刷leetcode使用python还是c++？
刷 LeetCode 到底选 Python 还是 C++？这真是个困扰不少码农的经典问题。说实话，没有绝对的“更好”，只有“更适合你”的。我这就跟你掰扯掰扯，尽量讲得透彻点，让你心里有个谱。
首先，咱得明白，LeetCode 的本质是什么？是练习算法和数据结构。而你用什么语言来实现这些算法和数据结构，只要能正确运行，思路清晰，大多数时候（尤其是在你还在学习阶段），核心目标就已经达成了。
但是，语言的选择确实会影响你的学习效率、解题速度，甚至对问题的理解深度。所以，咱们一个一个来分析 Python 和 C++ 在这个场景下的优劣。
Python：优雅高效的“快速迭代者”
说起 Python，很多人会第一时间想到它的简洁和易读。这绝对是它在 LeetCode 上的一大杀器。
代码量小，写起来飞快： Python 的语法非常“人性化”，很多高级操作用几行代码就能搞定。比如，列表排序，Python 内置的 `sort()` 方法或者 `sorted()` 函数，一行就完事。而在 C++ 里，你可能需要写一个自定义的比较函数，再调用 `std::sort`。这中间的差异，在刷题量大的时候，就能让你节省不少时间。
丰富的内置库和数据结构： Python 在这方面简直是开挂。
列表 (list) 可以当栈、当队列用，非常灵活。
字典 (dict) 和 集合 (set) 的查找效率很高，操作也非常方便。
collections 模块 里有 `deque` (双端队列)、`Counter` (计数器)、`defaultdict` (默认字典) 等等，很多算法题中会用到的辅助数据结构，Python 都给你准备好了，拿来就能用，省去了自己实现的麻烦。
字符串处理、文件读写，Python 也是一绝。
动态类型，学习门槛低： 对于初学者来说，Python 不需要关心内存管理、指针这些“高级”概念，可以更专注于算法本身。这意味着你可以更快地将想法转化为代码，并验证其正确性。
社区庞大，资源丰富： 遇到问题？搜一下，大概率有人遇到过，并且有解决方案。大量的教程、博客、以及其他人在 LeetCode 上的 Python 题解，都能给你提供帮助。
但是，Python 也有它的短板：
运行速度相对较慢： Python 是解释型语言，并且是动态类型的，这导致它的运行效率不如 C++。对于那些对时间复杂度要求非常苛刻，或者需要处理海量数据的问题，Python 可能会出现“超时”的情况。
内存占用可能较高： 同样是动态类型，Python 在内存管理上会比 C++ 复杂一些，有时候内存占用也会是劣势。
适合谁用 Python 刷题？
想快速入门算法和数据结构： 让你专注于“是什么”和“怎么做”，而不是“怎么用 C++ 语法表达”。
对算法思路理解更重要： 你想快速验证自己的算法构思，看看是否可行。
学习初期，不追求极致的性能优化： 先把题刷明白，再考虑性能问题。
对“好写”、“好读”有要求： 看着简洁的代码能让你更有成就感，也更容易 Debug。
C++：性能王者，严谨深邃的“优化大师”
C++ 的魅力在于它的强大和灵活，尤其是在性能和内存控制方面。
运行速度极快： C++ 是编译型语言，并且提供了对底层内存的直接控制。这意味着你可以写出执行效率非常高的代码。在 LeetCode 上，当你遇到那些对时间限制卡得非常死的问题时，C++ 的优势就显现出来了。
内存控制精细： 你可以精确地分配和释放内存，避免不必要的开销。这对于理解和实现一些需要高效内存管理的算法（比如某些图算法、动态规划的滚动数组优化等）非常有帮助。
强大的 STL (Standard Template Library)： C++ 的 STL 同样提供了丰富的数据结构和算法。
`vector` (动态数组)、`list` (双向链表)、`deque` (双端队列)。
`map` (红黑树实现的关联数组)、`unordered_map` (哈希表实现的关联数组)。
`set` (红黑树实现的集合)、`unordered_set` (哈希表实现的集合)。
各种排序算法 (`std::sort`)、查找算法 (`std::binary_search`) 等等。
STL 的实现通常非常高效，而且是经过高度优化的。
更接近底层，能深入理解： 使用 C++ 实现算法，你会更清楚数据的存储方式，内存的流动，这有助于你更深刻地理解算法的实现细节和性能瓶颈。
很多大公司面试首选： 在一些对语言能力要求非常高的面试中，C++ 往往是更受青睐的选择，因为它能展现出候选者对语言的掌控力。
C++ 的挑战：
学习门槛相对较高： 涉及到指针、内存管理、模板、复杂语法等，初学者可能会觉得上手难度大，容易被细节绊住脚。
代码量相对较大： 实现相同的功能，C++ 的代码量往往比 Python 多。
容易出错： 内存泄漏、野指针、栈溢出等问题，都需要开发者格外小心。调试起来可能比 Python 要花更多精力。
STL 虽然强大，但有些用法相对复杂： 比如迭代器的使用、模板的泛型编程等，都需要一定的学习成本。
适合谁用 C++ 刷题？
追求极致的性能和效率： 你想写出能在竞争性编程中拿到好名次的算法。
对内存管理有深入研究的兴趣： 你想理解算法在底层是如何工作的。
未来职业规划偏向于系统开发、高性能计算、嵌入式等领域： 这些领域通常对 C++ 有较高要求。
已经熟悉 C++，并希望通过刷题进一步巩固和提升： 你已经具备了 C++ 的基础，并且想通过实战来磨炼它。
到底怎么选？我的个人看法和建议
没有一个万能的答案，但我们可以结合你的目标和现状来做决定。
1. 如果你是算法小白，想快速入门：
强烈推荐 Python。 先用 Python 把常见的算法和数据结构框架搭起来，把思路捋顺，把题目刷出来。当你的算法能力提升到一定程度，你再转 C++ 会容易很多，因为你已经掌握了“算法”这个核心。你可以把 Python 当作你的“算法学习拐杖”。
2. 如果你目标是参加 ACM / ICPC 等算法竞赛：
C++ 是不二之选。 竞赛环境对时间效率要求极高，而且很多竞赛的选手都使用 C++。
3. 如果你目标是进入互联网大厂，尤其是后端、系统、游戏等岗位：
两者都得考虑，但可能 C++ 会更有优势。 很多大厂的笔试和面试会考察 C++ 的深度，以及你对性能调优的理解。如果你能熟练用 C++ 解决问题，会是很大的加分项。当然，如果你能用 Python 解决问题并且清晰地阐述其效率和局限性，也依然很棒。
4. 如果你想兼顾学习效率和未来发展：
可以先用 Python 刷题，积累经验和信心。 当你发现很多题用 Python 能过，但速度不够，或者你对某个算法的底层实现产生了好奇，这时候就可以开始学习 C++ 并尝试用 C++ 重写一些你用 Python 写过的题目。形成“Python 快速实现，C++ 精细优化”的模式。
一点更实际的建议：
不要过分纠结于“哪种语言更牛逼”： 语言只是工具。算法的思想才是灵魂。把一道题的思路搞懂，用任何一种你熟悉的语言实现出来，都是有价值的。
先精通一种语言： 在你尝试用两种语言刷题之前，确保你对其中一种语言（无论是 Python 还是 C++）有了比较扎实的掌握，包括它的标准库、常见用法以及一些性能上的考量。
关注解题思路： 无论你用什么语言，最终提交的答案都需要符合题目要求的输入输出格式和时间空间复杂度。所以，在写代码之前，想清楚算法本身，比纠结用哪个库更重要。
可以“双管齐下”： 很多时候，你可以用 Python 快速写出解决方案来验证思路，然后再用 C++ 去实现一个更优化的版本。这样既保证了学习效率，又能兼顾对性能的要求。
总而言之，Python 适合快速上手和学习理解，C++ 适合追求极致性能和底层理解。选择哪一个，或者如何结合使用，取决于你的个人目标、学习阶段以及你对技术栈的偏好。放手去试，找到最适合自己的学习节奏吧！
首先，咱得明白，LeetCode 的本质是什么？是练习算法和数据结构。而你用什么语言来实现这些算法和数据结构，只要能正确运行，思路清晰，大多数时候（尤其是在你还在学习阶段），核心目标就已经达成了。
但是，语言的选择确实会影响你的学习效率、解题速度，甚至对问题的理解深度。所以，咱们一个一个来分析 Python 和 C++ 在这个场景下的优劣。
Python：优雅高效的“快速迭代者”
说起 Python，很多人会第一时间想到它的简洁和易读。这绝对是它在 LeetCode 上的一大杀器。
代码量小，写起来飞快： Python 的语法非常“人性化”，很多高级操作用几行代码就能搞定。比如，列表排序，Python 内置的 `sort()` 方法或者 `sorted()` 函数，一行就完事。而在 C++ 里，你可能需要写一个自定义的比较函数，再调用 `std::sort`。这中间的差异，在刷题量大的时候，就能让你节省不少时间。
丰富的内置库和数据结构： Python 在这方面简直是开挂。
列表 (list) 可以当栈、当队列用，非常灵活。
字典 (dict) 和 集合 (set) 的查找效率很高，操作也非常方便。
collections 模块 里有 `deque` (双端队列)、`Counter` (计数器)、`defaultdict` (默认字典) 等等，很多算法题中会用到的辅助数据结构，Python 都给你准备好了，拿来就能用，省去了自己实现的麻烦。
字符串处理、文件读写，Python 也是一绝。
动态类型，学习门槛低： 对于初学者来说，Python 不需要关心内存管理、指针这些“高级”概念，可以更专注于算法本身。这意味着你可以更快地将想法转化为代码，并验证其正确性。
社区庞大，资源丰富： 遇到问题？搜一下，大概率有人遇到过，并且有解决方案。大量的教程、博客、以及其他人在 LeetCode 上的 Python 题解，都能给你提供帮助。
但是，Python 也有它的短板：
运行速度相对较慢： Python 是解释型语言，并且是动态类型的，这导致它的运行效率不如 C++。对于那些对时间复杂度要求非常苛刻，或者需要处理海量数据的问题，Python 可能会出现“超时”的情况。
内存占用可能较高： 同样是动态类型，Python 在内存管理上会比 C++ 复杂一些，有时候内存占用也会是劣势。
适合谁用 Python 刷题？
想快速入门算法和数据结构： 让你专注于“是什么”和“怎么做”，而不是“怎么用 C++ 语法表达”。
对算法思路理解更重要： 你想快速验证自己的算法构思，看看是否可行。
学习初期，不追求极致的性能优化： 先把题刷明白，再考虑性能问题。
对“好写”、“好读”有要求： 看着简洁的代码能让你更有成就感，也更容易 Debug。
C++：性能王者，严谨深邃的“优化大师”
C++ 的魅力在于它的强大和灵活，尤其是在性能和内存控制方面。
运行速度极快： C++ 是编译型语言，并且提供了对底层内存的直接控制。这意味着你可以写出执行效率非常高的代码。在 LeetCode 上，当你遇到那些对时间限制卡得非常死的问题时，C++ 的优势就显现出来了。
内存控制精细： 你可以精确地分配和释放内存，避免不必要的开销。这对于理解和实现一些需要高效内存管理的算法（比如某些图算法、动态规划的滚动数组优化等）非常有帮助。
强大的 STL (Standard Template Library)： C++ 的 STL 同样提供了丰富的数据结构和算法。
`vector` (动态数组)、`list` (双向链表)、`deque` (双端队列)。
`map` (红黑树实现的关联数组)、`unordered_map` (哈希表实现的关联数组)。
`set` (红黑树实现的集合)、`unordered_set` (哈希表实现的集合)。
各种排序算法 (`std::sort`)、查找算法 (`std::binary_search`) 等等。
STL 的实现通常非常高效，而且是经过高度优化的。
更接近底层，能深入理解： 使用 C++ 实现算法，你会更清楚数据的存储方式，内存的流动，这有助于你更深刻地理解算法的实现细节和性能瓶颈。
很多大公司面试首选： 在一些对语言能力要求非常高的面试中，C++ 往往是更受青睐的选择，因为它能展现出候选者对语言的掌控力。
C++ 的挑战：
学习门槛相对较高： 涉及到指针、内存管理、模板、复杂语法等，初学者可能会觉得上手难度大，容易被细节绊住脚。
代码量相对较大： 实现相同的功能，C++ 的代码量往往比 Python 多。
容易出错： 内存泄漏、野指针、栈溢出等问题，都需要开发者格外小心。调试起来可能比 Python 要花更多精力。
STL 虽然强大，但有些用法相对复杂： 比如迭代器的使用、模板的泛型编程等，都需要一定的学习成本。
适合谁用 C++ 刷题？
追求极致的性能和效率： 你想写出能在竞争性编程中拿到好名次的算法。
对内存管理有深入研究的兴趣： 你想理解算法在底层是如何工作的。
未来职业规划偏向于系统开发、高性能计算、嵌入式等领域： 这些领域通常对 C++ 有较高要求。
已经熟悉 C++，并希望通过刷题进一步巩固和提升： 你已经具备了 C++ 的基础，并且想通过实战来磨炼它。
到底怎么选？我的个人看法和建议
没有一个万能的答案，但我们可以结合你的目标和现状来做决定。
1. 如果你是算法小白，想快速入门：
强烈推荐 Python。 先用 Python 把常见的算法和数据结构框架搭起来，把思路捋顺，把题目刷出来。当你的算法能力提升到一定程度，你再转 C++ 会容易很多，因为你已经掌握了“算法”这个核心。你可以把 Python 当作你的“算法学习拐杖”。
2. 如果你目标是参加 ACM / ICPC 等算法竞赛：
C++ 是不二之选。 竞赛环境对时间效率要求极高，而且很多竞赛的选手都使用 C++。
3. 如果你目标是进入互联网大厂，尤其是后端、系统、游戏等岗位：
两者都得考虑，但可能 C++ 会更有优势。 很多大厂的笔试和面试会考察 C++ 的深度，以及你对性能调优的理解。如果你能熟练用 C++ 解决问题，会是很大的加分项。当然，如果你能用 Python 解决问题并且清晰地阐述其效率和局限性，也依然很棒。
4. 如果你想兼顾学习效率和未来发展：
可以先用 Python 刷题，积累经验和信心。 当你发现很多题用 Python 能过，但速度不够，或者你对某个算法的底层实现产生了好奇，这时候就可以开始学习 C++ 并尝试用 C++ 重写一些你用 Python 写过的题目。形成“Python 快速实现，C++ 精细优化”的模式。
一点更实际的建议：
不要过分纠结于“哪种语言更牛逼”： 语言只是工具。算法的思想才是灵魂。把一道题的思路搞懂，用任何一种你熟悉的语言实现出来，都是有价值的。
先精通一种语言： 在你尝试用两种语言刷题之前，确保你对其中一种语言（无论是 Python 还是 C++）有了比较扎实的掌握，包括它的标准库、常见用法以及一些性能上的考量。
关注解题思路： 无论你用什么语言，最终提交的答案都需要符合题目要求的输入输出格式和时间空间复杂度。所以，在写代码之前，想清楚算法本身，比纠结用哪个库更重要。
可以“双管齐下”： 很多时候，你可以用 Python 快速写出解决方案来验证思路，然后再用 C++ 去实现一个更优化的版本。这样既保证了学习效率，又能兼顾对性能的要求。
总而言之，Python 适合快速上手和学习理解，C++ 适合追求极致性能和底层理解。选择哪一个，或者如何结合使用，取决于你的个人目标、学习阶段以及你对技术栈的偏好。放手去试，找到最适合自己的学习节奏吧！
网友意见
你师兄说的是对的，即使你的就业方向是自然语言处理，如果面试的时候，编程语言只会python的话，是一个减分项。
目前算法工程师明显供大于求，大家都想转算法岗，但事实上AI方向的产品落地效果并不好，在企业里，没有营收就没有一切，所以算法岗位招的就少，要求的也多。
几年前 算法岗位推一推公式就过了，现在的话就不行了，对算法工程师的编程能力有更高的要求，除非是有顶会牛文，那样可以另行考虑，如果论文一般的话，编程语言只会python，只能说竞争压力很大。
而且只会python，意味着停留在调参的水平，看看AI领域看看牛逼的开源的框架，几乎都是C++的，只会python会局限你以后的发展。
你还在学校里，有大把的时间打基础，不要上来就给自己选一个esay模式， 花时间把C++学好。
举例来说，会C++的话，以后工作中用到了python，花几天时间看看文档就可以上手了。如果只会python，工作中要用到C++的话，那可就惨了，公司不会等你把C++学好再开始开发项目。
所以建议使用C++刷leetcode，给自己一点挑战
相信很多小伙伴刷题的时候面对力扣上近两千道题目，感觉无从下手，我花费半年时间整理了Github项目：
里面有200道经典算法题目刷题顺序、配有60w字的详细图解，常用算法模板总结，以及难点视频讲解，按照list一道一道刷就可以了！star支持一波吧！
可以在B站上关注我的视频
另外我已经将「代码随想录」的算法文章按照由浅入深的刷题顺序编排起来，整理成册，陆续整理出PDF版本了
先上图：
赶紧去下载看看，你会发现相见恨晚！
如果感觉对你有帮助，要不吝啬给个赞吧！
更多干货，关注 @代码随想录
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