学习路径与算法进阶策略
初级知识基础：优先掌握数组、字符串、链表等基本数据结构以及快速排序等常用算法，通过《剑指Offer》等经典题目进行实战练习，以培养解题直觉。
核心进阶攻略：重点突破动态规划在背包问题中的应用、二叉树遍历技巧以及图论中的Dijkstra算法等高级知识。结合《算法导论》深入推导算法复杂度并探索优化路径。
高阶专项训练：针对DFS剪枝技巧、并查集的实用应用以及位运算的高级技巧进行深入训练。特别推荐选择LeetCode中HARD分类的题目，这些题目往往是企业高频考点。
高频刷题策略：每日坚持完成3至5道LeetCode题目，至少1道题目为中等难度。优先选择近三年字节跳动、腾讯等知名企业题库中的高频题目进行练习。
模块化突破：根据题型模块进行有针对性的训练，如链表操作时，重点掌握虚拟头结点、快慢指针等关键技巧。
高压模拟体验：使用牛客网/Codeforces等平台进行15分钟限时解题训练，模拟面试时的紧迫感，提高解题效率。
脱离环境练习：每周至少三次进行脱离集成开发环境（IDE）的手写代码练习，重点训练变量命名规范及边界条件处理能力。
经典模型复现：独立实现LRU缓存机制、Promise封装AJAX请求等常见面，以强化工程化思维。复现如KMP算法、红黑树插入逻辑等经典算法模型，并同步输出代码注释与测试用例。
遵循规范与维护：严格遵循Google编码规范，使用Prettier等工具统一代码的缩进与命名风格，确保代码的可读性与可维护性。
异常处理与：在编码过程中注重异常处理，确保对空指针、数组越界等场景的覆盖率。通过Code Review对代码进行，确保代码质量。
鲁棒性验证：在编码完成后设计极端情况下的测试用例，如超长字符串输入、特殊树结构退化场景等，并口头向相关人员进行验证过程演示。
结构化表达与沟通：采用五步解题法进行问题解答，包括问题确认、解法尝试、复杂度分析、优化方案提出及测试用例设计。在与他人沟通时，主动分享自己的思考过程与解题思路。
项目实战与展示：在GitHub等平台上发布自己的高星项目，如简易版React核心模块的实现等，以展示自己的工程化能力。
竞赛与排名：积极参与Kaggle/ACM竞赛并争取取得前10%的排名，这不仅有助于提升自己的技术水平，还能在求职过程中突破简历筛选的门槛。
训练周期建议：建议集中三个月时间，每日投入四小时进行系统训练，包括两小时刷题、一小时手写代码及一小时项目实战，这样可应对90%以上大型企业面试中的编程挑战。
