Creedme, he estado allí - ahogando en un océano de más de 2000 problemas LeetCode, preguntándose si alguna vez lo haría al otro lado. Pero aquí está el secreto que desearía que alguien me hubiera contado antes: 
 
 No se trata de cuántos problemas se resuelven; se trata de reconocer los patrones detrás de ellos. No se trata de cuántos problemas se resuelven; se trata de reconocer los detrás de ellos. patrones Después de golpear mi cabeza contra la pared algorítmica durante meses Y por fin Hoy, estoy compartiendo lo más que tendrá que resolver problemas como un profesional en 2025. (y alimentar los dolores de cabeza resultantes con demasiada cafeína) rompió el código Patentes LeetCode eficaces Por qué los patrones son más importantes que los problemas aleatorios Mira, yo era aquella persona que y rezo que había visto suficientes variaciones para acear mis entrevistas. alerta de spoiler: no funcionó muy bien. Seleccione aleatoriamente problemas de LeetCode ¿La verdad ? En 2025 se trata menos de memorizar soluciones y más de aplicar marcos de resolución de problemas.De acuerdo con estudios recientes, los candidatos que dominan patrones clave funcionan significativamente mejor que aquellos que simplemente molían a través de cientos de problemas aleatorios. Entrevistas técnicas Entrevistas técnicas Como un ingeniero senior en una empresa FAANG me dijo: 
 
 "No me importa si has resuelto ese problema exacto antes, quiero ver si puedes reconocer el patrón y aplicar el enfoque correcto". "No me importa si has resuelto ese problema exacto antes, quiero ver si puedes reconocer el patrón y aplicar el enfoque correcto". Así que vamos a entrar en los patrones que te darán el más alto ¡Por tu precioso tiempo de estudio! ROI Ventana deslizante: tu BFF para problemas de matriz y cadena La técnica de ventana deslizante es CLUTCH para problemas de array/string en los que necesita encontrar un subarray o substring que cumpla ciertas condiciones. En lugar de forzar bruto con loops envueltos (y hacer que el entrevistador cringe en su solución O(n2)), este patrón le permite resolver estos problemas en tiempo O(n). Cuándo usarlo: 
 
 
 
 Trabajar con estructuras de datos lineales como arreglos o cadenas Necesidad de encontrar un subarray/substring que cumpla una condición Buscando el subarray min/max/más largo/más corto con propiedades específicas La técnica : Utilizamos dos punteros (llamemos 'em i y j) para crear una "ventana" que puede expandirse o encogerse: 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
 Hay dos sabores de ventanas deslizantes: 
 
 
 Ventana de tamaño fijo: Cuando el tamaño de subarray es fijo (como "encontrar la suma máxima de subarray de tamaño k") Ventana de tamaño dinámico: cuando el tamaño cambia en función de una condición (como "subarray más corto con suma >= meta") Aquí está cómo implementar una ventana dinámica para encontrar el subarray más pequeño con una suma ≥ meta: 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
 Honestamente, una vez que he bajado este patrón, tantos problemas "duros" de repente se han vuelto manejables. ¡Es como tener una arma secreta! Problemas de práctica 
 
 
 
 
 Subarray de suma máxima de tamaño K Substring más largo con K caracteres distintos Frutas en Cajas (LeetCode #904) Substring más largo sin caracteres repetidos (LeetCode #3) Dos puntos: ¡Doble la diversión! Dos señales es otro cambio de juego, especialmente cuando se trabaja con matrizes ordenadas. Este patrón implica usar dos señales para iterar a través de una matriz y encontrar elementos que satisfagan ciertas condiciones. Cuándo usarlo: 
 
 
 
 Trabajar con arreglos ordenados Necesito encontrar parejas que satisfagan una condición Problemas que involucran reversión o palindromios Implementación básica: 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
 Juro, esta técnica me ha salvado en tantas entrevistas.Una vez estaba en blanco hasta que me di cuenta de "Oh, espere, esto es solo un problema de dos señales!" Practice Problems: 
 
 
 
 
 Dos sumas II (LeetCode #167) Eliminar duplicados (LeetCode #26) Cuadrados de una matriz ordenada (LeetCode #977) 3 Sum (Código de lectura #15) Rápidos y lentos: La tortuga y el rebaño Este patrón utiliza dos señales que se mueven a diferentes velocidades. Super útil para la detección de ciclos en listas o arreglos vinculados. When to use it: 
 
 
 
 Problemas de lista vinculada, especialmente la detección de ciclos Encontrar el medio de una lista enlazada Determinar si un número es un número feliz 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
 Cuando me encontré por primera vez con esta técnica, mi mente se golpeó.  Como, ¿cómo ayuda el movimiento a diferentes velocidades? pero una vez que lo veas en acción, especialmente con el algoritmo de búsqueda de ciclos de Floyd, es pura magia. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Ciclo de listas vinculadas (LeetCode #141) En medio de la lista vinculada (LeetCode #876) Lista vinculada de Palindrome (LeetCode #234) Número Feliz (LeetCode #202) Tree and Graph Traversal: DFS y BFS Los árboles y los gráficos están en todas partes en las entrevistas técnicas, especialmente en empresas como Meta y Amazon.Mastering tanto la búsqueda de profundidad-primera (DFS) y la búsqueda de ancho-primera (BFS) no es negociable. When to use DFS: 
 
 
 
 
 Encontrar un camino entre dos nodos Detección de ciclos Sorteo topológico Explorar todas las posibilidades (backtracking) Implementación del 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: 
 
 
 
 Encontrar el camino más corto Orden de la Travesía Buscar los nodos más cercanos al nodo de inicio Implementación de 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)
 La primera vez que intenté implementar estos algoritmos en una entrevista, mezclé mis operaciones de pila y cola. Habla de un momento embarazoso! 😳 Tipo Pro: práctica estas hasta que sean de segunda naturaleza. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Transición de orden de nivel de árbol binario (LeetCode #102) Número de islas (LeetCode #200) Calendario del curso (LeetCode #207) Escalera de palabras (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Busca binaria: No sólo para las matrizes ordenadas! La búsqueda binaria es un algoritmo clásico de dividir y conquistar que a menudo es subestimado. no es sólo para encontrar elementos en arreglos ordenados, sino que se puede aplicar a varios problemas con un espacio de búsqueda monótono. When to use it: 
 
 
 
 Buscar en un array ordenado Buscar un valor específico o un rango Problemas donde el espacio de solución se puede dividir en la mitad 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
 Había pensado que la búsqueda binaria era trivial hasta que empecé a ver todas las variaciones inteligentes en las entrevistas. Ahora es una de mis técnicas! Recuerde, la búsqueda binaria no se trata sólo de encontrar un elemento, se trata de eliminar la mitad de las posibilidades en cada paso. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Buscar en Array de clasificación rotativa (LeetCode #33) Encuentra la primera y última posición del elemento (LeetCode #34) Mediana de dos tablas ordenadas (LeetCode #4) Koko comiendo plátanos (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down Programación dinámica: romper los problemas La programación dinámica (DP) a menudo es el patrón más intimidante para los candidatos, pero es increíblemente poderoso una vez que se pone de manifiesto. When to use it: 
 
 
 
 Problemas de optimización (max / min / más largo / más corto) Contar problemas (número de maneras de...) Problemas de superposición de subproblemas y subestructura óptima 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
 No voy a mentir, los problemas de DP solían hacerme querer encajarme en una pelota y llorar. 😭 Pero una vez que comprendí el patrón de definir estados y transiciones, se hicieron mucho más accesibles. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Cambio de moneda (LeetCode #322) La secuencia común más larga (LeetCode #1143) La secuencia más larga (LeetCode #300) El ladrón de casa (LeetCode #198) Título: Explorar todas las posibilidades El Backtracking es esencialmente una recursión con un giro: explora todas las soluciones posibles construyendo candidatos incrementalmente y abandonándolos ("backtracking") una vez que esté claro que no funcionarán. When to use it: 
 
 
 
 Problemas combinatorios (combinaciones, permutaciones) Solución de puzzles (sudoku, n-queens) Problemas de satisfacción limitada 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
 Los problemas de retroalimentación pueden ser un poco confusos al principio.Recuerdo mirar a mi tablero blanco durante un tiempo vergonzoso intentando visualizar el árbol de retroalimentación.Pero una vez que lo obtengas, se vuelven realmente satisfactorios para resolver! Practice Problems: 
 
 
 
 
 Subconjuntos (LeetCode #78) Permutaciones (LeetCode #46) N-Queens (Código de lectura #51) Búsqueda de palabras (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 Plan de estudio: Cómo dominar estos patrones para 2025 Ahora que hemos cubierto los patrones más importantes, hablemos de estrategia.Aquí está cómo abordaría el dominio de estos patrones si empezara desde cero: 
 
 
 
 
 
  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 Recuerde, la coherencia gana la intensidad.Prefiero ver que se resuelve un problema a fondo cada día, que resolver 10 problemas sin comprenderlos. It's Not Just About the Code No se trata sólo del código Mientras que estos patrones son cruciales, las entrevistas técnicas también se refieren a la comunicación, el proceso de resolución de problemas y el manejo de la presión. He bombardeado entrevistas en las que realmente conocía la solución, simplemente porque estaba nervioso y no podía articular mi proceso de pensamiento. Así que mientras practicas, no simplemente expliques tu enfoque en voz alta, considere los compromisos, analice la complejidad del tiempo y del espacio y trate de casos de ventaja. . Conocimiento algorítmico Bueno, eso es todo lo que tengo para ti hoy! espero que esta guía te ayude a aplastar tus entrevistas de codificación en 2025. ¡Ahora sal y conquista esos patrones! El sufrimiento a través de LeetCode juntos ¡Feliz codificación, y que los dioses algorítmicos estén siempre a tu favor!

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