一、LeetCode精选75题的核心价值与定位
LeetCode精选75题（LeetCode 75）是平台根据企业面试高频考点和算法核心知识精心设计的题目集合，覆盖数组、字符串、链表、树、图、动态规划、贪心算法、二分查找等八大核心数据结构与算法领域。其设计理念遵循“少而精”原则，通过75道典型题目帮助开发者掌握80%的算法场景，避免盲目刷题导致的效率低下问题。
从企业招聘视角看，这75题高度契合实际开发中的性能优化需求。例如，动态规划类题目（如爬楼梯、编辑距离）直接对应缓存策略设计；二分查找类题目（如搜索旋转排序数组）则与数据库索引优化逻辑相通。对个人开发者而言，系统掌握这些题目可显著提升代码逻辑严谨性，为解决复杂工程问题奠定基础。
二、题目分类与核心算法解析
1. 数组与字符串：基础中的核心
数组类题目占比约30%，重点考察边界处理与空间复杂度优化。例如：
- 三数之和（15题）：通过排序+双指针将时间复杂度从O(n³)降至O(n²)，关键点在于去重逻辑（
if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]: continue）。 - 旋转图像（48题）：通过两次对称交换（先转置再反转列）实现原地修改，空间复杂度O(1)。
字符串类题目侧重模式匹配与状态转移，如：
- 最长无重复字符子串（3题）：滑动窗口+哈希表记录字符位置，窗口右边界每次移动到重复字符的下一个位置。
- 正则表达式匹配（10题）：动态规划状态转移方程需考虑
*的零次或多次匹配情况，是状态机设计的经典案例。
2. 链表与树：递归与迭代的平衡
链表题目强调指针操作与边界处理，例如：
- 反转链表（206题）：迭代法通过三个指针（prev、curr、next）逐步反转，递归法则需明确终止条件（
if not head: return head）。 - 环形链表检测（141题）：快慢指针法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度O(1)，远优于哈希表存储法。
树类题目以二叉树为主，递归是主流解法：
- 二叉树的中序遍历（94题）：递归实现简洁，但迭代法需用栈模拟调用栈，关键点在于处理右子树时的栈操作。
- 最近公共祖先（236题）：递归返回条件为
if not root or root == p or root == q: return root，通过后序遍历自底向上传递信息。
3. 动态规划与贪心：最优解的构建
动态规划类题目占比约25%，核心在于状态定义与转移方程：
- 爬楼梯（70题）：状态转移方程
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]，可通过滚动数组优化空间复杂度至O(1)。 - 01背包问题：状态定义
dp[i][w]表示前i个物品在容量w下的最大价值，转移时需比较是否选择当前物品。
贪心算法类题目需证明局部最优能导致全局最优，例如：
- 分发糖果（135题）：需两次遍历（从左到右保证右孩子大于左孩子，从右到左保证左孩子大于右孩子）。
- 跳跃游戏II（45题）：贪心策略为每次选择能跳到最远位置的点，通过维护当前边界和下一步边界实现线性时间复杂度。
4. 二分查找与图：高效搜索的实践
二分查找类题目需注意搜索区间的开闭性：
- 搜索插入位置（35题）：左闭右开区间
[left, right)，终止条件为left == right。 - 寻找峰值（162题）：利用数组单调性，通过比较中间元素与右邻居确定搜索方向。
图类题目以BFS/DFS为主，例如：
- 二叉树的层序遍历（102题）：BFS需记录每层节点数，DFS则通过递归参数传递层级信息。
- 课程表（207题）：拓扑排序通过计算入度实现，是检测有向图是否存在环的经典方法。
三、高效解题的实战技巧
1. 模板化思维
针对不同题型建立解题模板：
- 双指针：适用于数组/链表子区间问题，如移除元素、三数之和。
- 滑动窗口：解决子字符串/子数组问题，如最小覆盖子串。
- 单调栈：处理下一个更大元素类问题，如每日温度。
2. 复杂度分析
每次解题后需评估时间复杂度与空间复杂度。例如，归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，但需要O(n)的额外空间；而快速排序平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n²)，但空间复杂度为O(logn)（递归栈）。
3. 边界条件处理
常见边界问题包括：
- 空输入（如链表为空、数组长度为0）。
- 单元素输入（如反转链表时只有一个节点）。
- 重复元素（如三数之和的去重逻辑）。
- 数值溢出（如大数相加时的进位处理）。
四、学习路径与资源推荐
1. 分阶段学习
- 基础阶段：重点掌握数组、链表、字符串的常见操作，完成20道基础题。
- 进阶阶段：攻克动态规划、贪心算法、二分查找，完成30道中等难度题。
- 冲刺阶段：挑战图算法、高级数据结构（如并查集、线段树），完成25道难题。
2. 推荐资源
- 官方题解：LeetCode每道题均提供详细解析，包括代码实现与复杂度分析。
- 社区讨论：关注高赞题解的评论区，学习其他开发者的优化思路。
- 模拟面试：通过LeetCode的“模拟面试”功能，体验真实面试场景。
五、总结与展望
LeetCode精选75题不仅是算法面试的“题库”，更是构建系统化知识体系的基石。通过分类学习、模板总结与边界训练，开发者可逐步从“会解题”升级为“懂算法”。未来，随着算法在工程中的深度应用（如AI模型优化、分布式系统设计），掌握这些核心思想将成为开发者突破职业瓶颈的关键。建议每周投入5-10小时进行专题训练，并结合实际项目验证所学，形成“学习-实践-反馈”的闭环。