算法总结 | 技术面试手册 | tech-interview-handbook 中文文档

最佳实践问题标题：最佳实践问题副标题：作者盲人75的精选问题描述：作者为盲人75编写的准备算法编码面试的最佳实践问题列表，分布在为期5周的计划中关键词：[算法，编码，面试，问题，力扣，盲人75] 显示侧边栏：文档分页下一页：编码面试速查表

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作者盲人75的最佳实践问题 | 技术面试手册

:::提示

截至2022年4月，我已经开发了一个12周学习计划，其中包括复习和实践问题的课程。如果你想要自定义自己的实践问题，我还开发了Grind 75，这是一个现代版的盲人75，你可以进行自定义。

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嘿，盲人75的作者在这里！

练习是准备编码面试的最佳方法。力扣上有超过一千个问题。你应该练习哪些问题呢？多年前，我从力扣上提取了最重要的75个问题，制作了一个列表。许多其他力扣问题都是这些个别问题的技术的混合体。在我的上一份工作中，我使用这个列表来只做重要的问题。

我在Blind上分享了这份列表，通过从我的freeCodeCamp文章中提取问题，以节省人们在复习时的时间，有人将这个列表在力扣论坛上重新发布。不知何故，它突然爆红，并在编码面试领域变得非常著名，人们甚至给它起了一个名字——盲人75。作为力扣列表的盲人75问题可以在这里找到这里。

几年后，我将这个列表进一步精简为只有50个问题，并将它们分布在5周的时间表中。以下是建议的在力扣上复习和实践算法问题的时间表。如果你还没有账户，请注册一个，这对于你的面试成功至关重要！

在练习时，建议你像对待真正的编码面试一样仔细检查并提交。甚至可以手动想出一些测试用例并运行它们来验证正确性！

我为以下问题创建了一个力扣列表（除了高级问题）。你可以使用它来跟踪你的练习进度。

:::专家提示

如果你时间紧张，AlgoMonster旨在帮助你在尽可能短的时间内掌握技术面试。由谷歌工程师开发的AlgoMonster采用数据驱动的方法教授你最常用的关键问题模式，并提供帮助你快速复习基本数据结构和算法的内容。学会理解和应用模式，而不是死记硬背答案！

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第一周 - 序列

在第一周，我们将通过做一些简单和中等难度的数组和字符串问题来热身。数组和字符串是面试中最常见的题型；熟悉它们将有助于建立强大的基础知识，从而更好地处理更困难的问题。

问题	难度	力扣
最大乘积子数组	中级	链接
在旋转排序数组中查找	中级	链接

第二周的重点是链表、字符串和基于矩阵的问题。目标是学习处理链表的常见程序、遍历矩阵以及序列分析（数组/字符串）技术，如滑动窗口、链表遍历和矩阵遍历。

第三周的重点是非线性数据结构，如树、图和堆。你应该熟悉各种树遍历算法（中序、前序、后序）和图遍历算法，如广度优先搜索和深度优先搜索。根据我的经验，使用更高级的图算法（迪杰斯特拉和弗洛伊德-沃沙尔）是非常罕见的，通常没有必要。

第四周在前三周的知识基础上进行了扩展，但问题的难度有所提高。预计面试中会遇到类似水平的题目。你会在更高级的数据结构上进行更多练习，例如（但不限于）堆和尝试，这些数据结构不太常见，但仍然会被问到。

第五周专注于动态规划（DP）问题。就我个人而言，作为面试官，我不喜欢DP问题，因为它们并不适用于实际场景，而且说实话，如果我在面试中不得不解决那些棘手的DP问题，我可能就不会得到这份工作。然而，像谷歌这样的公司仍然会问DP问题，如果你梦想加入谷歌，DP是不可避免的。

DP问题可能很难掌握，最好的提高方法就是……你猜对了——实践！熟悉记忆化和回溯的概念。

实际上，学习和练习DP问题的投资回报（ROI）非常低。因此，DP问题不太重要/可选，除非你有时间余裕，并且非常热衷于全面覆盖（以及准备面试谷歌）。