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2025 新版 LeetCode 高频题解析，结合大厂真题，教你优化思路快速备战面试

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06 26

🌐 2025 新版 LeetCode 高频题解析：大厂真题与优化思路全攻略


在互联网技术面试中，算法题始终是考察候选人核心能力的关键环节。特别是 2025 年，大厂面试对算法的要求进一步提升，不仅要求候选人能够写出正确的代码，更需要在短时间内给出高效的优化方案。本文将结合 LeetCode 最新高频题和大厂真题，为你提供一套系统化的解题思路和备考策略，助你快速提升算法能力，从容应对面试挑战。

🔥 高频题型分类与解题思路


🔢 数组与字符串处理


数组和字符串是算法面试中最基础也最常见的题型。这类题目通常考察候选人对基本数据结构的理解和灵活运用能力。

大厂真题示例：
字节跳动 2025 年春招真题：给定一个整数数组nums和一个整数pivot，要求重新排列数组，使得所有小于pivot的元素出现在左边，所有大于pivot的元素出现在右边，等于pivot的元素位于中间，且保持元素的相对顺序不变。

解题思路：
这道题可以使用双指针法来解决。我们可以创建两个指针，一个从数组的开头开始遍历，用于收集小于pivot的元素；另一个从数组的末尾开始遍历，用于收集大于pivot的元素。最后，将等于pivot的元素填充到中间的位置。这种方法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (n)。

代码实现：

python
def rearrange_array(nums, pivot):
    less = []
    equal = []
    greater = []
    for num in nums:
        if num < pivot:
            less.append(num)
        elif num == pivot:
            equal.append(num)
        else:
            greater.append(num)
    return less + equal + greater

优化思路：
为了进一步优化空间复杂度，我们可以在原数组上进行原地操作。具体来说，我们可以使用三个指针：left指向数组的起始位置，right指向数组的末尾位置，current从左到右遍历数组。当current指向的元素小于pivot时，将其与left指向的元素交换，并同时将left和current向右移动一位；当current指向的元素大于pivot时，将其与right指向的元素交换，并将right向左移动一位；当current指向的元素等于pivot时，只将current向右移动一位。这种方法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (1)。

🔗 链表操作


链表是另一个常见的面试题型，主要考察候选人对指针操作和递归思想的掌握。

大厂真题示例：
腾讯 2025 年面试真题：反转链表中从位置left到位置right的节点。

解题思路：
这道题可以使用迭代法来解决。首先，我们需要找到反转部分的前一个节点和后一个节点，然后使用三个指针来反转链表。具体步骤如下：

  1. 创建一个虚拟头节点dummy，并将其指向链表的头节点。
  2. 找到反转部分的前一个节点prev，并将current指向prev的下一个节点。
  3. 反转从left到right的节点，使用三个指针start、end和next来记录当前节点、下一个节点和前一个节点。
  4. 将反转后的部分重新连接到链表中。

代码实现：

python
class ListNode:
    def __init__(self, val=, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

def reverse_between(head, left, right):
    dummy = ListNode()
    dummy.next = head
    prev = dummy
    for _ in range(left - ):
        prev = prev.next
    current = prev.next
    for _ in range(right - left):
        next_node = current.next
        current.next = next_node.next
        next_node.next = prev.next
        prev.next = next_node
    return dummy.next

优化思路：
递归法也是一种有效的解决方法。递归的思路是将问题分解为反转剩余部分的链表，并将当前节点与反转后的链表连接起来。递归法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (n)（递归栈的深度）。

🌳 二叉树遍历


二叉树遍历是算法面试中的经典题型，主要考察候选人对递归和迭代方法的理解。

大厂真题示例：
微软 2025 年面试真题：实现二叉树的层序遍历，并按之字形顺序返回结果。

解题思路：
这道题可以使用广度优先搜索（BFS）来解决。我们可以使用一个队列来存储当前层的节点，然后在遍历每一层时，根据当前层的奇偶性来决定是否反转结果列表。具体步骤如下：

  1. 创建一个队列，并将根节点加入队列。
  2. 初始化一个结果列表result。
  3. 当队列不为空时，记录当前层的节点数level_size，并创建一个临时列表level。
  4. 遍历当前层的所有节点，将节点值加入level，并将子节点加入队列。
  5. 根据当前层的奇偶性，决定是否反转level，并将其加入result。

代码实现：

python
class TreeNode:
    def __init__(self, val=, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def zigzag_level_order(root):
    if not root:
        return []
    result = []
    queue = [root]
    level = 
    while queue:
        level_size = len(queue)
        current_level = []
        for _ in range(level_size):
            node = queue.pop()
            current_level.append(node.val)
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
        if level %  == :
            current_level.reverse()
        result.append(current_level)
        level += 
    return result

优化思路：
为了进一步优化空间复杂度，我们可以使用一个双端队列（deque）来实现。在遍历每一层时，如果是偶数层，则从队列的左侧弹出节点，并将子节点按从左到右的顺序加入队列的右侧；如果是奇数层，则从队列的右侧弹出节点，并将子节点按从右到左的顺序加入队列的左侧。这种方法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (n)。

🚀 大厂真题深度解析


📌 动态规划：背包问题


动态规划是大厂面试中常见的题型，其中背包问题是一个经典的子类。

大厂真题示例：
字节跳动 2025 年秋招真题：给定一个整数数组nums和一个整数target，判断是否可以将数组分成两个子集，使得两个子集的元素和相等。

解题思路：
这道题可以转化为 01 背包问题。具体来说，我们需要判断是否存在一个子集，其元素和等于target/2。我们可以使用动态规划来解决这个问题。首先，计算数组的总和sum，如果sum是奇数，则无法分成两个子集，直接返回False。否则，目标和为sum/2。然后，创建一个布尔数组dp，其中dp[i]表示是否可以用前i个元素组成和为i的子集。初始化dp[0]为True，然后遍历数组中的每个元素，对于每个元素num，从后往前更新dp数组。

代码实现：

python
def can_partition(nums):
    total = sum(nums)
    if total %  != :
        return False
    target = total // 
    dp = [False] * (target + )
    dp[] = True
    for num in nums:
        for i in range(target, num - , -):
            dp[i] = dp[i] or dp[i - num]
    return dp[target]

优化思路：
为了优化空间复杂度，我们可以将二维数组压缩为一维数组。具体来说，我们可以使用一个一维数组dp，其中dp[i]表示是否可以用当前元素和之前的元素组成和为i的子集。在遍历每个元素时，从后往前更新dp数组。这种方法的时间复杂度为 O (n*target)，空间复杂度为 O (target)。

📌 贪心算法：盛最多水的容器


贪心算法是一种通过局部最优解来达到全局最优解的方法，常用于解决优化问题。

大厂真题示例：
LeetCode 高频题 11：给定一个长度为n的整数数组height，找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

解题思路：
这道题可以使用双指针法来解决。我们可以使用两个指针left和right分别指向数组的两端，计算当前容器的面积，并更新最大面积。然后，根据短板理论，移动较短的指针，因为如果移动较长的指针，容器的高度可能会降低，而底边的长度也会减少，导致面积无法增大。

代码实现：

python
def max_area(height):
    left = 
    right = len(height) - 
    max_area = 
    while left < right:
        current_area = (right - left) * min(height[left], height[right])
        max_area = max(max_area, current_area)
        if height[left] < height[right]:
            left += 
        else:
            right -= 
    return max_area

优化思路：
这种方法的时间复杂度为 O (n)，空间复杂度为 O (1)，是最优解。通过每次移动较短的指针，我们可以在 O (n) 的时间内找到最大面积，避免了暴力解法的 O (n²) 时间复杂度。

📚 高效备考策略


📅 分阶段学习计划


  1. 基础阶段（1-2 周）：掌握核心数据结构与算法，包括数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树、堆、图等，以及二分查找、递归 / 回溯、BFS/DFS、动态规划、贪心算法等基础算法。推荐学习资源：《算法导论》、《代码随想录》。
  2. 专项突破阶段（4-6 周）：按标签分类刷题，从 Easy 开始建立信心，逐步过渡到 Medium 和 Hard 题。重点练习大厂高频题型，如数组、字符串、链表、二叉树、动态规划等。推荐使用 LeetCode 的 “标签” 功能进行分类练习。
  3. 实战强化阶段（2-3 周）：模拟面试训练，使用 LeetCode 的模拟面试功能，限时 45 分钟 / 题。练习白板编码，口述解题思路。建立错题本，记录错题的解题思路和易错点。
  4. 冲刺阶段（1-2 周）：针对性查漏补缺，统计错题本中的高频错误类型，进行专题训练。系统回顾高频考点，如链表操作、回溯算法、动态规划等。

🧠 优化思路与技巧


  1. 时间复杂度分析：在解题过程中，要明确算法的时间复杂度和空间复杂度，并尝试优化。例如，对于暴力解法，可以考虑使用双指针、哈希表、动态规划等方法来降低时间复杂度。
  2. 代码优化：在写出正确代码的基础上，要不断优化代码的可读性和效率。例如，使用更简洁的变量名、减少不必要的计算、避免重复代码等。
  3. 模拟面试：参加 LeetCode 周赛或双周赛，提升压力下的编码能力。在模拟面试中，要注意时间管理，合理分配时间，避免在一道题上花费过多时间。

📝 错题本与复盘


  1. 错题记录：建立错题本，记录每道题的解题思路、易错点、时间复杂度和空间复杂度。对于同一类型的题目，可以进行归类总结，找出共性问题。
  2. 定期复盘：每周复习错题本，确保能独立复现最优解法。对于高频错误类型，要进行专题训练，加深理解。
  3. 代码复现：定期重新实现已解决的题目，尤其是复杂的算法题，以巩固记忆和理解。

💡 总结


2025 年大厂算法面试对候选人的要求越来越高，不仅需要掌握基础算法，更需要具备快速分析问题和优化代码的能力。通过系统化的学习和练习，结合高频题型的分类解析和大厂真题的深度剖析，相信你一定能够在面试中脱颖而出。记住，刷题不是目的，而是提升算法能力的手段。在备考过程中，要注重理解和总结，不断优化自己的解题思路和代码实现，才能真正掌握算法的精髓。

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