这次帮同学复盘了一下 Apple 的两轮纯 Coding，整体节奏挺快的，题目虽然都是常规套路，但考察的都是“写代码 → 推思路 → 抗追问能力”这一整套链路。下面我把两轮的题目、关键思路、以及面试官追问方向都整理出来，大家刷题/准备时可以对照下重点。
第 1 轮｜Subarray Sum Equals K
面试官给的题很直接：
给定数组 nums 和整数 k，找出所有和恰好等于 k 的连续子数组数量。
思路拆解
这题最容易犯的错误就是想用 sliding window。但只要数组里有负数或 0，窗口法就直接不可用。所以真正稳定的解法只有一个：
前缀和 + 哈希表
- 遍历数组，维护当前前缀和 sum
- 如果之前出现过 prefix = sum – k，则说明从 prefix 的位置到当前的这段子数组和为 k
- 哈希表记录每个前缀和出现过几次
- 初始化 {0:1}，代表“从头到当前位置正好等于 k”也能计数
一句话：前缀和负责定位，哈希表负责统计数量。
代码示例（Python）
def subarray_sum(nums, k):
from collections import defaultdict
cnt = defaultdict(int)
cnt[0] = 1
s = 0
ans = 0
for x in nums:
s += x
ans += cnt[s - k]
cnt[s] += 1
return ans
复杂度
时间 O(n)，空间 O(n)
面试官追问
1）负数或 0 会不会影响你这个算法？
不会影响前缀和方案，但会让 sliding window 彻底失效。能把这个点讲清楚，面试官会直接认可你对问题结构的理解。
2）空间能不能优化？
如果题目要求“统计数量”，基本无法从 O(n) 降下来。
如果只是“判断是否存在某个子数组和为 k”，那可以用集合，但不适合计数。
3）为什么哈希表中存的是“前缀和出现次数”？
因为不同前缀位置都可能构成一个新的子数组，所以要统计出现次数，而不是只记录有没有出现。
第 2 轮｜二叉树中序遍历迭代器
题目要求设计一个中序遍历的迭代器，不能提前把整棵树遍历完，必须是惰性的。
思路拆解
这题本质是在考你能不能把“递归中序遍历的过程”改成“显式栈 + 惰性逻辑”。
核心做法：维护一条从当前节点往左走到底的路径
初始化：把根节点一路往左的节点全部入栈
next()：
- 弹栈
- 如果有右子树，把右子树一路往左 push 进栈
- 返回当前节点的值
代码示例（Python）
class InorderIterator:
def __init__(self, root):
self.st = []
self._push_left(root)
def _push_left(self, node):
while node:
self.st.append(node)
node = node.left
def hasNext(self):
return bool(self.st)
def next(self):
node = self.st.pop()
if node.right:
self._push_left(node.right)
return node.val
复杂度
next() 均摊 O(1)
空间 O(h)
面试官追问方向
1）多个迭代器同时访问同一棵树会不会有问题？
- 如果树是只读的（面试一般默认只读），多个迭代器各自维护自己的栈，没有问题
- 如果树会被写，需要加：
- 版本号（fail-fast）
- 读写锁
- 或 snapshot 策略
能把优缺点说明白即可
2）如果树退化成链表，会不会很耗空间？
会，但这是中序遍历的下界，不可避免。只要你能解释“为什么无法减少空间”，面试官就不会继续深挖。
3）跟递归中序遍历相比，有什么改进？
递归不是惰性的，而且有系统栈限制；迭代器是可控空间，按需访问。
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