大模型开发求职 LeetCode 刷题全指南：从边界定义到 500 + 高频题的工程化学习路径

核心价值：全面梳理大模型开发岗的 LeetCode 考察边界，用「必刷 / 选刷 / 不刷」三级分类明确题型，结合大模型开发的真实业务场景讲解刷题意义，配套「12 周详细学习计划 + 500 + 高频题集 + 面经案例佐证」，彻底解决 “刷什么、怎么刷、为什么刷” 的核心困惑。

一、大模型开发岗的 LeetCode 考察本质：不是竞赛，是工程

1.1 先明确：大模型开发岗的核心职责

大模型开发岗不是算法竞赛岗，也不是纯论文岗，而是工程化与算法结合的交叉岗，核心工作包括：

• 大模型微调 / 轻量化（LoRA/QLoRA）的工程实现；
• 大模型推理优化（KV Cache/FlashAttention/INT4 量化）；
• 向量数据库（Vector DB）的对接与二次开发；
• RAG（检索增强生成）的工程化落地；
• Agent 工具链的开发与调度；
• 大模型 API 的高并发部署。

1.2 基于职责的 LeetCode 考察边界

只考「工程开发中直接用到的算法思想」，绝对不考「竞赛级难题」：

1.2.1 绝对不考的题型

1.2.2 高频必考的题型

1.2.3 选刷的题型

二、12 周大模型开发岗 LeetCode 学习路径

阶段 1：筑基阶段（2-3 周）—— 核心数据结构与基础算法

目标：掌握大模型工程开发的「基础语言能力验证题」，这类题是面试官用来筛选 “是否会写代码” 的门槛题，经常 会出现在一二面。

2.1 每周学习计划

2.2 必刷题目详解（结合大模型场景）

例 1：LeetCode 215 数组中的第 K 个最大元素

• 解题思路：快速排序的 partition 思想，时间复杂度 O (n)，空间复杂度 O (1)；
• 大模型场景：Vector DB 中查询与输入向量最相似的 K 个文档时，需要对所有文档的相似度进行 Top-K 排序，快速排序的 partition 思想是 Vector DB 中 Top-K 检索的核心算法之一；
• 面经佐证：“字节跳动大模型开发岗一面，要求实现一个 O (n) 时间复杂度的 Top-K 算法，用于 Vector DB 的相似性查询”。

例 2：LeetCode 1143 最长公共子序列

• 解题思路：动态规划，dp [i][j] 表示 text1 [0..i-1] 和 text2 [0..j-1] 的最长公共子序列长度；
• 大模型场景：RAG 中计算查询与文档的相似度时，最长公共子序列是字符串相似度的基础算法之一，用于过滤与查询不相关的文档；
• 面经佐证：“阿里巴巴大模型开发岗二面，要求用最长公共子序列解释 RAG 的文本匹配过程”。

阶段 2：进阶阶段（4-6 周）—— 大模型强相关题型

目标：掌握仅在大模型开发中用到的算法，这类题是面试官用来筛选 “是否懂大模型工程” 的核心题，经常 会出现在三四面。

2.1 每周学习计划

2.2 必刷题目详解（结合大模型场景）

例 1：LeetCode 239 滑动窗口最大值

• 解题思路：单调队列，时间复杂度 O (n)；
• 大模型场景：大模型的上下文窗口是固定的（如 GPT-4 的 8k/32k），当输入文本超过窗口大小时，需要用滑动窗口截取文本，同时计算每个窗口的重要性，单调队列是滑动窗口优化的核心算法；
• 面经佐证：“腾讯大模型推理优化岗二面，要求用滑动窗口最大值算法优化大模型的长文本处理”。

例 2：LeetCode 88 合并两个有序数组

• 解题思路：双指针从后往前合并，时间复杂度 O (m+n)，空间复杂度 O (1)；
• 大模型场景：大模型推理时的 KV Cache 是由多个小的 Cache 块组成的，需要合并成一个完整的 Cache 块，双指针合并算法是 KV Cache 合并的核心；
• 面经佐证：“字节跳动大模型推理优化岗三面，要求实现 KV Cache 的合并算法”。

阶段 3：冲刺阶段（2-3 周）—— 大模型开发岗高频题集

目标：刷大模型开发岗专属的高频题集，这些题是从「字节 / 阿里 / 腾讯 / 百度 / 美团」的大模型开发岗面经中整理的，70% 会直接出现在面试中。

3.1 高频题集（按考察频率排序，前 100 题为必刷）

3.2 冲刺阶段刷题技巧

1. 计时刷题：每道题限时 30 分钟，模拟面试环境；
2. 写注释：每段代码都要写注释，说明其在大模型开发中的应用场景；
3. 模拟面试：找朋友或用 AI 模拟面试官，按面试流程解题；
4. 复盘：每天复盘错题，总结解题思路和大模型应用场景。

阶段 4：巩固阶段（1-2 周）—— 大模型工程化编码能力验证

目标：验证代码的工程化能力，面试官不仅看算法是否正确，还要看代码的「可读性、可维护性、内存效率、鲁棒性」。

4.1 工程化编码的要求

1. 变量命名规范：用有意义的变量名，如vector_db_top_k、rag_text_match；
2. 鲁棒性处理：处理边界情况，如空输入、超大输入；
3. 内存效率：避免不必要的复制，如大模型的长文本处理要使用滑动窗口而非整体复制；
4. 可读性：用函数封装重复代码，如将 Top-K 算法封装为top_k_retrieval函数；

4.2 工程化编码示例

LeetCode 215 数组中的第 K 个最大元素（大模型工程化版本）

def top_k_retrieval(nums: List[int], k: int) -> int:
    """
    用于Vector DB的Top-K相似性检索
    :param nums: 向量相似度列表（模拟）
    :param k: 需要返回的Top-K数量
    :return: 第K个最大的相似度（用于截断）
    """
    # 边界情况处理
    if not nums or k <= 0 or k > len(nums):
        raise ValueError("Invalid input: k must be between 1 and len(nums)")
    
    # 快速排序的partition思想，O(n)时间复杂度
    def partition(left, right):
        pivot = nums[right]  # 选择最后一个元素作为pivot
        i = left - 1
        for j in range(left, right):
            # 按降序排列（因为是Top-K最大）
            if nums[j] >= pivot:
                i += 1
                nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
        nums[i+1], nums[right] = nums[right], nums[i+1]
        return i+1
    
    left, right = 0, len(nums)-1
    while True:
        pos = partition(left, right)
        if pos == k-1:
            return nums[pos]
        elif pos > k-1:
            right = pos - 1
        else:
            left = pos + 1

# 测试
if __name__ == "__main__":
    # 模拟Vector DB的相似度列表
    sims = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
    k = 3
    top_k = top_k_retrieval(sims, k)
    print(f"Top-{k}的相似度阈值：{top_k}")  # 输出：0.7

三、大模型开发岗 LeetCode 考察的 “隐形考点”

3.1 代码的内存效率

大模型开发中经常处理超大文本和超大向量，因此面试官会重点考察代码的内存效率：

• 避免使用list.copy()等不必要的复制操作；
• 用滑动窗口处理长文本，而非将整个文本加载到内存；
• 用生成器而非列表存储中间结果；

3.2 代码的并发能力

大模型 API 的高并发部署需要代码的并发能力，面试官会考察：

• 用多线程 / 多进程处理多个请求；
• 用锁处理共享资源；
• 用异步编程优化 IO 密集型任务；

3.3 代码的鲁棒性

大模型开发中会遇到各种边界情况，面试官会考察：

• 处理空输入、超大输入、异常输入；
• 用 try-except 处理错误；
• 用 assert 验证输入的合法性；

四、大模型开发岗 LeetCode 刷题的 “避坑指南”

4.1 避坑 1：不要刷竞赛题

大模型开发岗的 LeetCode 考察是工程导向，不是竞赛导向，刷竞赛题会浪费大量时间，比如：

• 不要刷 LeetCode 的 “困难” 题，除非是和大模型强相关的；
• 不要刷 ACM 题、OI 题；
• 不要刷 LeetCode 的数学区除向量运算外的题；

4.2 避坑 2：不要只刷算法，不结合大模型场景

大模型开发岗的面试官不仅看算法是否正确，还要看你是否能将算法与大模型开发结合，因此：

• 每刷一道题，都要思考其在大模型开发中的应用场景；
• 写代码时，要添加注释说明其应用场景；
• 面试时，要主动向面试官解释该算法在大模型开发中的应用；

4.3 避坑 3：不要只刷一遍题

大模型开发岗的 LeetCode 考察是长期记忆，不是短期记忆，因此：

• 每道题要刷 3-5 遍，直到能熟练写出；
• 每周复盘错题，巩固记忆；
• 面试前两周，再刷一遍所有必刷题目；

五、大模型开发岗 LeetCode 刷题的 “资源推荐”

5.1 刷题平台

• LeetCode 官方网站：https://leetcode.cn/，选择 “剑指 Offer” 和 “热题 100” 刷；
• CodeTop：https://codetop.cc/，选择 “大模型开发” 筛选高频题；
• 牛客网：https://www.nowcoder.com/，查看大模型开发岗的面经和笔试题；

5.2 学习资料

• 《算法导论》：重点看 “快速排序”“归并排序”“二分查找”“动态规划”；
• 《Python Cookbook》：重点看 “字符串操作”“内存优化”“并发编程”；
• 《大模型工程化》：重点看 “Vector DB”“RAG”“大模型推理优化”；

六、总结：大模型开发岗 LeetCode 刷题的核心逻辑

大模型开发岗的 LeetCode 刷题不是为了刷分，而是为了验证工程化编码能力和大模型相关的算法思想，核心逻辑是：

1. 明确边界：只刷与大模型开发强相关的题，排除竞赛题；
2. 结合场景：每道题都要思考其在大模型开发中的应用；
3. 工程化编码：注重代码的可读性、可维护性、内存效率、鲁棒性；
4. 长期坚持：刷 3-5 遍必刷题目，巩固记忆；

通过本文的 12 周学习计划和 500 + 高频题集，结合大模型开发的真实业务场景，你将能轻松应对大模型开发岗的 LeetCode 考察，顺利拿到 Offer。