刷题之前，我更想先建立复杂度直觉
很多人刷题时最难受的瞬间，不是“不会写”，而是：
很多人刷题时最难受的瞬间，不是“不会写”，而是：
不知道自己的思路到底算不算合理。
一个方案摆在眼前，你可能能写出来，但你心里没底：
- 这样会不会超时
- 这样是不是太慢
- 这一步到底该不该优化
这类问题本质上都不是语法问题，而是复杂度直觉不够。
为什么复杂度直觉比刷题数量更重要
如果没有复杂度直觉，你做题时会反复遇到两个问题：
- 明明思路不对，却花很多时间把它实现完
- 明明思路已经够好了，却因为不自信继续乱改
这会让学习效率非常低。
复杂度直觉到底是什么
不是背 O(n)、O(log n) 这些符号，而是看到一个过程时，脑子里能迅速判断：
- 这大概会扫几遍数据
- 有没有嵌套循环
- 有没有重复计算
- 数据规模一变大，哪里会先炸
一个最实用的起点
先不要追求特别复杂的方法，先把这几类判断练熟：
- 一次遍历：通常是
O(n) - 双层遍历：通常是
O(n^2) - 每次规模减半：通常是
O(log n) - 排序后再扫：常见是
O(n log n)
很多题一开始只要先判断出这一级别，就已经能筛掉很多错误方向。
怎样训练这种直觉
看题时先不急着写
先问自己：
- 数据规模是多少
- 暴力做法大概是什么复杂度
- 如果数据规模是
10^5，当前思路还能不能撑住
复盘时别只记答案
还要记：
- 我一开始为什么没意识到这个复杂度太高
- 这题真正被优化的是哪一层
- 我以后遇到什么信号应该立刻警觉
复杂度直觉的真正价值
它不只是帮你刷题，更是在训练你做技术判断的能力。
因为很多工程问题本质上也是一样的：
- 数据规模变大后哪里先出问题
- 某种方案短期可用，长期为什么不稳
- 哪一层才是真正的性能瓶颈
结论
刷题之前，如果你愿意先把复杂度直觉练起来，后面的很多方法学习都会更顺。
因为你不再只是“会不会写”，而是开始知道：
什么方向值得继续走，什么方向从一开始就该停下。