best-practice-questions

id: best-practice-questions  
title: 最佳实践问题  
sidebar_label:  最佳实践问题  
description: 由《Blind 75》作者精心整理的算法编码面试最佳实践问题，涵盖为期5周的学习计划  
keywords: [算法, 编码, 面试, 问题, LeetCode, Blind 75]  
displayed_sidebar: docs  
pagination_next: coding-interview-cheatsheet​

import AlgorithmCourses from './_courses/AlgorithmCourses.md'

import InDocAd from './_components/InDocAd';

:::tip

截至2022年4月，我已制定了一份12周学习计划，其中包括复习课程和练习题。如果你想自定义自己的练习题，我还开发了Grind 75——这是Blind 75的现代化版本，你可以自由定制。

:::

嗨，我是《Blind 75》的作者！

练习是准备编码面试的最佳方式。LeetCode上有超过一千道题目，到底该练哪些呢？于是，几年前，我精选了LeetCode上最重要的75道题LeetCode。许多其他LeetCode题目都是这些精选题目的技巧组合。我在上一份求职中就只做了这些重要题目。

我曾在Blind上分享过这份清单，从我的freeCodeCamp文章中提取了题目，以节省大家的复习时间；后来有人又在LeetCode论坛上转载了这份清单。它不知怎么地火了起来，在编码面试圈里变得超级有名，甚至有人给它起了个名字——Blind 75。Blind 75的LeetCode题目清单可以在这里找到这里。

几年后，我又进一步精简了这份清单，只保留了50道题，并将其分布在5周的学习计划中。以下是针对LeetCode算法题的复习与练习建议安排。如果你还没有账号，赶紧注册一个吧，这对你的面试成功至关重要！

练习时，建议你把它当作真正的编码面试来对待，提交前务必仔细检查。甚至可以手动设计一些测试用例，亲自跑一遍验证正确性！

我已经为以下题目创建了一个LeetCode列表（不包括Premium题目）。你可以随时用它来追踪自己的练习进度。

:::tip 专家提示

如果你时间紧迫，AlgoMonster致力于帮助你在最短时间内轻松通过技术面试。由谷歌工程师打造，AlgoMonster采用数据驱动的方法，教你最实用的关键题型模式，并提供内容帮助你快速复习基础数据结构和算法。学会并理解模式，而不是死记硬背答案！

:::

第一周——序列

第一周，我们将从数组和字符串的简单题与中等难度题混合练习开始热身。数组和字符串是面试中最常见的题型；熟悉它们有助于打下扎实的基础，从而更好地应对更难的题目。

可选

第二周——数据结构

第二周的重点是链表、字符串以及基于矩阵的题目。目标是掌握处理链表的常用方法，遍历矩阵的技巧，以及序列分析（数组/字符串）的技巧，比如滑动窗口、链表遍历和矩阵遍历。

第3周 - 非线性数据结构

第3周的重点是树、图和堆等非线性数据结构。你应该熟悉各种树遍历（中序、前序、后序）算法以及广度优先搜索和深度优先搜索等图遍历算法。根据我的经验，使用更高级的图算法（如迪杰斯特拉和弗洛伊德-沃歇尔）的情况相当少见，通常也不必要。

可选

第4周 - 更多数据结构

第4周在之前几周知识的基础上进一步深化，但题目难度有所提升。面试时很可能会遇到这种难度的题目。你可以更多地练习更高级的数据结构，比如（但不限于）堆和字典树，这些虽然不常见，但仍会被问到。

可选

第5周 - 动态规划

第5周的重点是动态规划（DP）相关题目。作为面试官，我个人并不太喜欢动态规划题，因为它们在实际场景中并不真正适用。坦白说，如果我在面试时被要求解答那些难度极高的动态规划题，我可能根本拿不到这份工作。不过，像谷歌这样的公司依然会问动态规划题。如果你的梦想是加入谷歌，那么动态规划就是无法回避的。

动态规划题很难掌握，而提高这方面能力的最佳方法……你猜对了——就是多做题！务必熟悉记忆化和回溯这两种概念。

从实际角度来看，花时间学习并练习动态规划题的投资回报率非常低。因此，动态规划题的重要性相对较低，属于可选内容。只有当你有充裕的时间，并且特别想做到万无一失、确保自己完全掌握所有知识点时，才应该去钻研这些题目（尤其是准备应聘谷歌时）。

动态规划课程

• 掌握编码面试中的动态规划模式

优质课程

如果你想进行更系统化的算法练习，我推荐以下几门课程：

免责声明：
本文档采用基于机器的 AI 翻译服务进行翻译。尽管我们力求准确，但请注意，自动翻译可能存在错误或不准确之处。应以原文语言版本的文档作为权威依据。如需获取关键信息，建议使用专业的人工翻译。对于因使用本翻译而产生的任何误解或误读，我们概不负责。