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大厂算法面试常见问题总结：高频考点与备战指南

news 来源：原创 2025/9/20 13:30:16

在大厂算法面试中，数据结构与算法是必考的核心内容。

无论是校招还是社招，算法题的表现往往决定了面试的成败。

为了帮助大家更好地备战，本文总结了大厂算法面试中的高频考点，并提供了详细的备战建议，助你轻松应对面试挑战！

一、数据结构类问题

1. 数组与字符串

高频题：
- 两数之和：给定一个数组和一个目标值，找出数组中两数之和等于目标值的索引。
- 三数之和：找出数组中所有满足三数之和为0的不重复三元组。
- 最长无重复子串：找到字符串中不包含重复字符的最长子串。
- 接雨水：计算柱状图中能接多少雨水。
- 滑动窗口最大值：在滑动窗口中找出最大值。
- 合并区间：合并所有重叠的区间。
- 旋转矩阵：将矩阵顺时针旋转90度。
技巧：
- 双指针：适用于两数之和、三数之和等问题。
- 滑动窗口：适用于子串、子数组问题。
- 前缀和：用于快速计算区间和。
- 哈希表优化：用于快速查找和去重。

2. 链表

高频题：
- 反转链表：将链表反转。
- 合并两个有序链表：将两个有序链表合并为一个有序链表。
- 链表判环（快慢指针）：判断链表中是否有环。
- 环形链表入口节点：找到链表中环的入口节点。
- LRU缓存机制：设计一个LRU缓存。
技巧：
- 虚拟头节点：简化链表操作。
- 快慢指针：用于链表判环、找中点等。
- 递归：适用于链表反转、合并等问题。

3. 栈与队列

高频题：
- 最小栈：设计一个支持获取最小值的栈。
- 用栈实现队列：用两个栈实现队列。
- 有效括号：判断括号是否有效。
- 每日温度（单调栈）：找到数组中每个元素的下一个更高温度。
- 柱状图中最大矩形：找到柱状图中的最大矩形面积。
技巧：
- 单调栈：用于解决下一个更大元素、最大矩形等问题。
- 双栈协作：用于实现队列或特殊栈。

4. 树与二叉树

高频题：
- 二叉树遍历（前/中/后序）：实现二叉树的遍历。
- 层次遍历：按层次遍历二叉树。
- 验证二叉搜索树：判断二叉树是否为二叉搜索树。
- 二叉树最近公共祖先（LCA）：找到二叉树中两个节点的最近公共祖先。
- 二叉树的直径：找到二叉树中任意两个节点之间的最长路径。
- 路径总和：判断二叉树中是否存在路径和等于目标值。
技巧：
- 递归：适用于树的大部分问题。
- DFS/BFS：用于遍历和搜索问题。
- Morris遍历：优化空间复杂度。

5. 堆（优先队列）

高频题：
- Top K 问题：找到数组中频率前K高的元素。
- 数据流的中位数：实时计算数据流的中位数。
- 合并K个有序链表：将K个有序链表合并为一个有序链表。
技巧：
- 大顶堆/小顶堆：灵活使用堆解决Top K、中位数等问题。

6. 哈希表

高频题：
- 字母异位词分组：将字母异位词分组。
- 两数之和：找到数组中两数之和等于目标值的索引。
- LRU缓存：设计一个LRU缓存。
技巧：
- 哈希函数设计：优化哈希表的性能。
- 冲突处理：解决哈希冲突。

7. 图

高频题：
- 克隆图：克隆一个无向图。
- 课程表（拓扑排序）：判断课程表是否可以完成。
- 岛屿数量（DFS/BFS）：计算二维网格中的岛屿数量。
- 最短路径（Dijkstra、BFS）：找到图中两个节点的最短路径。
技巧：
- 邻接表/邻接矩阵：表示图的结构。
- 并查集（Union-Find）：用于解决连通性问题。

二、算法思想类问题

1. 动态规划（DP）

高频题：
- 斐波那契数列：计算第n个斐波那契数。
- 爬楼梯：计算爬到第n阶楼梯的方法数。
- 最长递增子序列（LIS）：找到数组中最长的递增子序列。
- 最长公共子序列（LCS）：找到两个字符串的最长公共子序列。
- 编辑距离：计算将一个字符串转换为另一个字符串的最小操作数。
- 背包问题：解决0-1背包、完全背包等问题。
- 打家劫舍：计算在不触发警报的情况下能偷到的最大金额。
- 股票买卖系列：计算股票买卖的最大利润。
技巧：
- 状态定义：明确状态表示的含义。
- 转移方程优化：优化空间复杂度。

2. 回溯法

高频题：
- 全排列：生成数组的所有排列。
- 子集：生成数组的所有子集。
- 组合总和：找到数组中所有组合等于目标值的组合。
- N皇后：在N×N棋盘上放置N个皇后，使其互不攻击。
- 括号生成：生成所有有效的括号组合。
技巧：
- 剪枝：减少不必要的搜索。
- 路径记录与撤销选择：记录当前路径并撤销选择。

3. 贪心算法

高频题：
- 跳跃游戏：判断是否能跳到数组的最后一个位置。
- 区间调度：找到最多不重叠的区间。
- 分发饼干：尽可能满足更多孩子的胃口。
- 加油站：找到可以绕环路行驶一周的加油站。
技巧：
- 局部最优推导全局最优：通过局部最优解推导全局最优解。

4. 二分查找

高频题：
- 搜索旋转排序数组：在旋转排序数组中搜索目标值。
- 寻找峰值：找到数组中的峰值元素。
- x的平方根：计算x的平方根。
- 在排序数组中找元素的第一个/最后一个位置：找到目标值的第一个和最后一个位置。
技巧：
- 边界条件处理：注意边界条件的处理。
- 红蓝分区法：简化二分查找的实现。

5. 分治法

高频题：
- 归并排序：实现归并排序。
- 快速排序：实现快速排序。
- 最大子序和（Kadane算法）：找到数组中的最大子序和。
- 多数元素：找到数组中出现次数超过一半的元素。
技巧：
- 递归拆解问题：将问题拆解为子问题解决。

6. 双指针

高频题：
- 盛最多水的容器：找到两条线，使得它们与x轴构成的容器能盛最多水。
- 删除排序数组中的重复项：删除排序数组中的重复项。
- 移动零：将数组中的零移动到末尾。
技巧：
- 快慢指针：用于链表和数组问题。
- 左右指针逼近：用于数组问题。

三、高级数据结构与算法

1. Trie树

高频题：
- 实现Trie：实现一个Trie树。
- 单词搜索II（DFS+Trie）：在二维网格中搜索单词。
- 前缀匹配：找到所有以某个前缀开头的单词。

2. 并查集（Union-Find）

高频题：
- 朋友圈数量：计算朋友圈的数量。
- 岛屿数量（变体）：计算二维网格中的岛屿数量。
- 冗余连接：找到图中多余的边。

3. 设计类问题

高频题：
- 设计LRU缓存：设计一个LRU缓存。
- 设计推特（时间线）：设计一个推特时间线系统。
- 设计循环队列：设计一个循环队列。
技巧：
- 结合哈希表与双向链表：用于设计LRU缓存。
- 面向对象设计：注重代码的可扩展性和可维护性。

四、其他高频问题

1. 位运算

高频题：
- 位1的个数：计算一个整数的二进制表示中1的个数。
- 汉明距离：计算两个整数的汉明距离。
- 只出现一次的数字：找到数组中只出现一次的数字。

2. 数学与概率

高频题：
- 整数反转：反转一个整数。
- 判断质数：判断一个数是否为质数。
- 用Rand7()实现Rand10()：用Rand7()函数实现Rand10()函数。

3. 系统设计基础

高频题：
- 设计短链系统：设计一个短链生成系统。
- 设计分布式ID生成器：设计一个分布式ID生成器。
- 设计秒杀系统：设计一个高并发的秒杀系统。
技巧：
- CAP理论：理解分布式系统的CAP理论。
- 分库分表：解决数据库性能瓶颈。
- 缓存策略（Redis）：使用缓存提高系统性能。
- 限流熔断：防止系统过载。

五、面试准备建议

刷题策略：
- 优先掌握LeetCode Hot 100和《剑指Offer》经典题，逐步覆盖各分类。
代码规范：
- 注重边界条件、变量命名、代码可读性。
复杂度分析：
- 对时间/空间复杂度有清晰解释。
模拟面试：
- 用白板或在线工具练习，培养边写代码边讲解的习惯。
行为问题：
- 准备项目经历、团队协作案例（如STAR法则）。

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大厂算法面试不仅考察解题能力，还关注逻辑表达、问题拆解能力和代码健壮性。

通过系统学习和实战演练，相信大家一定能够在面试中脱颖而出！

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