LeetCode必刷100题：一份来自面试官的算法地图（题解持续更新中）
大家好，我是忍者程序员。上一篇文章我们讨论了如何科学地刷题，今天我要带大家深入了解这100道精选题目背后的分类逻辑。作为一名面试官，我希望通过这篇文章，为大家绘制一张完整的算法知识地图。
为什么要按类别刷题？
在开始之前，我想先说说为什么要强调按类别刷题。这就像学习武功，你不能今天练少林拳法，明天练习太极，后天又改学八卦掌。要想真正掌握一门武功，你需要专注练习，直到融会贯通。算法学习也是如此。
让我们来看看每个类别为什么重要，以及通过这些题目，你能获得什么。
为什么是这100道题？
作为一名面试官，我见过太多求职者漫无目的地刷题。有的同学追求题量，有的被各种题解"轰炸"得不知所措。其实，与其盲目追求数量，不如静下心来把经典题目吃透。
这100道题的特别之处在于：
它们都是超高频面试题。我可以很负责任地说，只要你把这些题真正掌握了，80%的算法面试都能遇到相似题目。
知识点覆盖极其全面。从基础的数组、链表，到进阶的动态规划、回溯算法，应有尽有。
难度递进合理。我们会从最基础的哈希表开始，一步步过渡到复杂的动态规划算法设计。
接下来，让我们一块看看具体的题目规划。我会告诉你每一类题目为什么重要，以及刷这些题能给你带来什么收获。
哈希表：最实用的数据结构
哈希表绝对是你需要最先掌握的数据结构。为什么？因为它是最接近实际工作场景的数据结构。在实际开发中，我们经常需要快速查找、统计频次、判断元素是否存在，这些都是哈希表的强项。通过这类题目，你不仅能掌握哈希表的使用技巧，更重要的是理解"空间换时间"这个重要的编程思想。
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双指针：效率的艺术
双指针技巧是算法优化的入门课。很多初学者解题时喜欢用暴力方法，动不动就双层循环，结果时间复杂度剧增。而双指针技巧恰恰教会你如何巧妙地降低时间复杂度。这就像武功中的"四两拨千斤"，用最小的代价达到最好的效果。
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滑动窗口：双指针的艺术进阶
滑动窗口可以说是双指针的高级应用。如果说双指针是"四两拨千斤"，那滑动窗口就是"一招制敌"。它教会你如何在线性时间内解决看似需要暴力枚举的问题。掌握了滑动窗口，你就掌握了处理子串、子数组问题的利器。
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普通数组：基础中的基础
数组虽然是最基础的数据结构，但千万不要小看它。很多高级算法问题，归根结底都是对数组的巧妙操作。通过这些题目，你会学到如何原地修改数组、处理边界条件、优化空间复杂度等关键技能。这些都是日常编程中必备的基本功。
238. 除自身以外数组的乘积 - 力扣（LeetCode）
矩阵：数组的二维升级
矩阵题目是数组操作的进阶。它不仅要求你熟练掌握数组操作，还需要你具备出色的空间想象能力。在实际工作中，无论是图像处理、游戏开发，还是数据分析，都离不开矩阵操作。
链表：面试必考的重点
链表题目是面试的重中之重。为什么？因为链表完美地展现了指针操作的各种细节。通过链表题目，面试官可以清楚地看出你的代码功底。一个程序员如果连链表都处理不好，遇到更复杂的数据结构就更加举步维艰了。
19. 删除链表的倒数第 N 个结点 - 力扣（LeetCode）
二叉树：算法的必经之路
二叉树是算法面试的压轴题型。它不仅自成体系，还是其他高级数据结构的基础。通过二叉树的题目，你能学到递归思想、深度优先搜索、广度优先搜索等核心算法思想。这些思想在其他复杂问题中都有广泛应用。
108. 将有序数组转换为二叉搜索树 - 力扣（LeetCode）
230. 二叉搜索树中第 K 小的元素 - 力扣（LeetCode）
105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 - 力扣（LeetCode）
236. 二叉树的最近公共祖先 - 力扣（LeetCode）
124. 二叉树中的最大路径和 - 力扣（LeetCode）
图论：算法的高级应用
图论算法是面试中的进阶考点。它综合了你对数据结构和算法的理解。从最基础的DFS、BFS，到高级的最短路径、拓扑排序，图论问题能很好地检验你的算法功底。
208. 实现 Trie (前缀树) - 力扣（LeetCode）
回溯算法：递归的艺术
回溯算法可以说是递归的集大成者。它教会你如何系统地穷举所有可能性，如何在庞大的解空间中寻找答案。掌握了回溯，你就掌握了解决组合问题、排列问题的通用方法。
二分查找：看似简单却最易错
二分查找可能是最容易理解却最难写对的算法。它考察的不是你是否理解算法思想，而是你是否能处理各种边界条件。这恰恰是区分优秀工程师的重要标准。
34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode）
153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode）
4. 寻找两个正序数组的中位数 - 力扣（LeetCode）
栈：特殊而重要
栈看似简单，但它在算法题中的应用非常巧妙。单调栈更是解决一类特殊问题的利器。通过栈的题目，你能学到如何用简单的数据结构解决复杂的问题。
堆：动态数据结构的代表
堆是处理动态数据的有力工具。在处理数据流、动态排序等问题时，堆的作用无可替代。掌握堆的题目，就等于掌握了处理动态数据的通用方法。
215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣（LeetCode）
贪心算法：局部最优到全局最优
贪心算法教会你如何通过局部最优选择达到全局最优。虽然它不是所有问题都适用，但一旦适用，往往能得到最优解。理解贪心思想，对你理解其他算法都有帮助。
动态规划：算法中的终极武器
动态规划可以说是算法中最精髓的部分。它不是一个具体的算法，而是一种解决问题的思想。通过动态规划的题目，你能学到如何将复杂问题分解为简单子问题，如何利用历史信息避免重复计算。
单维动态规划
多维动态规划
技巧题：活学活用
最后这些技巧题，看似不属于任何经典算法范畴，实际上却最能考察你的算法活用能力。它们往往需要你融会贯通前面所学的知识，甚至要求你能够发现问题的特殊性质。
开始你的学习之旅
有了这份地图，你的刷题之路就不会再迷茫。按类别刷题不仅能让你系统地掌握知识，还能帮你形成完整的知识体系。在接下来的文章中，我会详细讲解每个类别中的典型题目，敬请期待！
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作者：忍者程序员
公众号：忍者算法
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