引言
LinkedIn 算法面试题 2026 是近期高频电面题。因此，这题必须做到秒级建模。
此外，这是我们学员贡献的最新面经。
我们按 2026年最新 标准做深度复盘。
很多同学先写贪心。
但是，贪心通常会被反例击穿。
换句话说，面试官在看你的抽象能力。
与此同时，他也会看复杂度控制能力。
2026 面试流程深度复盘：LinkedIn 算法面试题 2026
首先，LinkedIn 算法面试题 2026 常见四段节奏。
你若掌握节奏，表现会更稳。
此外，每段都要主动讲边界。
这样能体现工程思维。
- 首先，0-5 分钟澄清约束。
- 其次，5-12 分钟给朴素思路。
- 随后，12-22 分钟推到 O(n)。
- 最后，22-30 分钟写码与测例。
具体来说，面试官常追问三点。
第一是为何能转化模型。
第二是窗口为何不会漏解。
第三是 k=0、k=n 怎么处理。
核心题目解析
题目是给整数数组和 k。
每次只能拿最左或最右。
并且，必须恰好拿 k 次。
目标是最大总和。
但是，正向选 k 次不好做。
因此，我们换一个角度。
总和固定，等于拿走两端和保留中段。
换句话说，最大拿走和等于总和减最小保留和。
设数组长度为 n。
保留段长度就是 n-k。
所以问题变成：
求长度 n-k 的最小连续子数组和。
公式很短，也很关键。
maxScore = sum(nums) - minWindowSum(len = n-k)
因此，这题本质是滑动窗口。
与此同时，也可用前缀和实现。
进一步说，窗口和可 O(1) 更新。
右边进一个，左边出一个。
全程只扫一遍数组。
所以时间复杂度是 O(n)。
此外，空间可压到 O(1)。
只需维护 total、window、minWindow。
如果你用前缀和数组，也可 O(n)。
两种都对，但 O(1) 更加分。
逻辑流程图（System Design 视角）
参考代码（Python）
from typing import List
def maxScore(nums: List[int], k: int) -> int:
n = len(nums)
total = sum(nums)
# 若拿走全部，答案就是总和
if k == n:
return total
win_len = n - k
# 初始化第一个窗口
window_sum = sum(nums[:win_len])
min_window = window_sum
# 滑动窗口，维护最小窗口和
for r in range(win_len, n):
window_sum += nums[r]
window_sum -= nums[r - win_len]
if window_sum < min_window:
min_window = window_sum
# 最大拿走和 = 总和 - 最小保留和
return total - min_window
LinkedIn 算法面试题 2026 的高分点在讲解。因此，你要先说转化，再写代码。
此外，记得口述复杂度与边界。
这会明显拉开档次。
专家备考策略与高频考点：LinkedIn 算法面试题 2026
针对 LinkedIn 算法面试题 2026，先练建模。
其次，练 2 分钟口头证明。
与此同时，准备 3 组极端样例。
这样你的表达会更完整。
BQ：核心考点
- 因此，先看抽象能力：双端选择转中段保留。
- 此外，再看算法能力：滑动窗口是否熟练。
- 但是，也看严谨度：边界条件是否覆盖。
- 与此同时，还看沟通力：是否结构化表达。
- 总而言之，目标是正确、快、可解释。
BQ：STAR 应对策略
S：首先说明场景。题目是双端取数。T：其次定义任务。要在 O(n) 内求最优。A：随后给动作。做等价转化并滑窗求最小段。R：最后给结果。复杂度达标，边界完整。
此外，你可准备一句收尾。
“我先给正确解，再给优化理由。”
这句很短，但非常有效。
LinkedIn 算法面试题 2026 常靠这句稳场。
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