LeetCode编程题目质量分析与学习路径推荐数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：LeetCode,编程题,算法,数据结构,题目难度,高频题,解题报告,编程学习,技术趋势,题目相似度
数据概述：
本数据集收录了LeetCode平台上的编程题目相关信息，旨在帮助用户分析题目质量、了解热门技术领域，并为编程学习提供指导。数据集涵盖了LeetCode上大量题目的关键属性，包括题目编号、题目名称、题目描述、难度等级（如简单、中等、困难）、所属标签（如数组、链表、动态规划等）、通过率、用户点赞数、用户反对数、解题代码、相关讨论区链接等。此外，数据集还可能包含题目之间的相似度信息，方便用户查找类似题目进行练习。
数据用途概述：
该数据集可用于多种分析和应用场景，主要包括：
- 题目质量评估：分析不同难度等级题目的特点，评估题目的质量和区分度。
- 技术趋势分析：根据题目标签的分布和变化，了解当前编程领域的热门技术和发展趋势。
- 学习路径推荐：根据用户掌握的技能和学习目标，推荐合适的题目和学习路径。
- 题目相似度分析：基于题目描述和关键词，找出相似的题目，方便用户进行针对性练习。
- 解题报告分析：分析解题报告，了解不同解题思路和技巧，提高编程能力。
- 用户行为分析：分析用户对题目的评价和反馈，改进题目设计和平台功能。
- 编程教育：用于编程教学，帮助学生理解算法和数据结构，提高编程技能。
- 面试准备：帮助用户准备面试，熟悉常见的编程题目和解题方法。
