Грокаем алгоритмы: Гайд по алгоритмам для тех, кому сложно решать задачи
Эта статья — для разработчиков, которые частично уже знают алгоритмы. Если вы еще не знакомы с ними, советуем пройти трек «Алгоритмы и структуры данных» в Хекслете. Вы изучите списки, стеки, очереди, структуры данных, которые помогут проектировать структуры и алгоритмы.
Бесплатные курсы по программированию в Хекслете
- Освойте азы современных языков программирования
- Изучите работу с Git и командной строкой
- Выберите себе профессию или улучшите навыки
Грокать алгоритмы или не грокать? Что делать, если вам не хочется решать сто задач к вашему следующему собеседованию?
Часть меня ненавидит технические собеседования, в первую очередь из-за того, что мне нужно повторять много материала. Кроме того, в процессе самого собеседования мне часто приходится предлагать какое-то особенное решение, а не то, которое я бы выбрал в своей будничной практике.
Несмотря на это, я люблю алгоритмы и люблю решать задачки по программированию. Для меня это веселое времяпровождение и хорошая тренировка для мозга. Учитывая все это, хочу рассказать вам о моей собственной технике подготовки к собеседованиям, которая намного интереснее и волнительнее, чем обычная подготовка.
Коротко расскажу о себе, чтобы вы убедились в моей экспертности. Я программирую уже 20 лет, за это время я много раз менял место работы. Всего я прошел около 30 воронок найма — больше 120 собеседований. Плюс к этому у меня есть опыт с той стороны баррикад: я провел около 300 технических собеседований и больше 200 собеседований по системному дизайну .
Где мы грокаем алгоритмы
Если вы когда-нибудь искали работу, то знаете, что есть ресурсы, которые собирают задачи с собеседований . Один из них — LeetCode, это самый популярный сайт, где очень много задач. Плюс вокруг него сложилось развитое сообщество, где можно обсуждать задачки с другими инженерами. Если выдается свободная минутка, я всегда не прочь провести ее на LeetCode. Там я решаю задачи или читаю чужие решения, после чего сравниваю со своими.
Самая большая проблема LeetCode в том, что сайту не хватает продуманной системы обучения. У него много разных задач, в которых легко потеряться. Сколько нужно таких задач, чтобы подготовиться к собеседованию? Я бы предпочел двигаться по продуманной программе, в конце которой я смогу ощутить уверенность в собственных знаниях. Но системы нет, а я ленивый, и вообще — не хочу решать 500+ задач.
Одно из популярных решений для этой проблемы — решать задачи, которые относятся к одной структуре данных (например, прорешать несколько задач с деревьями). Какая-то система обучения появляется, но это решение меня все равно не устраивает. Например, что делать, если задачу можно решить при помощи разных структур данных?
Какую систему обучения придумал я
Я бы предпочел такую систему, в которой задачи распределены по паттернам, а не по структурам данных. Мои любимые паттерны — скользящее окно, нахождение цикла и топологическая сортировка. Когда я научился пользоваться этими методами, я стал решать незнакомые задачи по аналогии с задачами, которые решал до этого. Благодаря этому весь процесс подготовки к собеседованиям стал более интересным и веселым. Ну и конечно же, более систематичным.
Я обнаружил 25 паттернов, которые лежат в основе решения большинства задач. Думаю, эти паттерны помогут кому угодно показывать на собеседованиях красивые и элегантные решения. Вся фишка этих паттернов в том, что понимая один из них, вы научитесь решать сразу несколько задач, десятки задач.
Самые распространенные паттерны для решения задач
- Метод скользящего окна
- Метод двух указателей
- Нахождение цикла
- Интервальное слияние
- Цикличная сортировка
- In-place Reversal для LinkedList
- Поиск в ширину
- Поиск в глубину
- Двоичная куча
- Подмножества
- Усовершенствованный бинарный поиск
- Побитовое исключающее ИЛИ
- Top K Elements
- K-образное слияние
- Задача о рюкзаке 0-1
- Задача о неограниченном рюкзаке
- Числа Фибоначчи
- Наибольшая последовательность-палиндром
- Наибольшая общая подстрока
- Топологическая сортировка
- Чтение префиксного дерева
- Задача: количество островов в матрице
- Метод проб и ошибок
- Система непересекающихся множеств
- Задача: найти уникальные маршруты
Читайте также: Это снова я, резиновая уточка: что такое метод Фейнмана и почему с его помощью так просто изучать программирование
Метод скользящего окна
Контекст: Мы используем этот метод, когда у нас есть входные данные с заданным размером окна.
Задачи для этого паттерна:
- Longest Substring with K Distinct Characters
- Fruits into Baskets
- Permutation in a String
Метод двух указателей
Контекст: Мы используем два указателя, чтобы перебрать все входные данные. Обычно два указателя движутся в противоположных направлениях с фиксированным интервалом.
Задачи для этого паттерна:
- Squaring a Sorted Array
- Dutch National Flag Problem
- Minimum Window Sort
Нахождение цикла
Контекст: Еще этот алгоритм называют алгоритмом черепахи и зайца. В отличие от предыдущего метода, два указателя тут движутся с разной скоростью.
Задачи для этого паттерна:
- Middle of the LinkedList
- Happy Number
- Cycle in a Circular Array
Интервальное слияние
Контекст: Этот метод применяют, если есть пересекающиеся интервалы. Например, на этом изображении мы видим, что интервалы a и b могут пересекаться шестью разными способами:
Задачи для этого паттерна:
- Intervals Intersection
- Conflicting Appointments
- Minimum Meeting Rooms
Цикличная сортировка
Контекст: Если входные данные лежат в заданном интервале, используйте цикличную сортировку.
Задачи для этого паттерна:
- Find all Missing Numbers
- Find all Duplicate Numbers
- Find the First K Missing Positive Numbers
In-place Reversal для LinkedList
Техника: Эта техника описывает эффективный способ перевернуть связи между узлами в LinkedList (класс Java). Часто мы ограничены in-place, то есть мы должны использовать исходные узлы.
Задачи для этого паттерна:
- Reverse every K-element Sub-list
- Rotate a LinkedList
Поиск в ширину
Контекст: Это метод для решения задач с деревьями.
Задачи для этого паттерна:
- Binary Tree Level Order Traversal
- Minimum Depth of a Binary Tree
- Connect Level Order Siblings
Поиск в глубину
Контекст: Тот же, что для предыдущего метода.
Задачи для этого паттерна:
- Path With Given Sequence
- Count Paths for a Sum
Двоичная куча
Контекст: Во многих задачах у нас есть набор элементов, который можно разделить на две части. Тогда мы могли бы выяснить, какой элемент является наименьшим в первой куче и какой является наибольшим во второй куче.
Задачи для этого паттерна:
- Find the Median of a Number Stream
- Next Interval
Подмножества
Контекст: Если задача требует перестановки или комбинаций элементов, используйте подмножества.
Задачи для этого паттерна:
- String Permutations by changing case
- Unique Generalized Abbreviations
Усовершенствованный бинарный поиск
Контекст: Эта техника использует логический оператор для наиболее эффективного поиска элементов.
Задачи для этого паттерна:
- Two Single Numbers
- Flip and Invert an Image
Наибольшее K элементов
Контекст: Эта техника используется, чтобы найти наибольший/наименьший или наиболее часто встречающийся набор k-элементов в коллекции.
Задачи для этого паттерна:
- ‘K’ Closest Points to the Origin
- Maximum Distinct Elements
Читайте также: Как решить задачу, если непонятно, с чего вообще начать: советы от Хекслета
K-образное слияние
Контекст: Используйте эту технику, если у вас есть список отсортированных массивов.
Задачи для этого паттерна:
- Kth Smallest Number in M Sorted Lists
- Kth Smallest Number in a Sorted Matrix
Рюкзак 0-1
Контекст: Этот паттерн используют для задач на оптимизацию. Используйте эту технику, чтобы выбирать элементы, которые дают максимум выгоды в данном наборе ограничений по вместимости. Учитывая то, что каждый элемент может быть выбран лишь единожды.
Задачи для этого паттерна:
- Equal Subset Sum Partition
- Minimum Subset Sum Difference
Неограниченный рюкзак
Контекст: То же самое, что в предыдущем паттерне, но только каждый элемент может быть выбран повторно сколько угодно раз.
Задачи для этого паттерна:
- Rod Cutting
- Coin Change
Числа Фибоначчи
Контекст: Как очевидно из названия, это паттерн для чисел Фибоначчи. Это последовательность, в которой каждое последующее число равно сумме двух предыдущих чисел.
Задачи для этого паттерна:
Наибольшая последовательность — палиндром
Контекст: Имеется в виду задача, которая может быть использована как для последовательности, так и для строк . По сути это задача на оптимизацию.
Задачи для этого паттерна:
- Longest Palindromic Subsequence
- Minimum Deletions in a String to make it a Palindrome
Наибольшая общая подстрока
Контекст: Как понятно из названия, это паттерн для работы со строками или другими последовательностями, а также для работы с наборами строк или последовательностей.
Задачи для этого паттерна:
- Maximum Sum Increasing Subsequence
- Edit Distance
Чтение префиксного дерева
Контекст: Это специфичная для структуры данных техника, с помощью которой читают или создают префиксное дерево.
Задачи для этого паттерна:
- Longest Word in Dictionary
- Palindrome Pairs
Острова в матрице
Контекст: Этот паттерн подходит для чтения любого двумерного массива, где нам нужно обнаружить связанные между собой элементы.
Задачи для этого паттерна:
- Number of Distinct Islands
- Maximum Area of Island
Путь проб и ошибок
Контекст: Этот паттерн подойдет для того, чтобы пройтись по массиву в поисках подходящего под требования элемента.
Задачи для этого паттерна:
- Find Kth Smallest Pair Distance
- Minimize Max Distance to Gas Station
Система непересекающихся множеств
Контекст: Если данные раскиданы по непересекающимся множествам, то они решаются одним и тем же способом.
Задачи для этого паттерна:
- Number of Provinces
- Bipartite Graph
Поиск уникального маршрута
Контекст: Этот паттерн подойдет для прохождения по любому многомерному массиву.
Задачи для этого паттерна:
- Find Unique Paths
- Dungeon Game
Бесплатные курсы по программированию в Хекслете
- Освойте азы современных языков программирования
- Изучите работу с Git и командной строкой
- Выберите себе профессию или улучшите навыки
Где практиковаться начинающему разработчику
После освоения основ любого языка программирования необходимо как можно больше практиковаться. Это поможет закрепить полученные знания и запомнить конструкции языка. Один из способов — решение задач. Такой подход заставляет использовать все возможности изученной технологии и думать над оптимальным алгоритмом решения.
«IT-специалист с нуля» наш лучший курс для старта в IT
Проект Эйлера
Проект Эйлера — сайт с математическими задачами по программированию, основанный в 2001 году. Задачи разделяются по уровню сложности, всего их более 800 штук. Для решения начинающим разработчикам необходимо вспомнить школьную математику, а в некоторых случаях — даже университетскую программу. Решать задачи можно на любом удобном языке программирования.
Профессия / 14 месяцев
Java-разработчик
Освойте востребованный язык
3 933 ₽/мес 7 150 ₽/мес
w3resource
W3resource предлагает пользователям подробные обучающие материалы и задачи по технологиям веб-разработки. В сервисе есть встроенный редактор кода, чтобы решать задачи в браузере. Можно отточить знания JavaScript, Python, HTML, CSS, SQL, PHP и Java.
Codewars
Сервис с задачами на 45+ языках программирования. Пользователям доступны практические задания на закрепление основ, паттернов и алгоритмов. В Codewars есть внутренняя система рангов, которая помогает выбирать задачи подходящего уровня. Ранг повышается при каждом правильном решении. Доступен как общий уровень пользователя, так и уровень владения каждым языком программирования.
Сборник задач CppStudio
Онлайн-сборник задач на языке C++. На сайте доступны задачи 5 уровней сложности на знание основ программирования и умение пользоваться алгоритмами. Условия задач не подстроены под особенности С++, поэтому решение можно реализовать на любом удобном языке.
CheckIO
Браузерная игра, мотивирующая решать задачи с помощью инструментов геймификации. Проходить испытания можно с помощью Python или TypeScript. Сложность возрастает по мере приближения к последним уровням, а если пройти регистрацию, то можно сохранить прогресс и вернуться к решению задач позже. Спонсор и партнер проекта — компания JetBrains.
LeetCode
Сервис с алгоритмическими задачами, которые помогут подготовиться к собеседованию. Задачи охватывают все аспекты разработки, включая базы данных, алгоритмы, теорию графов, структуры данных и динамическое программирование. Кроме задач доступны обучающие планы, чтобы освоить тему с нуля.
HackerRank
HackerRank проводит для разработчиков онлайн-соревнования, которые спонсируют мировые IT-компании. Если хорошо зарекомендовать себя и показать свои навыки, то можно получить приглашение на стажировку. Также призовые места в соревнованиях HackerRank могут стать хорошим достижением для резюме.
Codecombat
Браузерная стратегия, для игры в которую понадобятся навыки программирования. На выбор доступны Python и JavaScript. Сервис создан для детей, но подойдет и начинающим разработчикам старшего возраста. Также есть режим для преподавателей, позволяющий организовать совместную работу во время занятий.
CodeAbbey
Сервис с более чем 300 задачами. Часть из них доступна на русском языке, а за решение 125 задач можно получить сертификат. Также на сайте есть форум с активными участниками сообщества, которые могут помочь с решением.
Ruby Quiz
Сборник головоломок на языке Ruby. Решения задач описаны с учетом особенностей Ruby, но условия позволяют использовать любой язык программирования.
Станьте Java-разработчиком
и создавайте сложные сервисы
на востребованном языке
Rosalind
В Rosalind собраны задачи для разработчиков в области биоинформатики. Сервис подойдет далеко не всем, так как охватывает узкую область знаний. Разработчики Rosalind рекомендуют использовать головоломки из списка для закрепления изученных ранее тем.
CodingBat
Сборник задач на Java и Python. С помощью сервиса пользователи могут освоить основы и особенности этих языков программирования. Доступны как легкие задачи на знание синтаксиса, так и более сложные, заставляющие разобраться со структурами данных и логикой.
Читайте также Где взять опыт в Java-программировании: 10 идей для тренировочных проектов
UVa Online Judge
Сборник сложных задач олимпиадного программирования, требующих глубоких знаний не только синтаксиса, но и алгоритмов. Решение необходимо оптимизировать по скорости выполнения кода и потребляемой памяти.
Школа программиста
Сервис с задачами для школьных олимпиад. Но его часто используют для преподавания на младших курсах университетов. Большой сборник включает головоломки разного уровня, требующие глубоких знаний информатики. На сайте есть автоматическая проверка решений и форум поддержки.
Codechef
Платформа для соревнований программистов, которые проводят несколько раз в месяц. К ним можно готовиться с помощью коллекции задач. В некоторых соревнованиях можно участвовать только командой. Codechef регулярно разыгрывает денежные призы, а на сайте есть внутренний рейтинг пользователей.
Codingame
Браузерный квест, который можно пройти с помощью решения задач. Управлять игровым процессом можно с помощью написания кода, а на выбор доступно более 20 языков программирования. Также на сайте есть геймифицированный сервис для проверки навыков во время собеседований.
Exercism
Exercism предоставляет пользователям доступ к большому количеству головоломок на разных языках программирования. В списке есть как популярные, так и редкие языки. Все задачи построены на реальных ситуациях из жизни. Так новички могут лучше понять условия. Кроме задач на сайте есть образовательные программы для самостоятельного обучения.
InterviewBit
Сервис для подготовки к собеседованиям в мировые IT-компании. На сайте есть сложные задачи на знание алгоритмов и особенностей синтаксиса, теоретические вопросы и советы для подготовки. Сервис содержит более 800 задач по различным направлениям разработки.
SQL EX
Русскоязычный сборник задач для изучения SQL и баз данных. На сайте есть внутренний рейтинг пользователей, а после прохождения экзамена можно получить сертификат, подтверждающий уровень знаний.
Питонтьютор
Сайт для практики языка программирования Python на русском языке. В сервис встроен редактор кода, поэтому можно решать задачи в браузере. Для каждой задачи есть альтернативные способы решения, которые помогут найти наиболее лаконичный способ.
Python-разработчик
Освойте Python с нуля. Подготовим к трудоустройству: дадим много практики, реальные проекты для портфолио, поможем с резюме. Лучшие студенты пройдут стажировки в проектах компаний-партнеров.
Как правильно решать задачи на LeetCode: подробный гайд по тренажёру для программистов
Нина Торгунакова из «Злых марсиан» за год нащёлкала 400 алгоритмических задач и рассказала, как извлечь из этого занятия максимальную пользу.
Фото: Getty Images
Мария Даровская
Журналист, коммерческий автор и редактор. Пишет про IT, цифровой маркетинг и бизнес.
Сайт: darovska.com.
Нина Торгунакова
Фронтенд-разработчик в «Злых марсианах», любит спорт и pole dance, ведёт канал strip_programmer. КМС по пулевой стрельбе, переводит статьи о разработке, LeetCode warrior.
Ссылки
LeetCode — это онлайн-платформа с алгоритмическими задачами по программированию, своего рода тренажёр для подготовки к техническим собеседованиям. Считается, что если регулярно с ним заниматься, то через 6–12 месяцев ваши шансы устроиться в какой-нибудь бигтех по типу «Яндекса» заметно вырастут.
Тем не менее большинство пришедших на платформу забрасывают занятия уже через неделю — подобная статистика есть, например, на ежегодном Advent of Code. Я же решала задачи на LeetCode больше года — получила неимоверное удовольствие, прокачала важные навыки. Вот как это было.
Зачем мне понадобился LeetCode
Идея попробовать LeetCode время от времени появлялась у меня ещё с университета: мне всегда нравились алгоритмы. Но в полноценное, осознанное желание она переросла осенью 2021 года. Для решения одной из рабочих задач потребовались операции с хеш-таблицами, и я поняла, что слишком долго думаю, как обработать структуру данных. Следовательно, решила я, в моих познаниях есть определённые пробелы, которые нужно восполнить.
С таким настроем я и приступила к челленджу: в течение целого года практически ежедневно разбирала минимум по одному примеру из LeetCode. С тех пор их количество перевалило за четыре сотни.
Я хотела, чтобы это вошло в привычку, так что правило «один день — одна задачка» старалась соблюдать неукоснительно. Если вдруг по каким-то причинам сделать это не получалось — всегда навёрстывала отставание в следующие дни.
Постепенно втянулась, поняла, что пользы от LeetCode гораздо больше, чем я изначально предполагала, и даже описала свой опыт в треде в Twitter, на который меня вдохновили коллеги из «Злых марсиан» и особенно Андрей Ситник. В частности, я попыталась развенчать расхожий миф, что такие задачки годятся только для подготовки к собеседованию.
На самом деле это лишь вершина айсберга. Подобная практика в первую очередь тренирует скорость, с которой вы соображаете, когда пишете код. А ещё позволяет правильно формулировать уточняющие вопросы заказчикам и коллегам. Мне кажется, многим из нас не хватает этого навыка.
В IT-среде часто ругают LeetCode: мол, всё равно в реальной работе кейсы оттуда не встречаются, само по себе знание алгоритмов не помогает писать хороший код, а незнание — плохой и так далее.
Но ведь LeetCode — это просто инструмент: он не плохой и не хороший, не полезный и не вредный. Всё зависит от того, как вы будете его использовать.
Как работать с LeetCode
Первым делом советую заглянуть в Beginner’s Guide в разделе Explore — там подробно объясняется, как всё устроено на сайте и с чего лучше всего начать.
У каждой задачи есть свой уровень: лёгкий, средний или сложный. Чтобы правильно подобрать уровень по себе, нужно понимать, в каких темах вы более-менее сильны, а в каких совсем плаваете.
Лично у меня поначалу знаний было немного, пробелы — практически везде, поэтому по всем темам я выбирала самые лёгкие задания. Наращивала сложность постепенно. Начинала с базовых вещей — строки, массивы — и потихоньку двигалась к более сложным: деревьям, динамическому программированию и так далее.
Чтобы увеличить сложность решаемой задачи, полезно не только повышать уровень (например, с easy переходить на medium), но и понижать acceptance задачи, то есть процент её принятия. Он позволяет понять соотношение правильных решений ко всем отправленным.
В некоторых случаях этот параметр даже более показателен, чем уровень сложности. Действительно, некоторые формально «средние» задания на практике может одолеть меньше пользователей, чем формально «хардовые».
В разделе Explore можно найти также курс по каждой теме, внутри которого уровень задач нарастает постепенно. Как только я открыла для себя эту фичу, стала придерживаться именно такого порядка.
Но после создания аккаунта на LeetCode можно остаться и в разделе All. В нём над кнопками All topics, Algorithms, Database есть хештеги, их можно развернуть и посмотреть количество задач в каждом из них.
Необязательно хватать сразу весь топик. Лучше отфильтровать задачи по хештегам, например Sorting или String, и затем отсортировать по возрастанию сложности.
Ориентируйтесь на собственную интуицию: если вы почувствовали, что задачки даются слишком легко, смело повышайте сложность. И наоборот: если пошло со скрипом — значит, вы слегка переоценили свои возможности и лучше откатиться на предыдущий уровень или более высокий процент acceptance.
Тем, у кого есть премиум-аккаунт, по каждой теме доступны ещё и списки задач, которые чаще всего дают на собеседованиях. У меня был обычный аккаунт, и мне всего хватало для обучения. К тому же в разделах Explore есть много полезных и популярных на собеседованиях задач.
Вы также можете формировать подборки самостоятельно — например, чтобы добавить любимые задачи в избранные или отложить до лучших времён то, что сейчас решить не получилось.
А в разделе All очень просто отыскать самые лёгкие задачи для старта. Там есть удобная сортировка: сначала по сложности, потом по acceptance. Всё, что окажется вверху, — это и есть начальный уровень.
Даже у опытных разработчиков, которых базовыми задачами не удивить, скорее всего, найдутся слабые места. Например, для некоторых теория игр или двусвязные списки — тёмный лес. В таком случае на LeetCode можно найти задачи по этой теме и закрыть существующие пробелы.
Рекомендую идти по порядку, начиная с простых задач. Сперва смотрите объяснения — что это за структура или концепция, на чём она основана. Прочтите материалы, а потом начинайте решать. Когда справитесь с первой лёгкой задачей, можете считать, что примерно поняли принцип, по которому надо работать с такими структурами. Но не останавливайтесь на этом, обязательно повышайте уровень сложности.
Если решаете все лёгкие задачи и большую часть средних, то можете спокойно переходить к другой теме. Останавливаться на сложных задачах необязательно. Они могут потребовать много времени и концентрации, но, по статистике, на собеседованиях их попадётся не больше 20%. Даже продвинутые компании обычно берут задачи medium-уровня — про это хорошо написано на сайте Leetcode Therapy.
Я не считаю, что уровень hard бесполезен. Но для базового понимания разных структур и алгоритмов среднего будет достаточно. Если захочется углубиться, то задачи со звёздочкой можно будет порешать позже.
Как не надо решать задачи
Самая типичная ошибка: многие сразу начинают решать так называемые задачи дня, Daily LeetCoding Challenge. Такая задача всегда закреплена первой в общей таблице. Но брать их я рекомендую, только если ваша алгоритмическая подготовка уже на очень хорошем уровне. Я сама клюнула на удочку после нескольких месяцев тренировок — и это был самый непродуктивный период за всё время обучения. Иногда таски попадались настолько сложные, что их решение затягивалось на часы, а это совершенно непродуктивно.
Дело в том, что Daily LeetCoding Challenge, как и следует из названия, — скорее состязание, чем обучение. Поэтому решать daily-задачи без хорошего бэкграунда вредно для психики и скорее только приведёт к выгоранию. Оно вам надо?
Ещё больший мазохизм для новичка — перейти в раздел Contest, где вам отведут час на три задачи. Причём соревноваться с вами будут профессиональные спортивные программисты из Китая, которые за одну минуту решают что угодно. Это самый верный способ потерять веру в себя, поэтому идти туда нужно очень подготовленным.
Как надо решать задачи
Лайфхак №1: при чтении условия сразу думайте о граничных случаях. Проанализируйте, как ограничения, перечисленные в задаче, могут повлиять на алгоритм. Переберите в уме подходы, с помощью которых её можно решить. Так победите.
Лайфхак №2: долго сидеть над одной задачей — контрпродуктивно. Работа с LeetCode не предполагает больших и чересчур сложных решений. Это скорее маленькие таски, рассчитанные на максимум 100 строк, даже если вы пишете код на С++. Поэтому рекомендую посвящать LeetCode не больше 45–60 минут в день.
Лайфхак №3: если вы долго не можете нащупать решение — скорее всего, вы движетесь в неверном направлении. Это не страшно, я тоже иногда не могу что-то решить в течение получаса. В таком случае я перехожу в раздел Discuss и читаю, что пишут люди, которые работают на моём языке программирования. Почему задача может не решаться быстро? Проблем обычно бывает несколько.
Вы действительно не знаете решение и пошли по ложному пути. Тогда задачу лучше отложить и понять, что конкретно вы не знаете.
Совет: выпишите вопросы в план, почитайте статьи и нужные главы в учебнике или в разделе Explore. Затем, спустя некоторое время, вернитесь к задаче.
Вы относитесь к LeetCode как к соревнованию или генеральной репетиции собеседования. Но если интервью с лайвкодингом не ждёт вас буквально через неделю, проще смотреть на LeetCode как на обычный обучающий сервис. Задачи нужны вам для того, чтобы понять, в каких темах вы плаваете, почитать об этом, разобраться в деталях и вернуться для закрепления.
Совет: на LeetCode есть раздел «Подборки», куда можно добавить задачу, чтобы она не потерялась, и попытаться решить её позже. Соответствующая кнопка называется My List и отмечена в меню профиля сердечком или папкой со звёздочкой.
В какой-нибудь строчке спряталась глупая ошибка, или одно действие не пришло в голову. Часто это становится понятно после просмотра готового решения. В этом случае можно исправить своё решение или добавить в него недостающий фрагмент и обдумать, почему вы этого не сделали сразу.
Совет: решения многих задач на сайте можно посмотреть даже без премиум-подписки. Подглядывать в ответы полезно — это нормальный процесс обучения. Если вам немного не хватило знаний, в этом нет ничего зазорного, главное — знать свои слабые места.
Вы берёте задачи хаотично. Очень легко выгореть, если заниматься слишком много и особенно если пытаться решить подряд несколько слишком сложных задач. Проблема обычно в том, что вы не идёте по пути постепенного возрастания сложности.
Совет: возможно, у вас не скорректирован план обучения и вы хватаетесь за задачи из разных тем. В этом случае у вас не упорядочиваются знания по определённой теме, а рост происходит вразнобой. Двигаясь так, очень легко потерять мотивацию и всё возненавидеть.
Вы начали с daily-задач. Некоторые переоценивают свои знания и сразу берутся за сложное. В общем, смотри раздел выше.
Совет: если всё-таки набрались смелости и решили попробовать свои силы в Daily, кликните на нужном дне в календаре справа в разделе All.
Как фиксировать свой прогресс
При решении задач желательно сразу писать код так, чтобы потом его было не стыдно показать другому программисту, — а ещё лучше действительно его показывать, выкладывая в раздел Discuss с объяснением.
Ваша оценка прогресса, скорее всего, будет очень нестабильна. Может случиться так, что, прорешав много лёгких задач на одну тему, вы переходите на средний или даже высокий уровень и всё получается. А в другой день попадается задача, усложнённая вопросом из незнакомой области, вы не можете её решить и расстраиваетесь. Или, переходя к другой теме и столкнувшись с трудностями, теряете веру в себя.
Если вы плохо ориентируетесь в какой-то теме и каждый раз допускаете ошибки, имеет смысл ей заниматься. Были разделы, в которых, даже если я один раз что-то одолела, решить аналогичную задачу уже не получалось. Например, самый тяжёлый топик для меня — динамическое программирование. Это не просто какой-то чёткий алгоритм или структура данных, подчиняющаяся правилам, это концепция, и нужно не только понимать и знать её, но и видеть, когда и как её можно применить в задачах.
Но всё равно: чем больше задач вы решаете и чем регулярнее это делаете, тем ощутимее растёт уровень знаний, ваша уверенность в себе и скорость, с которой вы пишете правильный код.
Если качество — это плавающий показатель, то рост скорости, с которой первично разбираешься в проблеме, можно отследить уже через пару месяцев. А если это простая тема вроде массивов, то ещё раньше, уже через пару недель.
Мне нравится, что LeetCode своеобразно поощряет постоянно решать задачи: монетками за «дейлики» или просто красивой статистикой в профиле. Конечно, такой мотивации вряд ли хватит, чтобы ломать голову, не сдаваясь ни на день, но это прекрасно работает как дополнительный стимул.
Один из моих знакомых сейчас пишет тред «365 дней с LeetCode», где каждый день делится прогрессом и рассказывает, какие задачи он решил. Спустя одну неделю после начала он подвёл итог: 13 задач. Уже на этом этапе он почувствовал, какие темы стал быстро решать сразу, а для каких надо подтянуть скиллы. И он в этом не одинок: мне стали чаще писать и делиться своим прогрессом люди, которые раньше совсем не решали задачи, но сейчас смогли начать. Кстати, рассказывать о своём успехе друзьям или просто читателям в соцсетях полезно: это помогает не сбиться с пути и найти новых единомышленников.
Как организовать своё время
По отклику людей на мой тред я поняла, что читателей больше всего интересует, как организовать время и энергию, чтобы хватало сил каждый день решать задачи. Хочу поделиться опытом.
Учитывайте уровень своей энергии в разное время суток
Например, как каждая уважающая себя сова, я с утра совсем не могу делать физические упражнения, но вечером с удовольствием занимаюсь спортом. А вот задачи мне легче всего решать на рассвете.
У меня был такой распорядок дня: проснувшись, я решала маленькие задачи на LeetCode, а потом ехала на работу. Или, если утром не было времени, делала их в обеденный перерыв. Уже в конце рабочего дня я полностью отдыхала от умственной деятельности на тренировке.
Я считаю, что такой подход помог не выгореть. Если бы я отработала целый день и решала задачи уставшей, мне было бы сложно не сдаться.
Нужно исходить из привычного вам ритма — только так получится сделать занятия регулярными. Это один из главных советов по самоорганизации.
Не тратьте слишком много времени на задачу
Не все задачи решаются с первого захода. Если решение не приходит в голову в течение 30–40 минут, почитайте дополнительную литературу и посмотрите чужие решения. Затем возвращайтесь к задаче.
Нет ничего зазорного в том, чтобы учиться у других и повторять их удачные приёмы. Это не поражение, а естественная часть обучения.
Помните: решение задач — это марафон, а не спринт
Прокачка знаний с помощью решения задач должно стать вашей долговременной целью. Если вы будете в течение недели решать по 20 задач в день, можно быстро перегореть и остановиться, а через месяц от приобретённых навыков ничего не останется. Поэтому регулярность очень важна. Не нужно набрасываться на задачи и пытаться решить всё, лучше выстроить стабильный процесс.
Итог: какую пользу приносит работа с LeetCode
Часто люди приходят на LeetCode, чтобы подготовиться к собеседованиям. Вы будете смеяться, но конкретно мне мой годовой опыт не пригодился: в последний раз, когда я искала новую работу, я проходила только через одно техническое собеседование (кстати, оно было к «Злым марсианам»), и оно было вообще не про решение алгоритмических задач в онлайн-формате. Тем не менее проведённый на LeetCode год помог мне почувствовать себя увереннее и пройти отбор. И вот почему:
- Это расширило мой кругозор. Погуглить алгоритм и затем внедрить его — зачастую очень быстрый процесс. А вот понять, какой выбрать эффективный путь для решения задачи, — уже интереснее. Я уверена, что в реальной работе нам едва ли требуется полностью по памяти писать HeapSort, но иметь представление, что это и для чего, может быть полезно.
- Научилась писать код более быстро и осознанно за счёт понимания сложности алгоритмов и разных структур данных, способности просчитывать граничные случаи и составлять сценарии для тестирования кода. Вспомните о ситуациях, когда вам попалась маленькая лёгкая задачка, но вы потратили на неё больше времени, потому что не довели до автоматизма написание нужных конструкций. У меня ощутимо выросла скорость работы на языке, на котором я решала всё это время, — на нём я и работаю. Какие-то вещи пишу на автомате и не боюсь задач, которые включают в себя такие структуры, как деревья, например.
- Стала легче учиться новому. Я решала задачи на давно знакомом мне языке. Но знаю, что многие так практикуют язык, который ещё не знают. Это помогает в обучении, потому что, прежде чем подойти к рабочим задачам, как правило, нужно сориентироваться в синтаксисе. Тренировочные задачи помогают понять, когда вы можете уверенно решать что-то небольшое. Это важный этап перед тем, как перейти к серьёзным рабочим процессам.
Раньше я не всегда задумывалась о том, когда код может упасть, то есть каким может быть граничное тестовое значение, при котором что-то сломается или посчитается неправильно.
Больше интересного про код в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!
Как Решать Задачи По Программированию
Наверное, у многих новичков бывало такое, когда ты смотришь решение какой-то задачи в Интернете или на уроке, читаешь чужой код и кажется что всё максимально просто и понятно. Но вот приступаю к решению такой же задачи самостоятельно, впадаешь в ступор. Что делать, с чего начать и т. д. Хотя казалась бы было всё было понятно. Знакомое чувство? С ним сталкивается каждый, кто только начинает изучать программирование. Поэтому сегодня я расскажу как решать зачади по программированию на языке Python, да и любом другом языке. Меня зовут Макс. Я один из авторов YouTube-канала PyLounge. Поехали!
Во-первых, ты должен чётко понимать, что от тебя требуется.
Как нельзя лучше сделать это тебе поможет декомпозиция. Декомпозиция — это когда ты разбиваешь одну большую сложную задачу на несколько мелких простых задача. При этом в момент дробления задачи не пытайся думать о программной реализации и программировании вообще. Старайся думать как ТЫ бы решал эту задачу, ты сам, будучи человеком. Опиши свои человеческие действия на каждом этапе. Перед этим вдумчиво прочитай текст задачи. Можно даже читать вслух. Часто проговаривание вслух помогает восприятию. И начинай декомпозировать с человеческой точки зрения.
Допустим перед нами стоит задача:
Написать функцию, которая получает из текстового файла словарь с настройками графики для игры.
Файл имеет следующий вид:
Начинаем смотреть на задачу глазами обычного человека. Вот у меня на Рабочем столе лежит текстовый файл. Чтобы мне прочитать содержимое файла его надо открыть. Соответственно это и есть первый пункт наше алгоритма — Открыть файл.
Далее я глазами вижу первую строчку файла. Здесь через пробел записаны два слова. Так как в файле записаны настройки графики то, очевидно, в каждой строчке хранится пара «название опции — её значение». Например, Разрешение 1920×1080. Соответственно я, будучи человеком, мысленно читаю первую строчку. Дальше мне нужно отделить «ключ настройки» от её значения. Как я будучи человеком понимаю, что в этой строчке два разных слова? Как я понимаю, что здесь не одно слово? Слова разделены между собой пробелами. Значит слово до пробела ключ, после значение. Это и есть следующий этап нашего алгоритма — читаем строку и делим её, за разделитель принимаем символ пробела. Затем первую половину строки заносим в ключ, вторую в значение.
Далее я будучи человеком, опускаю взгляд на следующую строку и повторяю описанное выше действие. Потом следующую и следующую. До тех пор, пока в файле не закончатся строки. Это и есть следующий шаг — по очереди обрабатывать каждую строчку из файла.
Теперь у меня в голове (или в переменной типа dict (словарь)) имеется вся нужная информация. По аналогии с функцией мы возвращаем словарь с данными. Потом я закрываю файл. Вот у нас и есть по сути готовый алгоритм:
1. Открыть файл.
2. Читаем строку из файла.
3. Делим её на две части через символ пробела.
4. Записываем первую часть строки в «ключ», а второю в «значение ключа» (например, ключ vsync — значение ключа off).
5. Аналогичным образом по очереди обрабатываем каждую следующую строку. Пока строчки в файл не кончатся.
6. Закрываем файл.
7. Сообщаем результат.
Можно для себя набросать псевдокод. То есть описание каждого шага алгоритма не на конкретно языке программирования, а абстрактно, на русском. Также неплохим вариантом может являться нарисовать блок-схему.
Псевдокод — это изложенные простым языком шаги алгоритма. Иными словами, это пошаговый план решения задачи. Если вы и так чётко понимаете процесс или задача относительно простая, то псевдокод и схему можно пропустить.
Теперь когда у нас имеется алгоритм, надо задать себе два вопроса:
1. Что мы имеем на вход (входящие данные).
2. Что мы имеем на выходе.
Снова смотри с позиции обычного человека. Чтобы я, будучи человеком, смог открыть какой-то файл и прочитать его, я должен знать где он лежит. Значит на вход мы и наша функция получает путь до файла.
Также в условии уже сказано, что мы должны сформировать словарь настроек. Значит словарь с ключами и значениями (куда сохраняются данные из файла) мы и должны вернуть из функции (вывести результат).
Теперь пытаемся переложить это на программный код. Также построчно всё проговаривая:
import os def read_settings_file(file_name): settings = dict() file = open(file_name, 'r') for row in file.readlines(): key, value = row.split(' ') settings[key] = value file.close() return settings print(read_settings_file('D://game_settings.txt')Очень важно давать осмысленные и понятные названия переменным и функция. Это помогает делать код более читаемым и ты сам не запутаешься, если откроешь его спустя неделю. Рекомендую посмотреть наше видео «4 Совета Которые Помогут Сделать Твой Код Лучше».
Также стоит подумать, какие ошибки у нас могут возникнуть. Опять таки, задаём себе вопросы, например:
1. Что делать если файл не будет существовать?
Надо сделать проверку, добавить обработку такой ситуации.
2. Что случится если структура файла будет другой?
3. Кодировка файла будет нестандартной?
Нужно придумать как можно больше таких вопросов. И ответить на каждый из них, реализовав программное решение с помощью исключений, сообщений об ошибках и т.д.
Теперь когда у нас есть рабочее решение на руках, надо подумать, как его можно улучшить. То есть надо провести рефакторинг кода и сделать решение более эффективным.
Рефакторинг — это процесс улучшения кода, когда мы переписываем какие-то участки кода, которые можно сделать лучше.
При рефакторинге можно задавать себе следующие вопросы:
1. Можно ли получить этот результат как-то иначе? Какие еще подходы есть?
2. Понятно ли это решение с первого взгляда?
3. Можно ли использовать результат или метод для какой-то другой задачи?
4. Можно ли улучшить производительность решения?
5. Как эту задачу решают другие люди?
Никогда не пренебрегай внутренним диалогом с собой. Составляй план, блок-схему и т. д. Многие люди не делают этого, им кажется, что это бесполезная трата времени. Но на самом деле именно в этом и кроется ключевой момент в решении любой задачи.
В нашем случае мы могли бы работать с файлом через менеджер контекста, чтобы явно не вызывать функцию close () и метод readlines (). И применить к значением настроек функцию strip (), что бы не оставлять в строке символы переноса, табуляции и т. д. В случае с Python можно ещё и аннотации типов добавить:
from typing import Optional, Dict import os def read_settings_file(file_name:str) -> Optional[str]: if not os.path.exists(file_name): return None settings:Dict[str, str] = dict() with open(file_name, 'r') as file: for row in file: key, value = row.split(' ') settings[key] = value.strip() return settings print(read_settings_file('D://game_settings.txt')К слову, очень важно смотреть, как другие решали подобную задачу. Так читая чужой код вы набираетесь опыта и вырабатываете надсмотренность. В чужом коде можно подсмотреть интересные решения, которые затем взять себе на вооружение.
Я в своё время очень часто смотрел чужие решения, сравнивал их со своим и это сильно мне помогло. Главное не смотреть ответ сразу) А именно сравнивать своё решение с чужим, если сам ну никак не можешь сделать.
Я привел пример простой задачи. Но более сложная задача будет отличаться лишь количеством этапов и инструментами, которые будет необходимо применить.
Запомните, умение решать задачи — это навык. Чем больше практики, тем лучше вам это будет удаваться. Если вы хотите много раз подтягиваться, то надо подтягиваться. Если вы хотите научиться быстро бегать, то надо бегать. Если вы хотите научиться решать задачи по программированию, то надо решать задачи. Истина всегда на поверхности.
Также есть чуть более подробная видеоверсия этой статьи на YouTube: