GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise：苹果2年面试题实战解析

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【免费下载链接】LeetCode-Questions-CompanyWise Contains Company Wise Questions sorted based on Frequency and all time 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise

面试痛点与解决方案

你是否在准备苹果公司面试时，面对海量LeetCode题目无从下手？是否想知道哪些算法题是苹果面试官最常提问的？本文将通过分析apple_2year.csv文件，为你揭示苹果近2年高频面试题的分布规律，并提供针对性的备考策略。读完本文，你将能够：

• 了解苹果技术面试的题型分布和难度特点
• 掌握高频题目的解题思路和优化方法
• 制定高效的刷题计划，提高面试通过率

题目数据概览

apple_2year.csv文件包含了苹果公司近2年的面试题目数据，共收录258道题目。通过对这些数据的分析，我们可以得出以下关键 insights：

题目难度分布

难度	题目数量	占比
Easy	85	32.9%
Medium	127	49.2%
Hard	46	17.8%

苹果面试题以Medium难度为主，占比接近50%，Easy和Hard题目分布较为均衡。这表明苹果注重考察候选人的基础算法能力和问题解决能力，而非过度追求难题。

高频题目类型

根据Frequency字段排序，前10名的高频题目如下：

1. Two Sum (ID: 1) - Easy
2. Peeking Iterator (ID: 284) - Medium
3. LRU Cache (ID: 146) - Medium
4. Find in Mountain Array (ID: 1095) - Hard
5. Perfect Rectangle (ID: 391) - Hard
6. Frog Jump (ID: 403) - Hard
7. Add Two Numbers (ID: 2) - Medium
8. Flatten Nested List Iterator (ID: 341) - Medium
9. Maximum Subarray (ID: 53) - Easy
10. Trapping Rain Water (ID: 42) - Hard

典型题目解析

1. LRU Cache (ID: 146)

难度: Medium | Acceptance: 33.2% | Frequency: 1.18

LRU（最近最少使用）缓存是苹果面试中出现频率极高的数据结构题。该题目要求设计一个数据结构，支持get和put操作，并在容量不足时淘汰最近最少使用的元素。

解题思路：

• 使用哈希表+双向链表的组合实现O(1)时间复杂度的get和put操作
• 哈希表用于快速定位节点，双向链表用于维护元素的访问顺序

class LRUCache:
    class Node:
        def __init__(self, key=0, value=0):
            self.key = key
            self.value = value
            self.prev = None
            self.next = None

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        # 使用哑节点简化边界处理
        self.head = self.Node()
        self.tail = self.Node()
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head

    def _move_to_head(self, node):
        self._remove_node(node)
        self._add_to_head(node)

    def _remove_node(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev

    def _add_to_head(self, node):
        node.next = self.head.next
        node.prev = self.head
        self.head.next.prev = node
        self.head.next = node

    def _remove_tail(self):
        node = self.tail.prev
        self._remove_node(node)
        return node

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        node = self.cache[key]
        self._move_to_head(node)
        return node.value

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            node = self.cache[key]
            node.value = value
            self._move_to_head(node)
        else:
            new_node = self.Node(key, value)
            self.cache[key] = new_node
            self._add_to_head(new_node)
            if len(self.cache) > self.capacity:
                tail_node = self._remove_tail()
                del self.cache[tail_node.key]

2. Trapping Rain Water (ID: 42)

难度: Hard | Acceptance: 48.9% | Frequency: 0.84

接雨水问题是一道经典的算法题，考察对数组和双指针技巧的掌握。题目要求计算雨后能接多少雨水。

解题思路：

• 使用双指针法，从两端向中间遍历
• 维护左右两个最大值，根据当前高度与最大值的关系计算可接水量

def trap(height):
    if not height:
        return 0
    
    left, right = 0, len(height) - 1
    left_max, right_max = 0, 0
    result = 0
    
    while left < right:
        if height[left] < height[right]:
            if height[left] >= left_max:
                left_max = height[left]
            else:
                result += left_max - height[left]
            left += 1
        else:
            if height[right] >= right_max:
                right_max = height[right]
            else:
                result += right_max - height[right]
            right -= 1
    
    return result

3. Median of Two Sorted Arrays (ID: 4)

难度: Hard | Acceptance: 29.6% | Frequency: 0.78

寻找两个有序数组的中位数是一道考察二分查找的经典难题，要求时间复杂度为O(log(min(m,n)))。

解题思路：

• 通过二分查找找到两个数组的分割点，使得左半部分的元素都小于等于右半部分
• 确保分割后左右两部分元素数量相等或相差不超过1

def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
    if len(nums1) > len(nums2):
        nums1, nums2 = nums2, nums1
    
    m, n = len(nums1), len(nums2)
    left, right = 0, m
    
    while left <= right:
        partition1 = (left + right) // 2
        partition2 = (m + n + 1) // 2 - partition1
        
        max_left1 = nums1[partition1-1] if partition1 > 0 else float('-inf')
        min_right1 = nums1[partition1] if partition1 < m else float('inf')
        
        max_left2 = nums2[partition2-1] if partition2 > 0 else float('-inf')
        min_right2 = nums2[partition2] if partition2 < n else float('inf')
        
        if max_left1 <= min_right2 and max_left2 <= min_right1:
            if (m + n) % 2 == 0:
                return (max(max_left1, max_left2) + min(min_right1, min_right2)) / 2
            else:
                return max(max_left1, max_left2)
        elif max_left1 > min_right2:
            right = partition1 - 1
        else:
            left = partition1 + 1

备考策略

分阶段刷题计划

1. 基础巩固阶段（2周）：完成所有Easy难度题目，重点掌握数组、链表、哈希表等基础数据结构
2. 能力提升阶段（3周）：攻克Medium难度题目，强化树、图、动态规划等算法思想
3. 冲刺阶段（2周）：集中训练Hard难度题目，尤其是高频出现的题目如LRU Cache、接雨水等

重点关注领域

根据apple_2year.csv数据分析，以下领域需要重点关注：

• 数据结构：链表、栈、队列、哈希表、树、图
• 算法：二分查找、动态规划、深度优先搜索、广度优先搜索、贪心算法
• 设计类题目：如LRU Cache、设计 Tic-Tac-Toe等

模拟面试建议

1. 每道题目控制在30分钟内完成，包括思路分析和代码实现
2. 练习白板编程或在线协作工具（如CodeShare）
3. 讲解解题思路时，注意沟通表达，清晰阐述思考过程
4. 完成后主动分析时间和空间复杂度，并思考优化方案

总结与展望

通过对apple_2year.csv的分析，我们可以看到苹果公司的技术面试注重考察候选人的基础算法能力和问题解决能力。高频题目主要集中在数据结构、算法设计和系统设计等领域。

备考时，建议以高频题目为核心，系统学习相关知识点，注重理解而非死记硬背。通过有针对性的练习和模拟面试，相信你一定能够在苹果的技术面试中脱颖而出。

祝各位求职者面试顺利，成功拿到理想的Offer！如果觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注，后续将带来更多公司的面试题解析。

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