LeetCode Training 项目规则说明

📖 项目简介

这是一个基于 Cursor IDE 的智能 LeetCode 刷题辅助系统，通过 AI 辅助提供结构化的刷题训练流程。项目定义了完整的工作流程和文件规范，帮助用户更高效地进行算法学习和训练。

疑问是解决问题最好的老师

🎯 核心功能

1. 智能解题助手

• 教授模式：自动生成详细的解题思路文档

  • 题目理解分析
  • 多种解题思路对比
  • 复杂度分析
  • 核心算法关键词提示

• 编程模式：智能代码生成

  • 根据思路自动生成 ACM 风格代码
  • 提供可直接运行的测试用例
  • 支持 Python 实现

• 批改模式：代码审查与优化

  • 自动分析代码逻辑
  • 指出潜在错误和优化空间
  • 提供具体改进建议

📂 文件规范

命名规则

• 题目截图：xxxx.png（如 0015.png）
• 解题思路：xxxx-mind.md
• 代码实现：xxxx-solution.py

目录结构

.
├── xxxx.png              # 题目截图
├── xxxx-mind.md         # 解题思路文档
├── xxxx-solution.py     # 题解代码
└── .cursor/             # 项目配置
    └── leetcode_trainning.mdc  # 项目规则文件

🚀 使用流程

0. 创建项目规则

• 创建一个联系算法的空仓库
• 将 leecode_trainning.mdc 文件放到 .cursor 文件夹中，即视为创建项目规则

1. 开始新题目

• 上传题目截图（命名为 xxxx.png）
• 或直接输入"生成解题思路"
• 系统自动生成解题思路文档

2. 获取代码实现

• 输入"为我编程"、"请实现"等指令
• 系统根据思路生成代码实现
• 可直接运行测试用例

3. 代码优化

• 提交代码实现
• 获取 AI 批改反馈
• 根据建议优化代码

💡 使用建议

1. 循序渐进

   • 先阅读解题思路文档
   • 尝试独立实现
   • 参考代码实现
   • 根据反馈优化

2. 规范使用

   • 严格遵循文件命名规范
   • 保持代码风格一致
   • 添加必要的注释
   • 包含测试用例

3. 持续学习

   • 理解算法原理
   • 总结解题模式
   • 积累优化技巧
   • 建立知识体系

🔧 注意事项

• 所有题目相关文件建议放在根目录
• 代码实现需包含完整的测试用例
• 提交代码前进行充分测试
• 保持解题思路文档的更新

📝 项目维护

欢迎通过以下方式参与项目改进：

1. 提交 Issue 报告问题
2. 提供 Pull Request 贡献代码
3. 分享解题心得和经验
4. 提出功能改进建议

感谢

感谢 Cursor 官方提供的项目规范和使用方法。 cursor 规则相关文档 见：cursor rules

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如有问题或建议，欢迎交流讨论！