《代码随想录》刷题笔记——链表篇
记录近期刷链表相关题目的思路和细节，方便日后复习。
1. 链表理论基础
理论内容，略
2. 移除链表元素
虚拟头节点这里我没用到，下次可以考虑使用，移除head节点的特殊性。
递归有机会可以试试，虽然空间复杂度不好，但是思维可以锻炼一下。
3. 设计链表
需要重点注意一下，算法题写多了容易忘记底层基础设计，写的时候发现难以下笔。
4. 翻转链表
简单，略
5. 两两交换链表中的节点
和随想录作者说的一样，动笔简单画图会思路清晰很多，不容易出错
6. 删除链表的倒数第N个节点
快慢指针可以稍作考虑，快的先跳，然后协同一对一。看起来区别不大。
7. 链表相交
如果题干描述改一下要求，加上环并修改一下判断条件，会有一些有趣的情况
8. 环形链表II
重点，建议写完后详细阅读随想录里的内容。判断环、环入口的数学公式不难但思路可贵。
AI在算法刷题中作用的感想
的确，未来语法问题的考察肯定会越来越弱，毕竟工作后AI可以节省大量时间。这也让我一开始想要自己先有思路骨架，然后交给AI填充。但是，在这两周刷题的过程中，我发现敲代码卡壳时多半不是因为忘记了什么语法知识点或细节，而是在逻辑上有所卡壳，但却下意识的以为是繁琐的语法的锅——例如，用java写一段递归算法+if else分支时，真正消耗时间的不是细枝末节的变量定义/自增自减或赋值存储，而是在每一个场景下应当考虑到什么边界情况，此处的逻辑能否在所有初始状况下合理运转不出现bug，数据量大时是否会空间爆炸，时间复杂度是否合规等。
当我有了一个基本的思路直接喂给AI，AI会把上述所有内容自动优化好给我——这当然是极为有用的。
然而，这会让我们产生错觉，以为自己已经彻底掌握了这道题的本质，但工程性的很多必要锻炼其实都偷懒了。这样经过算法训练的人，未来撰写大工程里的代码时，未必会有企业所需要的性能与安全意识，很可能是随便写写然后把一切优化责任交给AI，我觉得这是对自己的弱化。在当今AI还无法承担大工程量代码没有幻觉的优化时，我认为培养自己随时优化时空复杂度与注意各种边界情况、对各种少见场景的想象能力是有必要的。工程软件的许多bug都来自于前期未能设想到的场景，在算法刷题中有意识的训练自己这方面的能力不仅有趣，更能让自己的竞争力差异化。因此，刷题时采用智能语法补全是可行之举，但直接把文字思路或简陋的伪代码喂给AI再拿着AI的反馈提交或许是不太合适的——至少在优化与场景想象能力建立起来前，会削弱我们刷题获得的思维提升。