刷 LeetCode 高频面试题这事儿，说难也难，说简单也简单。关键不在你刷了多少题，而在你怎么刷、刷懂了多少。很多人拿着题就闷头干，刷到 300 道还是在原地打转，一到面试照样卡壳。今天就掰开揉碎了跟你聊，怎么把这些高频题啃透，让算法、数据结构、数学基础都能跟上，实实在在提升解题能力。
? 先搞明白：你为啥要刷高频面试题？
别觉得这是废话。搞清楚目的，才能少走弯路。高频面试题之所以 “高频”，就是因为大厂面试官爱考 —— 它们往往能精准考察你的逻辑思维、代码能力和对数据结构的理解。
你想想，面试官一天面那么多人，哪有时间给你出偏题怪题？大概率是从这些高频题里挑。所以你的目标很明确：通过这些题，把背后的核心知识点吃透，遇到同类题能举一反三。
比如二分查找，高频题里翻来覆去就那几种变形 —— 找目标值、找左边界、找右边界。你要是只记住一道题的代码，换个问法就懵了。但你要是吃透了 “二分的本质是缩小搜索区间”，管它什么变形，思路都能顺出来。这才是高频题的价值 —— 它们是知识点的 “载体”，不是终点。
还有个误区得提一嘴：别为了 “刷量” 而刷。有人炫耀自己刷了 500 道、800 道，但问他某道高频题的最优解思路，他支支吾吾说不清楚。这种刷题法，浪费时间不说，对面试一点帮助都没有。记住，10 道题刷透，比 100 道题刷水强 10 倍。
? 打地基：先把知识框架搭起来，别急着刷题
上来就闷头刷题，跟没学会走就想跑差不多。高频题里的每一道，几乎都离不开数据结构和算法的基础知识。你连二叉树的遍历都搞不清，怎么可能做懂那些二叉树的高频题？
数据结构这块，你得先拎清楚核心的几个：数组、链表、栈、队列、哈希表、树（尤其是二叉树、二叉搜索树）、图。每种结构的特性、增删改查的时间复杂度，必须门儿清。比如数组的随机访问快（O (1)），但插入删除慢（O (n)）；链表正好相反，插入删除快（O (1)，找到位置后），但访问慢（O (n)）。这些基础决定了你做题时选哪种结构来解题。
算法这块，排序（快排、归并、堆排）、搜索（二分、BFS、DFS）、动态规划、贪心、回溯是高频中的高频。拿动态规划来说，你得先明白什么是 “重叠子问题”“最优子结构”“状态转移方程”，不然遇到 dp 题只会觉得 “我是谁，我在哪”。比如 “最长递增子序列” 这道题，核心就是找到 dp [i] 和 dp [j]（j < i）的关系，这就是状态转移的思路。
数学基础也不能忽略。不是说要你搞懂高数线代，而是数论（最大公约数、最小公倍数）、概率（比如随机数问题）、排列组合这些。比如 “快乐数” 那道题，判断一个数是不是快乐数，背后就用到了求余数、平方和的计算；还有 “全排列” 问题，本质就是排列组合的应用。
怎么打地基？推荐几本靠谱的资料。数据结构看《数据结构与算法分析》（CLRS 那本太厚重，新手可以先看《算法图解》入门），算法部分《剑指 Offer》里的讲解很贴合面试，数学基础不用特意啃大部头，刷到相关的题再针对性补就行，LeetCode 上也有 “数学” 标签的专题，挑着看高频的就行。
? 高频题型：按类别突破，比瞎刷效率高 10 倍
LeetCode 的高频面试题，看似杂乱，其实能归成几大类。按类别刷题，能让你在短时间内掌握一类题的解题套路，效率翻倍。
先说二叉树和二叉搜索树。这部分在面试里出现的频率高到离谱，尤其是字节、腾讯这些公司。高频题比如 “二叉树的层序遍历”“验证二叉搜索树”“二叉树的最近公共祖先”。这类题的核心是遍历方式—— 前序、中序、后序（递归和迭代两种实现），还有层序遍历（BFS）。比如 “层序遍历”，你得想明白怎么用队列来保存每一层的节点，怎么区分不同的层；“验证二叉搜索树”，关键是利用中序遍历 “左根右” 的特性，确保遍历结果是严格递增的。刷这类题时，建议先把递归写法练熟，再尝试迭代写法，理解两种写法的转换逻辑。
然后是动态规划（DP）。这部分是很多人的噩梦，但也是拉开差距的关键。高频题有 “最长回文子串”“打家劫舍”“不同路径”。DP 题的难点在找 “状态转移方程”，但套路是相通的：先定义 dp 数组代表什么，再找 base case，最后推导 dp [i] 和前面的关系。比如 “打家劫舍”，dp [i] 表示到第 i 户能偷到的最大金额，那 dp [i] 要么是偷第 i 户（加上 dp [i-2]），要么是不偷（等于 dp [i-1]），所以方程就是 dp [i] = max (dp [i-1], dp [i-2] + nums [i])。刷 DP 题，一开始可以先看题解的思路，模仿着写，慢慢就会有感觉。
数组和字符串也是基础中的基础。高频题比如 “两数之和”“最长无重复子串”“三数之和”。这类题考的是对数组操作的熟练度，还有双指针、滑动窗口这些技巧。“两数之和” 用哈希表（字典）能把时间复杂度从 O (n²) 降到 O (n)；“最长无重复子串” 用滑动窗口 + 哈希表记录字符位置，能高效找到最长区间。刷的时候要多想想 “有没有更优的解法”，比如同样是 “三数之和”，暴力法 O (n³) 肯定不行，排序后用双指针能降到 O (n²)，这就是技巧的价值。
图论相关的题，虽然出现频率不如前几个，但一旦考到，能筛掉不少人。高频的比如 “岛屿数量”（DFS/BFS）、“课程表”（拓扑排序）。图的题核心是建图（邻接表或邻接矩阵）和遍历（DFS/BFS）。比如 “岛屿数量”，其实就是找连通分量的个数，遇到一个‘1’就用 DFS 把周围的‘1’都变成‘0’，计数加一就行，思路很直接，但实现时要注意边界条件（别越界）。
还有动态规划的子序列问题，比如 “编辑距离”“最长公共子序列”。这类题的关键是定义好 dp [i][j] 的含义（通常是第一个字符串前 i 个字符和第二个字符串前 j 个字符的关系），然后找状态转移。比如 “编辑距离”，dp [i][j] 代表 word1 前 i 个变到 word2 前 j 个需要的最少操作数，那当 word1 [i-1] == word2 [j-1] 时，dp [i][j] = dp [i-1][j-1]；不等时，就看插入、删除、替换哪个操作步数少，取最小值加一。
每个类别刷 10-15 道高频题，基本上就能掌握核心套路了。怎么找这些高频题？LeetCode 上有 “热题 100”“面试经典 150 题”，这两个列表重合度很高，优先刷这两个里面的，准没错。
? 题解怎么看？不是抄答案，是学思路
很多人刷 LeetCode 的误区，就是 “卡壳了就看题解，看懂了就过”。结果就是，下次遇到类似的题，照样卡壳。题解的正确打开方式，是先独立思考，再对比思路，最后消化吸收。
拿到一道题，先别急着写代码。花 5-10 分钟想想：这道题考什么知识点？可能用到哪些数据结构或算法？有没有类似的题我做过？比如看到 “求最大子数组和”，你应该能联想到动态规划（dp [i] = max (nums [i], dp [i-1]+nums [i])），或者分治法。如果想不出来，再试着写伪代码，把大致步骤列出来，哪怕不完整也没关系。
实在想不出来，再去看题解。但看题解不是看代码，是看解题思路的形成过程。比如一道动态规划题，题解里会说 “为什么要定义这个 dp 数组”“状态转移方程是怎么推导的”“有没有优化空间（比如降维）”。这些才是核心。看完思路，先关掉题解，自己试着写代码。写的时候肯定会遇到细节问题，比如边界条件处理错了，或者循环变量搞反了，这时候再回头看题解的代码细节，对比自己的错误，印象会特别深。
还要注意，一道题往往有多种解法。比如 “二叉树的遍历”，递归写法简单但可能栈溢出，迭代写法稍复杂但更安全；“斐波那契数列”，递归会超时，动态规划能优化，甚至还有矩阵快速幂这种更优的解法。把多种解法都过一遍，比较它们的时间和空间复杂度，知道在什么场景下用哪种解法最合适。比如面试时，如果数据量小，递归写法简洁易懂，面试官可能更喜欢；如果数据量大，就得用迭代或更优的方法。
另外，题解里的 “评论区” 往往藏着宝藏。很多大神会分享自己的简化思路、易错点，甚至是一些奇思妙想。比如有道 “接雨水” 的题，主流解法是双指针或单调栈，评论区里有人用 “按列求” 的思路，虽然时间复杂度高一点，但特别好理解。多看评论，能让你从不同角度理解同一道题，思路会更开阔。
刷完题后，一定要自己总结这道题的 “关键点”。写在笔记本上也好，存在 LeetCode 的笔记里也好。比如 “两数之和” 的关键点：“用哈希表存储已遍历的元素和索引，降低查找时间”；“二叉树层序遍历” 的关键点：“用队列保存每一层的节点，每次处理完一层再进入下一层”。总结得多了，你会发现同类题的关键点高度相似，这就是所谓的 “套路”。
⏰ 实战训练：模拟面试场景，别只在 IDE 里刷题
光刷懂题还不够，面试时的状态完全不一样。很多人平时刷题顺风顺水，一到面试现场，对着白板写代码就手忙脚乱，思路也断了。所以，一定要在平时就加入 “实战训练”。
限时做题是必须的。面试时，一道中等难度的题，给你的时间通常是 20-30 分钟。平时练习时，就给自己设个闹钟，到点没做出来就停，然后分析原因：是思路错了？还是细节卡壳了？还是对知识点不熟悉？比如 “三数之和”，30 分钟内不仅要写出代码，还要考虑去重、边界情况，这对熟练度要求很高。限时训练能逼你提升解题速度，避免在一道题上纠缠太久。
模拟面试环境也很重要。找个白板（或白纸），不用 IDE，手写代码。很多人依赖 IDE 的自动补全和语法检查，手写时很容易犯低级错误，比如少个分号、变量名拼错、括号不匹配。面试时，这些小错误会让面试官觉得你代码基本功不扎实。写完后，自己像面试官一样 “review” 代码，检查有没有逻辑漏洞，比如数组越界、空指针异常、特殊输入（空数组、负数、0）的处理。
还可以组队刷题。找几个同样在准备面试的朋友，互相扮演面试官和面试者，抽高频题来考对方。一个人讲思路，另一个人提问：“为什么不用这种方法？”“这里的时间复杂度是多少？”“如果数据量翻倍，你的解法还能行吗？” 这种互动能暴露你思路里的漏洞，也能让你习惯在压力下表达自己的想法 —— 面试时，“说清楚思路” 和 “写出代码” 同样重要。
另外，按 “公司” 刷题也有针对性。LeetCode 上可以筛选 “字节跳动”“阿里巴巴” 等公司的高频题，这些题往往能反映该公司的考察偏好。比如字节喜欢考字符串和动态规划，阿里对图论和数学题考察较多。针对性刷题，能让你在面试该公司时更有底气。但注意，这是在你已经掌握了通用高频题之后的选择，别本末倒置。
? 这些坑，千万别踩！
刷 LeetCode 高频题，避开这些坑，能少走很多弯路。
第一个坑：盲目追求 “刷遍所有题”。LeetCode 上有几千道题，别说全部刷完，刷完一半都不现实。高频面试题就那么 200-300 道，把这些题吃透，比刷 1000 道低频题有用得多。有人刷了 500 道题，结果高频题只刷了几十道，面试时遇到的全是不熟的，纯属浪费时间。
第二个坑：只记代码不理解思路。很多人把题解的代码背下来，以为这样就能应付面试。但面试官一追问 “为什么这么写”“能不能优化”，就露馅了。比如 “快速排序”，你背了代码，但说不清楚 “为什么选基准值”“partition 函数的作用”，面试官肯定不会满意。理解思路的本质，比记住代码重要 100 倍。
第三个坑：忽视 “边界条件” 和 “异常处理”。面试时，面试官特别看重这些细节。比如处理数组时，有没有考虑空数组、只有一个元素的情况；处理字符串时，有没有考虑空字符串、全是空格的情况。有一道 “反转整数” 的题，很多人能写出反转逻辑，但忘了考虑整数溢出（比如反转后超过 int 的范围），这种代码在实际工作中是有隐患的，面试时也会扣分。
第四个坑：刷完题不复习。人的记忆是有遗忘曲线的，今天刷懂的题，过一周可能就忘了大半。最好的办法是建立错题本，定期回顾。把那些卡壳的、思路巧妙的、易错的题标出来，每周花 2-3 小时复习一遍，重新做一遍代码，确保自己真的掌握了。复习的时候，试着 “给别人讲题”，能讲清楚，才是真的懂了。
? 复盘与进阶：从 “会做题” 到 “能讲题”
刷完一轮高频题后，别着急开始第二轮，先复盘。复盘不是简单地 “看看自己刷了多少题”，而是总结自己的薄弱环节，针对性补强。
拿出你的刷题记录，看看哪种类型的题错得最多。是动态规划？还是图论？或者是字符串处理？比如发现自己动态规划总是找不对状态转移方程，那就专门再刷 10 道 DP 的基础题（比如 “爬楼梯”“不同路径”），从简单的开始，慢慢找感觉。
然后，试着把同一类题的解题思路串起来。比如二叉树的题，不管是遍历、求深度、还是找公共祖先，核心都是 “递归” 和 “遍历方式” 的灵活运用；滑动窗口不仅能解决字符串的无重复子串问题，还能解决数组的 “长度最小的子数组” 问题。找到这些共性，你会发现，很多题其实是 “换汤不换药”。
进阶的关键是 **“一题多解” 和 “多题一解”**。一题多解能让你理解不同解法的优劣，多题一解能让你掌握通用思路。比如 “求第 k 大的元素”，可以用堆（小顶堆），也可以用快速选择算法，对比两者的时间复杂度（堆是 O (n log k)，快速选择平均 O (n)），理解在不同 k 值下该选哪种；而 “BFS” 既能解决二叉树的层序遍历，也能解决图的最短路径，还能解决 “打开转盘锁” 这类隐式图的问题，这就是多题一解的思路。
最后，要锻炼 “讲题” 的能力。面试时，你不仅要写出代码，还要把思路清晰地讲给面试官听。可以对着镜子讲，或者录视频自己看，注意语言要简洁、逻辑要清晰：“这道题我首先想到的是 xxx 方法，因为它的核心是 xxx，步骤大概是 1、2、3，时间复杂度是 xxx，可能的优化点是 xxx”。能流畅地讲题，会让面试官觉得你不仅懂技术，还能很好地沟通，这在团队协作中很重要。
刷 LeetCode 高频面试题，本质上是在锻炼 “解决问题的能力”，而不只是为了应付面试。当你能从一道题里看到背后的知识点，能把不同的题串联起来，能在压力下清晰地写出代码并讲清楚思路，别说面试，以后工作中遇到算法问题，也能游刃有余。
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