だから、あなたは恐ろしい技術面接の準備をしています、うん? 私を信じてください、私はそこにいました - 2000+ LeetCodeの問題の海に溺れて、私はそれを反対側にすることになるかどうか疑問に思っています。 しかし、以下は誰かが私に以前話したかった秘密です。 
 
 それはあなたがいくつ問題を解決するかではなく、それらの背後にあるパターンを認識することです。 それはあなたがいくつ問題を解決するかについてではなく、それはその問題を認識することについてです。 彼らの後ろに パターン 数ヶ月間アルゴリズムの壁に頭を叩いた後 ようやくI 今日、私は最も多くを共有しています。 それは、あなたが2025年にプロのように問題を解決することになるでしょう。 (そして、結果としての頭痛をカフェインが多すぎる方法で摂取する) コード crack 効果的なLeetCodeパターン なぜパターンはランダムな問題よりも重要なのか 見よ、わたしはかつて、その人だった。 and pray I'd seen enough variations to ace my interviews. Spoiler alert: it didn't work out great. 私のインタビューに十分な変数を見たことを祈ります。 ランダムに LeetCode 問題を選択 真実? 2025年には、解決策を記憶することにより、問題解決の枠組みを適用することによりはるかに影響を及ぼすだろう。最近の研究によると、キーパターンをマスターする候補者は、単に数百のランダムな問題を掘り下げる人よりはるかに優れている。 技術面接 技術面接 FAANGの会社の高級エンジニアが私に言ったように、 
 
 「あなたが以前、その問題を正確に解決したかどうかは気にしないが、パターンを認識し、正しいアプローチを適用できるかどうかを確認したい」 「あなたが以前、その問題を正確に解決したかどうかは気にしないが、パターンを認識し、正しいアプローチを適用できるかどうかを確認したい」 So let's get into the patterns that will give you the highest あなたに最高のパターンを与えるパターン 貴重な学習時間を! ROI Sliding Window: Your BFF for Array and String Problems (スライディングウィンドウ:アレージとストリングの問題のためのあなたのBFF) スライディング ウィンドウ テクニックは、特定の条件を満たすサブアレイまたはサブストライングを見つける必要があるアレイ / ストライング 問題のための CLUTCH です。 (そしてインタビュー者をあなたの O(n2) ソリューションでクライニングさせる) スライディング ループでブルート強制化する代わりに、このパターンはあなたが O(n) 時間でこれらの問題を解決することができます。 いつ使うか: 
 
 
 
 Array や Strings などの線形データ構造の作業 条件を満たすサブアレイ / Substring を見つける必要があります。 特定の属性を持つmin/max/longest/shortest subarrayの検索 テクニック : 2つのポインタを使用します(「em i」と「j」と呼んでください) 拡張または縮小することができる「ウィンドウ」を作成します。 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
 スライドウィンドウの味は2つあります。 
 
 
 Fixed-size window: When the subarray size is fixed (such as "find max sum of subarray of size k") ダイナミック サイズ ウィンドウ: 条件に基づいてサイズが変更される場合 (例えば「最短のサブアレイと合計>=ターゲット」など) 以下は、合計 ≥ターゲットを持つ最小のサブアレイを見つけるためのダイナミックウィンドウを実装する方法です。 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
 正直、私はこのパターンを下げた後、突然多くの「難しい」問題が管理可能になった。 実践問題 
 
 
 
 
 Maximum Sum Subarray of Size K K Distinct Characters を持つ最も長いサブストリーン フルーツ で バスケット (LeetCode #904) 文字を繰り返さない最長のサブストライング(LeetCode #3) タイトル:Two Pointers: Double the Fun! Two pointers is another game-changer, especially when working with sorted array. This pattern involves using two pointers to iterate through an array and find elements that satisfy certain conditions. このパターンは、2つのポインタを使用して、数列を繰り返し、一定の条件を満たす要素を見つけることを意味します。 いつ使うか: 
 
 
 
 「Sorted Array」 条件を満たすカップルを見つける必要があります。 逆転またはパリンドロームに関連する問題 基本実施: 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
 私は、このテクニックは私を多くのインタビューで救ったことを誓います. あるとき、私は「Oh wait, this is just a two pointer problem!"インタビュー者の顔が点灯し、私はゲームに戻ったことを知っていました。 Practice Problems: 
 
 
 
 
 Two Sum II (LeetCode #167) ダブルを削除する (LeetCode #26) Squares of a Sorted Array (LeetCode #977) 3Sum (LeetCode #15) Fast & Slow Pointers: The Tortoise and the Hare シングル このパターンでは、異なる速度で移動する2つのポインタを使用します。 リンクされたリストやアレイのサイクル検出に非常に便利です。 When to use it: 
 
 
 
 リンクされたリストの問題、特にサイクル検出 リンクされたリストの真ん中を見つける 数字がハッピーナンバーかどうかを判断する方法 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
 私が最初にこの技術に遭遇したとき、私の心は吹き飛ばされた。  例えば、異なる速度で動くことはどのように役立ちますか? しかし、あなたがアクションでそれを見ると、特にフロイドのサイクル検索アルゴリズムでは、それは純粋な魔法です。 Practice Problems: 
 
 
 
 
 リンクリストサイクル(LeetCode #141) リンクリストの真ん中(LeetCode #876) パリンドロームリンクリスト(LeetCode #234) ハッピーナンバー(LeetCode #202) Tree and Graph Traversal: DFS & BFS 木とグラフは技術面接では、特にメタやアマゾンなどの企業で、あらゆる場所にあります。Defth-First Search(DFS)とBreadth-First Search(BFS)の両方をマスターすることは交渉できない。 When to use DFS: 
 
 
 
 
 二つのノードの間の道を見つける サイクル検出 TOPOLOGIC SORTING すべての可能性を探求する(バックトラッキング) DFSの実装: 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: 
 
 
 
 最短の道を見つけること レベル レベル レベル スタートノードに最も近いノードを見つける BFSの実装: 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)
 インタビューでこれらのアルゴリズムを初めて実装しようとしたとき、私は自分のバックと列の操作を混同しました。恥ずかしい瞬間について話してください! 😳プロヒント:これらが第二の性質になるまで練習します。 Practice Problems: 
 
 
 
 
 Binary Tree Level Order Traversal (LeetCode #102) 島の数 (LeetCode #200) コーススケジュール(LeetCode #207) Word 階段 (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! バイナリー検索は、しばしば過小評価される古典的な分割と征服アルゴリズムであり、単調な検索空間でさまざまな問題に適用することができます。 When to use it: 
 
 
 
 Searching in a sorted array 検索 特定の値または範囲を見つける 解決スペースを半分に分けることができる問題 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
 私がインタビューのすべてのスマートな変数を見始めるまで、バイナリ検索は微妙だと思っていました。今、それは私の行うテクニックの1つです! 覚えておいてください、バイナリ検索は単に要素を見つけることではなく、各ステップで可能性の半分を排除することです。 Practice Problems: 
 
 
 
 
 Rotated Sorted Array (LeetCode #33) の検索 要素の最初と最後の位置を見つける(LeetCode #34) Median of Two Sorted Arrays (LeetCode #4) バナナを食べるココ(LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down ダイナミック・プログラミング: Breaking Problems Down ダイナミックプログラミング(DP)は、候補者にとって、しばしば最も恐ろしいパターンであるが、その鍵は問題をより小さく、重なり合うサブ問題に分解することである。 When to use it: 
 
 
 
 最適化の問題(max/min/longest/shortest) 問題を数える方法(数える方法) 重複するサブトラブルと最適なサブ構造の問題 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
 私はウソをつかない、DPの問題は、ボールに巻き込まれて泣きたいと思わせたが、ステータスと移行を定義するパターンを理解したら、それらはより近づくことができた。 Practice Problems: 
 
 
 
 
 コインの変更(LeetCode #322) 最も長い共通の次序 (LeetCode #1143) 最も長く増加する次序(LeetCode #300) ハウス・ロバー(LeetCode #198) 7.バックトラッキング:あらゆる可能性を探求する バックトラッキングは本質的にツイストによるリカバリであり、すべての可能なソリューションを研究し、候補者を徐々に構築し、それらを放棄する(「バックトラッキング」)。 When to use it: 
 
 
 
 組み合わせの問題(組み合わせ、変異) パズルの解決(sudoku、n-queens) 満足度制限の問題 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
 バックトラッキングの問題は、最初は少し頭を傾けることができます。私は、リカバリツリーの木を視覚化しようと恥ずかしく長い間、私のホワイトボードを見つめていたことを覚えています。 Practice Problems: 
 
 
 
 
 サブセット(LeetCode #78) ペルミタンス(LeetCode #46) N・クイーンズ(LeetCode #51) 単語検索(LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 研究計画:2025年までにこれらのパターンをマスターする方法 今、私たちは最も重要なパターンをカバーしたので、戦略について話しましょう. ここでは、私がゼロから始めたら、これらのパターンをマスターする方法を説明します: 
 
 
 
 
 
  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 「一貫性は強度を打ち負かす」 毎日1つの問題を徹底的に解決するのを見るよりは、それらを理解せずに10の問題を解決するほうがいい。 It's Not Just About the Code It's Not Just About The Code コード これらのパターンが重要である一方で、技術面接はまた、コミュニケーション、問題解決プロセス、圧力処理に関するものです。 私は実際に解決策を知っていたインタビューを爆撃しただけで、私は緊張し、私の思考プロセスを表現することができなかったので、そして私は最適な解決策を得ることができなかったインタビューを経て、私の推論を明確に説明しました。 だから、練習をしながら、あなたのアプローチを大声でコードで説明しないでください、妥協を検討し、時間と空間の複雑さを分析し、エッジケースを処理してください。 . アルゴリズム知識 今日あなたのために持っているのはこれだけです!私はこのガイドが2025年にあなたのコーディングインタビューを粉砕するのに役立つことを願っています。 さあ、これらのパターンを征服しなさい! LeetCodeを通じて共に苦しむこと ハッピーコーディング、そしてアルゴリズムの神々がいつでもあなたの利点にありますように!

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