精通一個領域(數據結構與算法)
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Chunk it up 切碎知識點
數據結構（https://naotu.baidu.com/file/b832f043e2ead159d584cca4efb19703?token=7a6a56eb2630548c）
庖丁解牛 把數據結構的一個又一個知識點分解開來
It is important to view knowledge as sort of a semantic tree —— ElonMusk
覃超建議 把數據結構這么分：
- 一維數據結構
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- 基礎：數組array (string)，鏈表 linked list
- 高級：棧stack, 隊列queue, 雙端隊列deque, 集合set，映射map(hash or map), etc
- 二維數據結構
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- 基礎：樹tree，圖graph
- 高級：二叉搜索樹 binary search tree(red-black tree, AVL),堆heap,並查集disjoint set,字典樹Trie,etc
- 特殊
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- 位運算Bitwise，布隆過濾器BloomFilter
- LRU Cache
算法（所有這些復雜的算法，其實到了最后就是找它的重復單元是什么？？？）（https://naotu.baidu.com/file/0a53d3a5343bd86375f348b2831d3610?token=5ab1de1c90d5f3ec）
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if-else, switch -> Branch
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for, while loop -> Iteration
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遞歸 Recursion(Divide & Conquer, Backtrace)
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這里做個分割 下面的就是一些高級一點的算法
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搜索 Search：深度優先搜索 Depth first search，廣度優先搜索Breadth first search，A*， etc
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動態規划 Dynamic Programming
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二分查找 Binary Search
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貪心 Greedy
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數學 Math，幾何 Geometry
注意：在頭腦中回憶上面每種算法的思想和代碼模版
（動手繪制腦圖去）
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Deliberate Practicing 刻意練習
- 基本功練習（基本功是區分業余和職業選手的根本）
- 基礎動作的分解訓練和反復練習 ——>>最大的誤區（如果你做一個算法題，如果你只做一遍，這就是你進行練習和切題的最大誤區，這是遠遠不夠的）
- 刻意練習——過遍數（五遍刷題，五毒神掌）
- 練習缺陷、弱點地方走出自己的舒適區（枯燥 無味 煩躁 就是成長）一只腳踏在舒適區之外
- 職業化訓練 CSGO 開一些專項練習的地圖（自己就練過233333，無論是CS還是CS go）
- 奧沙利文是真的牛逼
- 別怕動態規划啥的 經過幾十題的練習 肯定就很熟練了
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Feedback 反饋
- 即時反饋
- 主動型反饋（自己去找）
- 高手代碼(GitHub, LeetCode, etc)
- 第一視角直播
- 被動式反饋（高手給你指點（現在這點對於我來說有點難啊，只能多去找朋友了））
- code review
LeetCode上面有很多別人寫的非常好的代碼
刷題的方式（切題四件套）
Clarification（多看幾遍題目 && 和面試官多溝通，確保自己對題目的理解是對的）
把題目看清楚 題目要干嘛 很重要
Possible Solutions
所有可能的想法。不要只用想到的第一種解法去解。要去用所有可能想到的方法，從中找出最優解法
- compate (time / space)
- optimal (加強)
Coding（多寫）
Test cases（測試用例要多寫幾個，給面試官大人感覺，自己要有始有終）
五毒神掌
刷題第一遍
- 五分鍾：讀題 + 思考 （如果基礎薄弱 可以給自己10分鍾 最多15分鍾）這里不能略過
- 有思路 直接做 直接寫 || 超時 ——>> 直接看解法！注意！多解法，比較解法優劣（理解學習和運用算法 不是讓你去造輪子）
- 背誦、默寫這樣好的寫法（並不是死記硬背即可，先背誦記住了之后，一般來說肯定就能理解了。很多題目以后看到就條件反射了）（不能打擊自己的積極性）
刷題第二遍
- 馬上自己寫（一開始可能會有bug 沒關系 debug debug debug 修改修改修改） ——>LeetCode提交
- 多種寫法、體會 ——>優化！(最重要的是執行時間）
刷題第三遍
- 過了24 小時的時間以后，再次重復做題
- 不同解法的熟練程度 ——> 專項練習
刷題第四遍
- 過了一周之后: 反復回來練習相同的題目
刷題第五遍
面試前一周恢復性的訓練