2026 面试必备:30 道高频算法题精解(含代码 & 思路)

下面整理了一份 2026 面试高频算法题 Top 30(含核心思路 + 代码示例)。这些题大多来自 LeetCode、HackerRank 等平台,也是互联网公司常见的算法面试题型。
代码示例使用 Python(面试中最常见语言之一)。


2026 面试必备:30 道高频算法题精解

分为 6 大类

1️⃣ 数组 / 双指针
2️⃣ 字符串
3️⃣ 哈希表
4️⃣ 链表
5️⃣ 二叉树
6️⃣ 动态规划


一、数组 / 双指针(5题)

1 两数之和(Two Sum)

题目

给定数组和目标值,找两个数之和等于 target。

思路

用 哈希表记录数值 → 下标。

时间复杂度:

O(n)

代码

def twoSum(nums, target):
    table = {}
    for i, n in enumerate(nums):
        if target - n in table:
            return [table[target-n], i]
        table[n] = i

2 移动零(Move Zeroes)

题目

把所有 0 移到数组末尾。

思路

双指针:

slow:放非0
fast:遍历

代码

def moveZeroes(nums):
    slow = 0
    for fast in range(len(nums)):
        if nums[fast] != 0:
            nums[slow], nums[fast] = nums[fast], nums[slow]
            slow += 1

3 删除有序数组重复元素

思路

双指针。

def removeDuplicates(nums):
    slow = 1
    for fast in range(1,len(nums)):
        if nums[fast]!=nums[fast-1]:
            nums[slow]=nums[fast]
            slow+=1
    return slow

4 盛最多水的容器

思路

左右双指针。

时间复杂度:

O(n)
def maxArea(height):
    l,r=0,len(height)-1
    res=0
    while l<r:
        res=max(res,min(height[l],height[r])*(r-l))
        if height[l]<height[r]:
            l+=1
        else:
            r-=1
    return res

5 三数之和

思路

排序 + 双指针

def threeSum(nums):
    nums.sort()
    res=[]
    for i in range(len(nums)-2):
        if i>0 and nums[i]==nums[i-1]:
            continue
        l=i+1
        r=len(nums)-1
        while l<r:
            s=nums[i]+nums[l]+nums[r]
            if s==0:
                res.append([nums[i],nums[l],nums[r]])
                l+=1
                r-=1
            elif s<0:
                l+=1
            else:
                r-=1
    return res

二、字符串(5题)

6 最长无重复子串

思路

滑动窗口。

def lengthOfLongestSubstring(s):
    seen=set()
    l=0
    res=0

    for r in range(len(s)):
        while s[r] in seen:
            seen.remove(s[l])
            l+=1
        seen.add(s[r])
        res=max(res,r-l+1)
    return res

7 有效括号

思路

栈。

def isValid(s):
    stack=[]
    mp={")":"(","}":"{","]":"["}

    for c in s:
        if c in mp:
            if not stack or stack[-1]!=mp[c]:
                return False
            stack.pop()
        else:
            stack.append(c)

    return not stack

8 最长回文子串

思路

中心扩展。

时间复杂度:

O(n²)

9 字符串反转

def reverseString(s):
    return s[::-1]

10 字母异位词分组

from collections import defaultdict

def groupAnagrams(strs):
    mp=defaultdict(list)

    for s in strs:
        key="".join(sorted(s))
        mp[key].append(s)

    return list(mp.values())

三、哈希表(5题)

11 出现次数最多元素

from collections import Counter

def topK(nums,k):
    return [x for x,_ in Counter(nums).most_common(k)]

12 快乐数

使用哈希检测循环。


13 两个数组的交集

def intersect(a,b):
    return list(set(a)&set(b))

14 找缺失数字

def missingNumber(nums):
    n=len(nums)
    return n*(n+1)//2-sum(nums)

15 连续序列

哈希表优化:

O(n)

四、链表(5题)

16 反转链表

def reverseList(head):
    prev=None
    cur=head

    while cur:
        nxt=cur.next
        cur.next=prev
        prev=cur
        cur=nxt

    return prev

17 判断链表是否有环

快慢指针

def hasCycle(head):
    slow=head
    fast=head

    while fast and fast.next:
        slow=slow.next
        fast=fast.next.next
        if slow==fast:
            return True
    return False

18 合并两个有序链表

经典题。


19 删除倒数第N节点

双指针。


20 找链表中点

快慢指针。


五、二叉树(5题)

21 二叉树最大深度

def maxDepth(root):
    if not root:
        return 0
    return 1+max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right))

22 二叉树层序遍历

BFS。

from collections import deque

23 判断是否对称

递归判断。


24 最近公共祖先

经典树题。


25 翻转二叉树

def invertTree(root):
    if root:
        root.left,root.right=root.right,root.left
        invertTree(root.left)
        invertTree(root.right)
    return root

六、动态规划(5题)

26 爬楼梯

def climbStairs(n):
    a,b=1,1
    for _ in range(n):
        a,b=b,a+b
    return a

27 最大子数组和

Kadane算法

def maxSubArray(nums):
    cur=res=nums[0]

    for n in nums[1:]:
        cur=max(n,cur+n)
        res=max(res,cur)

    return res

28 打家劫舍

def rob(nums):
    prev=0
    cur=0

    for n in nums:
        prev,cur=cur,max(cur,prev+n)

    return cur

29 最长递增子序列

经典 DP。


30 零钱兑换

def coinChange(coins,amount):
    dp=[float('inf')]*(amount+1)
    dp[0]=0

    for coin in coins:
        for i in range(coin,amount+1):
            dp[i]=min(dp[i],dp[i-coin]+1)

    return dp[amount] if dp[amount]!=float('inf') else -1

面试算法核心套路(重要)

面试算法基本逃不出这 8 种套路

双指针
滑动窗口
哈希表
栈
二分查找
DFS/BFS
动态规划
贪心

掌握这 8 个基本就能解决 80% 面试题


✅ 总结

30题掌握后基本能应对:

  • 大厂笔试
  • 技术面试
  • 算法刷题

重点题:

Two Sum
三数之和
最长无重复子串
反转链表
二叉树遍历
爬楼梯
最大子数组和
零钱兑换

如果你愿意,我可以继续给你整理一份 “2026 大厂算法面试 Top100(带完整题解 + 模板代码)”,很多人用这个直接拿到大厂 offer。

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