LeetCode题目分类数据集LeetCodeSplitDataset-yashvardhangera
数据来源：互联网公开数据
标签：编程，算法，数据集，机器学习，教育，人工智能，软件工程，竞赛题目
数据概述：该数据集包含来自LeetCode平台上的编程题目数据，记录了各类算法题目的分类，难度，标签及描述信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从LeetCode平台成立至今，涵盖多个年份的题目积累。
地理范围：数据覆盖全球范围的编程竞赛和算法学习需求，适用于各类编程学习者。
数据维度：数据集包括题目名称，题目描述，难度级别（简单，中等，困难），标签分类（如数组，字符串，动态规划等），通过率，提交次数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于LeetCode平台的公开题目库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于算法学习，编程竞赛训练，机器学习模型训练（如题目难度预测，标签分类等）以及教育研究等领域。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于算法教育，编程竞赛研究及题目难度分布分析，如题目难度与通过率的关系，热门标签研究等。
行业应用：可以为编程培训机构，在线教育平台提供数据支持，特别是在题目推荐，学习路径规划等方面。
决策支持：支持编程学习者的个性化学习路径设计，帮助用户根据难度和标签选择合适的题目进行练习。
教育和培训：作为计算机科学，算法设计课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解算法分类，难度分布及编程技巧。
此数据集特别适合用于探索算法题目的分类规律与难度趋势，帮助用户实现高效的编程学习和竞赛训练，提升算法解题能力和学习效率。
