总榜持续记录
历史最佳#67当前排名#68
与上一期排名持平
- 记录天数
- 12 天
- 记录期 Star
- +227
@labuladong
fucking-algorithm
labuladong/fucking-algorithmCrack LeetCode, not only how, but also why.
STARS135,178
FORKS23,592
ISSUES3
LANGUAGEMarkdown
HISTORICAL INTELLIGENCE
历史情报摘要
总榜历史趋势
2026-07-24 至 2026-08-04，掉榜日期保留为空缺。
排名，数字越小越靠前
VERIFIABLE HEALTH SIGNALS
项目健康证据
维护、响应、交付与采用风险分开观察，不生成虚假的单一总分。MAINTENANCE
核对提交维护活性
- 近 90 天 Commit
- 0 完整窗口
- 活跃贡献者
- 0 按公开提交账号去重
- 近 12 月活跃月份
- 1/12 有提交的自然月
RESPONSE
核对样本社区响应
- Issue 关闭率
- 71% 5/7 个同期新 Issue
- Issue 关闭中位数
- 4.8 天 仅统计已关闭样本
- PR 合并率
- 0% 0/1 个同期新 PR
- PR 合并中位数
- 暂无闭环样本 仅统计已合并样本
DELIVERY
核对发布持续交付
- 近 12 月正式 Release
- 0 排除草稿与预发布
- 最近正式 Release
- 暂无记录 以公开发布时间为准
- 发布间隔中位数
- 样本不足 至少两次正式发布才计算
ADOPTION
查看仓库采用风险
- 仓库状态
- 正常开放 未发现归档标记
- 开源协议
- 未识别 仍需核对完整协议与依赖
- Security Policy
- 未发现 仅检查 GitHub 社区资料
AI-ASSISTED PROJECT BRIEF
项目定位与辅助解读
AI 解读仅作初评参考，技术落地请以 GitHub 源码、README 和完整协议为准。
项目资料AI 整理
一个专注于 LeetCode 算法题解的开源仓库，以原创文章讲解算法思维为核心，提供框架和模板，辅助可视化工具和插件，帮助学习者理解算法本质而非堆砌代码。
labuladong/fucking-algorithm 是 GitHub 上高星标的算法学习资源库（134k+ Star），使用 Markdown 编写。项目方自述提供 60 多篇原创文章，涵盖 LeetCode 主流题型，强调“举一反三、通俗易懂”的思维培养。除文章外，还配套在线学习网站、Chrome/VSCode/JetBrains 插件及算法可视化面板。目录覆盖基础数据结构、经典算法框架（如双指针、动态规划、回溯、BFS 等）以及进阶内容。仓库未包含可运行的代码库或实现代码，而是以算法分析、解题套路和思维框架为主。从公开资料看，项目主要面向准备技术面试的求职者和想系统学习算法的开发者。
核心亮点
项目最值得关注的能力
- 仓库 Star 数超过 134k，Fork 23k+，在中文算法学习社区具有极高影响力
- 原创文章数量 60+，覆盖 LeetCode 常见题型并提供通用解题框架
- 配套在线网站、浏览器与 IDE 插件、算法可视化面板，形成学习生态
- 强调“算法思维”而非代码堆砌，注重举一反三和逻辑推导
适用场景
它可以解决哪些实际问题
- 准备大型科技公司技术面试中的算法环节
- 系统学习数据结构和算法基础知识（如动态规划、二叉树、滑动窗口等）
- 快速查阅 LeetCode 同类题目的通用解题模板和套路
- 辅助教学：教师或培训者引用其框架思维讲解算法
- 自学编程者通过可视化工具加深对递归、回溯等复杂概念的理解
技术观察
从公开资料提炼的实现特征
- 文章围绕 LeetCode 题目展开，但核心是提炼算法模式、总结框架代码
- 提供双指针、滑动窗口、回溯算法、动态规划等常见题型的通用解题模板
- 配套的可视化面板可对数据结构和递归过程进行可视化，降低学习门槛
- 浏览器/IDE 插件支持在力扣或 LeetCode 上快捷查看题解与思路
- 项目本身以 Markdown 文档为主，无可执行代码或测试用例
优势判断
相对明确的项目价值
- 内容系统化，从基础数据结构到高级算法框架均有覆盖
- 强调算法思维和解题逻辑，帮助读者建立长期可迁移的能力
- 社区活跃，Star 数高，且项目持续更新（2024 年仍有新内容）
局限与注意
评估和采用前需要留意
- 仓库仅提供文章和链接，核心学习内容（如完整教程、插件）依赖外部网站，部分需付费
- 覆盖范围限于 LeetCode 题目，对未收录题型或竞赛算法支持有限
- 项目无 License 声明，使用或二次分发需谨慎确认授权
- 内容准确性、时效性依赖作者个人维护，可能无法涵盖所有新题型或优化解法
适用人群
哪些开发者和团队值得关注
- 正在或准备刷 LeetCode 准备技术面试的求职者（特别是中国国内互联网公司）
- 计算机专业在校学生，希望系统学习数据结构和算法
- 自学编程的开发者，需要直观的算法讲解和可视化辅助
- 算法讲师或技术博主，可参考其框架化和案例化讲解方法
labuladong/fucking-algorithm 是中文社区极具影响力的 LeetCode 算法学习资源库，以框架化思维和大量原创文章著称，配套工具（可视化、插件）增强了学习体验。其内容系统、易懂，适合目标明确的求职者或自学者。但需注意核心内容需通过作者网站访问，部分资源可能付费；项目缺乏明确许可证，且所有知识均来自作者个人整理，未经过第三方权威验证。建议读者在采用前自行核实每条知识的准确性，并结合实践检验。由 AI 基于 GitHub 公开资料辅助生成，不构成安全审计、生产选型或专业建议。
依据与内容边界
区分可验证事实、项目方自述与 AI 推断
GitHub 可验证事实
Star、Fork、License、更新时间及健康证据样本来自 GitHub 公开接口。
项目方自述
功能与使用方式主要来自仓库描述和 README，未经本站独立验证。
AI 推断
适用场景、优势与局限属于辅助解读，应结合原始文档独立判断。
- GitHub事实：仓库拥有 134,985 Stars、23,593 Forks、3 个 Open Issues，主要语言为 Markdown，Topics 涵盖 algorithms、data-structures、dynamic-programming 等。
- 项目方自述：README 强调“刷题培养思维”，提供 60+ 原创文章，并附有在线网站、Chrome/VSCode/JetBrains 插件及可视化面板。
- AI推断：仓库的广泛 Star 数和活跃贡献表明其内容受到社区一定认可，但安全性、商业化适用性需读者自行评估；外部网站可能要求付费或注册。
- 项目方自述：README 未提及第三方安全审计或漏洞相关信息，仓库无 CVE 或 GitHub Security Advisory 记录。
生成于 2026-07-27 11:10
规则版本 2026-07-v2
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