刷完 LeetCode 是什么水平？能拿到什么等级的Offer？
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“LeetCode达到什么水平能进BAT?”
“刷完LeetCode属于什么水平？能进大厂吗？”
“是不是把LeetCode刷的滚瓜烂熟就能进谷歌了？”
想必很多计算机专业的小伙伴都有上述这样的疑问吧。答案是：真不一定，能刷题不代表能解题，能解题不代表能面试。为什么这么说？今天我们就从刷题方式、刷题误区和面试这三个方面来为大家做解答。
01
刷题方式不正确，刷再多也是无用功
首先，能够刷完LeetCode的题就说明你的专业技术过关，不会成为你进大厂的阻碍。前提是真正学会并完全掌握的精刷，而不是为了堆量而敷衍了事。如何精刷Leetcode，我们将从三个方向出发：
正确的刷题思路
是不是有很多小伙伴在刷题过程中发现，刷了很久LeetCode，还是毫无思路，同样的题目过几天再看到依然不会做。那么这就说明你在无效刷题，如果没有找到正确的方法，就算把LeetCode再刷一百遍，该掌握的知识点一样没掌握。那么，究竟该怎么刷LeetCode呢？
1
刷题顺序很重要
►优先热题HOT 100和面试精选题
►优先题号靠前和出现频率高的题
►每个分类从 Easy 到 Medium 顺序刷
►优先刷树、链表、二分查找、DFS、BFS 等面试常考类型
2
按标签分类，科学刷题
将知识点结构化分类来刷题，逐个击破，不但速度更快，而且便于总结。
3
举一反三
►一题多解，把一道题发散出几个答案。在这个过程中可以掌握好几种知识点，从而实现量变到质变的转化。
►多题一解，刚开始采用这种方法很多小伙伴也许会觉得很吃力，但是这样做可以很快了解同种类型题目的做题方法，加深理解，总结出套路。最后你就会发现，实际上很多题目万变不离其宗。
其次，会刷题不代表会编程，也不意味着能写出高质量的代码。只有掌握了编程的思路才能真正解决工作中遇到的各种问题，并且资深的面试官在面试时从你写的代码就能判断出你的代码质量。而算法，就是高质量代码的关键。
不要纠结语言的选择，注重算法的学习
算法是计算机科学领域最重要的基础之一，也是技术面试考察的重点，不要过于纠结于学习多种编程语言。编程语言虽然该学，但是学习计算机算法更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论。关于编程语言比较推荐 Python，部分对运行速度要求高的工作（以前台为主）会对C++有要求。
算法可以称之为“内功”，而新的语言、技术、标准则更像“招式”。如果只懂招式，没有内功，那么你的武功只是花架子。因此，要去了解学习基本的算法和数据结构，比如：Sorting/Order Statistics、贪心算法、Dynamical Programming、Stack/Queue/Priority Queue、二叉树、C++中的哈希表/集合和映射等。
而且，不同岗位的岗位职责的不同导致它们的刷题内容也是不一样的，因此不能盲目刷题，在这里我们以数据和量化这两个岗位为例来进行对比。
按照岗位职责所需刷题
⬇️数据：数据的主要编程语言为SQL和Python。以前对于数据岗的要求十分的广泛，包括数据库，大数据，分布式，计算机算法，分布式的内容，统计以及机器学习等。现在因为知识的垂直，面试考到的知识点较为集中。在工作时多需要以下三种技能，小伙伴们可以根据这一方面来进行刷题。
1、数学，概率，统计是工作理论的基础，且面试必备环节。因此要重视这一部分的学习，如：随机选样、分布、条件概率，联系概率等相关概念和知识点。以及A/B Testing, 统计显著性的评估，P Value等。在统计之上，有些是和机器学习重合的，比如线性回归，分类等。
2、机器学习，主要应该掌握包括统计里的线性回归，Decision Tree，SVM，基于Basin的Classification，聚类，以及机器学习中使用到的知识，例如降维算法等。
3、刷算法题，想要处理大数据，编程是必不可少的技能。其中最核心的内容就是对数据结构算法的理解以及应用。
⬇️量化：量化的工作就是通过编程设计来实现金融的数学模型，有点类似码农和金融狗的结合体，因此需要掌握数理统计、计算机编程和金融三种知识。所以，对量化感兴趣的小伙伴可以以此为出发点来刷题。
1、数学与统计，包括概率、微积分和线性代数。统计和传统的时间序列分析，这部分虽然已经不是很多量化对冲基金或投行最看重的技能了，但对于资管公司和还是相当重要。
2、随机分析、金融工程和基本的金融知识，尽管量化岗越来越看重编程和机器学习相关的技能，但金融工程/随机分析对于很多岗位仍是必备技能。
另外，Risk Quant和Model Validation Quant这一类工作对随机分析和衍生品模型有着较高的要求。
3、机器学习和深度学习，在金融数据分析中，机器学习有重要的应用。除了传统的机器学习之外，深度学习的重要性因其预测的有效性越来越得到认可。其中包括Kernel模型，树模型和回归等机器学习方法。
另外，量化的主要编程语言包括Python, C++, R等。一些量不大，对速度要求不高的工作，如单个衍生品的定价，用Excel就可以完成，能够熟练掌握Excel和VBA技能会大大提高工作效率。因此，想要从事量化岗的小伙伴可以选在这中间的一两个语言着重学习了解。
不知道现在小伙伴们学会正确的刷题姿势了吗？在掌握了正确的方法的同时，我们也要避免以下几个刷题误区，这样才能更高效。
02
摆正心态，不要进入刷题误区
也许会有小伙伴觉得：“那我就跟着顺序刷呗，多刷刷面试高频题，面试的时候肯定没问题。”，不不不，对于刷题这种系统性工程，我们必须要摆正心态，制定合理的计划，才能脚踏实地完成目标，达到事半功倍的效果。下面就是几个常见的刷题误区：
1
刷题可以在短时间内攻克❎
刷题时一个系统性的工程，必须从头开始打好坚实的基础。没有打好基础盲目的刷题不但浪费时间，还会打击自身的积极性。
2
只刷高频题❎
只刷高频题，却不思考为什么这个知识点频繁被考察，不去了解背后考察的知识点，这是主次颠倒的。这样做并不能帮助你真正学到知识点，导致下次遇到同类型的题还是不会做。
3
孤军奋战❎
组队刷题是很重要的。在这个过程中，大家可以互相交流学习，强化记忆，相互监督。如果有大神带队就更好了，大神可以在刷题时为你提供很多新的思路，也能帮助你查漏补缺。
最后，我们需要知道，面试时的考察是多方面的，并不仅仅是会解题，能写代码就能拿到Offer。那么，在面试时什么样的求职者更受青睐呢？
03
专业能力是敲门砖，面试还需软实力
在面试过程中，技术水平是第一要素，学历并不是特别重要。如果通过了技术面试，恭喜你！你离Offer已经不远了！那么想要拿到Offer，面试官最为看重什么呢？
面试官最为看重的是实习经历和项目经验。对于刚毕业或者即将毕业的学生而言，很多课程项目，大作业，毕业论文，都可以当成业界经验来描述，特别是有大量代码量或者技术难度的项目需要重点描述。
最后，面试时的沟通交流也很重要，这一部分最能展现个人的逻辑思维能力和随机应变的能力。在这里，也为大家总结了三点面试加分项，希望能有所启发：
1、有较好的技术背景，这直接展示了求职者的专业实力。
2、能够系统性地去分析和解决一个问题，能够快速并且正确的实现最优解法。这里能表明求职者对算法的掌握和了解。
3、有高质量的实习经验和项目经理。
希望今天的内容能对大家有所帮助，只要掌握了正确的刷题方法，扎实的掌握专业知识，积累优秀的实习经历和项目经验，心仪的Offer一定能轻松到手。如果想要组队刷题，但苦于找不到大神带队也不用担心！我们的《数据/量化金融Coding刷题班》来啦！九大投行、对冲基金的大牛亲自带队，带你刷题求职，为你答疑解惑，你想要的他们都有！
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每周我们都安排了相应的答疑时间，大家可以在答疑课上和老师互动，及时解决问题。如果课前有将问题整理好，也可以发在交流群或发给班主任/助教，我们会整理后反馈给老师课上答疑。
课程大纲
每个章节，针对相应的知识点，老师会首先系统梳理需要掌握的知识，然后通过刷题，讲解考点难点易错点以及知识点的进阶变形，并结合直播课现场模拟刷题，确保掌握知识点及解题思路，活学活用，举一反三。
第一讲 | Python重点语句及知识点详解（选修） |
第二讲 | 课后实操 – Python典型考题精析，Q&A |
第三讲 | Array |
第四讲 | String |
第五讲 | Tree & Binary Tree |
第六讲 | Array, String, Tree & Binary Tree 真题解析及答疑 |
第七讲 | Hash Table & Dictionary |
第八讲 | Heap & Stack |
第九讲 | Hash Table & Dictionary, Heap & Stack 真题解析及答疑 |
第十讲 | DFS & Backtrack, Recursion |
第十一讲 | Divide and Conquer |
第十二讲 | DFS & Backtrack, Recursion, Divide and Conquer 真题解析及答疑 |
第十三讲 | Greedy |
第十四讲 | Dynamic Programming |
第十五讲 | SQL |
第十六讲 | SQL 真题解析及答疑 |
第十七讲 | Greedy, Dynamic Programming 真题解析及答疑 |
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