Hivyo wewe ni kujiandaa kwa ajili ya mahojiano hayo ya kiufundi ya kutisha, huh? Tumaini mimi, nimekuwa huko - kunyonyesha katika bahari ya matatizo ya LeetCode zaidi ya 2000, na kujiuliza kama ningeweza kufikia upande mwingine. Lakini hapa ni siri ambayo ningependa kuwaambia mtu awali: 
 
 Sio juu ya idadi ya matatizo unayoweza kutatua; ni juu ya kutambua mifano nyuma yao. Sio juu ya idadi ya matatizo unayoweza kutatua; ni juu ya kutambua mifano nyuma yao. Baada ya kupiga kichwa changu dhidi ya ukuta wa algorithm kwa miezi Mwisho wa Leo, mimi ni kushiriki zaidi ya kwamba utakuwa na wewe kutatua matatizo kama mtaalamu katika 2025. (Na kutibu maumivu ya kichwa yaliyotokana na njia nyingi za caffeine ) Kuondoa msimbo wa Ufanisi wa LeetCode Kwa nini mifano ni muhimu zaidi kuliko kusafisha matatizo ya random Angalia, nilikuwa mtu huyo ambaye alikuwa na kuomba nilikuwa nimeona mabadiliko ya kutosha ili kuimarisha mahojiano yangu. tahadhari ya spoiler: haifanyi kazi nzuri. Piga ngumu matatizo ya LeetCode Ukweli wa kweli? Kwa mujibu wa utafiti wa hivi karibuni, wagombea ambao kutawala mifano muhimu hufanya kazi vizuri zaidi kuliko wale ambao tu kupiga kupitia mamia ya matatizo ya random. Mahojiano ya kiufundi Mahojiano ya kiufundi Kama mhandisi wa juu katika kampuni ya FAANG aliniambia: 
 
 "Sikuwa na wasiwasi kama umefunua tatizo hilo halisi kabla; nataka kuona kama unaweza kutambua mfano na kutumia mbinu sahihi." "Sikuwa na wasiwasi kama umefunua tatizo hilo halisi kabla; nataka kuona kama unaweza kutambua mfano na kutumia mbinu sahihi." Hivyo hebu kuingia katika mifano ambayo itakupa juu zaidi Kwa ajili ya muda wako wa kusoma thamani! ROI Duka la Sliding: BFF yako kwa matatizo ya mstari na mstari Teknolojia ya dirisha ni CLUTCH kwa matatizo ya mfululizo / mfululizo ambapo unahitaji kupata subarray au substring ambayo inakidhi mahitaji fulani. Badala ya kuharibu kwa kiasi kikubwa na mikono iliyowekwa (na kufanya msemaji kuharibu kwenye suluhisho lako la O(n2)), mfano huu unakuwezesha kutatua matatizo haya katika muda wa O(n). Wakati wa kutumia: 
 
 
 
 Kufanya kazi na miundo ya data ya linear kama vile array au string Unahitaji kupata subarray / substring ambayo inakidhi hali Kuangalia kwa min / max / muda mrefu / mfupi subarray na mali maalum Maelezo ya Teknolojia: Tunatumia pointers mbili (tutaita 'em i na j) ili kuunda "ndoo" ambayo inaweza kupanua au kupunguzwa: 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
 Kuna aina mbili za vitunguu vya vitunguu: 
 
 
 Duka la ukubwa wa imara: Wakati ukubwa wa subarray ni imara (kama vile "Find max sum of subarray of size k") Duka la ukubwa wa nguvu: Wakati ukubwa unabadilika kulingana na hali (kama vile "subarray mfupi na jumla >= lengo") Hapa ni jinsi unavyoweza kutekeleza dirisha la nguvu ili kupata subarray ndogo na jumla ≥ lengo: 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
 Kwa uaminifu, mara tu nilipopata mfano huu chini, matatizo mengi ya "ngumu" ghafla yamewaweza kusimamiwa. Matatizo ya vitendo 
 
 
 
 
 Kiwango cha juu cha ukubwa wa K Substring ya muda mrefu zaidi na wahusika tofauti wa K Matunda katika mifuko (LeetCode #904) Substring ya muda mrefu bila wahusika wa kurudia (LeetCode #3) Picha hii ilipigwa tokea ktk veranda za moja ya vyumba vya Manyara Serena Lodge. Maonyesho mawili ni mwingine wa mabadiliko ya mchezo, hasa wakati wa kufanya kazi na mfululizo uliochaguliwa. Mfano huu unahusisha kutumia maonyesho mawili kutafakari kupitia mfululizo na kupata vipengele ambavyo vinakidhi hali fulani. Wakati wa kutumia: 
 
 
 
 Kufanya kazi na array iliyochaguliwa Unahitaji kupata wanandoa ambao kukidhi hali Matatizo yanayohusiana na kurekebisha au palindromes Utekelezaji wa msingi: 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
 Ninajisikia, mbinu hii imemwokoa katika mahojiano mengi. Mara moja nilikuwa nikiamka mpaka nilijifunza "Oh, kusubiri, hii ni tatizo la pointer mbili tu!" Mwandishi wa uso ulionekana na nilijua nilikuwa nyuma katika mchezo. 😎 Practice Problems: 
 
 
 
 
 Maelezo ya 2 (LeetCode #167) Kuondoa Duplicates (LeetCode #26) Mchoro wa Mchoro wa Mchoro (LeetCode #977) 3Suma ya (LeetCode #15) Fast & Slow Pointers: Mbuzi na mbuzi Mfano huu unatumia pointers mbili ambazo zinageuka kwa kasi tofauti.Ni muhimu sana kwa kugundua mzunguko katika orodha zilizounganishwa au mfululizo. When to use it: 
 
 
 
 Matatizo ya orodha inayohusiana, hasa kugundua mzunguko Kupata katikati ya orodha iliyounganishwa Kuamua kama nambari ni nambari ya furaha 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
 Wakati nilipokutana na mbinu hii kwa mara ya kwanza, akili yangu ilifufuka.  Kama, jinsi ya kuhamia kwa kasi tofauti husaidia? Lakini mara tu unapoona katika vitendo - hasa na Algorithm ya Utafutaji wa Mzunguko wa Floyd - ni uchawi safi. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Mzunguko wa Orodha ya Linked (LeetCode #141) Kati ya orodha ya kuunganishwa (LeetCode #876) Orodha ya kuunganishwa kwa Palindrome (LeetCode #234) Nambari ya Furaha (LeetCode #202) Mti na Graph Traversal: DFS & BFS Mti na chati ni kila mahali katika mahojiano ya kiufundi, hasa katika makampuni kama vile Meta na Amazon.Utawala wa utafutaji wa kwanza wa kina (DFS) na utafutaji wa kwanza wa upana (BFS) hauwezi kujadiliwa. When to use DFS: 
 
 
 
 
 Kupata njia kati ya nodes mbili Kuchunguza mzunguko wa Maelezo ya Topolojia Kuchunguza uwezekano wote (backtracking) Utekelezaji wa 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: 
 
 
 
 Kupata njia ya haraka zaidi Utaratibu wa kuhamia Kupata node karibu na node ya mwanzo Utekelezaji wa 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)
 Mara ya kwanza nilijaribu kutekeleza algorithms hizi katika mahojiano, niliunganisha shughuli zangu za stack na mstari. Mazungumzo kuhusu wakati wa kutisha! 😳 Tip Pro: mazoezi haya mpaka ni asili ya pili. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Utaratibu wa kiwango cha mti wa binary (LeetCode #102) Idadi ya visiwa (LeetCode #200) Mpango wa Kazi (LeetCode #207) Mstari wa Neno (LeetCode #127) 5. Binary Search: Not Just for Sorted Arrays! Utafutaji wa Binary: Sio tu kwa Mipango ya Mipango! Utafutaji wa binary ni algorithm classic ya kugawana na kushinda ambayo mara nyingi inachukuliwa chini. sio tu kwa kutafuta vipengele katika mfululizo uliofanywa - inaweza kutumika kwa matatizo mbalimbali na nafasi ya utafutaji ya monotonous. When to use it: 
 
 
 
 Utafutaji katika mfululizo uliopangwa Kupata thamani maalum au kiwango cha Matatizo ambapo nafasi ya ufumbuzi inaweza kugawanywa kwa nusu 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
 Niliwahi kufikiria utafutaji wa binary ulikuwa mdogo mpaka nilianza kuona mabadiliko yote ya busara katika mahojiano. Sasa ni moja ya mbinu zangu za kwenda! Kumbuka, utafutaji wa binary sio tu kuhusu kupata kipengele - ni kuhusu kuondoa nusu ya uwezekano katika kila hatua. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Utafutaji katika Matangazo ya Mzunguko (LeetCode #33) Kupata nafasi ya kwanza na ya mwisho ya kipengele (LeetCode #34) Median ya Mipango Miwili ya Utangulizi (LeetCode #4) Koko Chakula Bananas (LeetCode #875) 6. Dynamic Programming: Breaking Problems Down Programu ya Dynamic: Kuondoa matatizo Programu ya dinamiki (DP) mara nyingi ni mfano wa kutisha zaidi kwa wagombea, lakini ni nguvu sana mara tu unapojifunza. When to use it: 
 
 
 
 Matatizo ya ufanisi (max / min / muda mrefu / mfupi) Kuhesabu matatizo (maana idadi ya njia ya ...) Matatizo ya kuunganisha matatizo ya chini na substructure bora 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
 Sitawaambia uongo, matatizo ya DP yalisababisha nilitaka kuungana na mpira na kulia. 😭 Lakini mara moja nilielewa muundo wa kufafanua hali na mabadiliko, walijifunza zaidi. Practice Problems: 
 
 
 
 
 Mabadiliko ya Coin (LeetCode #322) Ufuatiliaji wa kawaida wa muda mrefu (LeetCode #1143) Ufuatiliaji wa kuongezeka kwa muda mrefu (LeetCode #300) Mshambuliaji wa nyumba (LeetCode #198) Backtracking: kuchunguza uwezekano wote Backtracking ni kimsingi recursion na twist-ni kuchunguza ufumbuzi wote iwezekanavyo kwa kujenga wagombea kwa kiwango cha chini na kuachana nao ("backtracking") mara moja ni wazi kwamba hawawezi kufanya kazi. When to use it: 
 
 
 
 Matatizo ya mchanganyiko (combinations, permutations) Mchezo wa kutatua puzzle (sudoku, n-queens) matatizo ya kuridhika 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
 Matatizo ya kurudi nyuma yanaweza kuwa kidogo ya akili katika mwanzo.Nakumbuka kuangalia juu ya whiteboard yangu kwa muda mrefu wa kutisha kujaribu kutazama mti wa kurudi.Lakini mara tu unapata, wao huwa na kuridhisha kweli kutatua! Practice Problems: 
 
 
 
 
 Mifumo ya chini (LeetCode #78) Maoni yako (LeetCode #46) N-Queens (LeetCode ya #51) Utafutaji wa Neno (LeetCode #79) Study Plan: How to Master These Patterns by 2025 Mpango wa utafiti: Jinsi ya kutawala mifano hii hadi 2025 Sasa tumefunika mifano muhimu zaidi, hebu kuzungumza juu ya mkakati. Hapa ni jinsi ningepata mbinu ya kutawala mifano haya kama ningeweza kuanza kutoka chini: 
 
 
 
 
 
  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 Kumbuka, ufuatiliaji unashinda kiwango cha nguvu. Napenda kuona wewe kutatua tatizo moja kila siku kikamilifu kuliko kukabiliana na matatizo 10 bila kuelewa. It's Not Just About the Code Sio tu kuhusu msimbo Ingawa mifano hii ni muhimu, mahojiano ya kiufundi pia ni kuhusu mawasiliano, mchakato wa kutatua matatizo, na kukabiliana na shinikizo. Nimepiga risasi mahojiano ambapo kwa kweli nilijua suluhisho, tu kwa sababu nilikuwa na wasiwasi na sikuweza kueleza mchakato wangu wa kufikiri. Hivyo kama wewe mazoezi, si tu code-kufafanua mbinu yako kwa sauti kubwa, kuzingatia mikataba, kuchambua muda na utaratibu wa nafasi, na kushughulikia kesi edge. . Ujuzi wa algorithm Nadhani mwongozo huu utawasaidia kuharibu mahojiano yako ya coding katika 2025. Kumbuka, huna peke yako katika safari hii - sisi sote Sasa kwenda nje na kushinda mifano hiyo! Mateso kupitia LeetCode pamoja Furaha coding, na matumaini ya miungu algorithmic ni daima kwa faida yako!

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

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

Ndefu sana; Kusoma

Make resilience your competitive advantage

Utawala wa mifano ya juu ya LeetCode kwa mahojiano ya coding: Mwongozo na Mkakati wa 2025

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

A PENDENT WORLD

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Speed up Swift compile time

A PENDENT WORLD

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Speed up Swift compile time

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps