Μάθηση των κορυφαίων προτύπων LeetCode για συνεντεύξεις κωδικοποίησης: ένας οδηγός και στρατηγική για το 2025

Πιστέψτε με, ήμουν εκεί - πνίγοντας σε έναν ωκεανό 2000+ προβλημάτων LeetCode, αναρωτιέμαι αν θα το έκανα ποτέ στην άλλη πλευρά. Αλλά εδώ είναι το μυστικό που θα ήθελα κάποιος να μου είχε πει νωρίτερα: Δεν είναι για το πόσα προβλήματα λύνεις, είναι για να αναγνωρίσεις τα μοτίβα πίσω από αυτά. Δεν είναι για το πόσα προβλήματα λύνεις, είναι για να αναγνωρίσεις τα μοτίβα πίσω από αυτά. Αφού χτύπησα το κεφάλι μου ενάντια στον αλγοριθμικό τοίχο για μήνες Τελικά το Σήμερα μοιράζομαι τα περισσότερα ότι θα έχετε την επίλυση προβλημάτων όπως ένας επαγγελματίας το 2025. (και να θρέψει τους προκύπτοντες πονοκεφάλους με πάρα πολύ καφεΐνη ) Σπάει ο κώδικας Αποτελεσματικά πρότυπα LeetCode Γιατί τα μοτίβα έχουν περισσότερη σημασία από τα τυχαία προβλήματα κοπής Κοίτα, ήμουν εκείνος ο άνθρωπος που θα Και προσευχηθείτε ότι είχα δει αρκετές παραλλαγές για να ενισχύσω τις συνεντεύξεις μου. προειδοποίηση spoiler: δεν λειτούργησε καλά. Επιλέξτε τυχαία προβλήματα LeetCode Η Αλήθεια ; Σύμφωνα με πρόσφατες μελέτες, οι υποψήφιοι που κυριαρχούν σε βασικά πρότυπα εκτελούν σημαντικά καλύτερα από εκείνους που απλά σκουπίζουν μέσα από εκατοντάδες τυχαία προβλήματα. Τεχνικές συνεντεύξεις Τεχνικές συνεντεύξεις Όπως μου είπε ένας ανώτερος μηχανικός σε μια εταιρεία FAANG: "Δεν με νοιάζει αν έχετε λύσει αυτό το ακριβές πρόβλημα πριν. θέλω να δω αν μπορείτε να αναγνωρίσετε το μοτίβο και να εφαρμόσετε τη σωστή προσέγγιση." "Δεν με νοιάζει αν έχετε λύσει αυτό το ακριβές πρόβλημα πριν. θέλω να δω αν μπορείτε να αναγνωρίσετε το μοτίβο και να εφαρμόσετε τη σωστή προσέγγιση." Ας πάμε λοιπόν στα πρότυπα που θα σας δώσουν το υψηλότερο Για τον πολύτιμο χρόνο σπουδών σας! ROI Κλιμακούμενο παράθυρο: Το BFF σας για προβλήματα Array και String Η τεχνική του κυλιόμενου παραθύρου είναι CLUTCH για προβλήματα αριθμού / σειράς όπου πρέπει να βρείτε ένα υποσύνολο ή υποσύνολο που ικανοποιεί ορισμένες προϋποθέσεις. Αντί να αναγκάζετε το χύμα με ενσωματωμένους κύκλους (και να κάνετε τον ερωτηθέντα να κλαίει στην λύση O(n2) σας), αυτό το μοτίβο σας επιτρέπει να λύσετε αυτά τα προβλήματα σε χρόνο O(n). Πότε να το χρησιμοποιήσετε: Εργασία με γραμμικές δομές δεδομένων, όπως σειρές ή σειρές Πρέπει να βρείτε ένα υποσύνολο / υποσύνολο που πληροί μια προϋπόθεση Αναζητώντας min/max/longest/shortest subarray με συγκεκριμένες ιδιότητες Η τεχνική : Χρησιμοποιούμε δύο δείκτες (ας καλέσουμε 'em i και j) για να δημιουργήσουμε ένα "παράθυρο" που μπορεί να επεκταθεί ή να συρρικνωθεί: 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 Υπάρχουν δύο τύποι παραθύρων: Παράθυρο σταθερού μεγέθους: Όταν το μέγεθος υπο-αρίθμησης είναι σταθερό (όπως "Βρείτε το μέγιστο άθροισμα υπο-αρίθμησης μεγέθους k") Παράθυρο δυναμικού μεγέθους: Όταν το μέγεθος αλλάζει με βάση μια προϋπόθεση (όπως "το συντομότερο υποσύνολο με άθροισμα >= στόχος") Εδώ είναι πώς θα εφαρμόσετε ένα δυναμικό παράθυρο για να βρείτε το μικρότερο υποδιάγραμμα με ένα άθροισμα ≥ στόχος: 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 Ειλικρινά, μόλις κατέβασα αυτό το μοτίβο, τόσα πολλά «σκληρά» προβλήματα ξαφνικά έγιναν διαχειρίσιμα. Πρακτικά προβλήματα Μέγιστο άθροισμα του μεγέθους K Το μεγαλύτερο υποσύνολο με διαφορετικούς χαρακτήρες Φρούτα σε καλάθια (LeetCode #904) Το μεγαλύτερο υποσύνολο χωρίς επαναλαμβανόμενους χαρακτήρες (LeetCode #3) Δύο Σημεία: Διπλασιάστε τη Διασκέδαση! Δύο δείκτες είναι ένας άλλος τροποποιητής παιχνιδιού, ειδικά όταν εργάζεστε με ταξινομημένες σειρές.Αυτό το μοτίβο περιλαμβάνει τη χρήση δύο δείκτες για να επαναλάβετε μέσα από μια σειρά και να βρείτε στοιχεία που ικανοποιούν ορισμένες συνθήκες. Πότε να το χρησιμοποιήσετε: Δουλεύοντας με ταξινομημένα ράφια Πρέπει να βρούμε ζεύγη που ικανοποιούν μια προϋπόθεση Προβλήματα που περιλαμβάνουν αντιστροφή ή παλινδρομίες Βασική εφαρμογή : 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 Ορκίζομαι, αυτή η τεχνική με έσωσε σε τόσες πολλές συνεντεύξεις.Μια φορά ήμουν σε κενό μέχρι που συνειδητοποίησα "Ω, περιμένετε, αυτό είναι μόνο ένα πρόβλημα δύο δείκτες!"Το πρόσωπο του συνέντευξη φωτίστηκε και ήξερα ότι ήμουν πίσω στο παιχνίδι. Practice Problems: Δύο Αριθμοί ΙΙ (LeetCode #167) Αφαίρεση αντιγράφων (LeetCode #26) Κεφάλαια ενός Ταξινομημένου Συγκροτήματος (LeetCode #977) 3Σύνολο (LeetCode #15) Γρήγοροι και αργοί δείκτες: Η χελώνα και η χελώνα Αυτό το μοτίβο χρησιμοποιεί δύο δείκτες που κινούνται με διαφορετικές ταχύτητες. Πολύ χρήσιμο για την ανίχνευση κύκλων σε συνδεδεμένες λίστες ή σειρές. When to use it: Προβλήματα συνδεδεμένης λίστας, ειδικά ανίχνευση κύκλου Βρείτε τη μέση μιας συνδεδεμένης λίστας Πώς να προσδιορίσετε αν ένας αριθμός είναι ένας τυχερός αριθμός 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 Όταν συνάντησα για πρώτη φορά αυτή την τεχνική, το μυαλό μου ανατινάχθηκε. Όπως, πώς βοηθάει η κίνηση με διαφορετικές ταχύτητες; Αλλά μόλις το δείτε σε δράση - ειδικά με τον αλγόριθμο εύρεσης κύκλου του Floyd - είναι καθαρή μαγεία. Practice Problems: Ο κύκλος της συνδεδεμένης λίστας (LeetCode #141) Στη μέση της συνδεδεμένης λίστας (LeetCode #876) Παλίνδρομος συνδεδεμένη λίστα (LeetCode #234) Ευτυχισμένος αριθμός (LeetCode #202) Tree and Graph Traversal: DFS και BFS Τα δέντρα και τα γραφήματα είναι παντού σε τεχνικές συνεντεύξεις, ειδικά σε εταιρείες όπως η Meta και η Amazon.Η κυριαρχία τόσο της Deep-First Search (DFS) όσο και της Breadth-First Search (BFS) είναι μη διαπραγματεύσιμη. When to use DFS: Βρείτε ένα μονοπάτι ανάμεσα σε δύο κόμβους Ανιχνεύοντας κύκλους ΤΟΠΟΛΟΓΙΚΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ Εξερευνώντας όλες τις δυνατότητες (backtracking) Εφαρμογή του DFS: 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: Βρείτε το συντομότερο μονοπάτι Οδηγός διέλευσης Βρίσκοντας τους κόμβους πιο κοντά στο αρχικό κόμβο Εφαρμογή του BFS: 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) Την πρώτη φορά που προσπάθησα να εφαρμόσω αυτούς τους αλγόριθμους σε μια συνέντευξη, ανακατεύτηκα τις λειτουργίες στοίβα και ουράς μου. Practice Problems: Δυαδικό δέντρο επιπέδου παραγγελία Traversal (LeetCode #102) Αριθμός νησιών (LeetCode #200) Χρονοδιάγραμμα μαθημάτων (LeetCode #207) Λέξη Σκάλα (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Δυαδική αναζήτηση: Όχι μόνο για ταξινομημένα επίπεδα! Η δυαδική αναζήτηση είναι ένας κλασικός αλγόριθμος διαίρεσης και κατάκτησης που συχνά υποτιμάται. δεν είναι μόνο για την εύρεση στοιχείων σε ταξινομημένες σειρές - μπορεί να εφαρμοστεί σε διάφορα προβλήματα με ένα μονότονο χώρο αναζήτησης. When to use it: Αναζήτηση σε μια ταξινομημένη σειρά Εύρεση μιας συγκεκριμένης τιμής ή εύρους Προβλήματα όπου ο χώρος λύσης μπορεί να διαιρεθεί στο μισό 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 Συνήθιζα να πιστεύω ότι η δυαδική αναζήτηση ήταν ασήμαντη μέχρι που άρχισα να βλέπω όλες τις έξυπνες παραλλαγές στις συνεντεύξεις. Τώρα είναι μία από τις τεχνικές μου! Θυμηθείτε, η δυαδική αναζήτηση δεν είναι μόνο για την εύρεση ενός στοιχείου - πρόκειται για την εξάλειψη του μισού των δυνατοτήτων σε κάθε βήμα. Practice Problems: Αναζήτηση σε περιστρεφόμενη ταξινομημένη σειρά (LeetCode #33) Βρείτε την πρώτη και τελευταία θέση του στοιχείου (LeetCode #34) Μέσος όρος δύο ταξινομημένων σχημάτων (LeetCode #4) Κόκο τρώει μπανάνα (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down Δυναμικός προγραμματισμός: Σπάζοντας τα προβλήματα Ο δυναμικός προγραμματισμός (DP) είναι συχνά το πιο τρομακτικό μοτίβο για τους υποψηφίους, αλλά είναι απίστευτα ισχυρό μόλις το ξεπεράσετε. When to use it: Προβλήματα βελτιστοποίησης (max/min/longest/shortest) Υπολογισμός προβλημάτων (αριθμός τρόπων για...) Προβλήματα αλληλεπικάλυψης υποπροβλημάτων και βέλτιστης υποδομής 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 Δεν πρόκειται να λέω ψέματα, τα προβλήματα DP με έκαναν να θέλω να κουνηθώ σε μια μπάλα και να κλάψω. 😭 Αλλά μόλις κατάλαβα το μοτίβο που καθορίζει τις καταστάσεις και τις μεταβάσεις, έγιναν πολύ πιο προσιτές. Practice Problems: Αλλαγή νομισμάτων (LeetCode #322) Η μεγαλύτερη κοινή ακολουθία (LeetCode #1143) Η μεγαλύτερη αυξανόμενη ακολουθία (LeetCode #300) Ο κλέφτης του σπιτιού (LeetCode #198) Ετικέτα: Εξερευνήστε όλες τις δυνατότητες Το Backtracking είναι ουσιαστικά μια αναδρομή με μια στροφή - διερευνά όλες τις πιθανές λύσεις δημιουργώντας υποψηφίους σταδιακά και εγκαταλείποντάς τους ("backtracking") μόλις είναι σαφές ότι δεν θα λειτουργήσουν. When to use it: Συνδυαστικά προβλήματα (συνδυασμοί, παραλλαγές) Επίλυση παζλ (sudoku, n-queens) Περιορισμένα προβλήματα ικανοποίησης 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 Τα προβλήματα επιστροφής μπορεί να είναι λίγο νοητικά στην αρχή. θυμάμαι να κοιτάζω το λευκό πίνακα μου για μια ενοχλητικά μακρά προσπάθεια να απεικονίσω το δέντρο επιστροφής. αλλά μόλις το πάρετε, γίνονται πραγματικά ικανοποιητικά για να λύσουν! Practice Problems: Υποσύνολα (LeetCode #78) Διαταραχές (LeetCode #46) Ν-Κουίνς (LeetCode #51) Αναζήτηση λέξεων (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 Σχέδιο μελέτης: Πώς να κυριαρχήσετε σε αυτά τα πρότυπα μέχρι το 2025 Τώρα που έχουμε καλύψει τα πιο σημαντικά μοτίβα, ας μιλήσουμε για τη στρατηγική.Εδώ είναι πώς θα προσεγγίσω τον έλεγχο αυτών των μοτίβων αν ξεκινούσα από το μηδέν: 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 Θυμηθείτε, η συνέπεια χτυπάει την ένταση.Θα προτιμούσα να βλέπω ένα πρόβλημα να λύνει καλά κάθε μέρα, παρά 10 προβλήματα χωρίς να τα καταλαβαίνω. It's Not Just About the Code Δεν είναι μόνο ο κώδικας Ενώ αυτά τα μοτίβα είναι κρίσιμα, οι τεχνικές συνεντεύξεις αφορούν επίσης την επικοινωνία, τη διαδικασία επίλυσης προβλημάτων και την αντιμετώπιση της πίεσης. Έχω βομβαρδίσει συνεντεύξεις όπου ήξερα πραγματικά τη λύση, απλά επειδή ήμουν νευρικός και δεν μπορούσα να διατυπώσω τη διαδικασία σκέψης μου. Έτσι, καθώς εξασκείστε, μην εξηγείτε απλά την προσέγγισή σας με κώδικα, σκεφτείτε συμβιβασμούς, αναλύστε την πολυπλοκότητα του χρόνου και του χώρου και χειριστείτε περιπτώσεις άκρων. . Αλγοριθμική γνώση Ελπίζω αυτός ο οδηγός να σας βοηθήσει να συντρίψετε τις συνεντεύξεις κωδικοποίησης σας το 2025. Τώρα βγείτε έξω και κατακτήστε αυτά τα μοτίβα! Υποφέρουν μέσω LeetCode μαζί Καλή κωδικοποίηση, και οι αλγοριθμικοί θεοί να είναι πάντα υπέρ σας!