LeetCode 解题能力如何快速提升？三大板块高频题解，附大厂真题优化思路

数组和字符串是 LeetCode 里最基础也最容易出难题的类型。好多小伙伴觉得这类题简单，可真正写代码时总在边界条件上栽跟头。比如经典的两数之和，看似 straightforward，可当数组里有重复元素、负数时，哈希表的索引处理就很讲究。咱解题时一定要先明确输入的可能情况，像有没有空数组、是否存在多个解等，把这些边界条件列出来，代码逻辑会清晰很多。

再看最长回文子串，常规的中心扩展法虽然易懂，但遇到长字符串时效率就低了。这时候可以试试动态规划的思路，用一个二维数组dp[i][j]表示从 i 到 j 的子串是否是回文。初始化时，单个字符肯定是回文，相邻两个字符相等时也是回文。然后从长度 3 的子串开始遍历，只要nums[i] == nums[j]且dp[i+1][j-1]为真，那这个子串就是回文。这种方法把重复计算的部分存起来，效率提升不少。不过要注意，动态规划的状态转移方程一定要结合题目特点来设计，别生搬硬套。

链表题最考验指针操作的功底，尤其是涉及到反转、合并、找中间节点等操作时。比如反转链表，迭代法需要三个指针：前驱、当前、后继。每次让当前节点的 next 指向前驱，然后三个指针依次后移。这里容易出错的地方是指针移动的顺序，一定要先保存当前节点的下一个节点，再改变指针指向，不然链表断了就没法继续了。递归法相对简洁，但要理解递归过程中指针的变化，递归函数返回的是反转后的头节点，在函数内部先处理后面的节点，再把当前节点接到后面节点的末尾。

还有环形链表问题，判断链表是否有环。用快慢指针法很巧妙，快指针每次走两步，慢指针每次走一步，如果有环，它们总会相遇。那怎么判断环的入口呢？当快慢指针相遇后，让慢指针回到头节点，然后两个指针都每次走一步，再次相遇的地方就是环的入口。这里的数学推导有点绕，小伙伴们可以自己画个图推导一下，理解其中的逻辑后，再遇到类似的问题就能举一反三了。

树的结构天然适合递归处理，像二叉树的前序、中序、后序遍历，递归写法简洁明了。但递归容易出现栈溢出的问题，尤其是树的深度很大时，这时候迭代法就派上用场了。比如前序遍历的迭代法，用栈来模拟递归过程，先把根节点入栈，然后循环取出栈顶节点，处理它，再把右孩子、左孩子依次入栈（因为栈是后进先出，所以先入右再入左）。中序遍历需要在访问节点时判断是否有左子树，后序遍历则要记录节点是否被访问过，避免重复处理。

对于二叉搜索树（BST）的题目，要利用它左子树节点值小于根节点，右子树节点值大于根节点的特性。比如验证二叉搜索树，递归法需要传递上下界参数，每个节点的值必须大于左子树的所有节点值，小于右子树的所有节点值。迭代法可以通过中序遍历，BST 的中序遍历结果是有序的，只要遍历过程中检查当前节点值是否大于前一个节点值即可。这就告诉我们，遇到 BST 的问题，先想想它的特性能不能用上，能大大简化解题步骤。

动态规划的关键是找出状态转移方程和初始条件。比如斐波那契数列，状态转移方程很简单，dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]，但遇到复杂的问题，像背包问题，就需要仔细定义状态。01 背包中，dp[i][j]表示前 i 个物品放入容量为 j 的背包中能获得的最大价值，状态转移方程要考虑第 i 个物品放还是不放，取最大值。这里的初始条件是当 j=0 时，价值为 0，当 i=0 时，价值也为 0。

还有最长递增子序列（LIS），常规的 O (n²) 动态规划方法是，对于每个元素，遍历前面所有比它小的元素，取最大的dp[j]加 1。而优化的 O (n log n) 方法利用贪心和二分，维护一个数组 tail，其中 tail [i] 表示长度为 i+1 的递增子序列的最小末尾元素。每次遍历元素，找到第一个大于等于它的位置，替换掉，这样 tail 数组始终保持递增，最后数组长度就是 LIS 的长度。这说明同样的问题，不同的算法思想能带来效率的巨大提升，咱们得根据题目要求选择合适的方法。

贪心算法讲究每一步都选当前最优解，能不能用贪心关键看是否具有贪心选择性质和最优子结构。比如活动选择问题，选择结束时间最早的活动，这样能为后面的活动留出更多时间，依次类推，就能得到最多的活动数量。再看零钱兑换问题，当硬币面值满足特定条件（如都是最大面值的约数）时，贪心算法可以用，每次选最大的硬币，直到凑够金额。但如果面值不满足条件，比如硬币面值是 1、3、4，要凑 6 元，贪心算法会选 4+1+1，共 3 枚，而最优解是 3+3，共 2 枚，这时候就不能用贪心了。

所以用贪心算法前，一定要判断是否符合条件，不能盲目使用。还有最小生成树的 Kruskal 和 Prim 算法，都是贪心的经典应用，前者按边权从小到大选，后者从顶点出发选最小边，虽然思路不同，但都是每一步选局部最优，最终得到全局最优。

双指针在数组和链表问题中经常用到，能把 O (n²) 的时间复杂度降到 O (n)。比如有序数组的 Two Sum，数组是有序的，用左右指针，初始时左指针在开头，右指针在结尾。如果两数之和大于目标值，右指针左移；小于目标值，左指针右移；等于就返回结果。这种方法比暴力枚举快很多。

还有移除元素，要把数组中等于给定值的元素移除，返回新数组的长度。可以用快慢指针，快指针遍历数组，当遇到不等于给定值的元素时，把它赋值给慢指针位置，慢指针前进一位。这样最后慢指针的位置就是新数组的长度。双指针的关键是明确两个指针的职责，是相向而行还是同向而行，根据问题特点设计移动规则，能有效减少时间和空间复杂度。

好多大厂面试都考过两数之和，但有时候会增加条件，比如数组是有序的，或者要求返回所有不重复的组合，或者元素可以重复使用（类似零钱兑换）。以有序数组的两数之和为例，输入是一个有序数组和一个目标值，要求返回两个数的下标，使它们的和等于目标值。这时候用双指针法最合适，左指针从 0 开始，右指针从数组末尾开始，根据和的大小调整指针位置，直到找到解。如果要求返回所有不重复的组合，还需要在找到解后，跳过重复的元素，避免重复记录。

再比如三数之和，给定一个包含整数的数组，找出所有不重复的三元组，使它们的和为 0。这里可以先对数组排序，然后固定一个数，剩下的问题转化为两数之和为负数的问题，同样用双指针法，同时注意跳过重复的数，避免重复的三元组。这类题的关键是排序后利用双指针减少时间复杂度，同时处理重复元素的问题，这也是大厂面试常考的细节点。

大厂面试不仅看能不能解出问题，还看代码的效率和可读性。比如合并 k 个有序链表，常规方法是逐个合并，时间复杂度是 O (kn)，k 是链表个数，n 是平均长度，效率很低。优化方法是用优先队列（最小堆），每次取出堆顶的最小节点，然后把该节点的下一个节点放入堆中，直到堆为空。这样时间复杂度是 O (n log k)，大大提高了效率。

还有代码的可读性，要注意变量命名清晰，注释适当，逻辑结构分明。比如在写递归函数时，明确函数的功能和参数含义，避免复杂的嵌套逻辑。在处理边界条件时，单独列出，让代码更易理解。这些细节能体现出一个程序员的专业素养，也是大厂面试看重的地方。

平时练习时，可以模拟大厂面试场景，比如限时解题，用白板或纸上写代码，注意代码的规范性和边界条件处理。遇到不会的题，先不要急着看答案，想想相关的数据结构和算法思想，试着从简单情况入手，逐步推导。比如遇到动态规划题，先定义状态，再找状态转移方程，最后处理初始条件和边界情况。

还可以参加 LeetCode 的周赛，和其他程序员一起实战，感受比赛氛围，积累解题经验。赛后看看别人的解法，学习优化思路，拓宽自己的解题思路。大厂真题有一定的重复性，多刷高频题，总结解题模式，面试时遇到类似的题就能更快上手。

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