LeetCode 企业真题数据结构与算法分布终极指南：快速掌握高频考点
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/leetcode-company-wise-problems-2022 想要在技术面试中脱颖而出？这个开源项目正是你需要的利器！leetcode-company-wise-problems-2022 是一个精心整理的 LeetCode 企业真题数据库，收录了超过 180 家知名科技公司的面试题目，帮助你针对性准备心仪公司的面试。
🎯 项目核心价值
这个项目汇集了2022年5月更新的最新企业真题数据，通过CSV文件格式为每家公司提供专属的题目列表。无论是准备 Google、Amazon、Microsoft 等科技巨头，还是字节跳动、腾讯等国内大厂，你都能找到对应的备考资料。
📊 数据结构与算法分布解析
项目通过 companies/ 目录下的 CSV 文件，详细记录了各公司的题目分布情况。从简单的数组操作到复杂的动态规划，每个知识点都配有详细的出现频率统计。
高频数据结构考点
- 数组与字符串：Two Sum、Longest Palindromic Substring 等基础题目
- 链表：Merge Two Sorted Lists、Reverse Nodes 等常见题型
- 树与图：二叉树遍历、图算法等核心内容
核心算法技能树
- 排序与搜索：二分查找、快速排序等必备算法
- 动态规划：从简单到复杂的递推问题
- 贪心算法：优化问题的经典解法
🚀 快速上手指南
数据文件结构
项目主要包含三个重要目录：
- companies/：180+ 公司专属题目CSV文件
- data/：处理后的结构化数据文件
- data-gen/：数据生成和处理的脚本工具
核心数据文件
- data/leetcode_problems_and_companies.csv：题目与公司的关联数据
- data/companies_and_leetcode_problems.csv：企业真题完整数据库
💡 高效备考策略
针对性练习方法
根据目标公司的技术栈特点，选择相应的题目进行专项训练。比如准备 Amazon 面试时，可以重点关注 companies/Amazon.csv 中的高频题目。
数据分析工具
项目还提供了 viz/csv2markdown.ipynb 等可视化工具，帮助你更直观地理解题目分布规律。
📈 进阶学习路径
企业真题趋势分析
通过分析不同公司的题目数据，可以发现各企业的技术偏好和考察重点。例如某些公司更注重系统设计，而另一些则更关注算法优化。
🔧 项目扩展与贡献
如果你希望为项目贡献力量，可以查看 data-gen/ 目录下的数据处理脚本，了解如何更新和维护这个宝贵的学习资源。
通过系统性地使用这个企业真题数据库，你能够更有针对性地准备技术面试，大幅提升通过率！🎉
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
