅减少。
· Tree：树在计算机学科的应用十分广泛，常用的有二叉搜索树，红黑书，B+树等。树的建立，遍历，删除相对来说比较复杂，通常会用到递归的思路，113. Path Sum II 是一个不错的开胃菜。
· Heap：特殊的完全二叉树，“等级森严”，可以用 O(nlogn) 的时间复杂度来进行排序，可以用 O(nlogk) 的时间复杂度找出 n 个数中的最大（小）k个，具体可以看看 347. Top K Frequent Elements。
三、常用的算法思想
除了数据结构，具体算法在一个程序中也是十分重要的，而算法效率的度量则是时间复杂度和空间复杂度。对于一道编程问题，选用不同的数据结构和算法会得到不同的实现方式，比如“最长公共子串”。所以光能写出问题的实现还不够，还需要知道怎么针对问题设计算法，然后分析算法的复杂度来比较不同实现直接的优缺点。因此刷题之外，还需要记住每种算法实现的时间复杂度和空间复杂度。最常用的是Big O notation。一般情况下，人们更关注时间复杂度，往往希望找到比 O( n^2 ) 快的算法，在数据量比较大的情况下，算法时间复杂度最好是O(logn)或者O(n)。计算机学科中经典的算法思想就那么多，LeetCode 上面的题目涵盖了其中大部分，下面大致来看下。
· 分而治之：有点类似“大事化小、小事化了”的思想，经典的归并排序和快速排序都用到这种思想，可以看看 Search a 2D Matrix II 来理解这种思想。
· 动态规划：有点类似数学中的归纳总结法，找出状态转移方程，然后逐步求解。 309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown 是理解动态规划的一个不错的例子。
· 贪心算法：有时候只顾局部利益，最终也会有最好的全局收益。122. Best Time to Buy and Sell Stock II 看看该如何“贪心”。
· 搜索算法（深度优先，广度优先，二分搜索）：在有限的解空间中找出满足条件的解，深度和广度通常比较费时间，二分搜索每次可以将问题规模缩小一半，所以比较高效。
· 回溯：不断地去试错，同时要注意回头是岸，走不通就换条路，最终也能找到解决问题方法或者知道问题无解，可以看看 131. Palindrome Partitioning。
当然，还有一部分问题可能需要一些数学知识去解决，或者是需要一些位运算的技巧去快速解决。总之，我们希望找到时间复杂度低的解决方法。为了达到这个目的，我们可能需要在一个解题方法中融合多种思想
四、选择算法题
LeetCode按难易程度分成了：Hard、Medium、Easy三个级别。
Easy级别一般并不需要太多思考就可以想到算法，甚至可以通过直接的方式，特别适合新手去熟悉编程语言。
Medium级别就会有些难度，一般都会涉及到经典的算法，需要一定的思考。
Hard级别是最难的，有些时候是算法本身的难度，有些时候特别需要你考虑到各种细节。
1、刷题选择
盲目刷题不可取，因此，刷题要一定要搞清楚刷题的目的和原因。其实无外乎4种：
如果想提升自己的思维能力，可以按照AC率（Accepted）由低到高二分查找匹配自己当前水平难度的题目，然后适当挑战高难度题（二分时间复杂度是O(logn)，至少比从易到难的O(n)节省时间）
如果想巩固某一专题，那自然应该按照tag来刷题，但是因为所用的方法在求解前已知，不太利于思维能力的提升
如果什么都不懂，那么建议随机刷题，一来可以涨见识，二来进步空间比较大
如果想提高AC率或者增加自信，那么建议刷水题
人与人之间还是有天赋差别的，但区别在于经验可以慢慢积累、再有个建议，题目如果太难超过当前自己能力的话，尝试一定时间后还是老老实实看题解吧
2、刷题方法
方法一：顺序法
建议未刷过题的新人按着顺序（AC）来，前 150 题覆盖了很多经典题目和知识点，指针法类如『3 sum』系列，动规类如『regex matching』，搜索类题目如『Sodoku Solver』。
基本熟悉知识点（图、树、堆、栈、链表、哈希表、记忆搜索、动态规划、指针法、并查集等）后，可以一类类标签强攻。Leetcode 右侧的标签系统虽然未必 100% 完整，但是大致分类做得还不错。
面试前的一个月可以只做『Hard』标签的题目，因为一般两遍之后对于大部分『Medium』难度以下的题目都是肌肉记忆了。多练习『Hard』类题目可以让自己的思路更开阔，因为很多题目使用的奇淫巧技让人惊讶，比如 Leetcode 精心设计连续题号的『84. Largest Rectangle in Histogram』、『85. Maximal Rectangle』。
方法二：标签法
按照网站给大家排列的不同tags，起到模块化的复习和学习作用。举个例子：比如复习链表的内容，就选Linked List这部分的23个题目。刷完之后可以再总结一下常用的方法和数据结构与构造方式。请不要为了刷题而刷题，一定是为了弥补一部分的知识去做。
方法三：随机法
随心所欲的选择难度与刷题顺序，哪个顺眼做哪个。本方法只适合业余编程，不从事本行业的同学以及大神级人物。
方法四：必杀法
leetcode是有公司题库的，一句话：面哪家，刷哪家。
五、刷题攻略
TIP 1：对于大多数人来说，没有时间也没有必要把所有题目都做一遍（时间充裕可以随意）。可以考虑序号为前250位的题目，因为那些全是经典与必考题。
TIP 2：善用收藏夹，要养成『一道题第二次练习尚不能解就加入收藏夹』的习惯，且需要定期清空收藏夹：每道题不需提示下通过两次后才能移出收藏夹。只想要答案的话很容易，题目评论区五花八门的答案，动不动就秀 python 一行代码解决，有那么多人点赞。问题是，你去做算法题，是去学习编程语言的奇技淫巧的，还是学习算法思维的呢？你的快乐，到底源自复制别人的一行代码通过测试，已完成题目 +1，还是源自自己通过逻辑推理和算法框架不看答案写出解法？经典题目不是刷一遍就完事的，要刷很多遍，因为大家在刷某个专题的时候，一定会忘一些之前的知识，例如刷到了贪心，可能回溯就已经有点想不起来了。所以一定要多刷，加深记忆，然后面试之前一段时间就开始看各个专题的总结篇，进行快速回顾。
TIP 3：可以按照下文的面试出题频率顺序来做，从频率最高的一批开始。 而且请尽量不使用IDE，直接在平台上写代码。
面试前可以购买会员，按照公司的标签来练习，也可以结合白板练习。面试前如果时间紧迫，那么练习的优先级分别是：即将面试公司的题目、收藏夹里的旧题目、剩余的新题。
冲刺阶段的练习请尽量不要打开题型标签，给自己思考的空间。如果真的刷了三遍以上还没法达到理想目标，那么一定是学习方法出了问题，请多总结。
TIP 4：写好代码先不要提交，人工检查一下代码，比如分号是否都有写，return有没少等。 人工检查完后使用“Custom Testcase”功能自定义测试用例，注意检查边界，然后“Run Code”，这步可以发现蛮多问题的。 等RunCode通过后，再去提交。
