在Java开发里，编程题能测技术；也是优化代码速度的战场。本文汇总高频考点和实战，得出10个技巧，帮你快解Java编程题。
一、Java编程题高频考点解析59
1. 基础语法陷阱
内存泄漏：未关闭IO流、线程未终止等5
多态与继承：父类方法重写规则、静态绑定与动态绑定区别
集合框架：HashMap扩容机制、ArrayList与LinkedList性能对比
2. 算法与数据结构
递归优化：尾递归改写、记忆化搜索（如斐波那契数列优化）
时间复杂度：O(n2)与O(n)算法的场景选择（如冒泡排序 vs 快速排序）
高频题型：
字符串处理（回文检测、最长无重复子串）
数组操作（二分查找、三数之和）
树结构（二叉树遍历、平衡二叉树判断）
3. 并发编程
线程安全：synchronized与ReentrantLock的适用场景
原子类：AtomicInteger在计数场景的应用
线程池配置：核心线程数、最大线程数与队列容量的黄金比例
二、高效解题方法论135
1. 题目拆解四步法
输入输出分析：要看清参数和返回的结果
边界条件预判：空指针、极端数值（如最大整数、负数）
暴力解法：先写基础再优化
复杂度优化：空间换时间（如哈希表预存中间结果）
2. 代码规范与性能优化
内存优化：使用对象池复用临时对象
GC调优：避免大对象分配（单个对象超过1MB）
JVM参数配置：-XX:MaxDirectMemorySize调整堆外内存
三、实战案例解析59
案例1：链表逆序输出
public ListNode reverseList(ListNode head) {
ListNode prev = null;
while (head != null) {
ListNode nextNode = head.next;
head.next = prev;
prev = head;
head = nextNode;
}
return prev;
}
优化点：三指针法时间复杂度O(n)，空间复杂度O
案例2：二叉树层序遍历
public Listif (root == null) return result;
Queuequeue.add(root);
while (!queue.isEmpty) {
int levelSize = queue.size;
Listfor (int i = 0; i < levelSize; i++) {
TreeNode node = queue.poll;
currentLevel.add(node.val);
if (node.left != null) queue.add(node.left);
if (node.right != null) queue.add(node.right);
}
result.add(currentLevel);
}
return result;
}
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**关键技巧**：队列实现层序遍历，时间复杂度O(n)
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