LeetCode题目难度分类统计工具
在算法刷题圈子里，LeetCode作为全球程序员公认的"练兵场"，累积题目数量已突破3000道。面对海量题库，如何快速定位薄弱环节、制定针对性训练计划成为高频痛点。一款名为LeetCode Difficulty Analyzer的工具近期引发关注，其核心功能是通过多维数据穿透题目难度迷雾。
该工具采用动态爬虫技术，每日同步LeetCode官方数据库，将题目按易、中、难三级分类。与平台原生筛选器不同，其特色在于复合维度分析：不仅统计各难度题目总量，还关联企业出题频率、知识点交叉指数等隐藏参数。例如在动态规划专题下，工具会标注美团、字节跳动等企业近半年内的出题倾向，同时计算该知识点在不同难度层级的分布比例。
实际操作界面中，用户可设置智能过滤条件。假设某应聘者目标为亚马逊SDE岗位，工具会优先展示该企业近三年高频考察的Medium难度题目，并自动排除用户已AC（通过）的题目。更实用的功能是进度追踪面板，以热力图形式呈现每周刷题分布，当用户连续三天未完成Hard题目训练时，系统会触发弹窗提醒。
数据可视化模块颇具巧思。扇形图展示各难度占比时，会突出显示用户当前解题耗时高于平均值的题目类型。柱状图对比模块中，用户可将自身解题数与全站用户数据进行参照，快速识别哪些Easy题目存在异常耗时情况——这可能暗示基础算法存在理解漏洞。
部分进阶用户开发出特殊使用场景。有教学机构利用工具的API接口，批量导出不同院校学生在二叉树类题目上的通过率差异，为教研提供数据支撑。某算法竞赛选手则通过自定义脚本，将工具生成的训练计划同步到Notion知识库，形成个人能力迭代图谱。
关于数据更新机制，开发者透露后台配置了双重校验系统。当LeetCode新增题目时，工具会先通过官方标签进行预分类，再结合前100名提交者的平均通过时间进行难度校准，这种混合判定模式相比单一标签体系更贴近真实难度。用户隐私方面，所有分析数据仅存储在本地浏览器缓存区，第三方无法获取个人刷题记录。
未来版本或将引入AI诊断模块，通过分析用户的错误提交记录，自动生成特定算法概念的强化训练包。工具开源特性允许社区贡献插件，目前已有用户开发出支持《剑指Offer》等外部题库的兼容插件。对于习惯使用VS Code的开发者，配套插件能在编码时侧边栏实时显示相关题目难度信息。
