Então você está se preparando para essas assustadoras entrevistas técnicas, acredite em mim, eu já estive lá - afogando-me em um oceano de mais de 2000 problemas LeetCode, me perguntando se eu alguma vez iria para o outro lado. Mas aqui está o segredo que eu gostaria que alguém tivesse me dito antes: 
 
 Não é sobre quantos problemas você resolve; é sobre reconhecer os padrões por trás deles. Não se trata de quantos problemas você resolve; trata-se de reconhecer por trás deles. padrões Depois de bater minha cabeça contra a parede algorítmica por meses Finalmente eu Hoje, eu estou compartilhando o mais que você terá que resolver problemas como um profissional em 2025. (e nutrir as dores de cabeça resultantes com muito cafeína) Quebrar o código Padrões LeetCode eficazes Por que padrões importam mais do que problemas aleatórios de moagem Olha, eu costumava ser aquela pessoa que e peço que eu tenha visto variações suficientes para aceitar minhas entrevistas. alerta de spoiler: não funcionou muito bem. escolha aleatória de problemas LeetCode A verdade ? Em 2025 é menos sobre memorizar soluções e mais sobre aplicar frameworks de resolução de problemas.De acordo com estudos recentes, os candidatos que dominam padrões-chave desempenham significativamente melhor do que aqueles que simplesmente moem através de centenas de problemas aleatórios. Entrevistas técnicas Entrevistas técnicas Como um engenheiro sênior em uma empresa FAANG me disse: 
 
 “Eu não me importo se você resolveu esse problema exato antes, eu quero ver se você pode reconhecer o padrão e aplicar a abordagem certa.” “Eu não me importo se você resolveu esse problema exato antes, eu quero ver se você pode reconhecer o padrão e aplicar a abordagem certa.” Então, vamos entrar nos padrões que lhe darão o mais alto Para o seu precioso tempo de estudo! ROI janela deslizante: seu BFF para problemas de matriz e cadeia A técnica de janela deslizante é CLUTCH para problemas de array/string onde você precisa encontrar um subarray ou substring que atenda a certas condições. Em vez de forçar bruta com loops aninhados (e fazer o entrevistador cringe em sua solução O(n2)), este padrão permite que você resolva esses problemas em O(n) tempo. Quando deve ser usado: 
 
 
 
 Trabalhar com estruturas de dados lineares, como matrizes ou cadeias Necessidade de encontrar um subarray/substring que atenda a uma condição Procurando min/max/longest/shortest subarray com propriedades específicas e a técnica: Usamos dois ponteiros (chamemos 'em i e j) para criar uma " janela" que pode se expandir ou encolher: 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
 Existem dois tipos de janelas deslizantes: 
 
 
 janela de tamanho fixo: quando o tamanho do subarray é fixo (como "encontrar a soma máxima do subarray do tamanho k") janela de tamanho dinâmico: quando o tamanho muda com base em uma condição (como "subarray mais curto com soma >= alvo") Aqui está como você implementaria uma janela dinâmica para encontrar o menor subarray com uma soma ≥ 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, uma vez que eu consegui esse padrão, tantos problemas "difíciles" de repente se tornaram gerenciáveis. Problemas práticos 
 
 
 
 
 Subarray de soma máxima do tamanho K Substring mais longo com K caracteres distintos Frutas em cestos (LeetCode #904) Substring mais longo sem caracteres repetitivos (LeetCode #3) Dois Pontos: Dobrar a diversão! Dois ponteiros é outro alterador de jogo, especialmente quando se trabalha com matrizes classificadas. Este padrão envolve o uso de dois ponteiros para iterar através de uma matriz e encontrar elementos que satisfaçam certas condições. Quando deve ser usado: 
 
 
 
 Trabalhando com Array Necessidade de encontrar pares que satisfaçam uma condição Problemas envolvendo reversão ou palíndromes Implementação 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
 Eu juro, esta técnica me salvou em tantas entrevistas.Uma vez eu estava em branco até que eu percebi "Oh espere, este é apenas um problema de dois ponteiros!"O rosto do entrevistador se iluminou e eu sabia que eu estava de volta no jogo. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Duas somas II (LeetCode #167) Remover Duplicados (LeetCode #26) Quadros de uma Matriz Classificada (LeetCode #977) 3Sum (Código LeetCode #15) Rápidos e lentos: A tartaruga e o rabo Este padrão usa dois ponteiros que se movem a velocidades diferentes. Super útil para a detecção de ciclos em listas ou matrizes vinculadas. When to use it: 
 
 
 
 Problemas de lista vinculada, especialmente a detecção de ciclos Encontrar o meio de uma lista de links Determinar se um número é um 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
 Quando eu encontrei esta técnica pela primeira vez, minha mente foi soprada.  Como, como o movimento a diferentes velocidades ajuda? Mas uma vez que você vê isso em ação - especialmente com o algoritmo de pesquisa de ciclo de Floyd - é pura magia. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Ciclo de Lista Vinculada (LeetCode #141) Meio da Lista Vinculada (LeetCode #876) Palindrome Linked List (LeetCode #234) Número Feliz (LeetCode #202) Tree and Graph Traversal: DFS e BFS Árvores e gráficos estão em todos os lugares em entrevistas técnicas, especialmente em empresas como Meta e Amazon.Mastering tanto Profundidade-Primeira Pesquisa (DFS) e Breadth-Primeira Pesquisa (BFS) é não negociável. When to use DFS: 
 
 
 
 
 Encontrar um caminho entre dois nós Detecção de ciclos Sorteio Topológico Explorar todas as possibilidades (backtracking) Implementação do 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: 
 
 
 
 Encontrando o caminho mais curto Ordem de nível de travessia Encontrar os nós mais próximos do nodo inicial Implementação do 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)
 A primeira vez que tentei implementar esses algoritmos em uma entrevista, misturei minhas operações de pilha e fila.Fale sobre um momento embaraçoso! 😳 Dica Pro: pratique estas até que elas sejam de segunda natureza. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Transição de ordem de nível de árvore binária (LeetCode #102) Número de ilhas (LeetCode #200) Calendário do Curso (LeetCode #207) Escada da Palavra (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Pesquisa Binária: Não apenas para Arrays Sorted! A pesquisa binária é um algoritmo clássico de dividir e conquistar que é muitas vezes subestimado.Não é apenas para encontrar elementos em matrizes ordenadas - pode ser aplicado a vários problemas com um espaço de pesquisa monótono. When to use it: 
 
 
 
 Pesquisar em uma matriz ordenada Encontrar um valor específico ou uma faixa Problemas em que o espaço de solução pode ser dividido pela metade 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
 Eu costumava pensar que a pesquisa binária era trivial até que eu comecei a ver todas as variações inteligentes em entrevistas.Agora é uma das minhas técnicas!Lembre-se, a pesquisa binária não é apenas sobre encontrar um elemento - é sobre eliminar metade das possibilidades em cada passo. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Pesquisar em Matriz de Classificação Rotada (LeetCode #33) Encontre a primeira e última posição do elemento (LeetCode #34) Mediana de duas matrizes classificadas (LeetCode #4) Koko comendo bananas (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down Programação dinâmica: quebrar problemas A programação dinâmica (DP) é muitas vezes o padrão mais intimidante para os candidatos, mas é incrivelmente poderoso uma vez que você se apaixona por ela. When to use it: 
 
 
 
 Problemas de otimização (max / min / mais longo / mais curto) Contagem de problemas (número de maneiras de...) Problemas com sobreposição de subproblemas e subestrutura ideal 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
 Eu não vou mentir, problemas de DP costumavam me fazer querer me curvar em uma bola e chorar. 😭 Mas uma vez que eu entendi o padrão de definir estados e transições, eles se tornaram muito mais acessíveis. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Mudança de moeda (LeetCode #322) A sequência comum mais longa (LeetCode #1143) A sequência crescente mais longa (LeetCode #300) Ladrão de Casa (LeetCode #198) Backtracking: explorar todas as possibilidades Backtracking é essencialmente recursão com uma viragem - explora todas as soluções possíveis, construindo candidatos incrementalmente e abandonando-os ("backtracking") uma vez que é claro que eles não vão funcionar. When to use it: 
 
 
 
 Problemas combinatórios (combinações, permutações) Solução de quebra-cabeças (sudoku, n-queens) Problemas de satisfação 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
 Problemas de retrocesso podem ser um pouco decepcionantes no início.Lembro-me de olhar para o meu tabuleiro por um tempo embaraçoso de tentar visualizar a árvore de recursão.Mas uma vez que você consegue, eles se tornam realmente satisfatórios para resolver! Practice Problems: 
 
 
 
 
 Subconjunto (LeetCode #78) Permutações (LeetCode #46) N-Queens (Código Leet #51) Pesquisa de palavras (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 Plano de estudo: como dominar esses padrões até 2025 Agora que cobrimos os padrões mais importantes, vamos falar de estratégia.Eis como eu abordaria dominar esses padrões se eu estivesse começando do zero: 
 
 
 
 
 
  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 Lembre-se, a consistência bate a intensidade.Eu prefiro ver você resolvendo um problema completamente a cada dia do que lidar com 10 problemas sem entendê-los. It's Not Just About the Code Não se trata apenas do código Enquanto esses padrões são cruciais, entrevistas técnicas também são sobre comunicação, processo de resolução de problemas e lidar com a pressão. Eu bombardei entrevistas onde eu realmente sabia a solução, apenas porque eu estava nervoso e não conseguia articular meu processo de pensamento. Então, enquanto você pratica, não apenas explique sua abordagem em voz alta, considere compromissos, analise a complexidade do tempo e do espaço e lidar com casos de borda. . Conhecimento algorítmico Bem, isso é tudo que eu tenho para você hoje!Espero que este guia ajude você a esmagar suas entrevistas de codificação em 2025. Agora vá em frente e conquiste esses padrões! Sofrendo através do LeetCode juntos Feliz codificação, e que os deuses algorítmicos estejam sempre a seu favor!

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Visit Rabbit Rank

Marketplace

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Dominar os melhores padrões de LeetCode para entrevistas de codificação: um guia e estratégia de 2025

About Author

COMENTARIOS

Rótulos

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM

Related Stories

As camadas invisíveis: por que as entrevistas com usuários são um ativo insubstituível

Toque para ganhar: Telegram pode integrar os próximos 10 bilhões de usuários criptográficos antes de Solana

Telegram: a ponte da Crypto Island para o continente

Como melhorar seu fluxo de trabalho em 10 vezes: 17 aplicativos essenciais

As camadas invisíveis: por que as entrevistas com usuários são um ativo insubstituível

Toque para ganhar: Telegram pode integrar os próximos 10 bilhões de usuários criptográficos antes de Solana

Telegram: a ponte da Crypto Island para o continente

Como melhorar seu fluxo de trabalho em 10 vezes: 17 aplicativos essenciais

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps