如何克服初期瓶頸？LeetCode初學者的刷題經驗分享

前言

這篇文章不是一個資深軟體工程師給新手的建議，也不是一個如何拿到頂尖公司offer的方法，這是來自一個LeetCode初學者的經驗分享。也許藉由我這個剛起步不久、沒什麼經驗、刷題數甚至不到100題的人來分享剛入門的經驗，能夠讓跟我處在相同階段的人多一點信心。讓你知道，除了你在網路上找到那些動輒500題、甚至千題以上解題經驗的大神，又或是一路過關斬將，offer拿到手軟的強者之外，也有像我這種，解easy花三小時解到崩潰哀哀叫的人在。

接下來我會分享我的解題與面試經驗，以及兩個我在練習前期陷入的瓶頸，希望能夠幫助跟我處在差不多階段的人。

首先附上人權

Coding Interview 經驗

三次線上的coding test，都是自己在家中線上解題，不需要與面試官互動，結果是都沒上。

• 第一次 趨勢科技

還沒寫過LeetCode，想說大學研究所都有寫過程式，可以直接試試看，結果幾乎都不會寫。

• 第二次 新思

考C++，那時很認真準備，解題狀況還不錯，五題只有一題沒跑過所有test case。

• 第三次 新加坡 鈦坦

考C++, SQL, Rest API(大概吧，老實說我連題目都沒看懂)，那時忙著趕論文疏於練習，C++的題目應該是easy，但我當下大腦直接打結，結果一題都沒寫出來。

起步

2022下半年，碩二上學期，因為看到了Google的校園徵才消息而因緣際會開啟了刷題之旅。此時心態是帶點FOMO(fear of missing out)的，因為網路上大部分找到的心得分享各個都是大神，深怕自己不趕快練習會找不到工作。我依照原子習慣、刻意練習的原則還有剛學到的專案管理方法制定了練習計畫與目標，希望藉由持續且高品質的練習，能讓我快速的掌握演算法以及資料結構。訂定計劃是個不錯的起步，但很快實際練習情況的挫折就排山倒海的襲來。接下來就分享我在練習中遭遇到的問題，以及我目前的解決方法。

目前遇到的幾種問題大致可以分為兩類：

• 基礎知識不足
• 太過刻意練習

基礎知識不足

我依照計畫，點開題目就開始寫。但很快就發現，我根本不知道從何處著手，有些題目在讀完題目後，腦袋可能會有個朦朧的解題輪廓，但大部分的情況是讀完題之後，完全沒有想法。

我當時的狀況，好比沒上過高中課程就直接拿學測、指考歷屆試題來寫，每一道題目對我來說都是互相獨立的，我在這個過程中歸納不出題目背後某些可能的關聯性，比如說類似的模式、相似的演算法或資料結構。雖然每題都有解答，但看完解答後，學到的東西就只能拿來解這題，沒辦法把背後的原理延伸到其他題目。這是直接使用bottom-up learning會帶來的缺點：缺乏對知識系統和結構化的學習，導致難以將所學應用於更廣泛的領域或理解問題的更深層次。

為此我改變了學習計畫，我利用補足了前期的基礎知識不足，AlgoMonster把各種熱門的演算法與資料結構拆解成更細小的章節，一個步驟一個步驟的引導解題的思路、流程，剖析題目背後的模式，最後再讓你實際下去解題，算是一種top-down learning 的方式。

經過AlgoMonster的練習，我對各種題目的掌握度高了不少，這包括更容易辨識題目是在考哪種演算法或資料結構，以及能夠從大腦中提取該解法的實作模式，結合top-down 與 bottom-up 的學習方式提升了不少成效，算是帶我跨過了初期的瓶頸。

太過刻意練習

前面提到，我參考了原子習慣以及刻意練習的內容。但後來我發現，部分對於刻意練習原則的誤用，反而拖累了我的練習狀況。

刻意練習強調，如果在練習的過程中感到痛苦和挫折，那正是你在學習與成長的時機。因此，我在練習初期，刻意的不尋求任何輔助資源，不看提示、不查資料，因為在沒有任何幫助的情況下解題時超級痛苦，解個easy的題目花了三個小時以上都是常有的事，而我把它視之為學習與成長的必經之路，心想我解的這麼痛苦，一定可以進步飛快吧。然而，正是這樣的痛苦，讓我漸漸地對開始寫LeetCode感到畏懼，也因為解題時間拉太長，如果沒有充裕的時間，我就不想打開LeetCode刷題，這間接違反了原子習慣的原則，當執行習慣的難度過高，很容易讓自己產生拖延。

運氣很好的，ChatGPT的誕生解救了我。

ChatGPT可以超大幅度地降低LeetCode的學習門檻，他相當於一個私人家教，能夠根據你的狀況回答問題，這是過去LeetCode社群討論區或是Google搜尋沒辦法做到的事情。像我常常會照著自己的思路解題，寫到後面發現遇到瓶頸卡住，但是到討論區卻發現沒有人跟我的解題思路一樣，所以沒辦法得知為什麼我的方法不好或是錯在哪裡。

下列是幾種ChatGPT的使用情況

程式優化。 程式除錯。 計算Big O。 解釋程式碼。 扮演coding interview面試官與之互動、討論。 給予解題提示、引導而不直接給解答。

能夠客製化的回答問題真的是很可怕的能力，這能縮短超級多卡關的時間，並且得到更即時、有幫助的回饋。

最後分享一下我的解題流程，釐清流程可以幫助自己找到哪個環節是弱項並加強。

仔細讀題、限制條件。 根據對題目的理解，條列一些重點包括：可能會用到的演算法、資料結構，可能要注意的special case，可能可以幫助提升效率的題目細節。 寫下大致流程並思考解法的時間、空間複雜度 (Option：與ChatGPT討論解題思路，看看要繼續使用這個方式解題，亦或是需要換個思路)。 在紙上寫下實際的程式碼、並檢查與上一步驟寫下的流程是否一致。 挑幾個test case，逐行走過程式碼檢查是否能依照預想的運行。 在LeetCode頁面實作程式碼，並視情況增加test case。 不管提交成功與否，都可以把程式碼貼給ChatGPT看是否有優化的空間。

最後，記得設定解題時間，沒解出來就認輸尋求解答，並存下題目日後再回來練習。我認為這個限制蠻重要的，才不會讓自己無限的延長解題時間，形成拖延。

區分解題流程，可以幫助自己很快速地分析自己的缺點，後續比較容易針對這些弱項做加強。舉例來說，剛開始練習時，我很常卡在流程三，因為缺乏基本的演算法、資料結構知識，所以我沒辦法辨識題目可能要考的面向，或是寫出相對應的演算法，而這個部分在我經過AlgoMonster的練習後就大幅地改善了。另一個很常卡住的環節是流程四的把解題思路轉換成實際的程式碼、debugging、優化，這部分透過ChatGPT的輔助就可以讓自己不會卡在同一個瓶頸太久。

總結 這篇文章與其說是經驗分享，其實更像是在與自己對話。從開始練習到現在大概過了半年，我認為我的練習進度並不快，經驗也不算豐富，但如果等到出關了才回頭寫下文章，很可能早已忘記早期經歷過的掙扎。 下面總結一下文章 一開始不要直接刷題，先對演算法與資料結構有一定認知與實作能力後再開始也可以。 bottom-up 加上 top-down learning 可以帶來更好的學習效果。 使用ChatGPT輔助解題流程，降低難度。 訂定解題時間，如果超過時間就放棄看解答，可以儲存題目，日後再回頭解一次。不要無限延長解題時間。 區分解題流程，比較容易找到並針對自己的短處做加強。 不需要FOMO。 如果你也才剛起步，歡迎留言讓我知道自己不孤單。