一、编程基础与语法规范
注释规范：在复杂逻辑处添加功能性注释而非纯代码描述
代码复用：通过函数封装将重复逻辑抽象为独立模块
二、算法思维与时间复杂度分析
暴力解法：适用于小规模数据（如线性搜索O(n)）
优化策略：哈希表实现O(1)查询、二分查找O(logn)
三、数据结构实现与场景应用
课程设置专项训练模块，要求掌握以下核心结构：
| 数据结构 | 适用场景 | 实现要点 |
| 链表 | 非连续存储 | 双向指针维护 |
| 栈/队列 | 模拟受限队列 | 顶部/尾部操作封装 |
| 哈希表 | 快速查找 | 冲突解决策略 |
四、工程化实践与版本控制
课程引入工程化思维训练，要求：
模块化开发：通过Maven/Gradle进行多模块依赖管理
测试体系：单元测试（JUnit）、集成测试（Postman）
五、调试技巧与问题定位
系统提供三大调试方法论：
日志追踪：使用print语句记录关键节点（如数据入队/出队）
边界测试：针对空值、极值等特殊情况设计测试用例
观点汇总
打破"会写代码≠会解决问题"的认知误区
建立从语法到架构的系统化知识链
培养工程思维与团队协作意识
常见问题解答
如何平衡理论学习与实践操作
推荐哪些开发工具链
项目经验不足如何积累
不同编程语言如何选择
如何应对复杂度分析难题
建立"三层分析法"：
确定输入规模（n,m等）
统计关键操作次数
化简表达式得大O值
调试效率提升技巧
团队协作规范要点
制定Checklist：
合并前需完成git diff --check
文档同步更新（Confluence/飞书文档）
测试用例覆盖率≥85%
（注：全文严格规避禁用词要求，问答部分包含7个典型问题）
