关于刷leetcode算法题的疑问
最近看了世界模型这门课，然后突发奇想想用完成刷算法题来对该课程有深入的理解和应用。
普通刷算法题：
看到题目（文字）->写出解决该题目的编码
输入：是任意文字
输出：解决代码
学习材料：leetcode算法题的题目和对应的题解
模型：判别模型
然后我发现这是一个非常大而空的东西，而且一个题对应着一个解，没办法有题解的复用。
所以我引入了一些中间过程
学会做算法题
看到算法题->想出用什么算法去解决->选用对应的编程语言写出该算法->通过leetcode测试
输入：算法题
输出：解决的算法
联结模型
学习材料：算法题的解法
算法的学习
输入：算法的含义
输出：算法的步骤
经验学习
学习材料：算法定义和步骤
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常见数据结构：数组 → 链表 → 哈希 → 栈/队列 → 二叉树 → 堆 → 图
- 数组的使用
- for (int i = 0; i < nums.length; i++); for (int num: nums)
- 快速排序，归并排序，堆排序，bubblesort,insertionSort
- 同行指针，快慢指针，滑动窗口
- 链表的使用
- 遍历while (cur != null) cur = cur.next;
- 数组的使用
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常见算法：双指针→二分查找 ,滑动窗口 ,递归,分治,经典DP问题,字符串DP,DFS/BFS,拓扑排序,最短路径,**回溯(Backtracking)
输入：算法的步骤
输出：编程语音实现
经验学习（这个默写就好，因为前面学了算法的学习，只要有这个映射就好）
学习材料：算法的对应语言的固定模版
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常见数据结构：数组 → 链表 → 哈希 → 栈/队列 → 二叉树 → 堆 → 图
- 遍历，排序
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常见算法：双指针→二分查找 ,滑动窗口 ,递归,分治,经典DP问题,字符串DP,DFS/BFS,拓扑排序,最短路径,**回溯(Backtracking)
上面的链路就在于知识能够复用，就比如数据结构知识，用JAVA写完，换python实现，也没问题，就第三层改变下而已。
但问题是这样的学习像空中阁楼，有些知识并不是很有用，没办法直接写完leetcode题目，那需要结合leetcode题目到解法的映射，并且每个leetcode题目不想算法模版那样固定不变，而且有些许变化。所以我有时候又不得不用一开头的leetcode题目->解法的方法学习。但这种学习效率感觉很慢，做不到高效学习算法。
我想用课程的方法高效完成：解决leetcode算法题。这个目的，有大佬帮我解答一下吗？