تو آپ ان خوفناک تکنیکی انٹرویوز کے لئے تیاری کر رہے ہیں، ہاں؟ مجھ پر یقین کریں، میں وہاں تھا - 2000+ LeetCode مسائل کے سمندر میں ڈوبنے کے لئے، یہ سوچنا چاہتا ہوں کہ کیا میں کبھی دوسری طرف لے جائے گا. لیکن یہاں وہ راز ہے جو میں چاہتا تھا کہ کسی نے پہلے مجھے بتایا تھا: 
 
 یہ کتنے مسائل کو حل کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ ان کے پیچھے کے ماڈل کو پہچاننے کے بارے میں ہے. یہ کتنے مسائل کو حل کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ ان کے پیچھے کے ماڈل کو پہچاننے کے بارے میں ہے. ماہوں کے لئے الگورتھم کے دیوار کے خلاف میرے سر کو دھوکہ دینے کے بعد آخر میں آج، میں سب سے زیادہ اشتراک کرتا ہوں یہ آپ کو 2025 میں ایک پرو کے طور پر مسائل کو حل کرنے کی ضرورت ہوگی. (اور اس کے نتیجے میں سر درد کا علاج بہت زیادہ کافئین کے ساتھ ) کوڈ کو ہٹا دیا مؤثر LeetCode پیٹرن کیوں نمونے عارضی مسائل سے زیادہ اہم ہیں دیکھو، میں تو وہ شخص تھا جو اور دعا ہے کہ میں نے اپنے انٹرویوز کو ایس کرنے کے لئے کافی تبدیلیاں دیکھی تھیں. Spoiler alert: it didn’t work out great. randomly pick LeetCode مسائل سچ ہے؟ 2025 میں، حلوں کو یاد کرنے کے بارے میں کم ہے اور مسئلہ حل کے فریم ورک کو لاگو کرنے کے بارے میں زیادہ ہے. تکنیکی مصاحب تکنیکی مصاحب ایک FAANG کمپنی میں ایک اعلی انجینئر نے مجھے بتایا کہ: 
 
 "مجھے اس بات کا کوئی فرق نہیں پڑتا کہ آپ نے اس سے پہلے یہ بالکل مسئلہ حل کیا ہے، میں دیکھنا چاہتا ہوں کہ کیا آپ نمونہ کو پہچان سکتے ہیں اور صحیح نقطہ نظر کو لاگو کر سکتے ہیں." "مجھے اس بات کا کوئی فرق نہیں پڑتا کہ آپ نے اس سے پہلے یہ بالکل مسئلہ حل کیا ہے، میں دیکھنا چاہتا ہوں کہ کیا آپ نمونہ کو پہچان سکتے ہیں اور صحیح نقطہ نظر کو لاگو کر سکتے ہیں." لہذا ہم ان نمونوں میں داخل ہوں گے جو آپ کو سب سے زیادہ دے گا آپ کے قیمتی مطالعہ کے وقت کے لئے! ROI Sliding Window: Array اور String مسائل کے لئے آپ کے BFF ڈرائیونگ ونڈوز کی تکنیک کے لئے CLUTCH ہے، جہاں آپ کو ایک subarray یا substring تلاش کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جو کچھ شرائط کو پورا کرتی ہے. بیکٹیریا کے مقابلے میں (اور انٹرویوٹر کو آپ کے O(n2) حل کے بارے میں پریشان کرنے کے بجائے)، یہ نمونہ آپ کو O(n) وقت میں ان مسائل کو حل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا استعمال کب کریں: 
 
 
 
 لائن اعداد و شمار کی ساختوں کے ساتھ کام کرنے کے لئے جیسے ارکان یا strings ایک subarray / substring تلاش کرنے کی ضرورت ہے جو ایک شرط کو پورا کرتا ہے مخصوص خصوصیات کے ساتھ min / max / longest / shortest subarray کے لئے تلاش تکنیکی طور پر: ہم دو اشارے کا استعمال کرتے ہیں (ہم 'em i اور j' کو بلاتے ہیں) ایک "فائنل" پیدا کرنے کے لئے جو بڑھ سکتا ہے یا کم ہوسکتا ہے: 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
 دو چمکنے والے ونڈوز ہیں: 
 
 
 Fixed-size window When the subarray size is fixed (like "find max sum of subarray of size k") ڈینمک سائز ونڈو: جب سائز ایک شے کی بنیاد پر تبدیل ہوتا ہے (مثال کے طور پر "سب سے مختصر subarray with sum >= target") یہاں آپ کو ایک مجموعہ ≥ مقصد کے ساتھ سب سے چھوٹے subarray تلاش کرنے کے لئے ایک متحرک ونڈو اپل کرنے کا طریقہ ہے: 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
 صادق طور پر، ایک بار جب میں نے اس ماڈل کو نیچے پایا، تو بہت سے "کبھی" مسائل ایک بار پھر کنٹرول کیا جا سکتا تھا. عملی مسائل 
 
 
 
 
 زیادہ سے زیادہ حجم کی قسم K سب سے طویل Substring with K Distinct Characters کمرے میں پھل (LeetCode #904) سب سے طویل Substring Without Repeating Characters (LeetCode #3) 2۔ دوہری سرگرمیوں میں اضافہ! دو پوینٹرز ایک اور کھیل بدلنے والا ہے، خاص طور پر منتخب کردہ سیریزوں کے ساتھ کام کرتے وقت. یہ نمونہ دو پوینٹرز کا استعمال کرتے ہوئے ایک سیریز کے ذریعے تکرار کرنے اور عناصر کو تلاش کرنے کے لئے شامل ہے جو کچھ شرائط کو پورا کرتے ہیں. اس کا استعمال کب کریں: 
 
 
 
 نسخے کے ساتھ کام کرنے کے لئے ایک شرط کو پورا کرنے والے جوڑے کو تلاش کرنے کی ضرورت ہے Reversing یا palindromes کے ساتھ مسائل بنیادی عمل: 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
 میں قسم کھاتا ہوں، اس تکنیک نے مجھے بہت سے انٹرویو میں بچا لیا ہے. ایک بار میں نے بالکل خالی کیا تھا جب تک میں سمجھ گیا "اوہ، یہ صرف ایک دو اشارے کا مسئلہ ہے!" انٹرویو کرنے والے کا چہرہ روشن ہوا اور میں جانتا تھا کہ میں کھیل میں واپس آیا ہوں. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Two Sum II (LeetCode #167) ہٹا دیں Duplicates (LeetCode #26) Squares of a Sorted Array (LeetCode #977) 3Sum (LeetCode #15) کے بارے میں 3.Fast & Slow Pointers: The Tortoise and the Hare (چڑیا اور چڑیا) یہ نمونہ دو اشارے کا استعمال کرتا ہے جو مختلف رفتار پر منتقل ہوتے ہیں. super useful for cycle detection in linked lists or array. When to use it: 
 
 
 
 منسلک فہرست مسائل، خاص طور پر سائیکل تشخیص ایک لنک کی فہرست کے وسط کو تلاش کریں ایک نمبر ایک خوشگوار نمبر ہے یا نہیں 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
 جب میں نے پہلی بار اس تکنیک کا سامنا کیا تو، میرا دماغ بھڑک گیا تھا.  جیسے، مختلف رفتار پر چلنے میں کس طرح مدد ملتی ہے؟ لیکن ایک بار جب آپ اسے کارروائی میں دیکھتے ہیں - خاص طور پر فلوڈ کے سائیکل تلاش کرنے والے الگورتھم کے ساتھ - یہ خالص جادو ہے. Practice Problems: 
 
 
 
 
 لنک لسٹ سائیکل (LeetCode #141) رابطے کی فہرست کے وسط (LeetCode #876) Palindrome لنک کی فہرست (LeetCode #234) خوشگوار نمبر (LeetCode #202) Tree and Graph Traversal: DFS اور BFS درخت اور گرافز تکنیکی انٹرویو میں ہر جگہ ہیں، خاص طور پر میٹا اور ایمیزون جیسے کمپنیوں میں.Defth-First Search (DFS) اور Breadth-First Search (BFS) دونوں کو مسترد کرنے کے قابل نہیں ہے. When to use DFS: 
 
 
 
 
 دو نیچے کے درمیان ایک راستہ تلاش کرنا سائیکلوں کی شناخت topological کے مترادفات تمام امکانات کا تجزیہ کریں (backtracking) DFS کا استعمال: 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: 
 
 
 
 مختصر ترین راستہ تلاش کریں ٹرانسپورٹ کی سطح ابتدائی نقطہ نظر کے قریب ترین نقطہ نظر تلاش کریں BFS کا استعمال: 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)
 پہلی بار میں نے ان algorithms کو ایک انٹرویو میں لاگو کرنے کی کوشش کی، میں نے اپنے stack اور چیلنج آپریشنز کو موازنہ کیا. ایک شرمناک وقت کے بارے میں بات کریں! Practice Problems: 
 
 
 
 
 Binary Tree Level Order Traversal (LeetCode #102) جزائر کی تعداد (LeetCode #200) کورس کی منصوبہ بندی (LeetCode #207) کلام کثافت (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Binary Search: نہ صرف Sorted Arrays کے لئے! بائنری تلاش ایک کلاسیکی تقسیم-اور-پڑھنے الگورتھم ہے جو اکثر کم از کم ہے. یہ صرف الگ الگورتھم میں عناصر کو تلاش کرنے کے لئے نہیں ہے-یہ ایک منفرد تلاش کی جگہ کے ساتھ مختلف مسائل پر لاگو کیا جا سکتا ہے. When to use it: 
 
 
 
 تلاش کرنے کے لئے ایک متحرک array ایک مخصوص قدر یا رینج تلاش کریں مسائل جہاں حل کی جگہ نصف میں تقسیم کیا جا سکتا ہے 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
 میں نے کبھی یہ سوچا کہ بائنری تلاش غیر معمولی تھا جب تک میں انٹرویو میں تمام ذہین تبدیلیوں کو دیکھنے کے لئے شروع کر دیا. اب یہ میری جانے والی تکنیکوں میں سے ایک ہے! یاد رکھیں، بائنری تلاش صرف ایک عنصر تلاش کرنے کے بارے میں نہیں ہے-یہ ہر قدم میں ممکنہ طور پر نصف کو حذف کرنے کے بارے میں ہے. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Rotated Sorted Array (LeetCode #33) میں تلاش کریں Element کی پہلی اور آخری پوزیشن تلاش کریں (LeetCode #34) Median of Two Sorted Arrays (LeetCode #4) کیک کا کھانا پیاز (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down ڈینمک پروگرامنگ: مسائل کو ہٹا دیں ڈینمک پروگرامنگ ( ڈی پی) اکثر کانگریس کے لئے سب سے زیادہ خوفناک نمونہ ہے، لیکن یہ ایک بار جب آپ اس پر قبضہ حاصل کرتے ہیں تو بہت طاقتور ہے. When to use it: 
 
 
 
 آپریٹنگ کے مسائل (max / min / longest / shortest) مسائل کا شمار کرنے کا طریقہ (تعداد کرنے کے طریقوں کی تعداد...) subproblems اور optimal substructure کے ساتھ پوشیدہ مسائل 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
 میں جھوٹ نہیں کروں گا، ڈی پی کے مسائل نے مجھے ایک گیند میں گھومنے اور گڑبڑنے کی خواہش کی تھی. 😭 لیکن ایک بار جب میں ریاستوں اور منتقلیوں کی وضاحت کرنے کے ماڈل کو سمجھ گیا تو، وہ بہت زیادہ دستیاب ہو گئے. Practice Problems: 
 
 
 
 
 کرنسی تبدیلی (LeetCode #322) سب سے طویل عام پیراگراف (LeetCode #1143) سب سے طویل بڑھتی ہوئی پیراگراف (LeetCode #300) گھر چوری (LeetCode #198) 7۔ پیٹ ٹریکنگ: تمام امکانات کا تجزیہ کریں Backtracking بنیادی طور پر ایک twist کے ساتھ واپسی ہے - یہ تمام ممکنہ حلوں کی تحقیقات کرتا ہے، کانگریسوں کو بڑھتی ہوئی طور پر تعمیر کرتے ہوئے اور انہیں چھوڑ کر ("backtracking") جب یہ واضح ہے کہ وہ کام نہیں کریں گے. When to use it: 
 
 
 
 مجموعی مسائل (مجموعات، permutations) puzzle solving (sudoku، n-queens) کے بارے میں رضامندی کے مسائل 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 مسائل سب سے پہلے تھوڑا سا ذہین ہوسکتا ہے. میں نے اپنے whiteboard پر ایک شرمندہ طور پر طویل وقت کے لئے ریکارڈنگ درخت کو تصور کرنے کی کوشش کی یاد رکھتا ہوں. لیکن ایک بار جب آپ اسے حاصل کرتے ہیں تو، وہ حل کرنے کے لئے واقعی مطمئن ہو جاتے ہیں! Practice Problems: 
 
 
 
 
 ذیل میں شامل ہیں (LeetCode #78) ہوم ترجمہ کریں (LeetCode #46) N-Queens (LeetCode #51) کلمات کی تلاش (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 مطالعہ کی منصوبہ بندی: 2025 تک ان نمونوں کو کس طرح حاصل کرنے کے لئے اب جب ہم سب سے اہم نمونے کا احاطہ کر چکے ہیں تو، ہم اسٹوریج کے بارے میں بات کریں گے. یہاں یہ ہے کہ اگر میں نیچے سے شروع ہوتا تو میں ان نمونوں کو ماسٹر کرنے کا طریقہ دیکھوں گا: 
 
 
 
 
 
  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 یاد رکھیں، مطابقت شدت سے بڑھتا ہے.میں آپ کو ہر روز ایک مسئلہ کو مکمل طور پر حل کرنے کے لئے دیکھنے کے لئے ترجیح دیتا ہوں کہ ان کو سمجھنے کے بغیر 10 مسائل کو روکنے کے لئے. It's Not Just About the Code یہ صرف کوڈ کے بارے میں نہیں ہے اگرچہ یہ نمونے اہم ہیں، تکنیکی انٹرویو بھی مواصلات، مسئلہ حل کے عمل، اور دباؤ سے نمٹنے کے بارے میں ہیں. میں نے انٹرویووں کو بمباری کیا ہے جہاں میں اصل میں حل جانتا تھا، صرف کیونکہ میں عصبانی ہوا اور اپنے سوچ کے عمل کو بیان نہیں کر سکا. لہذا جب آپ مشق کرتے ہیں تو، اپنے نقطہ نظر کو بلند آواز سے کوڈ کی وضاحت نہ کریں، تبادلہ خیال کریں، وقت اور جگہ کی پیچیدگی کا تجزیہ کریں، اور رینج کیسز کا انتظام کریں. . algorithmic علم کے میں امید کرتا ہوں کہ یہ گائیڈ آپ کو 2025 میں آپ کے کوڈنگ انٹرویوز کو توڑنے میں مدد ملے گی. یاد رکھیں، آپ اس سفر میں اکیلے نہیں ہیں - ہم سب اب باہر چلیں اور ان نمونوں کو غالب کریں! ایک ساتھ LeetCode کے ذریعے درد خوش آمدید کوڈنگ، اور آپ کے فائدے میں algorithmic خدا کبھی بھی ہو سکتا ہے!

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

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

کوڈنگ انٹرویوز کے لئے سب سے اوپر LeetCode نمونے کو سمجھنے: ایک 2025 گائیڈ اور حکمت عملی

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

On Sunday, the 26th of November, 1631

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps