OJ常用技巧-综述

OJ(Online Judgement)，刷题是每个程序员日常都应该进行训练的小项目。它可以训练程序员解决问题的能力，加强对常用算法和数据结构的掌握程度，增进对编程语言的这种特性与常用库函数的使用。做到信手拈来，快速写出简洁、高效、逻辑清晰、无Bug的代码功能片段。因此，我打算结合自己日常刷题的经验总结一下三大主流语言C++、Python、Java OJ的常用技巧，本系列文章重点不在算法和数据结构，而在编程语言本身。算法和数据结构的重要性相信不用我说，各位程序员心里都有数，只是这方面内容已有很多，因此我换个思路，不再赘述。

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C++ OJ常用技巧综述

C++ 刷题要熟练掌握STL库中提供的各种实用算法,实用容器,,,,

很多人相比Python而言认为C++ 代码写起来很是繁琐，一是确实C++ 语法较为复杂不够灵活所致，Python代码虽然简洁但是执行起来效率还是相比C++ 打了很多折扣；二是还是没有做到熟练灵活地掌握已有的工具库，语法特性，以及C++11 的新特性。

算法和数据结构的知识是所有刷题者都应掌握的基础知识，这里我们重点谈的是已有的工具，语言特性等。

参考列表：
* 《C++ Primer》
* 《Effective C++》、《Effective STL》
* 《STL 源码剖析》
* 《Designing Components with C++ STL》
* http://en.cppreference.com/w/

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Java OJ常用技巧综述

STL的强大和完善，历来是其他语言争相模仿的范例。伴随着诸多企业级Web项目、诸多开源三方库、Maven仓库、大数据技术（Hadoop、Spark生态）、高可移植性、虚拟机HotSpot等技术的崛起，Java语言占据着重要的应用地位。

Java本身自己的标准库提供的工具用来OJ并不比C++的STL好用多少，但是随着Java 8中引入的Lambda表达式 和 Streaming API，让Java可以衍生出很多简洁、高效的编程，语言特性所带来的编程上的优势开始显现出来。

随着虚拟机技术的不断进步，HotSpot、JIT等技术大大地提高了Java代码的执行效率。

参考列表：
* 《Data Structures and Algorithm Analysis in Java》 - 3rd Edition
* 《Functional Thinking》
* 《Java Closures and Lambda》
* 《Algorithms》 - Sedgewick 4th Edition
* http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/

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Python OJ常用技巧综述

Python语言的简洁众所周知，同时它也具备了很多现代编程语言的新特性如：闭包、Lambda表达式、Functional Programming等。numpy, scipy, sklearn, pandas, matplotlib, ipython, Jupyter Notebook 等等库，让Python在科学计算领域和R语言一样受到越来越多数据科学家的青睐，以至于可以用 R 和 Python 将数据科学家分为两类。 R更多的是数学和统计出身的数据科学家，Python更多的是计算机科学出身的数据科学家。当今很火热的深度学习框架 TensorFlow 也采用Python，据说Google的很多工程师日常快速开发原型也采用Python。由此可见Python的流行程度。

参考列表：

• https://docs.python.org/2/
• https://docs.python.org/3/
• 《Data Structures and Algorithms in Python》
• 《Python Algorithms》
• 《Functional Python Programming》