常见面试问题

问题类别概述

面试问题通常根据解决它们所需的数据结构和算法分为几类。理解这些类别有助于识别模式并应用适当的解决技术。

来源：README.md377-518 company/airbnb/HouseRobber.java company/airbnb/ContainsDuplicatesII.java company/microsoft/LinkedListCycle.java

问题解决方案的组织方式

在此存储库中，问题主要通过两种方式进行组织，以方便高效学习

来源：README.md377-518 company/airbnb/HouseRobber.java leetcode/dynamic-programming/HouseRobber.java

常见问题解决技巧

解决面试问题时，可以根据问题类型采用多种策略。以下是关键方法及其适用场景

动态规划

用于可分解为重叠子问题的优化问题。

示例：打家劫舍问题

该问题旨在找到在不惊动警察的前提下（即不抢劫相邻房屋）可以抢劫的最大金额。

该解决方案采用动态规划方法

定义一个状态数组 dp[i]，表示到第i个房屋为止可以抢劫的最大金额。
建立递推关系： dp[i] = max(dp[i-2] + nums[i], dp[i-1])
从基本情况构建解决方案

Implementation: 
- leetcode/dynamic-programming/HouseRobber.java
- company/airbnb/HouseRobber.java
- company/linkedin/HouseRobber.java

该问题展示了最优子结构性质，即最优解可以从其子问题的最优解中构建出来。

来源：leetcode/dynamic-programming/HouseRobber.java5-26 company/airbnb/HouseRobber.java5-26 company/linkedin/HouseRobber.java5-26

双指针技术

用于数组和字符串问题，当从两端遍历或使用并行指针（双指针）有利时。

常见应用

在排序数组中查找对
删除重复项
盛最多水的容器
回文验证

来源：README.md511-518

哈希表用于查找优化

用于将查找操作从O(n)优化到O(1)。

示例：存在重复元素 II

判断是否存在两个不同的索引 i 和 j，使得 nums[i] = nums[j]，并且 i 和 j 之间的绝对差值至多为 k。

该解决方案使用哈希映射存储每个元素最近出现的索引。对于每个新元素，检查它是否存在于映射中，以及索引之间的差值是否 ≤ k。

来源：company/airbnb/ContainsDuplicatesII.java4-18 leetcode/array/ContainsDuplicatesII.java4-18 company/palantir/ContainsDuplicatesII.java4-18

快慢指针用于环路检测

用于链表和数组问题中的环路检测。

示例：链表环路

该问题旨在确定链表是否包含环。

该解决方案使用快慢指针方法

将慢指针初始化为头节点，快指针初始化为头节点的下一个节点。
慢指针每次移动一步，快指针每次移动两步。
如果它们相遇，则存在环。

来源：company/microsoft/LinkedListCycle.java15-30 company/amazon/LinkedListCycle.java15-30 company/yahoo/LinkedListCycle.java15-30 company/bloomberg/LinkedListCycle.java15-30

问题复杂度分析

解决面试问题时，分析时间和空间复杂度至关重要。这有助于

评估解决方案的效率
识别潜在的优化点
展示对算法效率的理解

常见复杂度类别

复杂性	描述	示例问题
O(1)	常数时间	数组访问，哈希表查找
O(log n)	对数级	二分查找、平衡二叉搜索树操作
O(n)	线性级	数组遍历、线性搜索
O(n log n)	线性对数	高效排序（归并排序，快速排序）
O(n²)	平方级	嵌套循环，冒泡排序
O(2ⁿ)	指数级	生成所有子集，递归斐波那契
O(n!)	阶乘	生成所有排列

许多面试问题可能有多种潜在解决方案，它们具有不同的时间和空间权衡。能够讨论这些权衡通常与找到一个可行的解决方案同样重要。

来源：README.md330-353

数据结构选择指南

选择正确的数据结构通常是高效解决方案的关键。以下是每种数据结构何时最有用处的指南

来源：README.md62-186

常见问题模板方法

许多面试问题可以使用标准模板或模式来解决。以下是一些常用的模板

二分查找模板

function binarySearch(nums, target):
    left = 0, right = nums.length - 1
    
    while left <= right:
        mid = left + (right - left) / 2
        
        if nums[mid] == target:
            return mid
        else if nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
            
    return -1  // Not found

树/图的深度优先搜索（DFS）模板

function dfs(node):
    if node is null:
        return
        
    // Process current node
    
    // Recursively process children/neighbors
    for each child in node.children:
        dfs(child)

树/图的广度优先搜索（BFS）模板

function bfs(start):
    queue = new Queue()
    queue.add(start)
    visited = new Set()
    visited.add(start)
    
    while queue is not empty:
        node = queue.poll()
        
        // Process current node
        
        // Add unvisited neighbors to queue
        for each neighbor of node:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.add(neighbor)

动态规划模板

function solve_dp_problem(input):
    // 1. Define state array
    dp = new array[n]
    
    // 2. Initialize base cases
    dp[0] = ...
    
    // 3. Define recurrence relation and fill dp array
    for i from 1 to n-1:
        dp[i] = ... (formula using previous states)
    
    // 4. Return final answer
    return dp[n-1]

来源：README.md230-241 README.md188-228

结论

理解常见问题类别并对面试问题采取战略性方法可以提高解决问题的效率。本存储库提供了许多常见面试问题的实现，按问题类型和公司进行组织。

有关特定问题类型，请参阅专用部分

有关特定公司的问题练习，请参阅按公司分类的问题。