刷 LeetCode 对于国内 IT 企业面试帮助大吗？
这问题问得挺实在的，毕竟在国内 IT 圈摸爬滚打，刷 LeetCode 这件事就像是“必修课”一样，大家都在谈论，也在做。那么，它到底有没有用？说实话，帮助肯定是有，而且不小，但也不是万能的，具体能帮你到什么程度，这得看你怎么刷，以及面试的是什么样的公司。
一、 LeetCode 对国内 IT 企业面试的直接帮助：硬通货的敲门砖
首先得承认，对于大多数国内主流的互联网大厂，或者对技术能力要求比较高的中小企业来说，LeetCode 是一个 非常重要的评估工具。你可以把它想象成一个“硬通货”，是证明你基本功是否扎实的一块敲门砖。
考察算法和数据结构基础： LeetCode 的题目绝大部分都围绕着算法（排序、查找、图论、动态规划等）和数据结构（数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等）展开。这些东西是计算机科学的基石，是解决复杂问题的底层逻辑。面试官通过让你现场写代码，或者分析题目的复杂度，来快速判断你对这些基础知识的掌握程度。你想想，一个连二分查找都不会，或者处理不好链表反转的工程师，很难想象他能独立解决更复杂的业务问题吧？
考察编码能力和逻辑思维： LeetCode 题目需要你将算法思想转化为可执行的代码。这过程中，不仅要考虑思路的正确性，还要考虑代码的清晰度、可读性、效率以及边界情况的处理。一个能写出优雅、高效、健壮代码的工程师，绝对是加分项。面试官通过你的代码，能窥探你的逻辑思维能力，以及你是否具备将抽象问题具象化的能力。
面试官的“共同语言”： 国内很多技术面试官，尤其是资深一些的，他们自己也刷过 LeetCode，或者平时会关注这方面的技术趋势。很多经典的 LeetCode 题目，比如“Two Sum”、“Valid Parentheses”、“Reverse Linked List”、“Kth Smallest Element in a BST”等等，都是面试官们用来快速筛选简历、考察候选人算法功底的“经典范例”。当你能熟练地解决这些题目，并且还能深入分析其时间/空间复杂度、提供多种解法时，你就和面试官有了一个很好的沟通起点，也更容易让他觉得你“懂行”。
提高面试时的“心率”和“反应速度”： 很多人在面试时会紧张，尤其是在面对未知题目的时候。经常刷 LeetCode，相当于一种“模拟训练”。你会在不断重复练习中熟悉各种题型，建立起一套解决问题的套路和方法论。当你在面试中遇到类似的题目时，能够更快地反应过来，甚至能一眼看出是哪种类型的题目，从而减少紧张感，提高答题效率。
拓宽解决问题的思路： LeetCode 的题目种类繁多，涵盖了各种算法和数据结构的应用场景。通过大量的练习，你会接触到很多你可能在日常工作中不常遇到的问题，但它们背后的解决思想是相通的。比如，很多算法思想在数据处理、性能优化、系统设计等方面都有借鉴意义。
二、 LeetCode 的局限性：别把它当成“万金油”
虽然帮助很大，但如果把 LeetCode 看成是面试的“万金油”，那你就有点“本末倒置”了。它更多的是一个 敲门砖，是基础，而不是全部。很多时候，光靠 LeetCode 是远远不够的。
与实际业务脱节的风险： LeetCode 上的题目大多是纯算法题，或者对抽象数据结构的运用。而实际的 IT 工作，尤其是业务开发，更注重的是如何将技术应用于解决实际业务问题。你需要考虑需求分析、系统架构、数据库设计、API 设计、用户体验、团队协作等等。一个只会在 LeetCode 上写出最优解，但在面对真实的业务需求时，只会照搬算法，缺乏思考和沟通的工程师，也不是企业真正想要的。
“题海战术”的副作用： 有些人为了刷 LeetCode，拼命地背题，甚至背下答案。这种“题海战术”固然能让你在短期内通过一些面试，但它 治标不治本。面试官往往能识别出这种死记硬背的答案，或者会追问一些你没准备到的细节。更重要的是，你并没有真正理解算法背后的原理，也学不到如何将这些算法灵活地应用到实际场景中。这种做法，长期来看对你的技术成长有害无益。
考察角度的单一性： LeetCode 主要考察的是你的 “解决问题的能力”，但一个优秀的工程师还需要具备 “发现问题的能力”、“沟通协作能力”、“学习能力”、“项目管理能力” 等等。这些软实力，是 LeetCode 无法直接体现的。很多公司在面试后期，也会安排一些行为面试、项目经历深挖，就是为了考察这些方面。
对某些技术方向的覆盖不足： LeetCode 更多的是偏向算法和通用型问题。如果你应聘的是前端开发、移动端开发、运维、数据分析师等岗位，那么光刷 LeetCode 可能就显得不够全面了。这些岗位还需要考察很多特定领域的技术栈、工具链、框架、以及对用户体验的理解等等。
三、 如何更有效地利用 LeetCode 备考国内 IT 企业面试？
既然 LeetCode 这么重要，但又不能只依赖它，那我们应该怎么做呢？
1. 明确目标岗位和公司： 在开始刷题之前，先了解你要面试的公司和岗位对技术能力的要求。如果是算法工程师、后端核心开发等岗位，那么算法的权重会非常高，LeetCode 的重要性也随之提升。如果是偏前端、UIUX 等岗位，那么算法题可能只占一部分，更重要的是前端技术栈的掌握。
2. 理解而非记忆： 这是最重要的一点。不要死记硬背答案。当你看到一道题时，先尝试自己独立思考，设计解法。实在没思路了，再去看题解，但要 深入理解题解的思路、算法的原理、以及为什么这个解法是有效的。尝试自己画图、写伪代码，然后对照题解，看看自己的思路和题解有什么不同，学到什么新的技巧。
3. 关注题目背后的“套路”和“思想”： LeetCode 的题目虽然千变万化，但很多题目背后都有一些经典的算法思想和模式，比如分治、回溯、动态规划、双指针、滑动窗口等。学会识别这些模式，你就能举一反三，应对更多类似的题目。
4. 从易到难，循序渐进： 不要一开始就挑战 Hard 难度的题目。先从 Easy 和 Medium 开始，逐步建立信心和掌握基础。当你熟练掌握了 Medium 级别的题目，再尝试去挑战一些 Hard 题目。
5. 控制刷题量，注重质量： 刷很多题目但都浅尝辄止，不如深入理解一些高质量的题目。可以从 LeetCode 官方的题目分类或者一些精选集开始，先掌握一些高频出现的题目类型。
6. 反复回顾和总结： 对于那些做过的题目，尤其是那些你觉得有价值或者容易出错的，要定期回顾。总结你学到的技巧，遇到的陷阱，以及如何优化你的代码。
7. 结合项目和实际应用： 在刷题的过程中，可以思考一下这些算法和数据结构在你的项目或者实际工作中可能有哪些应用。这样能更好地将理论知识和实践结合起来。
8. 模拟面试和交流： 找朋友或者同事进行模拟面试，让他们给你提问 LeetCode 题目，并评价你的解题过程和代码。也可以在技术社区或者面试小组中与大家交流讨论题目，互相学习。
9. 关注公司常考题目： 有些公司或者岗位在面试时会偏向于考察某些类型的题目，你可以根据自己目标的公司，稍微做一些侧重。但这あくまで辅助，核心还是基础能力的掌握。
10. 不要忽略其他方面： LeetCode 是重要的，但不要忽略了你的项目经验、系统设计能力、沟通能力、以及你对公司业务的理解。这些同样是面试中非常重要的考察点。
总结一下：
刷 LeetCode 对于国内 IT 企业面试，尤其是对技术要求较高的岗位，帮助是 非常大 的，它是你展现算法和数据结构功底、编码能力、逻辑思维能力的关键途径，也是获得面试官认可的“通行证”之一。但切记， 理解原理比死记硬背更重要，而且它 不是面试的全部。把 LeetCode 当作提升自身硬实力的一个重要工具，但同时也要注重软实力的培养，以及将技术与实际业务相结合的能力。只有这样，才能在竞争激烈的 IT 求职市场中脱颖而出。
一、 LeetCode 对国内 IT 企业面试的直接帮助：硬通货的敲门砖
首先得承认，对于大多数国内主流的互联网大厂，或者对技术能力要求比较高的中小企业来说，LeetCode 是一个 非常重要的评估工具。你可以把它想象成一个“硬通货”，是证明你基本功是否扎实的一块敲门砖。
考察算法和数据结构基础： LeetCode 的题目绝大部分都围绕着算法（排序、查找、图论、动态规划等）和数据结构（数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等）展开。这些东西是计算机科学的基石，是解决复杂问题的底层逻辑。面试官通过让你现场写代码，或者分析题目的复杂度，来快速判断你对这些基础知识的掌握程度。你想想，一个连二分查找都不会，或者处理不好链表反转的工程师，很难想象他能独立解决更复杂的业务问题吧？
考察编码能力和逻辑思维： LeetCode 题目需要你将算法思想转化为可执行的代码。这过程中，不仅要考虑思路的正确性，还要考虑代码的清晰度、可读性、效率以及边界情况的处理。一个能写出优雅、高效、健壮代码的工程师，绝对是加分项。面试官通过你的代码，能窥探你的逻辑思维能力，以及你是否具备将抽象问题具象化的能力。
面试官的“共同语言”： 国内很多技术面试官，尤其是资深一些的，他们自己也刷过 LeetCode，或者平时会关注这方面的技术趋势。很多经典的 LeetCode 题目，比如“Two Sum”、“Valid Parentheses”、“Reverse Linked List”、“Kth Smallest Element in a BST”等等，都是面试官们用来快速筛选简历、考察候选人算法功底的“经典范例”。当你能熟练地解决这些题目，并且还能深入分析其时间/空间复杂度、提供多种解法时，你就和面试官有了一个很好的沟通起点，也更容易让他觉得你“懂行”。
提高面试时的“心率”和“反应速度”： 很多人在面试时会紧张，尤其是在面对未知题目的时候。经常刷 LeetCode，相当于一种“模拟训练”。你会在不断重复练习中熟悉各种题型，建立起一套解决问题的套路和方法论。当你在面试中遇到类似的题目时，能够更快地反应过来，甚至能一眼看出是哪种类型的题目，从而减少紧张感，提高答题效率。
拓宽解决问题的思路： LeetCode 的题目种类繁多，涵盖了各种算法和数据结构的应用场景。通过大量的练习，你会接触到很多你可能在日常工作中不常遇到的问题，但它们背后的解决思想是相通的。比如，很多算法思想在数据处理、性能优化、系统设计等方面都有借鉴意义。
二、 LeetCode 的局限性：别把它当成“万金油”
虽然帮助很大，但如果把 LeetCode 看成是面试的“万金油”，那你就有点“本末倒置”了。它更多的是一个 敲门砖，是基础，而不是全部。很多时候，光靠 LeetCode 是远远不够的。
与实际业务脱节的风险： LeetCode 上的题目大多是纯算法题，或者对抽象数据结构的运用。而实际的 IT 工作，尤其是业务开发，更注重的是如何将技术应用于解决实际业务问题。你需要考虑需求分析、系统架构、数据库设计、API 设计、用户体验、团队协作等等。一个只会在 LeetCode 上写出最优解，但在面对真实的业务需求时，只会照搬算法，缺乏思考和沟通的工程师，也不是企业真正想要的。
“题海战术”的副作用： 有些人为了刷 LeetCode，拼命地背题，甚至背下答案。这种“题海战术”固然能让你在短期内通过一些面试，但它 治标不治本。面试官往往能识别出这种死记硬背的答案，或者会追问一些你没准备到的细节。更重要的是，你并没有真正理解算法背后的原理，也学不到如何将这些算法灵活地应用到实际场景中。这种做法，长期来看对你的技术成长有害无益。
考察角度的单一性： LeetCode 主要考察的是你的 “解决问题的能力”，但一个优秀的工程师还需要具备 “发现问题的能力”、“沟通协作能力”、“学习能力”、“项目管理能力” 等等。这些软实力，是 LeetCode 无法直接体现的。很多公司在面试后期，也会安排一些行为面试、项目经历深挖，就是为了考察这些方面。
对某些技术方向的覆盖不足： LeetCode 更多的是偏向算法和通用型问题。如果你应聘的是前端开发、移动端开发、运维、数据分析师等岗位，那么光刷 LeetCode 可能就显得不够全面了。这些岗位还需要考察很多特定领域的技术栈、工具链、框架、以及对用户体验的理解等等。
三、 如何更有效地利用 LeetCode 备考国内 IT 企业面试？
既然 LeetCode 这么重要，但又不能只依赖它，那我们应该怎么做呢？
1. 明确目标岗位和公司： 在开始刷题之前，先了解你要面试的公司和岗位对技术能力的要求。如果是算法工程师、后端核心开发等岗位，那么算法的权重会非常高，LeetCode 的重要性也随之提升。如果是偏前端、UIUX 等岗位，那么算法题可能只占一部分，更重要的是前端技术栈的掌握。
2. 理解而非记忆： 这是最重要的一点。不要死记硬背答案。当你看到一道题时，先尝试自己独立思考，设计解法。实在没思路了，再去看题解，但要 深入理解题解的思路、算法的原理、以及为什么这个解法是有效的。尝试自己画图、写伪代码，然后对照题解，看看自己的思路和题解有什么不同，学到什么新的技巧。
3. 关注题目背后的“套路”和“思想”： LeetCode 的题目虽然千变万化，但很多题目背后都有一些经典的算法思想和模式，比如分治、回溯、动态规划、双指针、滑动窗口等。学会识别这些模式，你就能举一反三，应对更多类似的题目。
4. 从易到难，循序渐进： 不要一开始就挑战 Hard 难度的题目。先从 Easy 和 Medium 开始，逐步建立信心和掌握基础。当你熟练掌握了 Medium 级别的题目，再尝试去挑战一些 Hard 题目。
5. 控制刷题量，注重质量： 刷很多题目但都浅尝辄止，不如深入理解一些高质量的题目。可以从 LeetCode 官方的题目分类或者一些精选集开始，先掌握一些高频出现的题目类型。
6. 反复回顾和总结： 对于那些做过的题目，尤其是那些你觉得有价值或者容易出错的，要定期回顾。总结你学到的技巧，遇到的陷阱，以及如何优化你的代码。
7. 结合项目和实际应用： 在刷题的过程中，可以思考一下这些算法和数据结构在你的项目或者实际工作中可能有哪些应用。这样能更好地将理论知识和实践结合起来。
8. 模拟面试和交流： 找朋友或者同事进行模拟面试，让他们给你提问 LeetCode 题目，并评价你的解题过程和代码。也可以在技术社区或者面试小组中与大家交流讨论题目，互相学习。
9. 关注公司常考题目： 有些公司或者岗位在面试时会偏向于考察某些类型的题目，你可以根据自己目标的公司，稍微做一些侧重。但这あくまで辅助，核心还是基础能力的掌握。
10. 不要忽略其他方面： LeetCode 是重要的，但不要忽略了你的项目经验、系统设计能力、沟通能力、以及你对公司业务的理解。这些同样是面试中非常重要的考察点。
总结一下：
刷 LeetCode 对于国内 IT 企业面试，尤其是对技术要求较高的岗位，帮助是 非常大 的，它是你展现算法和数据结构功底、编码能力、逻辑思维能力的关键途径，也是获得面试官认可的“通行证”之一。但切记， 理解原理比死记硬背更重要，而且它 不是面试的全部。把 LeetCode 当作提升自身硬实力的一个重要工具，但同时也要注重软实力的培养，以及将技术与实际业务相结合的能力。只有这样，才能在竞争激烈的 IT 求职市场中脱颖而出。
网友意见
先说结论，有帮助！
对于 BAT 等一线大厂来说，算法面试是必须跨过去的一道坎，所以必须得准备好算法面试~
但很多时候，你即使提前复习了这些最常见的面试算法题，你依旧无法通过算法面试！
为什么？
- 你在提前准备复习的时候，在网上找了半天相应题目的分析文章，但你看了就是不懂。
- 你在面试的时候，卡壳了，一时间忘了怎么写代码了
怎么办？
我来助你一臂之力！！
为了避免知乎大佬觉得我吹逼，先贴一下自己的 GitHub 地址，目前 20 k star。
12月初，将图解算法项目放到了GitHub上面去，短短两天登上了 trending 版第一的位置，点击这了解如何
我是如何 21天，在Github上获取 6300 star 的。
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我将那几个有意思的经典互联网公司的面试题目都详细的分析了一遍，每个题目都写了比较详细的分析过程，大部分文章都配了动画，目前还在持续更新中。。。
配了动画是为了加强理解，并且希望等你面试的时候没有思路，通过动画能联想起来！
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1. 给你一个长度为 n 的数组，其中只有一个数字出现了奇数次，其他均出现偶数次，问如何使用优秀的时空复杂度快速找到这个数字。
2. 假设有 100 层的高楼，给你两个完全一样的鸡蛋。请你设计一种方法，能够试出来从第几层楼开始往下扔鸡蛋，鸡蛋会碎。 请问最坏情况下，至少需要试验多少次才能知道从第几层楼开始往下扔鸡蛋，鸡蛋会碎。
3. 请设计一个 LRU 算法。
4.什么是动态规划？ 30 张图片动画详细分析！
当然，大佬们都说过，学算法之前起码得了解数据结构呀！
你是否当程序员这么多年，还只是能手写出个冒泡排序的代码？
别怕！
我也将程序员常见常用的那些数据结构都配了大量的图片和动画进行讲解，相信你看了一定能有所收获！
比如我做了十大经典排序动画，你看着动画应该能理解吧。
1. 冒泡排序
1.1 算法步骤
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
- 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
- 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
- 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
1.2 动画演示
2. 选择排序
2.1 算法步骤
- 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置
- 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
- 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。
2.2 动画演示
3. 插入排序
3.1 算法步骤
- 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
- 从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）
3.2 动画演示
4. 希尔排序
4.1 算法步骤
- 选择一个增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；
- 按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；
- 每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
4.2 动画演示
5. 归并排序
5.1 算法步骤
- 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
- 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
- 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
- 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；
- 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
5.2 动画演示
6. 快速排序
6.1 算法步骤
- 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）;
- 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
- 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
6.2 动画演示
7. 堆排序
7.1 算法步骤
- 创建一个堆 H[0……n-1]；
- 把堆首（最大值）和堆尾互换；
- 把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置；
- 重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1。
7.2 动画演示
8. 计数排序
8.1 算法步骤
- 花O(n)的时间扫描一下整个序列 A，获取最小值 min 和最大值 max
- 开辟一块新的空间创建新的数组 B，长度为 ( max - min + 1)
- 数组 B 中 index 的元素记录的值是 A 中某元素出现的次数
- 最后输出目标整数序列，具体的逻辑是遍历数组 B，输出相应元素以及对应的个数
8.2 动画演示
9. 桶排序
9.1 算法步骤
- 设置固定数量的空桶。
- 把数据放到对应的桶中。
- 对每个不为空的桶中数据进行排序。
- 拼接不为空的桶中数据，得到结果
9.2 动画演示
10. 基数排序
10.1 算法步骤
- 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零
- 从最低位开始，依次进行一次排序
- 从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列
10.2 动画演示
不仅是这些，像上面 栈、队列、堆、二叉树、图等各种结构，我都配了大量的图片和动画进行讲解。你看完肯定有收获！
我按标签用动画整理了一下 LeetCode 的题目，可以按需查看。
我的专栏：
点击下方链接获取算法学习路径与算法书籍推荐
欢迎关注 @程序员吴师兄 ，一起学算法：）
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