Рассказываем, какие алгоритмы учить к собеседованиям и что делать, если решать алгоритмические задачи вам просто скучно.
- Где мы грокаем алгоритмы
- Какую систему обучения придумал я
- Самые распространенные паттерны для решения задач
- Метод скользящего окна
- Метод двух указателей
- Нахождение цикла
- Интервальное слияние
- Цикличная сортировка
- In-place Reversal для LinkedList
- Поиск в ширину
- Поиск в глубину
- Двоичная куча
- Подмножества
- Усовершенствованный бинарный поиск
- Наибольшее K элементов
- K-образное слияние
- Рюкзак 0-1
- Неограниченный рюкзак
- Числа Фибоначчи
- Наибольшая последовательность — палиндром
- Наибольшая общая подстрока
- Чтение префиксного дерева
- Острова в матрице
- Путь проб и ошибок
- Система непересекающихся множеств
- Поиск уникального маршрута
Это адаптированный перевод статьи Grokking LeetCode: A Smarter Way to Prepare for Coding Interviews, автор — Арслан Ахмад. Повествование ведется от имени автора.
Эта статья — для разработчиков, которые частично уже знают алгоритмы. Если вы еще не знакомы с ними, советуем пройти трек «Алгоритмы и структуры данных» в Хекслете. Вы изучите списки, стеки, очереди, структуры данных, которые помогут проектировать структуры и алгоритмы.
- Освойте азы современных языков программирования
- Изучите работу с Git и командной строкой
- Выберите себе профессию или улучшите навыки
Грокать алгоритмы или не грокать? Что делать, если вам не хочется решать сто задач к вашему следующему собеседованию?
Часть меня ненавидит технические собеседования, в первую очередь из-за того, что мне нужно повторять много материала. Кроме того, в процессе самого собеседования мне часто приходится предлагать какое-то особенное решение, а не то, которое я бы выбрал в своей будничной практике.
Несмотря на это, я люблю алгоритмы и люблю решать задачки по программированию. Для меня это веселое времяпровождение и хорошая тренировка для мозга. Учитывая все это, хочу рассказать вам о моей собственной технике подготовки к собеседованиям, которая намного интереснее и волнительнее, чем обычная подготовка.
Коротко расскажу о себе, чтобы вы убедились в моей экспертности. Я программирую уже 20 лет, за это время я много раз менял место работы. Всего я прошел около 30 воронок найма — больше 120 собеседований. Плюс к этому у меня есть опыт с той стороны баррикад: я провел около 300 технических собеседований и больше 200 собеседований по системному дизайну.
Где мы грокаем алгоритмы
Если вы когда-нибудь искали работу, то знаете, что есть ресурсы, которые собирают задачи с собеседований. Один из них — LeetCode, это самый популярный сайт, где очень много задач. Плюс вокруг него сложилось развитое сообщество, где можно обсуждать задачки с другими инженерами. Если выдается свободная минутка, я всегда не прочь провести ее на LeetCode. Там я решаю задачи или читаю чужие решения, после чего сравниваю со своими.
Самая большая проблема LeetCode в том, что сайту не хватает продуманной системы обучения. У него много разных задач, в которых легко потеряться. Сколько нужно таких задач, чтобы подготовиться к собеседованию? Я бы предпочел двигаться по продуманной программе, в конце которой я смогу ощутить уверенность в собственных знаниях. Но системы нет, а я ленивый, и вообще — не хочу решать 500+ задач.
Одно из популярных решений для этой проблемы — решать задачи, которые относятся к одной структуре данных (например, прорешать несколько задач с деревьями). Какая-то система обучения появляется, но это решение меня все равно не устраивает. Например, что делать, если задачу можно решить при помощи разных структур данных?
Какую систему обучения придумал я
Я бы предпочел такую систему, в которой задачи распределены по паттернам, а не по структурам данных. Мои любимые паттерны — скользящее окно, нахождение цикла и топологическая сортировка. Когда я научился пользоваться этими методами, я стал решать незнакомые задачи по аналогии с задачами, которые решал до этого. Благодаря этому весь процесс подготовки к собеседованиям стал более интересным и веселым. Ну и конечно же, более систематичным.
Я обнаружил 25 паттернов, которые лежат в основе решения большинства задач. Думаю, эти паттерны помогут кому угодно показывать на собеседованиях красивые и элегантные решения. Вся фишка этих паттернов в том, что понимая один из них, вы научитесь решать сразу несколько задач, десятки задач.
Самые распространенные паттерны для решения задач
- Метод скользящего окна
- Метод двух указателей
- Нахождение цикла
- Интервальное слияние
- Цикличная сортировка
- In-place Reversal для LinkedList
- Поиск в ширину
- Поиск в глубину
- Двоичная куча
- Подмножества
- Усовершенствованный бинарный поиск
- Побитовое исключающее ИЛИ
- Top K Elements
- K-образное слияние
- Задача о рюкзаке 0-1
- Задача о неограниченном рюкзаке
- Числа Фибоначчи
- Наибольшая последовательность-палиндром
- Наибольшая общая подстрока
- Топологическая сортировка
- Чтение префиксного дерева
- Задача: количество островов в матрице
- Метод проб и ошибок
- Система непересекающихся множеств
- Задача: найти уникальные маршруты
Читайте также: Это снова я, резиновая уточка: что такое метод Фейнмана и почему с его помощью так просто изучать программирование
Метод скользящего окна
Контекст: Мы используем этот метод, когда у нас есть входные данные с заданным размером окна.
Задачи для этого паттерна:
- Longest Substring with K Distinct Characters
- Fruits into Baskets
- Permutation in a String
Метод двух указателей
Контекст: Мы используем два указателя, чтобы перебрать все входные данные. Обычно два указателя движутся в противоположных направлениях с фиксированным интервалом.
Задачи для этого паттерна:
- Squaring a Sorted Array
- Dutch National Flag Problem
- Minimum Window Sort
Нахождение цикла
Контекст: Еще этот алгоритм называют алгоритмом черепахи и зайца. В отличие от предыдущего метода, два указателя тут движутся с разной скоростью.
Задачи для этого паттерна:
- Middle of the LinkedList
- Happy Number
- Cycle in a Circular Array
Интервальное слияние
Контекст: Этот метод применяют, если есть пересекающиеся интервалы. Например, на этом изображении мы видим, что интервалы a и b могут пересекаться шестью разными способами:
Задачи для этого паттерна:
- Intervals Intersection
- Conflicting Appointments
- Minimum Meeting Rooms
Цикличная сортировка
Контекст: Если входные данные лежат в заданном интервале, используйте цикличную сортировку.
Задачи для этого паттерна:
- Find all Missing Numbers
- Find all Duplicate Numbers
- Find the First K Missing Positive Numbers
In-place Reversal для LinkedList
Техника: Эта техника описывает эффективный способ перевернуть связи между узлами в LinkedList (класс Java). Часто мы ограничены in-place, то есть мы должны использовать исходные узлы.
Задачи для этого паттерна:
- Reverse every K-element Sub-list
- Rotate a LinkedList
Поиск в ширину
Контекст: Это метод для решения задач с деревьями.
Задачи для этого паттерна:
- Binary Tree Level Order Traversal
- Minimum Depth of a Binary Tree
- Connect Level Order Siblings
Поиск в глубину
Контекст: Тот же, что для предыдущего метода.
Задачи для этого паттерна:
- Path With Given Sequence
- Count Paths for a Sum
Двоичная куча
Контекст: Во многих задачах у нас есть набор элементов, который можно разделить на две части. Тогда мы могли бы выяснить, какой элемент является наименьшим в первой куче и какой является наибольшим во второй куче.
Задачи для этого паттерна:
- Find the Median of a Number Stream
- Next Interval
Подмножества
Контекст: Если задача требует перестановки или комбинаций элементов, используйте подмножества.
Задачи для этого паттерна:
- String Permutations by changing case
- Unique Generalized Abbreviations
Усовершенствованный бинарный поиск
Контекст: Эта техника использует логический оператор для наиболее эффективного поиска элементов.
Задачи для этого паттерна:
- Two Single Numbers
- Flip and Invert an Image
Наибольшее K элементов
Контекст: Эта техника используется, чтобы найти наибольший/наименьший или наиболее часто встречающийся набор k-элементов в коллекции.
Задачи для этого паттерна:
- 'K' Closest Points to the Origin
- Maximum Distinct Elements
Читайте также: Как решить задачу, если непонятно, с чего вообще начать: советы от Хекслета
K-образное слияние
Контекст: Используйте эту технику, если у вас есть список отсортированных массивов.
Задачи для этого паттерна:
- Kth Smallest Number in M Sorted Lists
- Kth Smallest Number in a Sorted Matrix
Рюкзак 0-1
Контекст: Этот паттерн используют для задач на оптимизацию. Используйте эту технику, чтобы выбирать элементы, которые дают максимум выгоды в данном наборе ограничений по вместимости. Учитывая то, что каждый элемент может быть выбран лишь единожды.
Задачи для этого паттерна:
- Equal Subset Sum Partition
- Minimum Subset Sum Difference
Неограниченный рюкзак
Контекст: То же самое, что в предыдущем паттерне, но только каждый элемент может быть выбран повторно сколько угодно раз.
Задачи для этого паттерна:
- Rod Cutting
- Coin Change
Числа Фибоначчи
Контекст: Как очевидно из названия, это паттерн для чисел Фибоначчи. Это последовательность, в которой каждое последующее число равно сумме двух предыдущих чисел.
Задачи для этого паттерна:
- Staircase
- House Thief
Наибольшая последовательность — палиндром
Контекст: Имеется в виду задача, которая может быть использована как для последовательности, так и для строк. По сути это задача на оптимизацию.
Задачи для этого паттерна:
- Longest Palindromic Subsequence
- Minimum Deletions in a String to make it a Palindrome
Наибольшая общая подстрока
Контекст: Как понятно из названия, это паттерн для работы со строками или другими последовательностями, а также для работы с наборами строк или последовательностей.
Задачи для этого паттерна:
- Maximum Sum Increasing Subsequence
- Edit Distance
Чтение префиксного дерева
Контекст: Это специфичная для структуры данных техника, с помощью которой читают или создают префиксное дерево.
Задачи для этого паттерна:
- Longest Word in Dictionary
- Palindrome Pairs
Читайте также: Обзор на книгу «Грокаем алгоритмы» Адитья Бхаргава
Острова в матрице
Контекст: Этот паттерн подходит для чтения любого двумерного массива, где нам нужно обнаружить связанные между собой элементы.
Задачи для этого паттерна:
- Number of Distinct Islands
- Maximum Area of Island
Путь проб и ошибок
Контекст: Этот паттерн подойдет для того, чтобы пройтись по массиву в поисках подходящего под требования элемента.
Задачи для этого паттерна:
- Find Kth Smallest Pair Distance
- Minimize Max Distance to Gas Station
Система непересекающихся множеств
Контекст: Если данные раскиданы по непересекающимся множествам, то они решаются одним и тем же способом.
Задачи для этого паттерна:
- Number of Provinces
- Bipartite Graph
Поиск уникального маршрута
Контекст: Этот паттерн подойдет для прохождения по любому многомерному массиву.
Задачи для этого паттерна:
- Find Unique Paths
- Dungeon Game
- Освойте азы современных языков программирования
- Изучите работу с Git и командной строкой
- Выберите себе профессию или улучшите навыки
