当我们谈论刷题的时候，我们在谈论什么

刷题是一场一千五百米长跑。成败从不取决于你在某个时间节点的速度，而是全程的节奏感。之前两次刷题都是因为触发了严重的情绪焦虑没能坚持下来，直到看到这个问题的高票回答（https://www.zhihu.com/question/20571226）让我了解到不同的情绪分区：舒适区／学习区／焦虑区。你看着一道题不会打开参考程序看一行抄一行，感觉自己好像理解了这道题，全程非常舒适然而效果不大。再看到这道题你仍然可能和没做过一样，这就是舒适区学习的情况。你看着一道题冥思苦想不得解，烦躁到不行然后不想再刷题就是用力过猛。一股脑从舒适区冲到焦虑区然后弹回舒适区不再敢迈出学习的脚步。
真正有效的学习区训练是你看完一道题不会解，花时间看答案把答案理解透。然后回到你的答题界面克服一定的不舒适感把答案写出来。这种方式能够保持合适的节奏进行刷题，在进度和效果之间找到合适的平衡点。
活到现在逐渐明白是你的选择决定你成为什么样的人。努力的价值在于超越和自己同一个pool的人，对于高于自己的pool毫无价值。一个农村青年选择在家种地，挥锄头挥的再卖力顶多比隔壁家种地的二傻子多挣一些，却怎么也赶不上进城参加IT培训当码农的王二狗。你选择的方式够不够有效将会从根本上决定你能达到什么样的高度。
algorithm是一个没有翻译到位的词汇，对于刷题来说算法最地道的翻译是套路。
刷题不是让你去当算法工程师原创设计各种算法来解题，是让你熟悉现有套路的实现方式。所谓套路就是拿来熟练的，不需要你有什么创意性，要的就是熟练，熟练，再熟练。最近NBA季后赛如火如荼，一个球员只有在平时训练的时候把接球，瞄框，屈膝，起球，出手压腕练习到足够熟练才能在比赛中赶在对方防守扑上来之前把球投出去。面试官可以和你探讨一道题用dfs还是traverse, 用hashmap还是linkedlist, 但是绝对不会容忍你一道题慢慢悠悠做一个小时。从时间的角度面试官就是扑向你的防守人，面试的时间压力只有通过足够的熟练度来应对。
柯洁大战阿尔法狗让我认识到刷题就是个通过题库training自己头脑中的神经网络的过程。说白了就是建立新的神经突触，组成相应的离子通道。了解这些没什么实际作用，实际作用在于知道我们需要在training的过程中通过deep learning深度刺激自己的大脑。不提倡花太多时间独立思考一道题的解法，却极度提倡在看参考程序的过程中多一些主动思考。这里为什么是小于等于，那边为什么是n + 1, 这个判断后面为什么要加另一个条件去掉有什么影响。你思考的越多在头脑中留下的印迹就越深，就越容易在需要的时候实现出来。