从第1天就开始刷这套题的人很多能坚持到“day105”的并不多。3月6号这天我刚好卡在100天刚过的节点上把面试经典150题的进度条拉到接近尾声。回头看这三个月零几天的过程最大的感受不是“题变简单了”而是“会做题”和“会讲题”之间隔着很长一段路。这篇内容把我自己这105天怎么拆解150题、怎么定计划、怎么背模板、怎么避开原地踏步的坑都整理出来给正在刷这套题的人一个参考。先说明白这套150题是什么。它不是LeetCode全题库的随机抽取而是按面试高频考点整理的一套经典题单覆盖数组、字符串、链表、二叉树、回溯、动态规划、图论、堆、二分、滑动窗口、栈与队列等核心算法类型。很多人问“刷500题够不够”“要不要刷800题”我的结论是如果目标是备战国内外的算法面试这150题足够打底关键在于你用什么方式刷。1. 先说结论为什么我认准这套150题1.1 题量不是关键覆盖面才是很多第一次接触算法面试的人都容易被题库总量吓住。LeetCode题量早就突破3000道全刷是不现实的也没必要。面试官出题的核心逻辑不是“考你没见过的题”而是“在有限时间判断你的思维方式和编码习惯”。因此高频面试题考点其实高度集中翻来覆去就是那几十个题型。这套150题的价值就在于它把高频考点收敛成一个可执行的清单。数组、字符串专项解决基础编码能力双指针、滑动窗口覆盖大部分线性扫描问题二叉树和递归是面试必考的“基本功”必须拿满动态规划和回溯是区分度最高的部分是大多数候选人拉开差距的分水岭。覆盖到这些核心栈之后再遇到什么变形题基本都能套回某一个熟悉的考点框架。1.2 面试的“常青树”属性经典题会反复出现我自己在模拟面试和实际面试中撞见过的题目几乎都能在这150题里找到影子。不是原题但核心模型完全一致。举几个简单的对应关系反转链表、合并两个有序链表这类题目对应链表指针操作基本功岛屿数量、被围绕的区域对应网格DFS/BFS的染色法无重复字符的最长子串、长度最小的子数组对应滑动窗口的窗口维护逻辑。这些模型不夸张地说是算法面试的“常青树”。因此一套150题认真过三遍效果比盲目刷500道随机题好得多。第一遍求理解第二遍求速度第三遍求讲清楚。能做到这个程度应对绝大多数面试场景完全够用。2. day105复盘我的150题计划是怎么拆的2.1 整体进度不追求一天五题追求“天天不断”我见过不少人刷题一开始热情极高一天刷七八道两周之后因为一道难题卡了两天心态直接崩掉然后整个计划搁浅。我自己采用的方式是“少量多餐、滚动复习”每天确保3道题左右的节奏状态好就多刷1道状态差就只复习旧题但绝不中断。真实的时间线大概是第1天到第40天按标签顺序过数组、字符串、双指针、滑动窗口、哈希、栈。第41天到第80天主攻链表、二叉树、二分查找、回溯。这段时间是最容易产生挫败感的因为二叉树递归和回溯都需要抽象思维。第81天到第105天集中攻坚动态规划和图论同时开始按周做整套的模拟训练把曾经做过的题拿出来二刷、三刷。这套节奏比较适合基础一般的人。基础好的话可以直接跳到中后期阶段但不要跳过“复习”这一步。2.2 每日时间片的安排优先级排序关于每天什么时间刷题我试验过几种方案早起刷题、午休刷题、晚上刷题。最终稳定下来的是“早上刷难题晚上做复盘”。早上头脑最清醒适合思考回溯和动态规划这种需要建模的题目。晚上睡前整个人的状态虽然偏疲惫但适合做不需要太动脑的复习——把之前AC的题重新看一眼回忆一下核心思路顺手在笔记里打个卡。午休时间不刷题最多看一两篇题解避免影响下午工作和精神状态。有些人喜欢晚上刷题刷到深夜我个人不推荐因为算法题很容易产生“心流”一上头就两三个小时过去了直接影响第二天的工作和学习效率。长期来看并不划算。2.3 刷题记录表我的三列记录法这105天里我一直维护一张简单的记录表只有三列题目、首次AC用时、复盘状态。不写任何复杂评价。第一列记录题目名称和所属分类。第二列记录第一次完整做出来的耗时超过30分钟标记为“红”20分钟以内标记为“绿”中间标记为“黄”。第三列记录复习状态未复习、已复习1次、已复习2次。这个方法看着朴素但特别好用。它能直观看到哪些知识点是薄弱的。比如我自己的红色标记大量集中在动态规划的状态转移上后期就专门针对它做了密集训练肉眼可见地改善了问题。3. 高频考点的分类拆解与题目选择逻辑3.1 数组、字符串与双指针一切编码基本功的底座这套150题里数组和字符串是出题数量最多的类型但不要因为它们基础就轻视。双指针、滑动窗口、前缀和都建立在数组和字符串的灵活操作之上。以双指针为例它的核心思想是通过两个指针的移动来减少一层循环遍历。最经典的应用场景之一是“有序数组的两数之和”用一头一尾两个指针向中间逼近能稳定做到O(n)时间复杂度而暴力解法是O(n^2)的。这个转变在面试中很值得展开讲面试官考察的正是你能不能跳出暴力方法。滑动窗口是双指针的延伸版本。核心在于维护窗口内的状态每次移动右指针扩张窗口不满足条件时就移动左指针收缩窗口。举一个典型例子给你一个数组找出和大于等于某个目标值的最短子数组。固定左端点枚举右端点的写法O(n^2)但滑动窗口可以把问题在线性时间内解掉。这类题目在面试中的出现频率相当高。实操建议是先把双指针基础题刷到闭着眼睛能写出来的程度再进入滑动窗口。很多人在滑动窗口上卡住本质上是因为双指针移动时机没吃透而不是窗口这个新概念有多难理解。3.2 链表指针操作的“指上功夫”链表题是面试中性价比最高的类型。它思路往往不难但写起来容易出错特别考验对指针引用的理解。链表的反转、合并、删除、找环每一个都值得反复练习。链表题有一个天然的优势刷起来很快一道题20分钟足够完成从理解到AC。所以它是一个非常适合建立刷题信心的板块。同时链表的操作技巧也是后续LRU缓存、复杂链表复制等题目所需要的底层能力。一个非常重要的经验链表题一定要画图。哪怕是在草稿纸上画三个节点两条指针也能避免大部分操作顺序问题。我见过很多人在写“反转链表II”时出bug原因就是没想清楚pre、cur之间的关系。画图十分钟排查两小时的苦我替大家吃过了记住这个教训。3.3 二叉树与递归面试的“分水岭”二叉树这个板块很有意思。说它基础是因为每个节点都做同样的事可以用递归很好描述说它难是因为一旦碰上路径组合、最近公共祖先、层序遍历变形题很多人递归返回值就理不清了。二叉树题目最核心的思维方式是不要站在全局看问题把目光聚焦在“当前节点需要做什么”。就像一棵树的递归处理你只需要定义清楚空节点返回什么、当前节点做什么、子节点递归结果怎么用。至于子树再往下的细节交给递归本身就好了。刷二叉树题目时我强烈建议把三类遍历方式彻底吃透前序根左右、中序左根右、后序左右根。不要死记模板要理解遍历顺序背后的信息增量。比如中序遍历二叉搜索树得到有序序列这就是二叉搜索树相关题目大量使用中序的原因。再比如后序遍历适合用在自底向上返回信息的场景典型如计算二叉树深度、判断平衡二叉树。3.4 回溯在“选择-递归-撤销”里找手感回溯是很多人第一次刷150题时最容易停滞的地方。它的代码结构其实非常统一核心就是一个循环里做三件事做选择、递归进入下一层、撤销选择。以全排列为例模板大概长这样def backtrack(path): if len(path) n: res.append(path[:]) return for num in nums: if num in used: continue used.add(num) path.append(num) backtrack(path) path.pop() used.remove(num)这个模板里path.pop()和used.remove(num)就是“撤销选择”的关键。少了这两行结果里就会出现重复的排列。很多人初学回溯时觉得难其实不是难在递归而是难在“为什么做完选择之后还要撤销”。生活中可以打个比方回溯和走迷宫一样。你走到一个岔路口先选择一条路走进去如果发现走不通就得退回到岔路口再试另一条路。这个“退回到岔路口”的动作在代码里就是撤销选择。理解了这一层回溯的基本功就算打下了。这150题里的回溯题目覆盖组合、排列、子集、棋盘、单词搜索几类题型它们都是这个模板的变形。把模板吃透之后剩下的就是剪枝优化的问题了。3.5 动态规划从暴力递归到状态转移动态规划是整个150题里难度最高的部分没有之一。它考验的不是编码能力而是建模能力。初学者最常见的问题是把状态定义和状态转移混在一起想结果越想越乱。我建议按四步来拆明确状态。问自己这个问题的每个子问题可以用几个变量来描述明确dp数组含义。dp[i]表示什么或者dp[i][j]表示什么找转移方程。当前状态可以由哪些更小的状态推导出来确定初始化和遍历顺序。以经典的爬楼梯问题为例问题很简单每次可以爬1阶或2阶爬到第n阶有多少种不同的方法。状态定义dp[i]表示爬到第i阶的方法数。转移方程dp[i] dp[i-1] dp[i-2]因为到达第i阶要么从第i-1阶走1步要么从第i-2阶走2步。初始化dp[0]1dp[1]1。这四步一落地代码几乎就自动出来了。3.6 图论、二分、堆、位运算点缀但不可忽视150题里图论的占比相对较少但岛屿数量、课程表、克隆图这几道题基本被反复考。岛屿数量那道题看起来是二维网格但本质上就是图论中的连通分量个数问题用DFS染色就能解决。课程表那道题是拓扑排序可以套用“入度表BFS”的框架。这些题模型固定背好模板之后属于送分题。二分查找的题目看似简单但边界条件很容易出错。while left right还是while left rightmid (left right) // 2还是mid (left right 1) // 2这些都是经典的区分子问题。建议总结一套自己习惯的边界处理方式不要每次重新推理。重新推理在面试的紧张氛围下非常容易出错。堆通常只靠几道题就能掌握数组中的第K个最大元素、前K个高频元素、数据流中的中位数。这三道题背后对应三种堆的典型用法大小堆配合、哈希计数堆排序、动态维护中位数。4. 我沉淀下来的三张模板卡和一张复杂度速查表4.1 模板卡一双指针框架双指针的解法虽然灵活但大部分都逃不出这个框架left, right 0, len(nums) - 1 while left right: if 满足条件: 更新答案 left 1 # 或者 right - 1视情况而定 elif 当前值太大: right - 1 else: left 1这个框架适用于有序数组中的查找、区间收缩类问题。核心注意点移动指针之前先考虑是否要更新答案移动指针之后不要忘记下一次循环的条件是否仍然满足。4.2 模板卡二二叉树递归通用写法def dfs(node): if not node: return 0 left dfs(node.left) right dfs(node.right) # 根据题目要求处理当前节点 return 1 max(left, right)这套模板几乎可以套到深度、直径、路径和等所有二叉树题目。关键区别在“处理当前节点”那一步如果问的是深度返回的是左右子树最大深度加一如果问的是路径和可能需要额外维护一个全局变量。4.3 模板卡三动态规划五步法1. 确定状态dp[i] / dp[i][j] 的含义 2. 确定转移方程当前状态与前面状态的关系 3. 确定初始化边界条件比如 dp[0] 或 dp[0][0] 4. 确定遍历顺序正序还是逆序、一维还是二维 5. 手动推演两三组样例再写代码第五步是我自己加的但非常管用。不要一上来就写代码先在草稿纸上手动推导几个小例子确认转移方程能算对再开始编码。这能省下一大半调试时间。4.4 复杂度速查表写代码前心里有数数据结构/算法时间复杂度典型场景数组随机访问O(1)下标查值有序数组二分查找O(log n)搜索旋转排序数组链表头部插入/删除O(1)LRU缓存二叉树遍历O(n)中序、前序、后序哈希表平均O(1)两数之和、频率统计堆的插入/删除O(log n)第K大、前K高频图的DFS/BFSO(VE)岛屿数量、课程表动态规划O(n*m) 常见编辑距离、路径问题为什么强调复杂度一定要记因为面试官几乎在每道题写完后都会追问一句“时间复杂度是多少空间复杂度呢”。如果答不出来即使代码跑通了也是严重减分项。5. 刷到100天才明白的几个天坑与解法5.1 天坑一看题解的时候秒懂合上题解秒忘这是几乎每个人都会遇到的情况。打开题解逻辑清清楚楚标题写着“一看就会”自己动手一写就废。原因很简单看题解是被动接收信息自己写是主动输出信息中间差距巨大。解决办法是“合上书复盘法”。看完题解之后先合上任何参考自己在空白编辑器里重新实现一遍。如果中途卡住了允许回头看题解但看完以后必须再从头写一遍直到能完全凭记忆和理解写出通过全部测试用例的代码为止。这个步骤花费的时间可能是直接抄代码的三倍但效果也是直接抄代码的三倍。5.2 天坑二只刷新题不复习存量清零头一个月的我就是这样每天都追求新题觉得复习旧题是浪费时间。结果到了第30天回头看第5天做过的题竟然一点印象都没有仿佛从没做过。这给我狠狠上了一课。后来我强制自己执行“二刷”节奏每往前推进10道新题就必须回头复习3道旧题。这个比例并不高但已经足以保持记忆的连续性。到了后期我甚至发现二刷的收益远大于刷新题因为解题速度明显提升思路也清晰了这给了自己很大的正反馈。5.3 天坑三死磕难题一卡就是一晚上刷题时有一种心态很危险“今天不把这题AC了不睡觉”。我自己在动态规划上栽过好几次。一道题想了一个半小时之后大脑已经进入了疲劳状态继续硬想不但没有效果反而会积累挫败感。我现在遇到超过30分钟还没有任何思路的题会直接看题解然后在笔记里标注“难题标记”等两三天后回头重做。这不算偷懒这叫做“带着答案去理解再独立去输出”。学习算法不是比谁硬想的时间长而是比谁掌握的工具多、理解得深。5.4 天坑四轻视“讲题”这个环节算法面试不只是写代码更要会用语言把自己的思考过程表达出来。很多刷题顺利的人会忽略这一点总觉得自己能写出来就够了。实际上面试官更看重你如何拆解问题、如何提出不同解法、如何分析复杂度。从第80天开始我给自己加了一个训练每做完一道题就用3分钟口头复述一遍解题思路。如果发现自己说得颠三倒四说明对题目还没有真正吃透。这个习惯帮助我在面试模拟时表现得比之前自然很多也让我更加理解为什么很多刷题量很大的人会在面试中发挥失常。6. 第105天之后从刷题到面试状态的切换现在的时间节点是3月6号已经进入春季招聘的密集准备期。对大部分人来说150题完整刷完并不是终点而是从“输入”转向“输出”的拐点。接下来我给自己安排了三件和刷题关系不大的事按周做整套模拟训练限定45分钟完成一道中等难度题并用10分钟做口头讲解整理自己的错题集把重复犯的错误分类归纳花两三天时间专门梳理之前忽略的边界条件类问题比如空输入、单个元素、负数、溢出、重复值等。这套150题的题单本身足够经典我不建议再做大量扩充。把它刷熟、讲透比刷更多新题更有价值。等到很多面试题在你眼里都能自动映射到某一类经典模型时刷题的意义就已经完成了剩下的交给临场心态和沟通表达。这也是我在第105天最大的体会——刷题刷到最后练的不只是代码更是底气和讲故事的逻辑。
