Освоение главных шаблонов LeetCode для интервью кодирования: руководство 2025 года и стратегия
2 июля 2025 г.Итак, вы готовитесь к этим страшным техническим интервью, а? Поверь мне, я был там - тону в океане 2000+ проблем с леткодом, задаваясь вопросом, я бы когда -нибудь попал на другую сторону.
Но вот секрет, который я хотел бы, чтобы кто -то сказал мне ранее:
Дело не в том, сколько проблем вы решаете; Речь идет о признанииузорыпозади них.
После того, как я ударил головой по алгоритмической стене в течение нескольких месяцев(и кормить полученные головные боли со слишком большим количеством кофеина 😅), Наконец, явзломал кодПолем Сегодня я делюсь больше всегоЭффективные шаблоны LeetCodeЭто заставит вас решать проблемы, как профессионал в 2025 году.
Почему шаблоны имеют большее значение, чем размолоть случайные проблемы
Смотри, я был тем человеком, которыйСлучайно выбирайте проблемы с леткодомИ молитесь, чтобы я видел достаточно вариаций, чтобы Ace мои интервью. Оповещение о спойлере: это не сработало отлично.
Правда?
Как сказал мне один старший инженер в компании FAANG:
«Мне все равно, если вы решили эту проблему раньше. Я хочу посмотреть, сможете ли вы распознать шаблон и применить правильный подход».
Итак, давайте перейдем к узорам, которые дадут вам самые высокиеРентабельностьЗа ваше драгоценное время обучения!
1. Сдвижное окно: ваш лучший друг для массива и проблем с струной
Техника скользящего окна является сцеплением для задач массива/строки, где вам нужно найти субрай или подстроение, которое соответствует определенным условиям. Вместо того, чтобы разбиваться с вложенными петлями (и заставляя интервьюера съеживаться в вашем решении O (N²)), этот шаблон позволяет вам решать эти проблемы во время O (n).
Когда его использовать:
- Работа с линейными структурами данных, такими как массивы или строки
- Нужно найти субрай/подстроение, которое соответствует условию
- Ищу мин/макс/самый длинный/самый короткий Subarray с конкретными свойствами
Техника:
Мы используем два указателя (давайте назовим их I и J), чтобы создать «окно», которое может расширить или уменьшить:
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
Есть два вкуса скользящего окна:
- Окно фиксированного размера:Когда размер субрай фиксирован (например, «Найдите максимальную сумму Subarray размера K»)
- Окно динамического размера:Когда размер меняется на основе условия (например, «самый короткий субаррей с sum> = target»)
Вот как вы бы реализовали динамическое окно для поиска наименьшего субрари с суммой ≥ цели:
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
Честно говоря, как только я снял этот шаблон, так много «жестких» проблем внезапно стали управляемыми. Это похоже на секретное оружие! 🔫
Практические проблемы
- Максимальная сумма subarray размера k
- Самая длинная подстрока с k отличными персонажами
- Фрукты в корзины (LeetCode #904)
- Самая длинная подстрока без повторяющихся символов (LeetCode #3)
2. Два указателя: удвоить веселье!
Два указателя-это еще один переход, особенно при работе с отсортированными массивами. Этот шаблон включает в себя использование двух указателей для итерации через массив и найти элементы, которые удовлетворяют определенным условиям.
Когда его использовать:
- Работа с отсортированными массивами
- Нужно найти пары, которые удовлетворяют условию
- Проблемы, связанные с реверсией или палиндромами
Основная реализация:
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
Клянусь, эта техника спасла меня во многих интервью. Однажды я вырвался, пока не понял: «О, подождите, это всего лишь два указателя!» Лицо интервьюера осветилось, и я знал, что вернулся в игру. 😎
Практические проблемы:
- Две суммы II (LeetCode #167)
- Удалить дубликаты (LeetCode #26)
- Квадраты сортированного массива (LeetCode #977)
- 3SUM (LeetCode #15)
3. Быстрые и медленные указатели: черепаха и зайца
В этом шаблоне используются два указателя, которые движутся на разных скоростях. Супер полезно для обнаружения цикла в связанных списках или массивах.
Когда его использовать:
- Связанные проблемы списка, особенно обнаружение цикла
- Поиск середины связанного списка
- Определение, является ли число счастливого числа
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
Когда я впервые столкнулся с этой техникой, мой разум был взорван. 🤯 Как помогает двигаться на разных скоростях? Но как только вы увидите это в действии, особенно с циклом Флойда, обнаружив алгоритм-это чистая магия.
Практические проблемы:
- Связанный цикл списка (LeetCode #141)
- Середина связанного списка (LeetCode #876)
- Palindrome Linked List (LeetCode #234)
- Счастливого числа (LeetCode #202)
4. Тривер
Деревья и графики находятся везде в технических интервью, особенно в таких компаниях, как Meta и Amazon.mastering как поиск, то и поиск по глубине (DFS), так и поиск в ширине (BFS) не подлежит обсуждению.
Когда использовать DFS:
- Поиск пути между двумя узлами
- Обнаружение циклов
- Топологическая сортировка
- Изучение всех возможностей (возврат)
Реализация 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)
Когда использовать BFS:
- Поиск кратчайшего пути
- Оказание уровня
- Поиск узлов, ближайших к стартовому узлу
Реализация 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)
В первый раз, когда я попытался внедрить эти алгоритмы в интервью, я смешал свой стек и операции в очереди. Поговорим о смущающем моменте! 😳 Pro Tip: Практикуйте их, пока они не являются второй природой.
Практические проблемы:
- Бинарный уровень порядок уровня деревьев (LeetCode #102)
- Количество островов (LeetCode #200)
- График курса (LeetCode #207)
- Слово -лестница (LeetCode #127)
5. Бинарный поиск: не только для отсортированных массивов!
Бинарный поиск-это классический алгоритм разделения и контроля, который часто недооценивается. Это не только для поиска элементов в отсортированных массивах-он может быть применен к различным проблемам с монотонным пространством поиска.
Когда его использовать:
- Поиск в отсортированном массиве
- Поиск конкретного значения или диапазона
- Проблемы, где пространство решения можно разделить пополам
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
Раньше я думал, что бинарный поиск был тривиальным, пока не начал видеть все умные вариации в интервью. Теперь это одна из моих техник! Помните, что бинарный поиск-это не только поиск элемента-это устранение половины возможностей на каждом шаге.
Практические проблемы:
- Поиск в вращаемом сортированном массиве (LeetCode #33)
- Найти первую и последнюю позицию элемента (LeetCode #34)
- Медиана из двух отсортированных массивов (LeetCode #4)
- Коко ест бананы (LeetCode #875)
6. Динамическое программирование: нарушение проблем вниз
Динамическое программирование (DP) часто является наиболее пугающим шаблоном для кандидатов, но оно невероятно мощно, когда вы получите его. Ключ - разбивать проблемы на более мелкие, перекрывающиеся подзадачи.
Когда его использовать:
- Проблемы с оптимизацией (макс/мин/самый длинный/самый короткий)
- Подсчет проблем (количество способов ...)
- Проблемы с перекрывающимися подпроектами и оптимальной субструктурой
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
Я не собираюсь лгать, проблемы с DP, чтобы заставить меня хотеть свернуться калачиком в мяч и плакать. 😭 Но как только я понял схему определяющих состояний и переходов, они стали гораздо более доступными.
Практические проблемы:
- Изменение монеты (LeetCode #322)
- Самая длинная общая последующая последовательность (LeetCode #1143)
- Самое длительное увеличение последующей последовательности (LeetCode #300)
- Грабитель дома (LeetCode #198)
7. Отступить: изучение всех возможностей
Отступить, по сути, рекурсию с Twist-It исследует все возможные решения, постепенно создавая кандидатов и отказавшись от них («возврат»), как только станет ясно, что они не сработают.
Когда его использовать:
- Комбинаторные проблемы (комбинации, перестановки)
- Решение головоломки (Sudoku, N-Queens)
- Проблемы удовлетворенности ограничения
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
Сначала проблемы с возвращением могут быть немного умолчающими. Я помню, как смущающе смотрел на мою доску, пытаясь визуализировать рекурсионное дерево. Но как только вы его получите, они станут действительно удовлетворяющими, чтобы решить!
Практические проблемы:
- Подмножества (LeetCode #78)
- Перестановки (LeetCode #46)
- N-Queens (LeetCode #51)
- Поиск слов (LeetCode #79)
План изучения: как освоить эти модели к 2025 году
Теперь, когда мы рассмотрели самые важные модели, давайте поговорим о стратегии. Вот как я бы подошел к освоению этих моделей, если бы начинал с нуля:
- Неделя 1-2:Сосредоточьтесь на скользящем окне и двух указателях
- Начните с легких проблем для каждого шаблона
- Перейти к средним проблемам после удобства
- Просмотреть решения и оптимизировать
- Неделя 3-4:Триверс дерева/график (DFS & BFS)
- Практикуйте как рекурсивные, так и итеративные реализации
- Сначала применить к проблемам деревьев, а затем проблемы с графиками
- Убедитесь, что вы понимаете различия между DFS и BFS
- Неделя 5-6:Бинарный поиск и быстрые и медленные указатели
- Сначала освоить основной шаблон
- Затем справиться с вариациями и краями
- Сосредоточьтесь на проблемах, которые явно не бинарный поиск на первый взгляд
- Неделя 7-9:Динамическое программирование
- Начните с простых проблем 1D DP
- Перейти к 2D -задачам DP
- Практикуйте признание, когда использовать DP
- Неделя 10-12:Отступать и передовые узоры
- Объедините несколько паттернов в сложных задачах
- Время самостоятельно, чтобы имитировать условия собеседования
- Практикуйте, объясняя свой подход вслух
Помните, что последовательность бьет интенсивность. Я бы предпочел, чтобы вы решили одну проблему с каждым днем, чем переедание 10 проблем, не понимая их. 🧠
Речь идет не только о коде
Позвольте мне на секунду по -настоящему. Хотя эти модели имеют решающее значение, технические интервью также касаются общения, процесса решения проблем и обработки давления.
Я бомбил интервью, где я действительно знал решение, просто потому, что я нервничал и не мог сформулировать свой мыслительный процесс. И я прошел интервью, где я не получил оптимальное решение, но ясно объяснил свои рассуждения.
Таким образом, когда вы практикуете, не просто исследуйте свой подход вслух, рассматривайте компромисс, анализируйте время и сложность пространства и обрабатывайте кромки. Эти мягкие навыки имеют значение так же, как и вашиАлгоритмические знанияПолем
Ну, это все, что у меня есть для тебя сегодня! Я надеюсь, что это руководство поможет вам сокрушить ваши интервью по кодированию в 2025 году. Помните, вы не одиноки в этом путешествии, мы всеСтрадание через LeetCode вместеПолем Теперь идите и победите эти шаблоны!
Счастливое кодирование, и пусть алгоритмические боги будут когда -либо в вашу пользу!
Оригинал