算法学习不是记答案，而是把题目翻译成模型。数组与字符串常对应双指针、滑动窗口和前缀和；有序性提示二分；“所有方案”常用回溯；局部选择可能是贪心；重复子问题则指向动态规划。树和图的核心是 DFS、BFS，优先队列适合持续取得极值，并查集适合动态连通。

一条有效路线是先掌握复杂度、数组、链表、栈、队列和哈希表，再学习排序、二分、递归与树遍历，最后进入回溯、贪心、动态规划和图算法。每学一种方法，都应整理四件事：适用信号、不变量、标准步骤、时间与空间代价。做题时先写暴力方案，它给出正确性基线；随后寻找重复计算、无效枚举或可利用的顺序。

通用过程可写成：明确输入输出和边界；估算规模允许的复杂度；选择数据结构；写出循环或递归不变量；用空输入、单元素、重复值和极端值验证；最后分析复杂度。错题复盘应记录“为何没识别模型”，而不是抄代码。

常见误区包括只刷数量、不隔日重做；背模板却不知道退出条件；把哈希操作永远视为 O(1)；过早追求最优而没有可运行基线。面试表达也应先说思路与正确性，再写代码和测试。

小结：题库只是训练素材，真正可迁移的是模型、不变量和复杂度意识。能从新题中识别旧结构，才算形成算法能力。