Програм хангамжийн ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээ

Тэгэхээр та тэдний амархан техникийн туршид зориулж байна уу? Би мэдэж байна уу, би үүнд байсан - 2000+ LeetCode-ийн асуултуудтай, би хэзээ ч аль аль нь руу явах уу. Гэсэн хэдий ч, энэ нь би хэн нэгээс өмнө хэлсэн гэж үзэж байна: Энэ нь та ямар ч асуудал шийдэхийн тулд юу вэ? Энэ нь тэдний доорх загварууд мэдэгдэх тухай юм. Энэ нь та ямар ч асуудал шийдэхийн тулд юу вэ? Энэ нь тэдний доорх загварууд мэдэгдэх тухай юм. Өнгөрсөн хоногийн турш алгоритмийн хавтгай дүүргэх дараа Өнгөрсөн Өнөөдөр, би хамгийн их хуваалцах Энэ нь та 2025-д Pro-ийн шиг асуудал шийдэх болно. (Ийрэлгээний түншүүд нь маш их кофеинтай ) Код нь Cracked Эффектив LeetCode Patterns Хэрхэн загварууд хязгаарлагдмал асуудалээс илүү чухал юм Гэвч, би энэ хүн байсан и молиться я видел достаточно вариаций моих туршид Ace. Spoiler alert: Энэ нь маш сайн ажиллаж байсан. Хадгаламжийн сонгох LeetCode асуудал Эдүүлбэр » 2025-д шийдлүүд татаж авах талаар бага байдаг, асуудал шийдэх бүтэцг хэрэглэх талаар илүү их. Хамгийн сүүлийн үеийн судалгааны дагуу, гол загварууд оюутнуудыг оюутнуудад харьцуулахад хялбар байдаг. Техникийн Интервью Техникийн Интервью FAANG компанийн нэг алдартай инженер гэж хэлсэн: "Би та өмнө энэ зөв асуудал шийдэж байгаа эсэхийг байвал биш юм. Би үүнийг мэдэрч, зөв аргаар ашиглаж болно гэж үзнэ үү." "Би та өмнө энэ зөв асуудал шийдэж байгаа эсэхийг байвал биш юм. Би үүнийг мэдэрч, зөв аргаар ашиглаж болно гэж үзнэ үү." Тэгэхээр бид танд хамгийн өндөр болно загварыг олж авах болно Таны үнэ цэнэтэй судалгааны цаг! ROI 1. Sliding Window: Array болон string асуудал нь таны BFF Хөгжлийн ширээний техник нь Array / string асуудал нь CLUTCH юм. Та зарим нөхцөлд тохиромжтой дорх ширээний эсвэл субстрайн олох хэрэгтэй. Хөгжлийн дугуйтай (ийг таны O(n2) шийдэл дээр анхааралтай болгохын тулд), энэ загвар танд O(n) цаг хугацаанд энэ асуудлыг шийдэхийн тулд боломжийг олгодог. Энэ нь ашиглах үед: Linear өгөгдлийн бүтэц, жишээ нь Array болон Strings Хэдийгээр суурь / субстрайн олох хэрэгтэй Min / Max / хамгийн урт / хамгийн урт нь онцгой шинж чанарыг хайж байна Техникийн талаар: Бид хоёр оюутнуудыг ашиглаж байна (эм i болон j гэж нэрлэдэг) нь өргөн, эсвэл хязгаарлагддаг "баруун" үүсгэх: 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 Хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин: Хязгаарлагдмал хэмжээ хавхлага: Хязгаарлагдмал хэмжээ хавхлагатай үед (жишээ нь "хязгаарлагдмал хэмжээ k-ийн хамгийн их хэмжээ харах") Dynamic-size window: Хэрэглээний хэмжээ өөрчилж байгаа тохиолдолд (жишээ нь "Sum>= Target нь хамгийн сүүлийн үеийн багц") Энд та ≥ тархсан хамгийн багатай дормайг олохын тулд динамик ширээг хэрэглэдэг: 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 Үнэндээ, би энэ загвар татаж авсан үед, маш олон "төрвөн" асуудал нь амархан удирдах боломжтой байсан. Энэ нь хатуу оруулсан шиг байна! практик асуудал Хамгийн их Субмарин Субмарийн хэмжээ K Хамгийн урт Substring with K Distinct Characters Фруктоос баглаа боодол (LeetCode #904) Хамгийн урт Substring No Repeating Characters (LeetCode #3) 2. Two Pointers: Хувцаслалт нь хоёр удаа! Two pointers нь өөрчлөн тоглоом өөрчлөгч юм. Энэ загвар нь тавтай морилно уу, тавтай морилно уу. Two pointers is another game-change, especially when working with sorted array.This pattern involves using two pointers to iterate through an array and find elements that satisfy certain conditions. Энэ нь ашиглах үед: Ариун Array нь ажиллаж байгаа Ямар ч шаардлагагүй багцууд олж авах Асуулт эсвэл палиндромийг харуулсан асуудал үндсэн гүйцэтгэл: 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 Би анхаарах, энэ техникийн маш олон интервьюд мененд хадгалсан байна. Нэг удаа би "Ой, цаг, энэ нь зүгээр л хоёр оюутны асуудал юм!" Интервьюторууд нь анхааралтай, би тоглолтонд дахин байна гэж мэдэж байна. 😎 Practice Problems: Two Sum II (LeetCode #167) Дубликат шилжүүлэх (LeetCode #26) Сав баглаа боодол (LeetCode #977) 3Sum (LeetCode #15) 3. хурдан & хязгаарлагдмал Pointers: Хавтан болон хавтан Энэ загвар нь янз бүрийн хурдтай дамжуулагч хоёр ашигладаг. Супер холбогдсон жагсаалт, багц дахь цикл илрүүлэхэд ашигтай. When to use it: Холбоотой жагсаалтны асуудал, ялангуяа цикл илрүүлэх Холбоотой жагсаалттай жагсаалттай жагсаалттай жагсаалттай Тавтай морилно уу: Тавтай морилно уу 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 Би энэ техникийг анх удаа олох үед, миний зүрхтэй байсан. гэх мэт, өөр хурдтай аялах хэрхэн туслах вэ? Гэсэн хэдий ч та үйл ажиллагаа явуулж байгаа бол - Флойд-ийн цикл олох алгоритмтай - энэ нь цэвэр маги. Practice Problems: Холбоотой жагсаалт цикл (LeetCode #141) Холбоотой жагсаалт (LeetCode #876) Palindrome холбогдсон жагсаалт (LeetCode #234) Сайн тоо (LeetCode #202) 4. Хөгжлийн болон Граф Traversal: DFS & BFS Өргөтгөл болон график нь техникийн туршид бүхэнтэй байдаг, ялангуяа Мета, Амазон гэх мэт компаниуд дээр. Дээврийн эхний хайлтын (DFS) болон өргөн эхний хайлтын (BFS) хоорондоо бодит биш юм. When to use DFS: Хоолойн хоорондын хоорондын хоорондоо Циклийн илрүүлэг Топологийн сорилт Бүх боломжуудыг олж авах (backtracking) DFS гүйцэтгэл: 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: Хамгийн сүүлийн үеийн аялал Нийт орчуулах Нүүр хуудас / Зөвлөгөө / Зөвлөгөө BFS гүйцэтгэх: 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) Эдгээр алгоритмыг анхаарахын тулд анх удаа туршиж байгаа үед би мод, чийдэн үйл ажиллагаа нь нэгтгэсэн. Эдгээр хэзээхэн цаг талаар хэлж! 😳 Pro зөвлөгөө: Эдгээр нь хоёр дахь шинж чанарыг болох хүртэл практик. Practice Problems: Бинар Tree Level Order Traversal (LeetCode #102) Ойлын тоо (LeetCode #200) Курс дүрэм (LeetCode #207) Word Шатанд (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! 5. Бинар хайлтын: Зөвхөн цуглуулсан Arrays нь биш! Бинар хайлтын нь ихэвчлэн хязгаарлагддаг класик divide-and-conquer алгоритм юм. Энэ нь цуглуулсан хавтгай дээр элементүүдийг олж авахын тулд зөвхөн биш юм - энэ нь монотон хайлтын газар нь янз бүрийн асуудалтай хэрэглэж болно. When to use it: Шууд Array-д хайх Тохиромжтой түвшин эсвэл диапазон олох Судалгааны газар хоёр дахь хэсэгт хуваалцаж болно 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 Би нар бинарны хайлт нь хязгаарлагдмал байсан гэж бодож байгаа үед би анхаарах бүх ухаалаг хувилбар харах эхэлсэн. Одоо энэ нь миний хоосон техникийн нэг юм! Бинарны хайлт нь зүгээр л элемент олох тухай биш юм. Энэ нь бүр үйл явц дахь боломжуудыг харуулах тухай юм. Practice Problems: Rotated Sorted Array-д хайх (LeetCode #33) Element-ийн Эхний болон Өнгөрсөн байршуулалт хайх (LeetCode #34) Хөдөлгөөнт хоёр цуврал (LeetCode #4) Коко бананаас явах (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down 6. Динамик программийг: асуудал буцаж Динамик програм хангамж (DP) нь оюутнуудын хувьд найдвартай загвар юм, гэхдээ энэ нь маш хүчтэй юм. When to use it: Оптимизацийн асуудал (max/min/longest/shortest) Сэтгэгдэл үлдээх (Шинэлэг арга хэмжээ...) Хөгжлийн субпроблем, хамгийн тохиромжтой субструктур нь асуудал 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 Би алдаагүй байх болно, DP-ийн асуудал нь би боолт харахын тулд хүсч байна. 😭 Гэхдээ нэг удаа би нөхцөл, транзицийг тодорхойлох загварыг мэдэгдэж байгаа бол тэд илүү хялбар болсон. Practice Problems: Coin Change (LeetCode #322) Хамгийн урт агуулсан дараах (LeetCode #1143) Хамгийн урт нэмэгдэж буй дараагийн (LeetCode #300) House Robber (LeetCode #198) 7. Backtracking: Бүх боломжуудыг олж авах Backtracking нь чухал ач холбогдолтой recursion юм - энэ нь алдартай кандидатууд бий болгож, тэднийг ("backtracking") явах дараа энэ нь үр дүнтэй биш болно гэж үздэг. When to use it: Combinatorial асуудал (комбинаци, пермутаци) Puzzle шийдэл (Sudoku, n-Queens) Хязгаарлагдмал тавтай морилно уу 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 Backtracking асуудал нь анх удаа жинхэнэ байж болно. Би рекурзийн арьс визуализийг туршиж буй амархан урт хугацааны турш миний whiteboard дээр харахын тулд мэддэг. Гэхдээ та үүнийг олж авсан үед, тэд шийдэх нь үнэхээр хангалттай байх болно! Practice Problems: Нийтлэл (LeetCode #78) Үйлчилгээ (LeetCode #46) Н-Куинс (LeetCode #51) Word Search (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 Судалгааны төлөвлөгөө: 2025-д Эдгээр загварууд хэрхэн олж авах вэ Одоо бид хамгийн чухал загварууд харуулсан байна, бид стратегийн талаар хэлж байна. Энд би энэ загварууд одоогоор эхэлж байгаа бол энэ загварууд одоогоор: 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 Ямар ч, харьцуулалт хүч чадалтай юм. Би үүнийг мэдэрчгүйгээр 10 асуудал нь богино, өдөр бүр нэг асуудал шийдэх гэж үзнэ үү. It's Not Just About the Code Энэ нь зөвхөн код тухай биш юм Эдгээр загвар нь чухал боловч техникийн туршилт нь харилцаа холбоо, асуудал шийдэл үйл явцыг, даралт хянах тухай юм. Би туршиж байна Интервью, гэхдээ би үнэхээр шийдэл мэдэж байсан, зүгээр л учир нь би мэдэрч байсан, би мэдэрч үйл явцыг хэлж чадахгүй байна. Тэгээд би интервью, гэхдээ би хамгийн тохиромжтой шийдлийг олж чадахгүй байсан, гэхдээ ялангуяа миний асуултуудыг хэлж байна. Тиймээс та туршиж байгаа үед, зүгээр л ширээний талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи. . Алгоритмийн мэдлэг Эцэст нь, энэ нь одоо та нарын хувьд байгаа бүх юм! Би энэ гарын авлага нь 2025-д таны шифрлэдэг туршилтад туслахыг туслахыг хүсч байна. Учир нь, Та энэ аялалд зүгээр л биш юм - Бид бүгд Одоо тавтай морилно уу, эдгээр загварууд олох! LeetCode хооронд харьцуулахад Сайн шифрлэдэг, алгоритмийн оюутнууд танд ч байтугай байх болно!

About Author

Сэтгэгдлүүд

TAG ҮҮ

ЭНЭ ӨГҮҮЛЛИЙГ ТОЛГОЙЛУУЛСАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps