LeetCode公司题库数据仓库：537家企业面试题目分类整理与更新机制深度解析
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise LeetCode-Questions-CompanyWise是一个精心整理的LeetCode公司题库数据仓库，包含了537家知名企业的面试题目分类整理。这个项目按照公司名称和时间维度对LeetCode题目进行了系统化的归类，为求职者和面试准备者提供了宝贵的学习资源。
📊 项目数据结构与组织方式
该项目采用清晰的文件命名规范，每个CSV文件都按照"公司名_时间范围.csv"的格式命名，例如：
amazon_alltime.csv- 亚马逊所有时间段的面试题目google_6months.csv- 谷歌近6个月的面试题目microsoft_2year.csv- 微软近2年的面试题目
🔍 数据字段详细说明
每个CSV文件包含以下关键字段：
- ID: LeetCode题目编号
- Title: 题目名称
- Acceptance: 通过率百分比
- Difficulty: 难度等级（Easy/Medium/Hard）
- Frequency: 出现频率评分
- Leetcode Question Link: 题目链接
📈 时间维度分类体系
项目提供了多个时间维度的数据视图：
- alltime: 历史所有题目
- 2year: 近2年题目
- 1year: 近1年题目
- 6months: 近6个月题目
这种多时间维度的分类让用户能够了解不同时期的面试题目趋势变化。
🎯 核心价值与使用场景
针对性面试准备
通过分析特定公司的题目频率和难度分布，求职者可以更有针对性地进行准备。例如，亚马逊常考的"Number of Islands"和"LRU Cache"题目在频率评分中都位居前列。
趋势分析
不同时间范围的数据可以帮助用户了解各公司面试题目的变化趋势，把握最新的考察重点。
比较研究
可以横向比较不同公司在相同时间段的面试题目特点，发现各公司的偏好和考察侧重点。
🔄 数据更新与维护机制
虽然项目文档中没有明确说明具体的更新流程，但从文件结构和数据内容可以看出：
- 定期数据采集: 可能通过自动化脚本定期从LeetCode采集最新数据
- 频率计算: 基于题目在不同公司面试中的出现次数进行频率评分
- 分类整理: 按照公司和时间维度进行系统化归类
- 质量校验: 确保数据的准确性和完整性
💡 使用建议
- 结合时间维度: 优先关注近期的题目（6months、1year）
- 重点突破: 根据频率评分高低确定复习优先级
- 难度平衡: 合理安排Easy、Medium、Hard题目的练习时间
- 公司特色: 了解目标公司的出题风格和偏好
这个LeetCode公司题库数据仓库为技术面试准备提供了系统化的数据支持，通过科学的数据分类和分析方法，帮助求职者更高效地进行面试准备。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
