Подписка на материалы сообщества algocode.io (на 1 месяц) [Максим Фатин]
Самый эффективный способ избавиться от синдрома самозванца и почувствовать уверенность на собеседованиях и в работе.
Программа обучения алгоритмам:
Подписка на 30 дней
Самый эффективный способ избавиться от синдрома самозванца и почувствовать уверенность на собеседованиях и в работе.
Программа обучения алгоритмам:
- Как устроено алгоритмические собеседование
- Два указателя
- Хеш-таблица
- Массивы, матрицы и строки
- Плавающее окно
- Точки и отрезки
- Бинарный поиск
- Структуры данных
- Односвязный список
- Комбинаторный поиск
- Деревья
- Графы
Как устроено алгоритмические собеседование
Чтобы успешно подготовиться к алгоритмическому собеседованию нужно понимать как оно устроено. Именно это мы и рассмотрим в первую очередь
Научишься оценивать время и память в Big-O
Оценка решения в Big-O нотации нужно на каждом алгоритмическом собеседовании. Чтобы не ударить в грязь лицом ты научишься оценивать решения как по времени так и по памяти
Научишься оценивать время и память сортировок
Есть множество сортировок и у каждой своя оценка по времени и памяти. Ты научишься грамотно подбирать сортировку и обосновывать свой выбор
Почему важно
Прежда чем переходить к написанию кода интервьюер попросит тебя оценить решение в Big O. Если ты делаешь это долго или не верно, то это может плохо сказаться на результате секции и даже офере
Задачи на массивы и строки — это более 50 % интервью.Паттерн «два указателя» позволяет свести сложность с O(n²) до O и решать задачи быстрее, чище и понятнее.
Освоишь 3 способа движения указателей
Осознание, что есть всего 3 способа движения указателей сильно облегчит понимание темы и позволит ускорить решение задач.
Сможешь оценивать решения в Big O нотации
У темы 2 указателя есть типичные оценки по времени и памяти, их осознание облегчат оценку сложности алгоритма на собеседованиях и в работе.
Почему важно
Интервьюеры обожают такие задачи — и ценят кандидатов, которые умеют их решать без полного перебора.
Решишь более 12 задач для закрепления материала
Поймёшь, как с помощью Map и Set быстро искать, группировать и считать элементы — ключевой навык для оптимизации времени и памяти
Научишься быстро выбирать ключ и значение для хеш-таблицы
Секрет освоения хеш-таблицы в насмотренности: что может быть ключом, а что значением
Будешь видеть, где хеш-таблица — лучший выбор
Не всегда выбор хеш-таблицы очевиден, но с помощью практических заданий ты научишься видеть, где стоит использовать хеш-таблицу, а где нет
Почему это важно
Хеш-таблица — один из самых популярных паттернов в алгоритмических собеседованиях. Почти каждый второй интервьюер хочет увидеть, как ты работаешь с Map и Set. Умение быстро находить, группировать и отслеживать элементы — критически важный навык
Решите более 13 задач для закрепления материала
Разберёшься, как аккуратно обходить одномерные и двумерные структуры, выполнять развороты, использовать префиксные суммы и оптимизировать работу с диапазонами.
Прокачаешь внимательность и точность работы с индексами
Научишься избегать лишних проверок, правильно обращаться с границами массивов и матриц. Это поможет тебе писать компактный и корректный код, который легко читать и проверять.
Ускоришь алгоритмы за счёт префиксных сумм и накопительных массивов
Освоишь паттерны, которые позволяют сократить сложность задач с O(n²) до O, эффективно обрабатывая подотрезки и подсчёты сумм.
Почему важно
Работа с массивами, строками и матрицами — это основа для многих алгоритмических задач на собеседованиях. Освоив этот блок, ты научишься находить нестандартные пути решения стандартных проблем.
Решишь более 14 задач для закрепления материала
Разберёшься, как применять этот паттерн для оптимизации задач на подотрезки и подстроки — находить суммы, максимумы, проверять уникальность элементов и решать задачи за O.
Освоишь три типа окон: пересекающиеся, непересекающиеся и фиксированной длины
Научишься трём подходам к построению и перемещению плавающих окон, что поможет быстрее находить решения и действовать по чёткому алгоритму.
Будешь писать решения, которые впечатляют интервьюеров
Sliding window — любимый паттерн интервьюеров, поскольку показывает, что кандидат умеет мыслить оптимально. Ты научишься осознанно подходить к решению задач и аргументировать свой подход.
Почему важно
Этот подход позволяет заменить вложенные циклы на линейные решения. Ты покажешь интервьюеру, что умеешь не просто решить задачу, а сделать это элегантно и эффективно.
Решишь более 10 задач для закрепления материала
Разберёшься, как анализировать временные интервалы, находить пересечения и оптимально планировать ресурсы — будь то переговорки, процессы или задачи на таймлайне.
Освоишь метод точек и сортировки событий
Поймёшь, как работать с событиями на числовой прямой, сортировать их и обрабатывать эффективно. Это универсальный инструмент, который пригодится в задачах на планирование и оптимизацию.
Будешь уверенно справляться с бизнес-кейсами, которые часто встречаются на интервью
Сможешь быстро и грамотно решать задачи на максимальное количество пересечений, подсчёт активных сессий или вместимость ресурсов — тем самым выделишься среди других кандидатов.
Почему важно
Паттерн точек и отрезков редко называют напрямую, но такие задачи появляются на собеседованиях регулярно. Ты точно удивишь интервьюера, когда научишься их решать за 10 минут (в 2 раза быстрее обычных кандидатов)
Решишь более 6 задач для закрепления материала
Научишься использовать бинарный поиск не только в отсортированных массивах, но и в задачах на оптимизацию, границы значений и «поиск по ответу» — это один из любимых паттернов интервьюеров.
Разберёшься, как правильно обрабатывать границы и избегать ошибок
Поймёшь, как избежать типичных ловушек: переполнений, неправильных граничных условий, бесконечных циклов. Это позволит тебе писать надёжные решения, которые работают на всех тестах.
Научишься применять бинарный поиск в нестандартных ситуациях
Будешь уверенно решать задачи вроде «поиск первого и последнего вхождения», «поиск в сдвинутом массиве» или «определение минимального значения по условию». Это значительно расширит твой инструментарий.
Почему важно
Бинарный поиск — это фундаментальный инструмент для алгоритмического мышления. Кандидаты, которые умеют применять его гибко, всегда выделяются на интервью. Этот паттерн часто спрашивают именно в сложных задачах, чтобы проверить твоё внимание к деталям.
Решишь более 6 задач для закрепления материала
Разберёшься, как использовать стек для решения типичных задач на проверку скобок, парсинг выражений и backtracking — это базовые паттерны, которые часто встречаются на интервью.
Поймёшь, когда можно заменить стек массивом
Узнаешь, в каких случаях стек можно эффективно заменить динамическим массивом для упрощения кода и ускорения работы.
Научишься работать с монотонным стеком
Освоишь приём поиска ближайших элементов с помощью монотонного стека — это ключевой инструмент для оптимизации задач, где важно находить максимум или минимум на подотрезках.
Почему важно
Стек — одна из самых часто используемых структур данных на алгоритмических интервью. Умение гибко применять его и адаптировать решения под разные задачи позволит тебе уверенно справляться с вопросами, где большинство кандидатов теряются.
Решишь более 7 задач для закрепления материала
Разберёшься с основными операциями: реверс, поиск середины, удаление узлов и слияние списков.
Освоишь приёмы работы с фиктивными узлами и указателями
Научишься строить решения, в которых не теряешься среди ссылок и null. Поймёшь, как избежать типичных ошибок с указателями.
Будешь визуализировать списки и уверенно объяснять логику
Научишься представлять структуру списков, чтобы быстрее находить верное решение. Это поможет аргументировать свои шаги интервьюеру и чувствовать себя увереннее.
Почему важно
Односвязный списки — тема в интервью, которая проверяет твою работу с памятью и ссылками. Если уверенно решаешь задачи на списки, ты показываешь, что разбираешься в основах структур данных и умеешь быстро решать задачи на ходу, а это — сильное конкурентное преимущество.
Решишь более 5 задач для закрепления материала
Поймёшь, как решать задачи на генерацию перестановок, комбинаций и подмножеств. Научишься строить перебор так, чтобы не перегружать память и CPU — даже в сложных задачах.
Научишься грамотно ограничивать перебор
Будешь понимать, как отсекать лишние ветви перебора и завершать его досрочно. Это позволит тебе писать не только рабочие, но и оптимальные решения.
Сможешь уверенно объяснять свои решения интервьюеру
Backtracking — мощный инструмент, который проверяет умение видеть структуру задачи. Ты научишься объяснять, почему перебор — это не всегда плохо, и как он может быть изящным.
Почему важно
Комбинаторные задачи могут выглядеть сложными, но интервьюеры ценят кандидатов, которые умеют разложить их на понятные шаги. Ты перестанешь бояться перебора и начнёшь использовать его осознанно — это выделит тебя на интервью.
Решишь более 7 задач для закрепления материала
Разберёшься в типах обходов (in-order, pre-order, post-order), научишься находить высоту дерева, наименьшего общего предка и определять сбалансированность. Это основа для большинства алгоритмических структур.
Научишься превращать сложные задачи на деревья в понятные шаги
Деревья требуют рекурсивного мышления. Ты будешь уверенно писать код с рекурсией, визуализировать шаги, не запутываясь в вложенных вызовах.
Поймёшь, где деревья применяются в реальных задачах
От баз данных до компиляторов — деревья встречаются даже в индексах баз данных, и освоив деревья, тебе будет проще разбираться во внутреннем устройстве сложных систем.
Почему важно
Деревья — фундамент системного программирования. Если ты уверенно их решаешь, это сигнал для интервьюера: ты освоил сложные структуры данных и умеешь мыслить системно.
Решишь более 20 задач для закрепления материала
Научишься представлять графы через список и матрицу смежности, использовать DFS и BFS для обхода, искать компоненты связности, циклы и кратчайшие пути. Это позволит тебе решать даже сложные задачи на зависимости и маршруты.
Преодолеешь страх перед графами и их алгоритмами
Благодаря пошаговым разборам и практике ты разложишь графы по полочкам и научишься видеть в них знакомые паттерны, которые раньше казались запутанными.
Поймёшь, как применять графы в реальных задачах
Будешь уверенно работать с маршрутами, оптимизациями, задачами на построение зависимостей и анализировать данные, представленные в виде графов.
Почему важно
Графы — лакмусовая бумажка инженерного уровня кандидата. Они показывают интервьюеру, умеешь ли ты справляться с абстракциями, строить эффективные алгоритмы и объяснять их логику.
Решишь более 5 задач для закрепления материала
- ~4 часа
- Устройство алго-собеса
- Оценка Big-O
- Время и память у сортировок
- O(1)
- O(log)
- O
- O(n*log)
- O(n*n)
- Нейросети для оценки в Big O
Чтобы успешно подготовиться к алгоритмическому собеседованию нужно понимать как оно устроено. Именно это мы и рассмотрим в первую очередь
Научишься оценивать время и память в Big-O
Оценка решения в Big-O нотации нужно на каждом алгоритмическом собеседовании. Чтобы не ударить в грязь лицом ты научишься оценивать решения как по времени так и по памяти
Научишься оценивать время и память сортировок
Есть множество сортировок и у каждой своя оценка по времени и памяти. Ты научишься грамотно подбирать сортировку и обосновывать свой выбор
Почему важно
Прежда чем переходить к написанию кода интервьюер попросит тебя оценить решение в Big O. Если ты делаешь это долго или не верно, то это может плохо сказаться на результате секции и даже офере
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~10 часов
- 12+ практических задач
- Big-O
- Разбор задач с собеседований
- С двух сторон
- Каждому по указателю
- Быстрый и меделенный указатель
Задачи на массивы и строки — это более 50 % интервью.Паттерн «два указателя» позволяет свести сложность с O(n²) до O
и решать задачи быстрее, чище и понятнее.Освоишь 3 способа движения указателей
Осознание, что есть всего 3 способа движения указателей сильно облегчит понимание темы и позволит ускорить решение задач.
Сможешь оценивать решения в Big O нотации
У темы 2 указателя есть типичные оценки по времени и памяти, их осознание облегчат оценку сложности алгоритма на собеседованиях и в работе.
Почему важно
Интервьюеры обожают такие задачи — и ценят кандидатов, которые умеют их решать без полного перебора.
Решишь более 12 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~16 часов
- 13+ практических задач
- Big-O для хеш-таблиц
- Разбор задач с собеседований
- Основы хеш-таблицы
- Выбор ключа в хеш-таблице
- Техника подсчета
- Массив как хеш-таблица
- Паттерн KV-VK
Поймёшь, как с помощью Map и Set быстро искать, группировать и считать элементы — ключевой навык для оптимизации времени и памяти
Научишься быстро выбирать ключ и значение для хеш-таблицы
Секрет освоения хеш-таблицы в насмотренности: что может быть ключом, а что значением
Будешь видеть, где хеш-таблица — лучший выбор
Не всегда выбор хеш-таблицы очевиден, но с помощью практических заданий ты научишься видеть, где стоит использовать хеш-таблицу, а где нет
Почему это важно
Хеш-таблица — один из самых популярных паттернов в алгоритмических собеседованиях. Почти каждый второй интервьюер хочет увидеть, как ты работаешь с Map и Set. Умение быстро находить, группировать и отслеживать элементы — критически важный навык
Решите более 13 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~12 часов
- 14+ практических задач
- Хитрые задачи с собеседований
- Префиксный массив
- Накопительные массивы
- Big-O для массивов
Разберёшься, как аккуратно обходить одномерные и двумерные структуры, выполнять развороты, использовать префиксные суммы и оптимизировать работу с диапазонами.
Прокачаешь внимательность и точность работы с индексами
Научишься избегать лишних проверок, правильно обращаться с границами массивов и матриц. Это поможет тебе писать компактный и корректный код, который легко читать и проверять.
Ускоришь алгоритмы за счёт префиксных сумм и накопительных массивов
Освоишь паттерны, которые позволяют сократить сложность задач с O(n²) до O
, эффективно обрабатывая подотрезки и подсчёты сумм.Почему важно
Работа с массивами, строками и матрицами — это основа для многих алгоритмических задач на собеседованиях. Освоив этот блок, ты научишься находить нестандартные пути решения стандартных проблем.
Решишь более 14 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~9 часов
- 10+ практических задач
- Big-O
- Разбор задач с собеседований
- Окно фиксированного размера
- Пересекающиеся окна
- Не пересекающиеся окна
Разберёшься, как применять этот паттерн для оптимизации задач на подотрезки и подстроки — находить суммы, максимумы, проверять уникальность элементов и решать задачи за O
.Освоишь три типа окон: пересекающиеся, непересекающиеся и фиксированной длины
Научишься трём подходам к построению и перемещению плавающих окон, что поможет быстрее находить решения и действовать по чёткому алгоритму.
Будешь писать решения, которые впечатляют интервьюеров
Sliding window — любимый паттерн интервьюеров, поскольку показывает, что кандидат умеет мыслить оптимально. Ты научишься осознанно подходить к решению задач и аргументировать свой подход.
Почему важно
Этот подход позволяет заменить вложенные циклы на линейные решения. Ты покажешь интервьюеру, что умеешь не просто решить задачу, а сделать это элегантно и эффективно.
Решишь более 10 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~7 часов
- 7+ практических задач
- Задачи с собеседований и их разбор
- Big-O для точек и отрезков
- Метод точек
- Метод отрезков
Разберёшься, как анализировать временные интервалы, находить пересечения и оптимально планировать ресурсы — будь то переговорки, процессы или задачи на таймлайне.
Освоишь метод точек и сортировки событий
Поймёшь, как работать с событиями на числовой прямой, сортировать их и обрабатывать эффективно. Это универсальный инструмент, который пригодится в задачах на планирование и оптимизацию.
Будешь уверенно справляться с бизнес-кейсами, которые часто встречаются на интервью
Сможешь быстро и грамотно решать задачи на максимальное количество пересечений, подсчёт активных сессий или вместимость ресурсов — тем самым выделишься среди других кандидатов.
Почему важно
Паттерн точек и отрезков редко называют напрямую, но такие задачи появляются на собеседованиях регулярно. Ты точно удивишь интервьюера, когда научишься их решать за 10 минут (в 2 раза быстрее обычных кандидатов)
Решишь более 6 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 5+ практических задач
- Задачи с собеседований и их разбор
- Big-O для бинарного поиска
- Метод точек
- Метод отрезков
Научишься использовать бинарный поиск не только в отсортированных массивах, но и в задачах на оптимизацию, границы значений и «поиск по ответу» — это один из любимых паттернов интервьюеров.
Разберёшься, как правильно обрабатывать границы и избегать ошибок
Поймёшь, как избежать типичных ловушек: переполнений, неправильных граничных условий, бесконечных циклов. Это позволит тебе писать надёжные решения, которые работают на всех тестах.
Научишься применять бинарный поиск в нестандартных ситуациях
Будешь уверенно решать задачи вроде «поиск первого и последнего вхождения», «поиск в сдвинутом массиве» или «определение минимального значения по условию». Это значительно расширит твой инструментарий.
Почему важно
Бинарный поиск — это фундаментальный инструмент для алгоритмического мышления. Кандидаты, которые умеют применять его гибко, всегда выделяются на интервью. Этот паттерн часто спрашивают именно в сложных задачах, чтобы проверить твоё внимание к деталям.
Решишь более 6 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 7+ практических задач
- Задачи на стек с собеседований и их разбор
- Введение в стек
- Массив как стек
- Монотонный стек
- Big-O для стека
Разберёшься, как использовать стек для решения типичных задач на проверку скобок, парсинг выражений и backtracking — это базовые паттерны, которые часто встречаются на интервью.
Поймёшь, когда можно заменить стек массивом
Узнаешь, в каких случаях стек можно эффективно заменить динамическим массивом для упрощения кода и ускорения работы.
Научишься работать с монотонным стеком
Освоишь приём поиска ближайших элементов с помощью монотонного стека — это ключевой инструмент для оптимизации задач, где важно находить максимум или минимум на подотрезках.
Почему важно
Стек — одна из самых часто используемых структур данных на алгоритмических интервью. Умение гибко применять его и адаптировать решения под разные задачи позволит тебе уверенно справляться с вопросами, где большинство кандидатов теряются.
Решишь более 7 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 5+ практических задач
- Big-O для односвязного списка
- Особенность списка на собеседовании
- Техника фиктивного узла
- Разбор задачи с собеседований
Разберёшься с основными операциями: реверс, поиск середины, удаление узлов и слияние списков.
Освоишь приёмы работы с фиктивными узлами и указателями
Научишься строить решения, в которых не теряешься среди ссылок и null. Поймёшь, как избежать типичных ошибок с указателями.
Будешь визуализировать списки и уверенно объяснять логику
Научишься представлять структуру списков, чтобы быстрее находить верное решение. Это поможет аргументировать свои шаги интервьюеру и чувствовать себя увереннее.
Почему важно
Односвязный списки — тема в интервью, которая проверяет твою работу с памятью и ссылками. Если уверенно решаешь задачи на списки, ты показываешь, что разбираешься в основах структур данных и умеешь быстро решать задачи на ходу, а это — сильное конкурентное преимущество.
Решишь более 5 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 7+ практических задач
- Разбор задачи с собеседований
- Рекурсивный bruteforce
- Продвинутый итеративный bruteforce
- Backtracking
- Big-O
Поймёшь, как решать задачи на генерацию перестановок, комбинаций и подмножеств. Научишься строить перебор так, чтобы не перегружать память и CPU — даже в сложных задачах.
Научишься грамотно ограничивать перебор
Будешь понимать, как отсекать лишние ветви перебора и завершать его досрочно. Это позволит тебе писать не только рабочие, но и оптимальные решения.
Сможешь уверенно объяснять свои решения интервьюеру
Backtracking — мощный инструмент, который проверяет умение видеть структуру задачи. Ты научишься объяснять, почему перебор — это не всегда плохо, и как он может быть изящным.
Почему важно
Комбинаторные задачи могут выглядеть сложными, но интервьюеры ценят кандидатов, которые умеют разложить их на понятные шаги. Ты перестанешь бояться перебора и начнёшь использовать его осознанно — это выделит тебя на интервью.
Решишь более 7 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~22 часа
- 20+ практических задач
- Прямой обход дерева
- Центрированный обход
- Обратный обход дерева
- Обход дерева по уровням
- Глубина дерева
- Построение дерева
- BST (деревья поиска)
- Big-O для деревьев
- Разбор задачи с собеседований
Разберёшься в типах обходов (in-order, pre-order, post-order), научишься находить высоту дерева, наименьшего общего предка и определять сбалансированность. Это основа для большинства алгоритмических структур.
Научишься превращать сложные задачи на деревья в понятные шаги
Деревья требуют рекурсивного мышления. Ты будешь уверенно писать код с рекурсией, визуализировать шаги, не запутываясь в вложенных вызовах.
Поймёшь, где деревья применяются в реальных задачах
От баз данных до компиляторов — деревья встречаются даже в индексах баз данных, и освоив деревья, тебе будет проще разбираться во внутреннем устройстве сложных систем.
Почему важно
Деревья — фундамент системного программирования. Если ты уверенно их решаешь, это сигнал для интервьюера: ты освоил сложные структуры данных и умеешь мыслить системно.
Решишь более 20 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~6 часов
- 5+ практических задач
- Разбор задачи с собеседований
- Рекурсивный обход в глубину
- Итеративный обход в глубину
- Рекрсивный vs итеративный для собеседований
- Обработка компонент связностей графа
- Big-O для графов
Научишься представлять графы через список и матрицу смежности, использовать DFS и BFS для обхода, искать компоненты связности, циклы и кратчайшие пути. Это позволит тебе решать даже сложные задачи на зависимости и маршруты.
Преодолеешь страх перед графами и их алгоритмами
Благодаря пошаговым разборам и практике ты разложишь графы по полочкам и научишься видеть в них знакомые паттерны, которые раньше казались запутанными.
Поймёшь, как применять графы в реальных задачах
Будешь уверенно работать с маршрутами, оптимизациями, задачами на построение зависимостей и анализировать данные, представленные в виде графов.
Почему важно
Графы — лакмусовая бумажка инженерного уровня кандидата. Они показывают интервьюеру, умеешь ли ты справляться с абстракциями, строить эффективные алгоритмы и объяснять их логику.
Решишь более 5 задач для закрепления материала
- Все курсы сообщества по алгоритмам, system design, soft skills и остальным направлениям.
- Доступ к платформе algocode.io и тематическим чатам в телеграмм.
- Метки компаний у задач, которые встречали участники сообщества на своих собеседованиях.
- Доступ ко всем обновлениям материала и новым курсам
https://algocode.io/community