LeetCode经典面试真题及详细答案（实战版）

LeetCode经典面试真题及详细答案（实战版）本次整理均为互联网校招、社招高频LC面试原题，包含数组、哈希、双指针、链表、动态规划核心考点，每题附带解题思路、完整可运行代码、步骤解析和复杂度分析，贴合真实面试答题逻辑，内容简洁实用。一、简单高频题（面试基础必问）题目1：两数之和（LeetCode1）题目描述：给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。解题思路：最优解法采用哈希表思路。遍历数组过程中，实时记录已经遍历过的数值和对应的下标。对于当前遍历的数字，直接计算需要匹配的差值（target-当前值），如果差值已经存在于哈希表中，说明找到一对结果，直接返回对应下标；如果不存在，就把当前数值和下标存入哈希表，继续遍历。该思路只需要一次遍历，效率远高于双重暴力循环。完整代码（Python）python

deftwoSum(nums,target):

#定义哈希表，存储数值:下标

hash_map={}

#遍历数组，同时获取下标和数值

foridx,numinenumerate(nums):

#计算需要寻找的另一个数值

diff=target-num

#判断差值是否已存在

ifdiffinhash_map:

#找到结果，返回两个下标

return[hash_map[diff],idx]

#不存在则存入当前数据

hash_map[num]=idx

#题目保证有唯一解，此处仅兜底

return[]详细解析：1.初始化空哈希表，用于缓存遍历过的元素，避免重复遍历；2.逐个遍历数组元素，每一步先计算配对数值；3.若配对数值已遍历过，直接取出下标返回，因为是一次遍历，不会出现同一元素重复使用的情况；4.若未找到，将当前元素存入哈希表，等待后续元素匹配。复杂度分析：时间复杂度O(n)，仅遍历数组一次；空间复杂度O(n)，最坏情况存储全部数组元素。题目2：有效的括号（LeetCode20）题目描述：给定一个只包括'('，')'，'{'，'}'，'['，']'的字符串s，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：左括号必须用相同类型的右括号闭合；左括号必须以正确的顺序闭合；每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。解题思路：采用栈的先进后出特性解题。遍历字符串，遇到左括号就入栈；遇到右括号时，判断栈是否为空（无匹配左括号）或栈顶元素不是对应左括号，不满足则直接判定无效；匹配成功则弹出栈顶元素。遍历结束后，栈为空说明所有括号全部匹配完毕，字符串有效，否则无效。完整代码（Python）python

defisValid(s):

#建立括号映射，右括号对应左括号

match={')':'(','}':'{',']':'['}

stack=[]

forcharins:

#右括号场景

ifcharinmatch:

#栈空或栈顶不匹配，直接返回False

ifnotstackorstack[-1]!=match[char]:

returnFalse

#匹配成功，弹出栈顶

stack.pop()

#左括号入栈

else:

stack.append(char)

#栈空代表全部匹配完成

returnlen(stack)==0详细解析：1.用字典建立左右括号的映射关系，方便快速匹配；2.左括号统一入栈，作为待匹配元素；3.遇到右括号优先校验，两种无效情况：无左括号匹配、括号类型不匹配；4.遍历完成后，栈中剩余元素代表未匹配的左括号，字符串无效。复杂度分析：时间复杂度O(n)，遍历一次字符串；空间复杂度O(n)，最坏情况存储全部左括号。二、中等高频题（面试核心考察）题目3：无重复字符的最长子串（LeetCode3）题目描述：给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。子串是字符串中连续的字符序列。解题思路：滑动窗口+哈希表经典解法。用左右指针维护一个无重复字符的窗口，右指针不断向右遍历字符，同时用哈希表记录每个字符最新出现的下标。当遇到重复字符时，更新左指针位置，让左指针移动到重复字符下一位，保证窗口内无重复。全程记录窗口的最大长度，即为答案。完整代码（Python）python

deflengthOfLongestSubstring(s):

#存储字符最新下标

char_index={}

max_len=0

#左指针初始位置

left=0

forright,charinenumerate(s):

#字符重复且下标在窗口内，更新左指针

ifcharinchar_indexandchar_index[char]>=left:

left=char_index[char]+1

#更新当前字符最新下标

char_index[char]=right

#计算当前窗口长度，更新最大值

max_len=max(max_len,right-left+1)

returnmax_len详细解析：1.右指针逐个遍历字符串，拓展窗口右边界；2.若当前字符在窗口内已存在，说明窗口重复，移动左边界收缩窗口；3.实时更新字符的最新位置，避免旧数据干扰；4.每次遍历更新窗口最大长度，最终保留的就是全局最长无重复子串长度。复杂度分析：时间复杂度O(n)，指针仅遍历一次字符串；空间复杂度O(1)，字符为有限集，哈希表存储数量恒定。题目4：反转链表（LeetCode206）题目描述：给你单链表的头节点head，请你反转链表，并返回反转后的链表头节点。解题思路：迭代法原地反转，不占用额外空间。定义三个指针：前驱节点、当前节点、后继节点。遍历链表时，先保存当前节点的下一个节点，再将当前节点的指针指向前驱节点，随后前移前驱、当前指针，循环完成全部节点反转。完整代码（Python）python

#定义链表节点

classListNode:

def__init__(self,val=0,next=None):

self.val=val

self.next=next

defreverseList(head):

#前驱节点初始为空

pre=None

cur=head

whilecur:

#保存后继节点

next_node=cur.next

#反转指针

cur.next=pre

#指针前移

pre=cur

cur=next_node

#pre为反转后的头节点

returnpre详细解析：1.初始状态当前节点为头节点，前驱节点为空；2.每次循环先预留后继节点，防止断链丢失后续数据；3.修改当前节点指向，完成局部反转；4.依次前移指针，直到当前节点为空，遍历结束，前驱节点即为新链表头。复杂度分析：时间复杂度O(n)，遍历所有链表节点；空间复杂度O(1)，仅使用常数额外空间。题目5：最大子数组和（LeetCode53）题目描述：给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。解题思路：动态规划经典贪心解法。遍历数组时，维护当前子数组的最大和：如果前面的子数组和为负数，直接舍弃，从当前元素重新开始累加；如果为正数，继续累加。全程更新全局最大和，最终得到结果。完整代码（Python）python

defmaxSubArray(nums):

#初始化当前和、最大和为首元素

cur_sum=max_sum=nums[0]

#从第二个元素开始遍历

fornuminnums[1:]:

#舍弃负数前缀，重新累加

cur_sum=max(num,cur_sum+num)

#更新全局最大值

max_sum=max(max_sum,cur_sum)

returnmax_sum详细解析：1.初始状态以第一个元素为基准，避免空数组问题；2.核心逻辑：负数前缀只会拉低总和，直接抛弃，重新起步；3.每一步对比当前子数组和与全局最大和，实时更新；4.遍历结束后，max_sum即为连续子数组的最大和。复杂度分析：时间复杂度O(n)，单次遍历数组；空间复杂度O(1)，常数级空间。三、高频面试总结（面试官常问延伸点）1.哈希表题型核心：以空间换时