计算机专业想好好搞科研读博士，建议平时刷 leetcode 吗，会不会浪费时间？
这个问题很有意思，也触及了不少计算机专业同学在求学和职业发展中的一个普遍困惑：学术研究和刷 LeetCode 到底有没有冲突？刷 LeetCode 算不算“浪费时间”？
要回答这个问题，咱们得拆开来看，从几个不同的角度去剖析。
首先，我们得明确“搞科研”和“刷 LeetCode”各自的侧重点是什么。
搞科研（读博士）： 它的核心在于创新。你要解决的是前人没有解决或者没有很好解决的问题，是探索未知领域，是提出新的理论、算法、模型、系统或者方法。这需要深厚的理论功底、敏锐的问题发现能力、严谨的逻辑推理、实验设计能力、以及强大的解决复杂、不确定问题的能力。科研的成果通常是发表在高水平的学术会议或期刊上，或者形成具有影响力的技术突破。
刷 LeetCode： 它的主要目的是提高编程能力、算法设计与分析能力，以及解决标准化、明确定义问题的效率。LeetCode 上的题目大多考察的是算法的熟练度、对数据结构的理解、以及将问题转化为代码的转化速度。这对于应对应届生的技术面试、快速实现一个原型或者在工业界解决实际的工程问题非常有帮助。
那么，这两者之间是否存在必然的冲突？我会说，不一定，但存在“权衡”。
为什么刷 LeetCode 可能“浪费时间”？
1. 目标不一致： 如果你的目标是成为一名顶尖的算法研究员，例如专门研究某个领域的全新算法，那么 LeetCode 上的很多题目可能过于“工程化”和“套路化”，重复性强，难以直接迁移到你正在进行的、更具开创性的研究课题上。你的时间可能会更多地投入在阅读前沿论文、数学推导、设计新算法、实现复杂实验等方面。
2. 时间精力分配： 读博士需要投入大量的时间和精力。如果把大量时间花在刷 LeetCode 上，可能会挤占你阅读论文、学习新理论、和导师讨论、进行实验、写论文的时间。研究的进展往往是需要持续、深入的积累，一旦某个环节落下了，可能需要花费更多时间去弥补。
3. 技能的侧重点不同： LeetCode 强调的是“解决既有问题的速度和效率”，而科研更强调“发现和解决新问题的能力”。很多时候，科研中的问题不像 LeetCode 那么清晰明了，你可能需要自己去定义问题，然后从零开始设计解决方案，这中间的过程可能更依赖于数学、逻辑和创造力，而不是对某种算法的熟练运用。
4. “为面试而刷”的思维模式： 如果你刷 LeetCode 的动机是为了通过某个公司的面试，那么这种“为外部标准而准备”的模式，和“为了探索未知而研究”的科研模式，在驱动力、学习方式和最终目标上都有差异。
为什么刷 LeetCode 可能“不浪费时间”，甚至有益？
1. 编程能力是基础： 无论你的研究方向是什么，最终都要转化为代码来实现算法、验证模型、进行实验。扎实的编程能力，包括理解时间和空间复杂度、熟悉各种数据结构、写出高效简洁的代码，是科研过程中必不可少的工具。LeetCode 正是训练这些基础技能的绝佳平台。
2. 算法思维的锻炼： LeetCode 上的许多题目，尤其是那些考察动态规划、图论、搜索等算法的，能够极大地锻炼你的逻辑思维和问题分解能力。这种“将复杂问题拆解成小模块，然后用系统性的方法解决”的思维模式，对于设计复杂的实验、构建研究框架、甚至撰写研究论文的思路都非常有帮助。
3. 对算法的“直觉”： 刷多了，你会对哪些问题适合用什么数据结构、什么算法有更强的“直觉”。这种直觉能够帮助你在遇到研究中的实际问题时，快速想到可能的解决方案，而不必从头开始推导。
4. 理解现有技术的边界： 很多时候，新的研究成果也是在前人算法的基础上进行改进或优化的。了解当前的“最先进”的解决方案，包括它们是如何实现的，有什么优缺点，是开展研究的起点。LeetCode 上的很多题目，其解法就代表了当前工业界或学术界成熟的算法思想。
5. 作为“调剂”和“技能保持”： 读博士期间，长期沉浸在某个细分领域，可能会感到枯燥。适当地刷刷 LeetCode，既可以保持编程手感，又可以作为一种“换脑”的方式，让你的思维保持活跃。
6. 某些研究方向直接相关： 如果你的研究方向是算法本身、系统优化、编译器、或者是与机器学习模型部署相关的领域，那么 LeetCode 上的很多题目及其解决方案，可能就是你研究的直接素材或基础。例如，研究如何优化某些图算法的实现，或者如何让一个经典的 DP 算法在特定约束下运行得更快，这些都与 LeetCode 的精神内核相契合。
那么，如何“权衡”？建议是：
1. 明确你的研究方向和导师的要求：
你的研究方向偏理论、偏数学、偏模型创新吗？ 比如，你研究的是全新的深度学习架构、新的密码学算法、或者拓扑学在 CS 中的应用。那么，你需要投入更多时间在阅读前沿论文、数学推导、证明、实验验证上。此时，过度刷 LeetCode 可能确实会挤占关键时间。
你的研究方向偏工程落地、偏系统优化、偏算法应用吗？ 比如，你研究的是分布式系统的高性能计算、特定领域的机器学习模型的高效实现、或者图形学的渲染优化。这种情况下，扎实的编程能力和对常见算法的熟练掌握就变得非常重要，适度刷 LeetCode 会有很大帮助。
与导师沟通： 直接和你未来的（或现有的）导师沟通，了解他们对学生编程能力、算法素养的期望，以及他们认为哪些技能对你的研究最重要。
2. 质量重于数量，理解重于死记硬背：
不要变成“题海战术”： 如果你刷 LeetCode 是为了达到某个“刷题量”目标，那很可能是在浪费时间。你应该专注于理解每道题背后的算法思想、数据结构、优化技巧，以及为什么这个解法是有效的。
理解时间/空间复杂度： 深入理解每种算法的时间和空间复杂度，并学会分析你自己的代码的复杂度。这是科研中进行性能评估的基础。
主动思考“如果…会怎么样”： 对于一道 LeetCode 题，思考它的变种，思考如何改进现有解法，或者有没有更优雅、更高效的解法。这种思考方式能让你从“刷题者”转变为“思考者”。
3. 见好就收，合理分配时间：
找到一个“舒适区”： 不需要把 LeetCode 刷到“闭着眼睛都能写出所有 Hard 题”的程度（除非你的研究方向就是这个）。找到一个让你在面试或日常编程中游刃有余的水平即可。
定时定量： 比如，每周固定一两个晚上，或者周末抽出几个小时，进行适度的练习，保持手感。而不是投入大量碎片化时间。
结合研究需求： 如果你在研究中遇到了某个具体的问题，比如需要优化一个搜索算法，那么可以有针对性地去 LeetCode 上找相关的题目来练习和学习。
4. 将 LeetCode 的思维应用到研究中：
模块化设计： 尝试将你的研究项目分解成小的、可管理的部分，就像 LeetCode 题目分解成子问题一样。
算法分析： 在设计研究中的新算法或优化现有算法时，运用你对复杂度分析的理解。
测试用例设计： 思考如何设计各种测试用例来充分验证你的研究成果，这与 LeetCode 的测试用例设计思路有共通之处。
总结一下：
对立的看法往往是片面的。 计算机专业读博士，想好好搞科研，刷 LeetCode 本身不一定就是浪费时间，关键在于你的“怎么刷”和“为了什么刷”。
如果你的目标是快速通过面试，并且沉迷于题海战术，那么这确实可能是在浪费你宝贵的科研时间。
但如果你是为了打牢编程基础，锻炼算法思维，提升解决问题能力，并且以理解和应用为导向，那么适度、有策略地刷 LeetCode，会成为你科研之路上的一个有益补充。
更重要的是，你需要清楚地认识到科研的本质是创新和解决未知问题，而 LeetCode 更多的是解决已知、标准化问题的能力。把 LeetCode 当作一个提升基础能力的工具，而不是研究本身的替代品，这样你就能更好地把握这个度。
最后，多跟导师和师兄师姐交流，他们在这个领域摸爬滚打了多年，经验和建议会比任何“攻略”都更宝贵。他们会告诉你，在你们的具体研究方向上，哪些技能是真正被看重的。
要回答这个问题，咱们得拆开来看，从几个不同的角度去剖析。
首先，我们得明确“搞科研”和“刷 LeetCode”各自的侧重点是什么。
搞科研（读博士）： 它的核心在于创新。你要解决的是前人没有解决或者没有很好解决的问题，是探索未知领域，是提出新的理论、算法、模型、系统或者方法。这需要深厚的理论功底、敏锐的问题发现能力、严谨的逻辑推理、实验设计能力、以及强大的解决复杂、不确定问题的能力。科研的成果通常是发表在高水平的学术会议或期刊上，或者形成具有影响力的技术突破。
刷 LeetCode： 它的主要目的是提高编程能力、算法设计与分析能力，以及解决标准化、明确定义问题的效率。LeetCode 上的题目大多考察的是算法的熟练度、对数据结构的理解、以及将问题转化为代码的转化速度。这对于应对应届生的技术面试、快速实现一个原型或者在工业界解决实际的工程问题非常有帮助。
那么，这两者之间是否存在必然的冲突？我会说，不一定，但存在“权衡”。
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1. 目标不一致： 如果你的目标是成为一名顶尖的算法研究员，例如专门研究某个领域的全新算法，那么 LeetCode 上的很多题目可能过于“工程化”和“套路化”，重复性强，难以直接迁移到你正在进行的、更具开创性的研究课题上。你的时间可能会更多地投入在阅读前沿论文、数学推导、设计新算法、实现复杂实验等方面。
2. 时间精力分配： 读博士需要投入大量的时间和精力。如果把大量时间花在刷 LeetCode 上，可能会挤占你阅读论文、学习新理论、和导师讨论、进行实验、写论文的时间。研究的进展往往是需要持续、深入的积累，一旦某个环节落下了，可能需要花费更多时间去弥补。
3. 技能的侧重点不同： LeetCode 强调的是“解决既有问题的速度和效率”，而科研更强调“发现和解决新问题的能力”。很多时候，科研中的问题不像 LeetCode 那么清晰明了，你可能需要自己去定义问题，然后从零开始设计解决方案，这中间的过程可能更依赖于数学、逻辑和创造力，而不是对某种算法的熟练运用。
4. “为面试而刷”的思维模式： 如果你刷 LeetCode 的动机是为了通过某个公司的面试，那么这种“为外部标准而准备”的模式，和“为了探索未知而研究”的科研模式，在驱动力、学习方式和最终目标上都有差异。
为什么刷 LeetCode 可能“不浪费时间”，甚至有益？
1. 编程能力是基础： 无论你的研究方向是什么，最终都要转化为代码来实现算法、验证模型、进行实验。扎实的编程能力，包括理解时间和空间复杂度、熟悉各种数据结构、写出高效简洁的代码，是科研过程中必不可少的工具。LeetCode 正是训练这些基础技能的绝佳平台。
2. 算法思维的锻炼： LeetCode 上的许多题目，尤其是那些考察动态规划、图论、搜索等算法的，能够极大地锻炼你的逻辑思维和问题分解能力。这种“将复杂问题拆解成小模块，然后用系统性的方法解决”的思维模式，对于设计复杂的实验、构建研究框架、甚至撰写研究论文的思路都非常有帮助。
3. 对算法的“直觉”： 刷多了，你会对哪些问题适合用什么数据结构、什么算法有更强的“直觉”。这种直觉能够帮助你在遇到研究中的实际问题时，快速想到可能的解决方案，而不必从头开始推导。
4. 理解现有技术的边界： 很多时候，新的研究成果也是在前人算法的基础上进行改进或优化的。了解当前的“最先进”的解决方案，包括它们是如何实现的，有什么优缺点，是开展研究的起点。LeetCode 上的很多题目，其解法就代表了当前工业界或学术界成熟的算法思想。
5. 作为“调剂”和“技能保持”： 读博士期间，长期沉浸在某个细分领域，可能会感到枯燥。适当地刷刷 LeetCode，既可以保持编程手感，又可以作为一种“换脑”的方式，让你的思维保持活跃。
6. 某些研究方向直接相关： 如果你的研究方向是算法本身、系统优化、编译器、或者是与机器学习模型部署相关的领域，那么 LeetCode 上的很多题目及其解决方案，可能就是你研究的直接素材或基础。例如，研究如何优化某些图算法的实现，或者如何让一个经典的 DP 算法在特定约束下运行得更快，这些都与 LeetCode 的精神内核相契合。
那么，如何“权衡”？建议是：
1. 明确你的研究方向和导师的要求：
你的研究方向偏理论、偏数学、偏模型创新吗？ 比如，你研究的是全新的深度学习架构、新的密码学算法、或者拓扑学在 CS 中的应用。那么，你需要投入更多时间在阅读前沿论文、数学推导、证明、实验验证上。此时，过度刷 LeetCode 可能确实会挤占关键时间。
你的研究方向偏工程落地、偏系统优化、偏算法应用吗？ 比如，你研究的是分布式系统的高性能计算、特定领域的机器学习模型的高效实现、或者图形学的渲染优化。这种情况下，扎实的编程能力和对常见算法的熟练掌握就变得非常重要，适度刷 LeetCode 会有很大帮助。
与导师沟通： 直接和你未来的（或现有的）导师沟通，了解他们对学生编程能力、算法素养的期望，以及他们认为哪些技能对你的研究最重要。
2. 质量重于数量，理解重于死记硬背：
不要变成“题海战术”： 如果你刷 LeetCode 是为了达到某个“刷题量”目标，那很可能是在浪费时间。你应该专注于理解每道题背后的算法思想、数据结构、优化技巧，以及为什么这个解法是有效的。
理解时间/空间复杂度： 深入理解每种算法的时间和空间复杂度，并学会分析你自己的代码的复杂度。这是科研中进行性能评估的基础。
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算法分析： 在设计研究中的新算法或优化现有算法时，运用你对复杂度分析的理解。
测试用例设计： 思考如何设计各种测试用例来充分验证你的研究成果，这与 LeetCode 的测试用例设计思路有共通之处。
总结一下：
对立的看法往往是片面的。 计算机专业读博士，想好好搞科研，刷 LeetCode 本身不一定就是浪费时间，关键在于你的“怎么刷”和“为了什么刷”。
如果你的目标是快速通过面试，并且沉迷于题海战术，那么这确实可能是在浪费你宝贵的科研时间。
但如果你是为了打牢编程基础，锻炼算法思维，提升解决问题能力，并且以理解和应用为导向，那么适度、有策略地刷 LeetCode，会成为你科研之路上的一个有益补充。
更重要的是，你需要清楚地认识到科研的本质是创新和解决未知问题，而 LeetCode 更多的是解决已知、标准化问题的能力。把 LeetCode 当作一个提升基础能力的工具，而不是研究本身的替代品，这样你就能更好地把握这个度。
最后，多跟导师和师兄师姐交流，他们在这个领域摸爬滚打了多年，经验和建议会比任何“攻略”都更宝贵。他们会告诉你，在你们的具体研究方向上，哪些技能是真正被看重的。
网友意见
讲实话，这要看你在哪里读博士，更要看你是什么专业和读博之后想干嘛。
如果你是非cs的博士，或是cs博士，在美国读博，还想找sde的工作，那讲句不中听的，搞太多科研才是浪费时间呢。面试的时候，如果不是研究相关的岗位，都不怎么问你研究内容，估计就是tell me about yourself的两三分钟讲一下。然后就给你说，你知道面试是要写code的吧？之后就开始表演写代码环节了。
当然了，也要看面哪家，Google家题目多且活，刷题是为了熟悉题型和打基础，面试遇到原题比较少，但是基础毕竟就那么些。要是面amazon或是fb，感觉还是有机会遇到相似题目的吧？！
这样的准备其实还是蛮不错的，我记得隔壁还吐槽这种考lc题目到底能不能体现能力呢。
如果是想去学术界，那真不太需要刷题，好好搞pubs才是正事儿，要不然工作真不容易找到呢。
怕就怕目标不明确，一会儿想去工业界，一会儿想去找教职，来来回回就啥也没搞好。这两个的要求真真不太一样的。
讲实话，如果读博学校导师一般，学校排名也一般，花太多时间搞科研真的需要反思，刷题上岸估计才是性价比最高的了吧。
刷题的小伙伴们，可以参考一下这个回答：
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