备战编程面试必看！LeetCode 高频题三大板块题解，附 2025 大厂真题模板

? 数组与字符串：算法面试的基石

高频题型与解题模板

• 子数组问题：像最大子数组和（LeetCode 53），Kadane 算法能在 O (n) 时间内解决。核心是维护当前子数组的最大和，一旦当前元素比当前子数组和更大，就重新开始计算子数组。
• 字符串匹配：最长无重复子串（LeetCode 3）得用滑动窗口。左右指针动态调整窗口大小，哈希表记录字符出现位置，窗口内重复就收缩左指针。
• 数组变形：原地移除元素（LeetCode 27）用双指针法，慢指针记录有效位置，快指针遍历数组，遇到非目标值就复制到慢指针位置。

大厂真题实战

? 动态规划：从递归到状态压缩

经典题型与优化技巧

• 背包问题：01 背包和完全背包的状态转移方程不同。01 背包的状态转移是 dp [i][j] = max (dp [i-1][j], dp [i-1][j - weight [i]] + value [i])，完全背包则是 dp [i][j] = max (dp [i][j], dp [i][j - weight [i]] + value [i])。
• 最长递增子序列：普通动态规划是 O (n²)，用二分查找能优化到 O (n log n)。比如数组 [10,9,2,5,3,7,101,18]，维护一个 tails 数组，遍历每个数，用二分法找到插入位置，更新 tails 数组。

状态压缩进阶

大厂真题拆解

? 图论：复杂问题的可视化解决方案

高频算法与应用场景

• 最短路径：迪杰斯特拉算法适用于边权非负的图，贝尔曼 - 福特算法能处理边权为负的情况。比如网络延迟时间（LeetCode 743），用迪杰斯特拉算法，优先队列选当前最短路径节点，更新邻居距离。
• 拓扑排序：课程表（LeetCode 207）用入度法，队列处理入度为零的节点，处理完所有节点说明无环。

最新研究与优化

大厂真题演练

? 2025 大厂真题模板与复习策略

• 数组与字符串：掌握双指针、滑动窗口、前缀和 + 哈希表三大技巧，多刷 LeetCode 热题 100 中的相关题目。
• 动态规划：先吃透基础状态转移，再学习状态压缩，重点练习背包问题、最长递增子序列等经典题型。
• 图论：熟练 DFS、BFS、迪杰斯特拉算法，关注最新研究，了解算法优化趋势。

复习建议

• 分模块突破：每天专注一个板块，先刷高频题，再挑战大厂真题。
• 代码模板化：把常用算法写成模板，比如双指针、滑动窗口、状态压缩动态规划，考试时直接套用。
• 模拟面试：找朋友或加入刷题小组，模拟面试场景，锻炼解题思路和表达能力。