我如何在编写任何代码之前识别正确的 DSA 模式

Source: Dev.to

Introduction

当人们问如何提升 DSA（数据结构与算法）水平时，常见的建议通常是：

“多练习题目。”

这并没有错。对我而言，真正带来最大改变的是学会在思考代码之前——甚至在想到代码之前——就能识别出问题的模式。一旦我在这方面做得相当好，剩下的解题过程往往会自行展开。

Signals to Look For

我不会一开始就把整个故事在脑中完整演练，而是寻找几个非常具体的信号：

1. 我得到的输入是什么类型？
2. 时间和空间的约束是什么？
3. 输出到底要求什么？

这三点可以非常快速地排除大多数可能的解法。

Typical cues and associated patterns

• 已排序数组 + 寻找一对/子数组 + 期望 O(n) 时间 → 双指针或滑动窗口。
• 题目要求区间、提到累计值、想要子数组的计数或求和 → 前缀和 + 哈希。
• 输入规模很大 且 答案空间单调 → 二分搜索（通常是对答案本身而不是对数组进行二分）。

Invariants

我更关注的是在遍历输入的过程中必须保持不变的东西，这通常就是 不变式（invariant）。

用于挖掘不变式的典型问题：

• 我在缩小搜索空间吗？
• 我在维护一个有效的窗口吗？
• 我在单调累加某些东西吗？
• 我在逐步排除选项吗？

一旦我能用一句话阐述出不变式，模式通常就会变得显而易见。

Workflow

有一种特定的感觉是我学会信任的。如果在前几分钟内，我能说出不变式，那么我就知道自己走在正确的轨道上——即使此时还不知道所有的边界情况。

• 如果说不出来，我会放慢速度。这通常意味着我在尝试用暴力搜索来获得洞见，而不是后退一步思考。

From thought to code

以前，我常常很快就跳进代码，这往往导致：

• 逻辑混乱
• 回溯
• 解释不清

现在，如果我不能用普通英语解释不变式，我就不会打开编辑器。

当模式清晰后：

• 循环结构一目了然
• 指针移动的决策合情合理
• 复杂度几乎不言自明

代码就只是一种实现细节，而不是核心工作。

Conclusion

这种思考方式——先约束，后不变式，最后写代码——是我正在慢慢系统化记录的。它不是严格的规则，而是一种让 DSA 不再显得随机、更加结构化的方式。

我已经把模式及其对应的信号整理在一个地方（indexedcode.com），主要是给自己做参考。把它写在这里有助于我进一步提炼这种思路。

在下一篇文章中，我想深入探讨为什么难度标签（easy/medium/hard）常常具有误导性，以及它们在学习过程中有时会带来更多的负面影响。

如果现在模式识别仍然模糊，那是正常的。等到它恰到好处地出现时，你会发现自己解题的方式已经不同：起初可能更慢，但长期来看会快得多。