mo-lx/LeetCode-BaiTiTong

해결하는 문제

이 프로젝트는 LeetCode 인터뷰 준비의 압도적이고 비체계적인 특성을 다룹니다. 무작위 문제 풀이 대신, 가장 흔한 LeetCode 100문제를 다루는 완전하고 체계적인 학습 시스템, 하루 단위 14일 일정, 그리고 진행 상황과 약점에 적응하는 AI 튜터를 제공합니다.

작동 방식

Obsidian을 노트 보관소로 사용하고 Claudian 플러그인을 설치하여 Claude(AI 모델)를 보관소에 연결합니다. 보관소에는 일련의 Markdown 파일이 포함됩니다:

• "학습 허브" 파일은 AI 코치의 지침 매뉴얼 역할을 합니다.
• 구성 파일은 배경, 학습 로그, 진행 상황 대시보드를 추적합니다.
• 원자재에는 연구 및 2주 학습 계획이 포함됩니다.
• 위키 섹션에는 13개의 주제 요약과 100개의 상세 문제 설명이 포함되며, 각각 여러 솔루션, 엣지 케이스, 템플릿이 있습니다.
• 매일 노트 템플릿이 세션을 안내합니다.
• 출력 폴더에는 생성된 그래프나 Anki 카드를 저장할 수 있습니다.

공부할 때 AI는 기록과 현재 상태를 읽고, 직접적인 답변 대신 힌트로 안내하며, 각 세션 후 로그와 진행 상황을 업데이트합니다. 전체 시스템은 Obsidian 내에서 로컬로 실행되며, 모든 것이 wikilinks로 연결되어 지식 그래프를 형성합니다.

대상 독자

이것은 Python 기초를 이미 알고 LeetCode Hot 100으로 알고리즘 인터뷰를 준비하려는 학습자를 위한 것입니다. Obsidian을 사용하고 무작위 문제 더미보다 AI 기반의 구조화되고 적응적인 학습 경험을 원하는 사람들에게 이상적입니다.

하이라이트

• 14일 구조화 일정: 1-7일차는 기초(해시 테이블, 포인터, 배열, 연결 리스트, 이진 트리), 8-14일차는 고급 주제(그래프, 스택, 백트래킹, 이진 탐색, 동적 프로그래밍, 그리디, 복습)를 다룹니다.
• 100개 문제 분석에는 데이터 범위 분석, 숨은 엣지 케이스, 쉬운 비유, 여러 Python 솔루션, 일반적인 함정, 재사용 가능한 템플릿이 포함됩니다.
• 13개 주제 요약은 핵심 아이디어, 사용 사례 표, Python 도구 비교(dict vs set vs defaultdict vs Counter), 복사하여 붙여넣을 수 있는 코드 템플릿을 제공합니다.
• AI 코치(Claudian 및 Claude를 통해)는 학습자 프로필을 자동으로 읽고, 동적 힌트를 제공하며, 난이도를 조정하고, 학습 기록을 보관소에 다시 씁니다.
• 완전한 지식 그래프: 주제, 문제, 노트가 wikilinks로 상호 연결되어 Obsidian의 그래프 보기에서 관계를 시각화할 수 있습니다.
• 세 가지 유명한 중국 인터뷰 준비 방법론을 결합합니다: labuladong의 프레임워크 사고, 코드 랜덤 생각의 5단계 분해, 링차산아이푸의 문제 목록 중심 접근법.
• MIT 라이선스이며 기여를 환영합니다.