快速摸清目标公司爱考什么537 家公司 LeetCode 公司题库完整指南【免费下载链接】LeetCode-Questions-CompanyWiseContains Company Wise Questions sorted based on Frequency and all time项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise刷 LeetCode 之前最卡人的不是题目难而是不知道目标公司到底爱考什么该先刷图论还是设计题Number of Islands 在 Amazon 还常考吗你可能翻过好几个面经推荐清单但谁也不敢保证它今年还作数。LeetCode-Questions-CompanyWise 这份 LeetCode 公司题库把这块数据直接摊开给了你537 家公司的公司面试题按 alltime / 2year / 1year / 6months 四个时间窗口切成 537 个 CSV 文件每个文件里题目按出现频率排好序。这篇指南带你一步步把它变成一份可执行的备考清单。537 家公司的题库文件长什么样打开目录你会看到 537 个 CSV 文件平铺在一起没有子目录。所有文件都遵循同一条命名规则公司名_时间范围.csv。拿三个典型文件感受一下amazon_alltime.csvAmazon 全时间段的面试题google_6months.csvGoogle 近 6 个月的面试题microsoft_2year.csvMicrosoft 近 2 年的面试题四个时间后缀各自对应一部分公司alltime 覆盖 200 家2year 有 135 家1year 有 114 家6months 有 88 家。同一家公司不一定四个文件都齐比如某些小公司只有 alltime——近期数据太稀疏时就不会单独成文件。文件内部结构统一每行一道题按 Frequency 从高到低排列第 1 行就是该公司考得最多的题。怎么读懂一份 CSV 里的 6 个字段每份 CSV 都是固定的 6 个字段。第一次打开可能会觉得 Frequency 那串小数有点唬人其实拆开看很直白。以 amazon_alltime.csv 前两行为例ID 937Reorder Data in Log Files、ID 200Number of Islands逐个字段说明如下字段大白话解释备考中的作用IDLeetCode 题号去重、核对题量用Title题目名称你实际要刷的就是这份名单Acceptance通过率。比如 LRU Cache 的 33.2%表示提交者里约三分之一能解出预估时间成本低通过率 高频 必须拿下的硬骨头Difficulty难度等级Easy / Medium / Hard设计练习计划的难度配比Frequency面试出现频率评分是加权得分不是次数分越高越可能被问排刷题优先级的核心依据Leetcode Question Link题目页直达链接点开就能练不用再去搜在 amazon_alltime.csv 里排在最前的 Reorder Data in Log FilesEasy约 5.67 分和 Number of IslandsMedium约 5.56 分就是 Amazon 多年反复出现的题。Frequency 这列的价值在于它把面经里听说过的和数据上确实高频的区分开了。先看哪个时间窗口四个时间窗口讲的是同一批题但侧重点完全不同选错窗口会把时间花在今年已经不考的题上alltime最完整Amazon 一份有 780 多行。缺点是混入了大量只考过一两次的老题从头读到尾性价比很低。2year折中项。既保留近期趋势样本量也够看分布。1year只留最近一年被问过的题信号更新行数更少。6months最新窗口体量最小google_6months.csv 约 350 行也最接近你即将参加的面试。建议的读取顺序先读 6months 或 1year建立近期高频清单再用 2year 补漏最后用 alltime 专门找压轴常客——比如 LRU Cache 在 microsoft_2year.csv 里就排在第一位。原因很简单面试题是有漂移的两年前的常客今年可能一次都没出现而近期窗口的每一行都更可能反映当下的考察偏好。把数据变成行动清单4 条可落地的策略读懂字段和窗口之后数据还只是数据。把它变成动作建议按下面四条来执行近期窗口优先。打开目标公司的 6months 文件没有就 1year认真做前 30~50 道。这部分就是该公司当前 Frequency 最高的题命中概率最大。按 Frequency 排优先级。不要按自己的直觉或某篇博客的清单刷题。Frequency 大于 5 的题放进备考第一周低于 1 的题只挑 Difficulty 匹配的做。用 Acceptance 和 Difficulty 调难度配比。别只刷 MediumAmazon 文件里 Trapping Rain WaterHard常年排在前列说明 Hard 常客也得覆盖。同时留意高频 低通过率的题比如 33.2% 的 LRU Cache给它们预留两倍时间。摸清目标公司的出题偏好。横向对比目标公司文件的难度分布和题目标题有的公司 Medium 为主夹几个 Hard有的更均衡。把高频前 20 行的 Title 通读一遍判断它偏设计题、图论题还是字符串题按这个风格补练同类题。数据背后这套数据是怎么来的仓库里没有关于更新流程的说明下面是基于仓库结构和数据特征作出的推断不是官方文档结论定期采集由脚本周期性地拉取 LeetCode 上的公司标签题数据。频率评分按题目被标记出现在该公司面试中的频次计算得分。这解释了 Frequency 为什么是小数加权分而不是整数次数。分类归档按公司、时间窗口两个维度拆分生成全部 537 个文件。质量校验各文件行数差异明显但字段结构完全一致说明至少存在格式层面的统一校验。使用这份数据时保持三个清醒的认识公司标签来自用户上报而非官方渠道样本存在选择性偏差数据是某个时间点的快照文件里没有采集日期这一列注意别把旧数据当最新口径不同公司文件的 Frequency 只在同一文件内可比跨公司比较意义有限。最后的话537 个 CSV、6 个字段、4 个时间窗口数据侧的信息就是这些剩下的是执行力选定目标公司打开它的 6months 文件从 Frequency 最高的一行开始按序往下刷。一条实用提醒刷完之后把高频题的标题风格整体看一遍——一家公司反复问的不只是某个算法而是某类解题思路。把风格摸透比多刷十道题更接近面试的真实要求。【免费下载链接】LeetCode-Questions-CompanyWiseContains Company Wise Questions sorted based on Frequency and all time项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/LeetCode-Questions-CompanyWise创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考