የ LeetCode ሞዴሎች ለመፍጠር: በ 2025 የተመሠረተ መመሪያ እና Strategy

እባክህ, እኔ እዚህ ነኝ - ከ 2000+ LeetCode ችግሮች ውሃ ውስጥ መድሃኒት, እኔ ማንኛውም ጊዜ ከሌሎች ላይ ሊሆን ይችላል እፈልጋለሁ. ነገር ግን እዚህ በእርግጥ ማንኛውም ሰው በፊት እኔን ታውቃል የሚፈልጉትን ደህንነት ነው: ነገር ግን ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች ከሁሉም ጥያቄዎች. ነገር ግን ይህ ከባድ ነው, ነገር ግን ከባድ ነው, ነገር ግን ከባድ ነው. እነርሱ በኋላ. ፎቶዎች ከሁለት ሰዓታት ወደ የአልግዶሪሚካል ጓደኛን መጫወት በኋላ መጨረሻም ዛሬ, እኔ በጣም ብዙውን ይሰጣል እርስዎ በ 2025 ውስጥ አንድ ባለሙያ እንደ ችግሮች ለመውሰድ ይሆናል. (እነርሱም ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ) የኮድ አግኝቷል ውጤታማ LeetCode ሞዴሎች ፎቶዎች ከባድ ጥያቄዎች ከባድ ጥያቄዎች ከባድ ጥያቄዎች ከባድ ጥያቄዎች ከባድ ጥያቄዎች ከባድ ጥያቄዎች እባክህ, እኔ ይህ ሰው ነኝ እና እባክህ የእኔን መዳረሻዎች ለማሳየት ለስላሳ መጠበቅ አላቸው. Spoiler alert: ይህ በጣም ጥሩ አይደለም. የ LeetCode ችግሮች እውነት ? በ 2025 ውስጥ, መፍትሔዎችን ማምረቻ ላይ ዝቅተኛ ነው እና ከሁለቱም የጽሑፍ መፍትሔዎችን በመተግበሪያ ላይ ይበልጥ ነው. የቅርብ ጊዜ ምርምር መሠረት, የኮምፒውተር ሞዴሎች ማምረቻ የኮምፒውተር ሞዴሎች ከሁለቱም የኮምፒውተር ሞዴሎች በመተግበሪያ ከሁለቱም የኮምፒውተር ሞዴሎች በመተግበሪያ ከሁለቱም የኮምፒውተር ሞዴሎች በመተግበሪያ ከሁለቱም ይበልጥ የተሻለ ነው. የቴክኒክ መለያዎች የቴክኒክ መለያዎች አንድ FAANG ኩባንያ ውስጥ አንድ ታዋቂ ኢንጂነር እኔን እንዲህ አለ: "እኔ ከባድ አይደለም, እርስዎ በፊት ይህ ትክክለኛ ችግር ይቀበላሉ, እርስዎ ሞዴል ማወቅ እና ትክክለኛ መተግበሪያ መጠቀም ይችላሉ ከሆነ ይመልከቱ. " "እኔ ከባድ አይደለም, እርስዎ በፊት ይህ ትክክለኛ ችግር ይቀበላሉ, እርስዎ ሞዴል ማወቅ እና ትክክለኛ መተግበሪያ መጠቀም ይችላሉ ከሆነ ይመልከቱ. " ከዚያም የእርስዎን ከፍተኛ ደረጃ ይሰጣል. የእርስዎን አስፈላጊ ትምህርት ጊዜ! ROI 1. Sliding Window: Array እና String Problems ለ የእርስዎ BFF የፕላስቲክ መስኮት ቴክኒካል ለሜራ / መስኮት ችግሮች ለ CLUTCH ነው, እርስዎ አንዳንድ መስኮት መስኮት ወይም መስኮት መስኮት ለማግኘት አለብዎት. (እርስዎን O(n2) መፍትሔ ላይ ይመዝገቡ) (እርስዎን ይመዝገቡ) በተበየደው መስኮቶች (እርስዎን የ O(n2) መፍትሔ ላይ ይመዝገቡ) ጋር ብሩስ-የተፈተቀድ helyett, ይህ ሞዴል በእርስዎ የ O(n) ጊዜ ውስጥ እነዚህን ችግሮች ለመውሰድ ይችላሉ. አጠቃቀም ጊዜ: በይነገጽ እና በይነገጽ እና በይነገጽ እና በይነገጽ እና በይነገጽ እና በይነገጽ አንድ ሁኔታ ለማሟላት አንድ subarray / substring ማግኘት ያስፈልጋል የ min/max/longest/shortest subarray የተወሰነ ባህሪያት ጋር ለመፈለግ የቴክኖሎጂ : እኛ ሁለት መሳሪያዎችን ይጠቀማሉ (እኛ 'em i እና j' ይደውሉ) በከፍተኛ ወይም ዝቅተኛ ሊሆን ይችላል አንድ "መጋገብ" ለመፍጠር: def sliding_window_example(nums, k): # Dynamic sliding window example - find max sum subarray of size k window_sum = 0 max_sum = 0 start = 0 for end in range(len(nums)): # Expand the window window_sum += nums[end] # When window exceeds size k, shrink from left if end >= k - 1: max_sum = max(max_sum, window_sum) window_sum -= nums[start] # Remove element going out of window start += 1 return max_sum የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የፕላስቲክ የ subarray መጠን የተመሠረተ ጊዜ (እንደ "የ k መጠን የ subarray ከፍተኛ መጠን ማግኘት") Dynamic-size window: የ መጠን አንድ ሁኔታ ላይ የተመሠረተ ጊዜ (እንዴት "የመጠገብ >= ትክክለኛነት ጋር ትክክለኛነት") እንደዚህ, አንድ አጠቃቀም ≥ መተግበሪያ ጋር አነስተኛ አጠቃቀም አጠቃቀም ለማግኘት አንድ ዲኒካዊ መስኮት መተግበሪያ ይሆናል: def smallest_subarray_with_given_sum(nums, target): window_sum = 0 min_length = float('inf') start = 0 for end in range(len(nums)): window_sum += nums[end] # Add the next element to the window # Shrink the window as small as possible while maintaining the condition while window_sum >= target: min_length = min(min_length, end - start + 1) window_sum -= nums[start] start += 1 return min_length if min_length != float('inf') else 0 በእርግጥ, አንድ ጊዜ እኔ ይህን ሞዴል መውሰድ በኋላ, ብዙ "እነርሱ" ችግሮች ከባድ ሊሆን ይችላል. ዘመናዊ ችግሮች ከፍተኛው ቁጥጥር መጠን K የ K Distinct Character ጋር በጣም ርዝመት ምድቦች ፎቶዎች ወደ ካርዶች (LeetCode #904) የቅርብ ጊዜ የኮምፒውተር አጠቃቀም (LeetCode #3) 2 ቱቦዎች: ቱቦ ቅርጸት! ይህ ሞዴል ሁለት ትዕዛዞች በመጠቀም አንድ መሳሪያ በኩል መተግበሪያ ይጠቀማል እና እያንዳንዱ መስፈርቶች ለማሟላት ዘዴዎችን ማግኘት ያካትታል. አጠቃቀም ጊዜ: ከባድ ቅርጸቶች ጋር ይሰራል አንድ መስፈርቶች ለማሟላት የሚፈልጉ ጓደኞች ማግኘት ይፈልጋሉ ተንቀሳቃሽ ወይም palindromes ጋር ችግሮች ዋና መተግበሪያዎች: def two_sum_sorted(numbers, target): # Two pointers from opposite ends left, right = 0, len(numbers) - 1 while left < right: current_sum = numbers[left] + numbers[right] if current_sum == target: return [left + 1, right + 1] # 1-indexed result for LeetCode elif current_sum < target: left += 1 # Need a larger number else: right -= 1 # Need a smaller number return [-1, -1] # No solution found ይህ ቴክኖሎጂ በጣም ብዙ ተመልካቾች ውስጥ እኔን የተጠበቀ ነበር. አንድ ጊዜ እኔ "እና ይመልከቱ, ይህ ብቻ ሁለት ተመልካቾች ችግር ነው!" Practice Problems: Two Sum II (የ LeetCode #167) አግኝቷል (LeetCode #26) ካሬዎች አንድ የተመሠረተ አራይ (LeetCode #977) 3Sum (ክፍል ኮድ #15) ፈጣን እና ቀላል ትዕዛዞች: የካርታስ እና የካርታስ ይህ ሞዴል የተለያዩ ፍጥነት ላይ ተንቀሳቃሽ ሁለት ትዕዛዞች ይጠቀማል. የተያያያዙ ዝርዝሮች ወይም ቅርጸቶች ውስጥ የሲክሌት ማረጋገጫ ለማግኘት በጣም ጥቅም ላይ ነው. When to use it: የተመሠረተ ዝርዝር ችግሮች, በተለይ የሲክሌት ማረጋገጫ አንድ አገናኝ ዝርዝር መካከል መካከል ማግኘት አንድ ቁጥር አስደናቂ ቁጥር ነው እንዴት እንደሚቻል def has_cycle(head): if not head or not head.next: return False slow = head fast = head # Fast pointer moves twice as fast as slow pointer while fast and fast.next: slow = slow.next # Move slow pointer by 1 fast = fast.next.next # Move fast pointer by 2 # If there's a cycle, they'll meet if slow == fast: return True # If fast reaches the end, there's no cycle return False እኔ የመጀመሪያው ጊዜ በዚህ ቴክኖሎጂ ጋር ተመሠረተ ጊዜ, የእኔን መግቢያ ተሞክሮ ነበር. እንደ, እንዴት የተለያዩ ፍጥነት ላይ ለመጎብኘት ይረዳል? ነገር ግን አንድ ጊዜ እርስዎ መተግበሪያ ውስጥ ያውቃል-በተጨማሪም በ Floyd's Cycle Finding Algorithm-አንድ ጥቁር ማሽን ነው. Practice Problems: የመስመር ላይ መለያዎች (LeetCode #141) የመስመር ላይ የመስመር ላይ ዝርዝር (LeetCode #876) Palindrome የተገናኙ ዝርዝር (LeetCode #234) አስደናቂ ቁጥር (LeetCode #202) የ Tree and Graph Traversal: DFS እና BFS በቴክኒካዊ ጓደኛዎች, በተለይም እንደ Meta እና Amazon እንደ ኩባንያዎች.የ Deep-First Search (DFS) እና Breadth-First Search (BFS) ሁለቱም ማስተዋወቂያ አይሆንም. When to use DFS: ከሁለት ደንበኞች መካከል አንድ መንገድ ማግኘት የሲክሎች ማረጋገጫ ቶፕሎግራም ሁሉንም አማራጮችን ለመመልከት (backtracking) የ DFS መተግበሪያ: def dfs(root): if not root: return # Visit the current node print(root.val) # Recursively visit left and right children dfs(root.left) dfs(root.right) # Iterative DFS using a stack def iterative_dfs(root): if not root: return stack = [root] while stack: node = stack.pop() print(node.val) # Push right first so left gets processed first (LIFO) if node.right: stack.append(node.right) if node.left: stack.append(node.left) When to use BFS: ትክክለኛ መንገድ ማግኘት አጠቃቀም ደረጃ የ start node ጋር የመጨረሻው Node ማግኘት የ BFS መተግበሪያ: from collections import deque def bfs(root): if not root: return queue = deque([root]) while queue: node = queue.popleft() print(node.val) if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) የመጀመሪያው ጊዜ እኔ አንድ ጓደኝነት ውስጥ እነዚህን ኦርጋሪትስ መተግበሪያ ለመፍጠር ተሞክሮ ነበር, እኔ የእኔን ጓደኝነት እና ጓደኝነት እንቅስቃሴዎች ተለዋዋጭ ነበር. አንድ አስደናቂ ጊዜ ይወዳሉ! 😳 የፕሮ ጓደኛ ጓደኛ: እነርሱም ሁለተኛ ባህሪያት ድረስ እነዚህን መተግበሪያዎች. Practice Problems: Binary Tree Level Order Traversal (የ LeetCode #102) የአውሮፕላኖች ቁጥር (LeetCode #200) ኮርፖሬሽን (LeetCode #207) የጽሑፍ ደረጃ (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Binary Search: ብቻ ለ sorted Arrays ብቻ አይደለም! Binary search አንድ የክሊኒካዊ divide-and-conquer algorithm ነው, ይህም በአብዛኛው ጊዜ ዝቅተኛ ነው. ይህ ብቻ የተመሠረተ ቅርጾች ውስጥ ንጥሎች ለማግኘት አይደለም - ይህ በሞቶኒካዊ የቁማር ቦታ ጋር የተለያዩ ችግሮች ላይ ሊውል ይችላል. When to use it: አንድ አራራይ ውስጥ ለመፈለግ አንድ ዝርዝር መጠን ወይም መጠን ማግኘት የፀሐይ ስሜት በመጨረሻው ክፍል ላይ ሊሆን ይችላል. def binary_search(nums, target): left, right = 0, len(nums) - 1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 # Avoid potential overflow if nums[mid] == target: return mid elif nums[mid] < target: left = mid + 1 # Search in the right half else: right = mid - 1 # Search in the left half return -1 # Target not found እኔ ጓደኛዎች ውስጥ ሁሉንም አስደናቂ ቅርጸት መመልከት ድረስ binary ጓደኛውን ምልክት ነኝ. አሁን ይህ የእኔ ጓደኛ ቴክኖሎጂዎች መካከል አንዱ ነው! መውሰድ, binary ጓደኛውን ብቻ አንድ ምልክት ማግኘት አይሆንም - እያንዳንዱ ደረጃ ውስጥ እያንዳንዱ አማራጮች አጠቃቀም ነው. Practice Problems: በ Rotated Sorted Array ውስጥ ማግኘት (LeetCode #33) የ Elements First and Last Position ማግኘት (LeetCode #34) ከሁለት የተመሠረተ ቅርጾች (LeetCode #4) የኮኮን አግኝቷል (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down የ Dynamic Programming: Problems Down አጠቃቀም አጠቃቀም የ Dynamic Programming (DP) አብዛኛውን ጊዜ የኮምፒውተር ማምረቻዎች ላይ በጣም አስቸጋሪ ሞዴል ነው, ነገር ግን አንድ ጊዜ እርስዎ የኮምፒውተር ማምረቻዎችን ያገኛሉ ጊዜ በጣም ጠንካራ ነው. When to use it: የክፍያ ጥቅሞች (max / min / longest / shortest) መለያ መለያዎች (አንድ መንገድ ይበልጥ...) የ subproblems እና የ optimum substructure አጠቃቀም def coin_change(coins, amount): # Initialize DP array with amount+1 (represents "infinity") dp = [amount + 1] * (amount + 1) dp[0] = 0 # Base case: 0 coins needed to make amount 0 for coin in coins: for x in range(coin, amount + 1): # Either don't use this coin, or use it and add 1 to solution for amount-coin dp[x] = min(dp[x], dp[x - coin] + 1) return dp[amount] if dp[amount] != amount + 1 else -1 እኔ መግዛት አይችልም, የ DP ችግሮች እኔን አንድ ኳስ ውስጥ መግዛት እና መግዛት ይፈልጋሉ. 😭 ነገር ግን አንድ ጊዜ ስቴትስ እና የመተግበሪያዎች ለማስተካከል ሞዴሎች መውሰድ በኋላ, እነርሱ በጣም ተስማሚ ነበሩ. Practice Problems: የኮንክሪት (LeetCode #322) የቅርብ የጋራ አጠቃቀም (LeetCode #1143) የቅርብ ጊዜ ይበልጥ ይበልጥ ቀዳሚ (LeetCode #300) የኮምፒውተር (LeetCode #198) የክፍያ: ሁሉንም አማራጮችን ይመልከቱ የ Backtracking በእርግጥ አንድ ቱሪስ ጋር recursion ነው-እነርሱም መጠቀም አይችልም ጊዜ እያንዳንዱ የሚፈልጉ መፍትሔዎችን በከፍተኛ ደረጃ ላይ ለመፍጠር እና ያውቃሉ ("backtracking") ያውቃል. When to use it: የኮሚኒካል ችግሮች (ኮሚኒካሎች, permutations) ፎቶዎች (sudoku, n-queens) ተደጋጋጋሚ ጥያቄዎች def permute(nums): result = [] def backtrack(current, remaining): # Base case: all numbers used if not remaining: result.append(current[:]) return for i in range(len(remaining)): # Add the number to our current permutation current.append(remaining[i]) # Recursively backtrack with remaining numbers backtrack(current, remaining[:i] + remaining[i+1:]) # Remove the number to try other possibilities current.pop() backtrack([], nums) return result መጀመሪያ ላይ የ backtracking ችግሮች ትንሽ አስደናቂ ሊሆን ይችላል. እኔ የ recursion tree ለማሳየት ለብዙ ጊዜ ለብዙ ጊዜ የእኔ whiteboard ላይ መመልከት ያውቃል. ነገር ግን አንድ ጊዜ እርስዎ ያገኛሉ, እነርሱ ለመፍጠር በጣም አስደናቂ ይሆናል! Practice Problems: አግኙን (LeetCode #78) አግኝቷል (LeetCode #46) N-Queens (ክፍል ኮድ #51) የ Word ማግኘት (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 የፕሮጀክት ንድፍ: በ 2025 ጀምሮ እነዚህ ሞዴሎች እንዴት መቆጣጠር እንደሚቻል አሁን እኛ በጣም አስፈላጊ ሞዴሎች ያካትታሉ በኋላ, ስቴትሪን ይወዳሉ. እዚህ እኔ ይህን ሞዴሎች ለመፍጠር እንዴት ይረዳል, እሱም ከባድ ጀምሮ ይጀምራል: Focus on Sliding Window and Two Pointers Week 1-2: Start with easy problems for each pattern Move to medium problems once comfortable Review solutions and optimize Tree/Graph Traversal (DFS & BFS) Week 3-4: Practice both recursive and iterative implementations Apply to tree problems first, then graph problems Make sure you understand the differences between DFS and BFS Binary Search and Fast & Slow Pointers Week 5-6: Master the basic template first Then tackle variations and edge cases Focus on problems that aren't obviously binary search at first glance Dynamic Programming Week 7-9: Start with simple 1D DP problems Move to 2D DP problems Practice recognizing when to use DP Backtracking and Advanced Patterns Week 10-12: Combine multiple patterns in complex problems Time yourself to simulate interview conditions Practice explaining your approach out loud እያንዳንዱ ቀን እርስዎ አንድ ችግሮች ለማሟላት እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን እባክዎን. It's Not Just About the Code ይህ ኮድ ብቻ አይደለም እነዚህ ሞዴሎች አስፈላጊ ናቸው ቢሆንም, የቴክኒካዊ ጓደኛዎች ደግሞ ግንኙነት, ችግር መፍትሔ ሂደት እና ግፊት መቆጣጠሪያ ላይ ናቸው. እኔ እውነተኛው መፍትሔ ማወቅ የሚፈልጉትን ጓደኞች ነኝ, ብቻ ምክንያቱም እኔ ስሜት ነኝ እና የእኔን ግምገማ ሂደት መተግበሪያ አይችልም. እና እኔ ትክክለኛው መፍትሔ ማግኘት አይችልም, ነገር ግን በእኔን ግምገማ ይሰጣል. እርስዎ መተግበሪያዎችን በመስመር ላይ ይጠቀሙበት ጊዜ, ትክክለኛውን መተግበሪያዎን አስቀምጥ, ትክክለኛውን መተግበሪያዎችን ይጠቀማሉ, ጊዜ እና ቦታው ጥንካሬን ይታያሉ, እና ከባድ ሁኔታዎችን ለመርዳት ይጠቀማሉ. . Algorithmic እውቀት እኔ ይህ መመሪያ በ 2025 ውስጥ የእርስዎን ኮድ መዳረሻዎችን ለመፍጠር ይረዳል. መውሰድ, በዚህ ጉዞ ውስጥ አንተ ብቻ አይደለም - እኛ ሁሉ አሁን ይመልከቱ እና እነዚህን ሞዴሎች ለመርዳት! በ LeetCode ጋር ተዛማጅ አስደናቂ ኮድ, እና የአልግዶሪሚካል ደህናዎች በእርስዎ ደህና ላይ ይሆናል!