GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise：LinkedIn 2年面试题分类指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise 你还在为LinkedIn技术面试刷题为难吗？面对海量LeetCode题目，不知道哪些才是真正高频考点？本文将基于linkedin_2year.csv数据，为你揭示LinkedIn近2年最常考的算法题类型、难度分布及备考策略，帮你用最短时间掌握核心考点。读完本文你将获得：LinkedIn面试高频题分类清单、按难度梯度的刷题路径、关键题型解题思路总结。
数据概览：LinkedIn 2年面试题分布
linkedin_2year.csv文件共收录130道题目，涵盖算法面试常见的各类题型。通过对Frequency（出现频率）字段的分析，我们可以清晰看到LinkedIn技术面试的侧重点。
难度分布
| 难度 | 题目数量 | 占比 |
|---|---|---|
| Easy | 38 | 29.2% |
| Medium | 72 | 55.4% |
| Hard | 20 | 15.4% |
数据显示，Medium难度题目占比超过一半，是LinkedIn面试的主力题型。Easy题目多为基础数据结构题，Hard题目则集中在复杂算法设计与系统实现。
高频题型TOP5
核心题型解析与解题策略
树操作类题目
树结构是LinkedIn面试的重点考察内容，尤其是二叉树的各种操作。高频题目包括：
- Nested List Weight Sum II（Frequency: 3.43）：要求计算嵌套列表的加权和，权重从最深层开始计算为1。解题关键是先确定最大深度，再进行层次遍历求和。
- Closest Binary Search Tree Value II（Frequency: 3.01）：寻找BST中与目标值最接近的k个节点。可使用中序遍历结合双指针法，时间复杂度O(n)。
- Binary Tree Upside Down（Frequency: 1.94）：将二叉树上下翻转，把每个左孩子变为父节点，右孩子变为左孩子。递归解法思路清晰，需注意边界条件处理。
动态规划题目
动态规划题目在LinkedIn面试中出现频率高，且有一定难度：
- Edit Distance（Frequency: 0.45）：计算两个字符串的最小编辑距离，经典的二维DP问题，状态转移方程为：
if s[i-1] == t[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] else: dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1 - Maximum Product Subarray（Frequency: 0.59）：找出数组中乘积最大的连续子数组。由于存在负数，需要同时记录最大和最小值。
设计类题目
设计题考察候选人的系统设计能力和代码实现能力，LinkedIn常考的设计题有：
- All O`one Data Structure（Frequency: 2.34）：设计一个支持O(1)时间复杂度的增减操作和获取最大最小值的数据结构。推荐使用双向链表+哈希表的组合实现。
- LRU Cache（Frequency: 0.04）：实现一个最近最少使用缓存机制，双向链表+哈希表是标准解法，可确保get和put操作的时间复杂度均为O(1)。
分阶段刷题路径
基于linkedin_2year.csv的Frequency字段，我们将题目分为三个优先级，建议按以下顺序刷题：
第一阶段：高频基础题（Frequency > 2.0）
这一阶段包含10道高频基础题，覆盖面试必考点：
- Nested List Weight Sum II（3.43）
- Shortest Word Distance II（3.31）
- Closest Binary Search Tree Value II（3.01）
- Max Stack（2.89）
- Find Leaves of Binary Tree（2.72）
- Two Sum III - Data structure design（2.42）
- All O`one Data Structure（2.34）
- Can Place Flowers（2.30）
- Nested List Weight Sum（2.22）
- Factor Combinations（2.16）
第二阶段：中频进阶题（1.0 < Frequency ≤ 2.0）
共22道题目，进一步巩固各类算法：
- Binary Tree Upside Down（1.94）
- Shortest Word Distance（1.64）
- Evaluate Reverse Polish Notation（1.63）
- Paint House（1.45）
- Text Justification（1.26）
- Max Points on a Line（1.04）
- Partition to K Equal Sum Subsets（1.00）
第三阶段：低频拓展题（Frequency ≤ 1.0）
剩余98道题目，根据自身情况选择性刷题，重点关注Hard难度题目。
总结与展望
通过对linkedin_2year.csv的分析，我们可以看到LinkedIn技术面试注重考察候选人的基础算法能力、数据结构掌握程度和问题解决思路。树操作、动态规划和设计题是三大重点，需要重点准备。
建议结合本文提供的刷题路径，在实际练习中注重以下几点：
- 理解题目本质，而非死记硬背解法
- 同一题目尝试多种解法，比较时间空间复杂度
- 定期复习，确保高频题解法熟练掌握
掌握这些核心题目后，你将能从容应对LinkedIn的技术面试。祝你面试顺利！记得点赞收藏本文，关注后续更多公司面试题解析。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
