编程面试很难，直到我学会了这些模式。

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图片来源：Designgurus..io

各位开发者朋友们，如果您准备过编程面试，那么您一定知道这有多么令人畏惧。除了日常工作之外，您还需要花费大量时间练习数据结构和算法题，仅仅是为了应对面试。

我试过，但通常要么成功要么失败。

如果你练习过诸如如何反转链表、如何找到给定字符的最长子串之类的编程题，那么面试对你来说就轻而易举了。你只需要表现得好像你是第一次遇到这类问题一样。但是，如果你遇到一个完全不熟悉的问题，那就祝你好运了。

我知道我的面试准备方法并非万无一失，需要改进。

在解决了许多问题之后，我注意到了一些可以反复应用的技巧或模式——例如，链表上的双指针技术如何帮助找到中间元素或检测循环。

直到我接触到 DesignGurus.io 的“Grokking the Coding Interview: Patterns for Coding Questions” 课程，我才知道这些是至关重要的编码模式。这门课程教授 24 种编码模式，可以用来解决成千上万道 LeetCode 题目。

那是我第一次接触到这种术语，我还学到了很多我以前从未了解过的模式。

仅仅知道这一点就对我的编程面试准备工作帮助很大，我的很多读者也感谢我，感谢我告诉他们这些模式和这门课程。

在本文中，我将分享15 种必备的编程面试模式，你可以用它们来解决 LeetCode 上的 100 多道编程题。其中许多模式在Algomonster中也有更深入的讲解。

现在，你不需要盲目地解决大量的编程题才能掌握这些技巧。相反，你应该先学习这些模式，然后开始运用它们来解决问题。

为了让你的准备工作更有条理、更有效，我还推荐Designgurus.io 出品的《Grokking Advanced Coding Patterns for Interviews》课程。这门课程涵盖了面试中需要用到的更高级的编码模式，并融入了互动练习。

Educative 近期还推出了人工智能驱动的个性化面试准备计划。

你可以把它看作是一份量身定制的备考路线图，根据你的优势和不足之处量身定制。

15种编码模式助你轻松攻克技术面试

无需赘言，以下是你应该掌握的15 种基本编码模式，以及每种模式对应的 2-3 道 LeetCode 练习题。这些模式在 FAANG 和其他大型科技公司的面试中也相当常见， Algomonster.com（一家由前谷歌工程师创建的热门编码面试准备网站）对此进行了分析。

1. 两点

双指针是一种用途广泛的模式，它使用两个指针来高效地遍历数组或链表。

这是我学到的第一个编码模式，它在解决链表和数组问题方面效果非常好，例如查找列表的中间元素或查找列表末尾的第 k 个元素。

关键概念：

• 优化涉及成对问题的优化问题，例如和或差。
• 避免使用嵌套循环以降低时间复杂度。

LeetCode 问题：

1. 二和运算 II --- 输入数组已排序 (167)
2. 从已排序数组中删除重复项 (26)
3. 移动零（283）

2. 前缀和

前缀和是一种强大的优化数组范围查询的技术。通过预处理累积和，您可以高效地解决基于范围的问题。

这种编码模式对于解决基于数组的问题（例如 LeetCode 上的子数组和等于 K）也非常重要。

关键概念：

• 预先计算累计总和以便快速访问。
• 用于范围查询，例如子数组求和。

LeetCode 题目：

1. 范围求和查询 --- 不可变 (303)
2. 子数组和等于 K (560)
3. 逐步求和为正数的最小值 (1413)

3. 推拉窗

滑动窗口算法是一种强大的优化方法，可以解决涉及连续子数组的问题。这个问题乍一看可能比较难理解，但只要解决几个问题，你就会发现它的简洁之处。

关键概念：

• 在数组的一部分上保持窗口大小。
• 根据需要展开或收缩窗户。

LeetCode 题目：

1. 最长不重复字符子串（3）
2. 大小为 K 的子数组的最大和 (643)
3. 最小窗口子字符串（76）

您还可以参阅Algomonster.com网站上关于滑动窗口的文章和解释，以便更好地理解这种模式。

4. 快慢指针

快速指针和慢速指针（也称为弗洛伊德循环检测）常用于链表中的循环检测。这种模式也称为龟兔赛跑模式。

关键概念：

• 使用两个移动速度不同的指针。
• 检测序列中的循环或交点。

LeetCode 题目：

1. 链表循环（141）
2. 找出重复的数字（287）
3. 快乐数字（202）

5. 链表原地反转

这种模式专注于在不占用额外空间的情况下反转链表的部分内容。当内存受限时，可以使用原地算法。

关键概念：

• 以迭代或递归的方式反转链表。
• 解决需要子列表反转的问题。

LeetCode 问题：

1. 反向链表（206）
2. 反向链表 II (92)
3. 成对交换节点（24）

6. 单调堆栈

单调栈是一种结构化的栈，它按排序顺序（递增或递减）维护元素。

关键概念：

• 解决涉及下一个更大或更小元素的问题。

LeetCode 问题：

1. 每日气温（739）
2. 下一个更大的元素 I (496)
3. 直方图中的最大矩形（84）

不过，说到掌握这种模式，我在Algomonster.com上找到了一个流程图，真的非常棒。如果你理解了其中的概念，那么何时使用这种模式就易如反掌了。我用过这个网站，它对任何准备编程面试的人来说都非常实用。

7. 前“K”元素

这种模式专注于高效地找到数组中最大、最小或出现频率最高的 K 个元素。你可以使用这种模式来解决诸如“如何在给定数组中找到第 K 个最大元素”之类的问题。

你也可以在Educative-99上找到许多基于这些模式的问题，在那里你将有机会解决 99 个精选问题，而不是 2800 个 Leetcode 问题。

关键概念：

• 使用堆（优先级队列）或排序。

LeetCode 问题：

1. 前 K 个频繁元素 (347)
2. 数组中第 K 大元素 (215)
3. 找出和最小的 K 个元素对 (373)

8. 重叠区间

这种模式处理的是涉及区间（例如时间范围、数值范围）的问题，需要检测、合并或处理重叠的区间段。它通常需要按开始时间对区间进行排序。

核心思想：对区间进行排序，然后迭代检查重叠情况，合并重叠区域，或根据问题约束计算冲突次数。

适用场景：调度问题、资源分配，或任何包含开始/结束对的场景。

常见问题：
- 合并区间：将重叠的区间合并为一个范围。-
消除重叠区间：移除最小区间，使其余区间互不重叠。-
会议室：确定会议是否冲突或需要多少间会议室。

关键概念：

• 根据条件对区间进行排序和合并。

LeetCode 问题：

1. 合并区间（56）
2. 插入区间（57）
3. 会议室 II (253)

图片来源：Educative.io

9. 改进的二分查找

改进的二分查找算法优化了对已排序或​​已旋转数组的搜索。

关键概念：

• 创造性地运用二分查找法满足自定义条件。

LeetCode 问题：

1. 二分查找（704）
2. 在旋转排序数组中搜索（33）
3. 找出峰值元素（162）

10. 二叉树遍历

这并非一种模式，而是二叉树的一个基本概念，只是以模式的形式呈现。基本上，你需要学习各种遍历技术，例如中序遍历、前序遍历和后序遍历，才能解决树形问题。

另一个需要记住的关键点是，使用中序遍历时，你可以按排序顺序打印列表。很多开发者不知道这一点，但记住这一点非常有用。

LeetCode 问题：

1. 二叉树中序遍历（94）
2. 二叉树的最大深度（104）

这里有一张很好的图表，展示了遍历二叉树的不同方法，例如前序遍历、中序遍历和后序遍历。

11. 深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索（DFS）会在回溯之前尽可能深入地探索树或图的节点。换句话说，在开始探索另一个分支之前，会先探索完一个分支上的所有节点。

LeetCode 题目：

1. 路径总和（112）
2. 岛屿数量（200）

12. 广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索（BFS）逐层遍历节点，通常使用队列来实现。这种模式用于解决二叉树相关的问题，也称为层序遍历，因为它在进入下一层之前会遍历完当前层的所有节点。

LeetCode 问题：

1. 二叉树层序遍历（102）

此外，这里还有一张清晰的图表，解释了广度优先搜索和深度优先搜索之间的区别。

13. 矩阵遍历

矩阵遍历是指遍历二维数组（矩阵）以解决诸如搜索、计算路径或收集元素等问题。常用方法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）或迭代遍历。

核心思想：系统地访问矩阵单元格（行/列），同时处理边界并跟踪已访问的单元格。

何时使用：涉及网格的问题，例如在矩阵中查找路径、连通分量或特定模式。

常见问题：
- 岛屿数量：统计网格中不同陆地的数量（1 代表陆地，0 代表水域）。-
螺旋矩阵：按螺旋顺序返回元素。-
洪水填充：从给定单元格开始改变区域的颜色。

LeetCode 问题：

1. 洪水填埋场（733）

14. 回溯

回溯是一种递归算法模式，它通过逐步探索所有可能的解决方案并放弃无法找到有效解决方案的路径来解决问题。

这就像在迷宫里穿行：你尝试一条路，如果是死路就原路返回，然后再尝试另一条路。

• 核心思想：逐步构建解决方案，如果违反约束条件，则撤销步骤（回溯）并尝试不同的路径。
• 何时使用：需要所有可能的组合、排列或解决方案的问题，通常带有约束条件（例如，谜题、图遍历）。
• 常见问题：
  • N皇后：在N×N棋盘上放置N个皇后，使它们互不攻击。
  • 子集：生成集合的所有子集。
  • 数独求解器：按照数独规则填充 9x9 的方格。

LeetCode 问题：

1. 子集（78）

回溯法是面试中考察组合逻辑问题的常用题型。它能测试递归、状态管理和问题分解能力——这些都是Java开发人员的关键技能。

15. 动态规划模式

动态规划专注于将问题分解成子问题并以最优方式解决它们，你可以通过解决诸如背包问题之类的问题来发现模式。

LeetCode 问题：

1. 爬楼梯（70）
2. 最长递增子序列（300）

我还建议你阅读Educative 上的《Grokking Dynamic Programming Patterns for Coding Interviews》一书，以便更好地理解这些动态规划模式。

破解编程面试的六大必备资源

虽然我在文章中已经提到过一些资源，但这里我总结一下除了盖尔·麦克道尔的《破解编程面试》和亚历克斯·徐与肖恩·古纳瓦达内合著的《编程面试模式》等热门书籍之外，我用于编程面试准备的六个最佳资源。

以下是 2025 年程序员面试准备的最佳资源，总结了这些资源的精髓和价值：

1. AlgoMonster

   • 有针对性、有规律、高效、有条理的准备。

2. ByteByteGo

   • 内容全面，涵盖编码模式、系统设计和面向对象设计。

3. 教育

   • 互动式、文本式、深入式

4. 设计大师

   • 结构化、模式导向、专家主导

5. Udemy

   • 价格实惠、以视频为基础、内容丰富多样

6. ZTM学院

   • 务实、项目驱动、以职业发展为导向

7. Bugfree.ai

   • 涵盖系统设计和数据结构与算法，提供模拟面试和人工智能平台。

8. LeetCode

   • 全面、注重实践、社区驱动

如果你更喜欢读书，那么Alex Xu 和 Shaun Gunawardane 合著的《编程面试模式》也是一本学习编程面试模式的好书。

你还将学习 24 种模式，然后你可以将这些模式与持续的 LeetCode 练习结合起来，你就能为找到理想的工作做好充分的准备！

以上就是15种必备的编程面试模式。如果你想顺利通过面试，拿到心仪的offer，就必须掌握这15种模式。

准备编程面试可能会让人望而生畏，但专注于基本的问题解决能力和编程模式可以大大简化这个过程。

与其学习单个问题的解决方案，不如掌握这些模式，这将帮助你有效地应对各种编程挑战。

你也可以从Educative-99开始，进行系统性的准备。在这里，你将有机会解决 99 道精选题目，而不是 LeetCode 上的 2800 道题。这也有助于你更好地掌握上述编码模式。

顺便说一下，我已经分享了一些最好的数据结构面试书籍、软件工程书籍、系统设计书籍和课程，如果你还没有看过，也可以看看，它们对编程面试准备很有帮助，而且涵盖了所有方面。