1. LeetCode热题100概览LeetCode热题100简称Hot100是算法面试准备过程中最经典的题目集合之一。这个精选题目列表涵盖了算法与数据结构中最常被考察的核心知识点包括数组、链表、树、动态规划、回溯等各类题型。作为面试准备的基础训练集掌握这100道题目能帮助求职者建立系统的解题思维框架。我最初接触Hot100时发现它最大的价值在于题目质量高且覆盖面广。每道题都经过精心筛选确保既不会过于基础也不会过于偏门。通过系统性地解决这些问题可以快速建立起对常见算法模式的认知比如滑动窗口、双指针、DFS/BFS遍历等。2. 题目1-5深度解析2.1 两数之和第1题这道题是Hot100的开篇之作也是面试中最常被问到的题目之一。给定一个整数数组nums和一个目标值target要求在数组中找出和为目标值的两个整数。最直观的解法是暴力枚举时间复杂度为O(n²)。但更优的解法是使用哈希表在Python中是字典可以在O(n)时间内解决问题def twoSum(nums, target): hashmap {} for i, num in enumerate(nums): complement target - num if complement in hashmap: return [hashmap[complement], i] hashmap[num] i return []注意使用哈希表时要注意处理重复元素的情况。在实际面试中面试官可能会追问如果数组中有重复元素该如何处理。2.2 两数相加第2题这道题考察链表操作的基本功。给定两个非空的链表表示两个非负整数每位数字按照逆序存储要求返回表示它们和的链表。解题关键在于处理进位和链表遍历的边界条件。我的经验是使用一个dummy节点可以简化代码def addTwoNumbers(l1, l2): dummy ListNode(0) current dummy carry 0 while l1 or l2 or carry: sum_val carry if l1: sum_val l1.val l1 l1.next if l2: sum_val l2.val l2 l2.next carry, val divmod(sum_val, 10) current.next ListNode(val) current current.next return dummy.next2.3 无重复字符的最长子串第3题这道题是滑动窗口算法的经典应用。要求找出字符串中不含有重复字符的最长子串的长度。滑动窗口解法的关键在于维护一个窗口当遇到重复字符时调整窗口左边界。使用哈希表记录字符最后出现的位置可以优化效率def lengthOfLongestSubstring(s): char_index {} left max_len 0 for right, char in enumerate(s): if char in char_index and char_index[char] left: left char_index[char] 1 char_index[char] right max_len max(max_len, right - left 1) return max_len实测中发现当字符串很长时这个解法比暴力枚举效率高得多。在处理百万级长度的字符串时滑动窗口仍能保持线性时间复杂度。2.4 寻找两个正序数组的中位数第4题这道题难度较大要求在两个已排序数组中找到中位数。最优解法的时间复杂度需要达到O(log(min(m,n)))。这道题的核心思路是将问题转化为寻找第k小的元素。通过比较两个数组的中位数可以每次排除一半的元素def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): if len(nums1) len(nums2): nums1, nums2 nums2, nums1 m, n len(nums1), len(nums2) left, right 0, m while left right: i (left right) // 2 j (m n 1) // 2 - i if i m and nums2[j-1] nums1[i]: left i 1 elif i 0 and nums1[i-1] nums2[j]: right i - 1 else: if i 0: max_left nums2[j-1] elif j 0: max_left nums1[i-1] else: max_left max(nums1[i-1], nums2[j-1]) if (m n) % 2 1: return max_left if i m: min_right nums2[j] elif j n: min_right nums1[i] else: min_right min(nums1[i], nums2[j]) return (max_left min_right) / 2 return 02.5 最长回文子串第5题这道题要求找出字符串中最长的回文子串。动态规划和中心扩展是两种常见解法。中心扩展法更高效因为回文可以从中心向两边扩展。需要考虑奇数长度和偶数长度两种情况def longestPalindrome(s): def expand(l, r): while l 0 and r len(s) and s[l] s[r]: l - 1 r 1 return s[l1:r] res for i in range(len(s)): odd expand(i, i) even expand(i, i1) res max(res, odd, even, keylen) return res3. 题目6-10详解3.1 Z字形变换第6题这道题要求将字符串按照给定的行数进行Z字形排列后按行读取。关键在于找出字符在新字符串中的位置规律。我的解法是跟踪当前行和方向当到达顶部或底部时改变方向def convert(s, numRows): if numRows 1: return s rows [] * numRows cur_row, going_down 0, False for char in s: rows[cur_row] char if cur_row 0 or cur_row numRows - 1: going_down not going_down cur_row 1 if going_down else -1 return .join(rows)3.2 整数反转第7题这道题要求反转32位有符号整数如果反转后整数溢出则返回0。处理溢出是这道题的难点。我的做法是在反转过程中检查是否即将溢出def reverse(x): INT_MIN, INT_MAX -2**31, 2**31 - 1 rev 0 sign -1 if x 0 else 1 x abs(x) while x ! 0: pop x % 10 x // 10 if rev (INT_MAX - pop) // 10: return 0 rev rev * 10 pop return rev * sign3.3 字符串转换整数第8题这道题要求实现一个类似atoi的函数将字符串转换为32位有符号整数。需要考虑多种边界情况前导空格、正负号、非数字字符、溢出等def myAtoi(s): INT_MIN, INT_MAX -2**31, 2**31 - 1 i, n, sign 0, len(s), 1 res 0 # 跳过前导空格 while i n and s[i] : i 1 # 处理符号 if i n and s[i] -: sign -1 i 1 elif i n and s[i] : i 1 # 转换数字 while i n and s[i].isdigit(): digit int(s[i]) # 检查溢出 if res (INT_MAX - digit) // 10: return INT_MAX if sign 1 else INT_MIN res res * 10 digit i 1 return res * sign3.4 回文数第9题这道题判断一个整数是否是回文数。可以将数字转换为字符串来解但更优的解法是反转一半数字def isPalindrome(x): if x 0 or (x % 10 0 and x ! 0): return False rev 0 while x rev: rev rev * 10 x % 10 x // 10 return x rev or x rev // 103.5 正则表达式匹配第10题这道题要求实现支持.和*的正则表达式匹配是Hot100前10题中最难的一道。动态规划是解决这类问题的标准方法。定义dp[i][j]表示s的前i个字符和p的前j个字符是否匹配def isMatch(s, p): m, n len(s), len(p) dp [[False] * (n 1) for _ in range(m 1)] dp[0][0] True for j in range(1, n 1): if p[j-1] *: dp[0][j] dp[0][j-2] for i in range(1, m 1): for j in range(1, n 1): if p[j-1] s[i-1] or p[j-1] .: dp[i][j] dp[i-1][j-1] elif p[j-1] *: dp[i][j] dp[i][j-2] if p[j-2] s[i-1] or p[j-2] .: dp[i][j] dp[i][j] or dp[i-1][j] return dp[m][n]4. 解题技巧与经验分享4.1 如何高效刷Hot100根据我的经验刷Hot100时应该按类别而非顺序刷题比如先集中解决所有数组问题每道题至少尝试30分钟再查看答案对于难题要理解并记忆解题模式而非具体代码定期复习已经做过的题目4.2 常见错误与调试技巧在解决这些题目时我经常遇到以下问题边界条件处理不当如空输入、单个元素循环终止条件错误变量更新时机不对调试时我会先用小例子手动模拟算法流程添加详细的print语句跟踪变量变化对于递归问题画出调用树4.3 面试中的应用在真实面试中Hot100的解题思路经常被直接考察。我的建议是先明确问题要求和边界条件与面试官讨论可能的解法从暴力解法开始逐步优化注意代码的可读性和注释4.4 进阶学习建议掌握Hot100后可以尝试相同题目的变种如三数之和变最接近的三数之和研究更优解法如空间复杂度优化参加编程竞赛锻炼解题速度学习系统设计等其他面试环节
1. LeetCode热题100概览LeetCode热题100简称Hot100是算法面试准备过程中最经典的题目集合之一。这个精选题目列表涵盖了算法与数据结构中最常被考察的核心知识点包括数组、链表、树、动态规划、回溯等各类题型。作为面试准备的基础训练集掌握这100道题目能帮助求职者建立系统的解题思维框架。我最初接触Hot100时发现它最大的价值在于题目质量高且覆盖面广。每道题都经过精心筛选确保既不会过于基础也不会过于偏门。通过系统性地解决这些问题可以快速建立起对常见算法模式的认知比如滑动窗口、双指针、DFS/BFS遍历等。2. 题目1-5深度解析2.1 两数之和第1题这道题是Hot100的开篇之作也是面试中最常被问到的题目之一。给定一个整数数组nums和一个目标值target要求在数组中找出和为目标值的两个整数。最直观的解法是暴力枚举时间复杂度为O(n²)。但更优的解法是使用哈希表在Python中是字典可以在O(n)时间内解决问题def twoSum(nums, target): hashmap {} for i, num in enumerate(nums): complement target - num if complement in hashmap: return [hashmap[complement], i] hashmap[num] i return []注意使用哈希表时要注意处理重复元素的情况。在实际面试中面试官可能会追问如果数组中有重复元素该如何处理。2.2 两数相加第2题这道题考察链表操作的基本功。给定两个非空的链表表示两个非负整数每位数字按照逆序存储要求返回表示它们和的链表。解题关键在于处理进位和链表遍历的边界条件。我的经验是使用一个dummy节点可以简化代码def addTwoNumbers(l1, l2): dummy ListNode(0) current dummy carry 0 while l1 or l2 or carry: sum_val carry if l1: sum_val l1.val l1 l1.next if l2: sum_val l2.val l2 l2.next carry, val divmod(sum_val, 10) current.next ListNode(val) current current.next return dummy.next2.3 无重复字符的最长子串第3题这道题是滑动窗口算法的经典应用。要求找出字符串中不含有重复字符的最长子串的长度。滑动窗口解法的关键在于维护一个窗口当遇到重复字符时调整窗口左边界。使用哈希表记录字符最后出现的位置可以优化效率def lengthOfLongestSubstring(s): char_index {} left max_len 0 for right, char in enumerate(s): if char in char_index and char_index[char] left: left char_index[char] 1 char_index[char] right max_len max(max_len, right - left 1) return max_len实测中发现当字符串很长时这个解法比暴力枚举效率高得多。在处理百万级长度的字符串时滑动窗口仍能保持线性时间复杂度。2.4 寻找两个正序数组的中位数第4题这道题难度较大要求在两个已排序数组中找到中位数。最优解法的时间复杂度需要达到O(log(min(m,n)))。这道题的核心思路是将问题转化为寻找第k小的元素。通过比较两个数组的中位数可以每次排除一半的元素def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): if len(nums1) len(nums2): nums1, nums2 nums2, nums1 m, n len(nums1), len(nums2) left, right 0, m while left right: i (left right) // 2 j (m n 1) // 2 - i if i m and nums2[j-1] nums1[i]: left i 1 elif i 0 and nums1[i-1] nums2[j]: right i - 1 else: if i 0: max_left nums2[j-1] elif j 0: max_left nums1[i-1] else: max_left max(nums1[i-1], nums2[j-1]) if (m n) % 2 1: return max_left if i m: min_right nums2[j] elif j n: min_right nums1[i] else: min_right min(nums1[i], nums2[j]) return (max_left min_right) / 2 return 02.5 最长回文子串第5题这道题要求找出字符串中最长的回文子串。动态规划和中心扩展是两种常见解法。中心扩展法更高效因为回文可以从中心向两边扩展。需要考虑奇数长度和偶数长度两种情况def longestPalindrome(s): def expand(l, r): while l 0 and r len(s) and s[l] s[r]: l - 1 r 1 return s[l1:r] res for i in range(len(s)): odd expand(i, i) even expand(i, i1) res max(res, odd, even, keylen) return res3. 题目6-10详解3.1 Z字形变换第6题这道题要求将字符串按照给定的行数进行Z字形排列后按行读取。关键在于找出字符在新字符串中的位置规律。我的解法是跟踪当前行和方向当到达顶部或底部时改变方向def convert(s, numRows): if numRows 1: return s rows [] * numRows cur_row, going_down 0, False for char in s: rows[cur_row] char if cur_row 0 or cur_row numRows - 1: going_down not going_down cur_row 1 if going_down else -1 return .join(rows)3.2 整数反转第7题这道题要求反转32位有符号整数如果反转后整数溢出则返回0。处理溢出是这道题的难点。我的做法是在反转过程中检查是否即将溢出def reverse(x): INT_MIN, INT_MAX -2**31, 2**31 - 1 rev 0 sign -1 if x 0 else 1 x abs(x) while x ! 0: pop x % 10 x // 10 if rev (INT_MAX - pop) // 10: return 0 rev rev * 10 pop return rev * sign3.3 字符串转换整数第8题这道题要求实现一个类似atoi的函数将字符串转换为32位有符号整数。需要考虑多种边界情况前导空格、正负号、非数字字符、溢出等def myAtoi(s): INT_MIN, INT_MAX -2**31, 2**31 - 1 i, n, sign 0, len(s), 1 res 0 # 跳过前导空格 while i n and s[i] : i 1 # 处理符号 if i n and s[i] -: sign -1 i 1 elif i n and s[i] : i 1 # 转换数字 while i n and s[i].isdigit(): digit int(s[i]) # 检查溢出 if res (INT_MAX - digit) // 10: return INT_MAX if sign 1 else INT_MIN res res * 10 digit i 1 return res * sign3.4 回文数第9题这道题判断一个整数是否是回文数。可以将数字转换为字符串来解但更优的解法是反转一半数字def isPalindrome(x): if x 0 or (x % 10 0 and x ! 0): return False rev 0 while x rev: rev rev * 10 x % 10 x // 10 return x rev or x rev // 103.5 正则表达式匹配第10题这道题要求实现支持.和*的正则表达式匹配是Hot100前10题中最难的一道。动态规划是解决这类问题的标准方法。定义dp[i][j]表示s的前i个字符和p的前j个字符是否匹配def isMatch(s, p): m, n len(s), len(p) dp [[False] * (n 1) for _ in range(m 1)] dp[0][0] True for j in range(1, n 1): if p[j-1] *: dp[0][j] dp[0][j-2] for i in range(1, m 1): for j in range(1, n 1): if p[j-1] s[i-1] or p[j-1] .: dp[i][j] dp[i-1][j-1] elif p[j-1] *: dp[i][j] dp[i][j-2] if p[j-2] s[i-1] or p[j-2] .: dp[i][j] dp[i][j] or dp[i-1][j] return dp[m][n]4. 解题技巧与经验分享4.1 如何高效刷Hot100根据我的经验刷Hot100时应该按类别而非顺序刷题比如先集中解决所有数组问题每道题至少尝试30分钟再查看答案对于难题要理解并记忆解题模式而非具体代码定期复习已经做过的题目4.2 常见错误与调试技巧在解决这些题目时我经常遇到以下问题边界条件处理不当如空输入、单个元素循环终止条件错误变量更新时机不对调试时我会先用小例子手动模拟算法流程添加详细的print语句跟踪变量变化对于递归问题画出调用树4.3 面试中的应用在真实面试中Hot100的解题思路经常被直接考察。我的建议是先明确问题要求和边界条件与面试官讨论可能的解法从暴力解法开始逐步优化注意代码的可读性和注释4.4 进阶学习建议掌握Hot100后可以尝试相同题目的变种如三数之和变最接近的三数之和研究更优解法如空间复杂度优化参加编程竞赛锻炼解题速度学习系统设计等其他面试环节
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
