小白算法集训营-大幅提升刷题量，快速逃离新手区

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新手必看！LeetCode 300题精炼路线图（附高频题型拆解）

LeetCode是程序员面试的核心训练平台，但题目数量庞大（近3000题），新手容易陷入“刷题焦虑”。本路线图精选300道高频题（覆盖90%以上大厂考点），按题型分类、难度分层、高频考点拆解设计，帮助新手高效备考。

一、刷题路线图设计原则

  1. 题型覆盖优先：按数据结构与算法分类，确保无盲区。
  2. 高频考点优先：优先刷大厂面试中重复出现的题型。
  3. 难度阶梯式：从简单到困难，逐步提升能力。
  4. 代码模板化：总结高频题型的通用解法模板。

二、300题分类与优先级

1. 数据结构核心题型（120题）

数据结构高频题型优先级典型题目
数组双指针、滑动窗口、前缀和、二分查找★★★★★两数之和、接雨水、最大子数组和
链表快慢指针、反转链表、虚拟头节点★★★★☆反转链表、环形链表、合并K个有序链表
哈希表哈希映射、集合操作、设计哈希表★★★★☆两数之和、有效的字母异位词、LRU缓存
字符串回文串、KMP算法、动态规划（编辑距离）★★★★☆最长回文子串、字符串解码、正则表达式匹配
栈/队列单调栈、双端队列、括号匹配★★★☆☆有效的括号、最小栈、滑动窗口最大值
树二叉树遍历、BST、递归/迭代转换★★★★★二叉树的中序遍历、验证BST、最近公共祖先
图BFS/DFS、拓扑排序、并查集★★★☆☆岛屿数量、课程表、冗余连接
堆/优先队列最大堆、最小堆、TopK问题★★★★☆数据流的中位数、前K个高频元素

2. 算法核心题型（150题）

算法类型高频题型优先级典型题目
二分查找旋转数组、浮点数二分、上下界问题★★★★★搜索旋转排序数组、寻找插入位置
双指针快慢指针、对撞指针、滑动窗口★★★★★三数之和、盛最多水的容器、无重复字符的最长子串
分治归并排序、快速幂、最近公共祖先★★★☆☆不同路径、Pow(x, n)、为运算表达式设计优先级
贪心算法跳跃游戏、区间问题、分配问题★★★★☆分配饼干、跳跃游戏II、加油站
动态规划背包问题、子序列问题、状态机DP★★★★★爬楼梯、最长公共子序列、打家劫舍
回溯算法全排列、子集、组合问题★★★★☆全排列、组合总和、N皇后
位运算掩码操作、状态压缩、异或问题★★★☆☆只出现一次的数字、汉明距离、数字范围按位与
数学最大公约数、质数、模运算★★★☆☆快乐数、阶乘后的零、Excel表列名称

3. 高频考点附加题（30题）

  • 系统设计题：设计LRU缓存、设计TinyURL、设计推特。
  • 并发编程题：生产者-消费者问题、哲学家就餐问题。
  • 脑筋急转弯：灯泡开关、灯泡切换II。

三、高频题型拆解与模板

1. 动态规划（DP）

  • 核心思想：将问题分解为子问题，存储子问题的解以避免重复计算。

  • 典型模板：

    python
	def dp_solution(n):

	    # 初始化DP数组

	    dp = [0] * (n + 1)

	    dp[0], dp[1] = 基础值1, 基础值2

	    

	    # 状态转移方程

	    for i in range(2, n + 1):

	        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]  # 示例：斐波那契数列

	    

	    return dp[n]

  • 高频题：

    • 爬楼梯（简单）
    • 编辑距离（困难）
    • 打家劫舍系列（中等/困难）

2. 滑动窗口

  • 核心思想：维护一个窗口，通过移动左右指针来优化计算。

  • 典型模板：

    python
	def sliding_window(s, k):

	    left = 0

	    max_len = 0

	    window = {}  # 哈希表记录窗口内字符频率

	    

	    for right in range(len(s)):

	        # 扩大窗口

	        window[s[right]] = window.get(s[right], 0) + 1

	        

	        # 收缩窗口（条件判断）

	        while 满足收缩条件:

	            window[s[left]] -= 1

	            left += 1

	        

	        # 更新结果

	        max_len = max(max_len, right - left + 1)

	    

	    return max_len

  • 高频题：

    • 无重复字符的最长子串（中等）
    • 最小覆盖子串（困难）

3. 二分查找

  • 核心思想：在有序数组中通过折半查找快速定位目标。

  • 典型模板：

    python
	def binary_search(nums, target):

	    left, right = 0, len(nums) - 1

	    

	    while left <= right:

	        mid = left + (right - left) // 2

	        if nums[mid] == target:

	            return mid

	        elif nums[mid] < target:

	            left = mid + 1

	        else:

	            right = mid - 1

	    

	    return -1

  • 高频题：

    • 搜索旋转排序数组（中等）
    • 寻找插入位置（简单）

4. 回溯算法

  • 核心思想：通过递归枚举所有可能解，并通过剪枝优化。

  • 典型模板：

    python
	def backtrack(path, choices):

	    if 满足终止条件:

	        result.append(path.copy())

	        return

	    

	    for choice in choices:

	        if 满足剪枝条件:

	            continue

	        # 做选择

	        path.append(choice)

	        # 递归

	        backtrack(path, 新choices)

	        # 撤销选择

	        path.pop()

  • 高频题：

    • 全排列（中等）
    • N皇后（困难）

四、刷题策略建议

  1. 按题型分类刷题：

    • 每天专注1-2种题型，避免“刷题疲劳”。
    • 例如：周一刷动态规划，周二刷双指针。

  2. 五遍刷题法：

    • 第一遍：看题后直接看题解，理解思路。
    • 第二遍：独立实现代码，调试通过。
    • 第三遍：优化代码（时间/空间复杂度）。
    • 第四遍：一周后重做，巩固记忆。
    • 第五遍：面试前复习，确保无盲区。

  3. 记录错题本：

    • 将做错的题目分类整理，定期复习。

  4. 模拟面试：

    • 使用LeetCode的“Mock Interview”功能，限时完成题目。

五、高频题推荐列表

以下是300题中的核心高频题（按优先级排序）：

  1. 简单题：

    • 两数之和（哈希表）
    • 反转链表（链表）
    • 有效的括号（栈）
    • 爬楼梯（动态规划）

  2. 中等题：

    • 三数之和（双指针）
    • 无重复字符的最长子串（滑动窗口）
    • 二叉树的中序遍历（树）
    • 课程表（拓扑排序）

  3. 困难题：

    • 编辑距离（动态规划）
    • 滑动窗口最大值（单调队列）
    • 寻找两个正序数组的中位数（二分查找）
    • N皇后（回溯算法）

六、总结

  • 300题足够覆盖面试：无需刷完所有题，重点掌握题型与模板。
  • 代码模板化：动态规划、滑动窗口等题型有固定解法模板。
  • 坚持与复盘：刷题是长期过程，定期复习错题是关键。

坚持刷题3个月，你将轻松应对90%以上的算法面试题！  🚀

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