编程题

刷题本身不是目的，真正有价值的是训练抽象建模、边界处理和复杂度意识。如果只是机械记答案，提升通常很有限；但如果把每道题当成“如何拆问题、如何验证方案”的训练，收益会稳定很多。

常见题型

前端开发最常接触、也最值得优先练的题型通常包括：

• 数组与字符串
• 链表
• 栈与队列
• 二叉树
• 哈希表
• 双指针
• 滑动窗口
• 动态规划

这里面不一定每一类都要刷很多，但至少要知道：

• 这类题通常在考什么
• 常见解法的思路是什么
• 复杂度大概会落在哪

刷题真正练的是什么

很多人会把刷题理解成“记模板”，其实更核心的是下面几件事：

• 能不能先说清楚输入、输出和约束
• 能不能从暴力解出发逐步优化
• 能不能发现重复计算
• 能不能主动补边界样例

这套能力，不只在面试里有用，在真实项目里也一样有价值。

一个简单示例

两数之和：

function twoSum(nums, target) {
  const map = new Map()

  for (let i = 0; i < nums.length; i += 1) {
    const diff = target - nums[i]
    if (map.has(diff)) {
      return [map.get(diff), i]
    }
    map.set(nums[i], i)
  }

  return []
}

这题在训练什么

它不是在考你会不会循环，而是在考你能不能识别：

• 暴力两层循环是 O(n^2)
• 可以用哈希表把查找压到 O(1) 平均复杂度
• 从而把总复杂度降到 O(n)

刷题建议

先写暴力解，再优化

很多题如果一上来就想最优解，容易卡死。先把正确结果写出来，再思考哪里重复、哪里能缓存，效率更高。

自己造测试样例

不要只跑题目给的样例，还要自己补：

• 空数组
• 单元素
• 重复值
• 极端值
• 非法输入

这会逼你更早发现边界处理问题。

复盘比做新题更重要

一道题做完后，至少要回答：

• 我为什么一开始没想到
• 关键转折点是什么
• 这类思路还能迁移到哪些题

面试与业务的差别

面试刷题偏重抽象能力，但业务里更常见的是“中等复杂度问题反复出现”，例如：

• 数组去重
• 树形数据转换
• 过滤与排序
• 路由匹配
• 权限结构整理

所以不要只追高难题，更值得练的是高频基础题的稳定度。

复盘重点

• 时间复杂度是多少
• 空间复杂度是多少
• 有没有重复遍历
• 边界值是否覆盖
• 解法是否容易向同类题迁移

小结

编程题最值得你带走的，不是“我刷了多少道”，而是：

• 看问题时先抽象输入输出
• 遇到复杂度问题先找重复计算
• 养成边界验证习惯
• 能把题目思路迁移回真实业务

这才是刷题真正能沉淀下来的部分。