Поиск самого длинного общего префикса в строках

Еще одна задача, для которой брутфорс решение является оптимальным. Такие задачи часто дают в качестве первой «разогревочной» задачи на собеседованиях.

Сложность: 🟢 Легкая


ℹ️ Описание

Напишите функцию, которая принимает на вход массив строк и возвращает в ответ максимально длинный общий префикс


⚠️ Ограничения

🔹Длина массива от 1 до 200 элементов
🔹Длина строки в массиве от одного до 200 символов
🔹Строка состоит только из символов латинского алфавита


1️⃣ Пример

Входящие данные: ["flower","flow","flight"]
Ответ: "fl"
Объяснение: ["flower","flow","flight"]

2️⃣ Пример

Входящие данные: ["dog","racecar","car"]
Ответ: ""
Объяснение: У строк нет общего префикса


✅ Решение

Для решения данной задачи нам достаточно будет сравнить соответствующие символы в каждой из строк массива, начиная с первого, заканчиваю первым не совпадающим. Если во всех строках символы совпадают - значит они входят в общий префикс. Как только мы находим символ, который не совпадает хотя бы в одной из строк - общий префикс заканчивается. Главное, не забыть, что строки в массиве могут быть разной длины.

Посмотреть реализацию

🅾️ Оценка сложности

По времени
Чтобы найти наибольший общий префикс, нам нужно в n строках проверить посимвольно до m символов (где m - длина самой короткой строки в массиве). Таким образом, получаем сложность O(m*n).

По памяти
Сложность по памяти O(m), где m - длина самой короткой строки в массиве (максимально возможная длина префикса).

#strings #arrays #easy

Сумма трех чисел в массиве. Решение без предварительной сортировки

Как и обещали, делаем для вас разбор решения задачи на поиск суммы трех чисел в массиве без предварительной сортировки массива. Для решения можно немного видоизменить реализацию через Hash Set.

Необходимо также проитерироваться по всем элементам массива и на каждой итерации запустить отдельный цикл от i + 1. Для того чтобы не проверять повторяющиеся числа, мы будем записывать каждое в структуру Hash Set dups и в начале итерации проверять, если уже такой элемент. Если в Hash Set уже есть такое число, то мы просто пропускаем итерацию.

Также необходимо определить Hash Map seen, в которую мы будем записывать уже проверенные пары двоек firstNum и secondNum. При таком подходе мы можем вычислять на каждой итерации второго цикла недостающее число thirdNum и проверять есть ли уже такая пара в seen. Если такая пара есть, то мы нашли искомую тройку.

Теперь нам нужно избежать добавления одинаковых троек в ответ. Для этого можно воспользоваться хитрым приемом, но он работает не во всех языках.

В таких языках, как Python и Java мы можем создать массив (лист) из трех элементов, отсортировать их в любом порядке и добавить в еще один Has Set uniq. Добавление отсортированных троек обеспечит автоматическое избавление от дублей благодаря механике Hash Set. В конце просто нужно конвертировать Hash Set в массив и вернуть в качестве ответа.

Однако, в таких языках как, например, Go, JavaScript и TypeScript провернуть такое не получится. В Go нельзя использовать слайсы в качестве ключей, потому что это не сравниваемые типы. В JavaScript и TypeScript массивы использовать можно, но они передаются по ссылке, поэтому в Hash Set можно спокойно добавить одинаковые массивы, так как у них разные ссылки.

В этих языках в качестве ключа придется использовать строку вида «1.2.3», где через точку записаны три числа из тройки в отсортированном порядке. Таким образом мы создадим уникальный ключ и избежим дубликатов при добавлении. Однако, при возврате результата нам придется обратно разобрать каждую строку на отдельные числа с приведением типов.

Посмотреть реализацию


🅾️ Оценка сложности

n - количество элементов в массиве

Сложность по времени

O(n^2) так как мы запускаем цикл в цикле.

Хотя асимптотическая сложность такая же, как в предыдущих решениях, этот алгоритм заметно медленнее. Поиск в хеш-наборе, хотя и требует постоянного времени, является дорогостоящим по сравнению с прямым доступом к памяти.

Сложность по памяти

O(n) так как мы заводим дополнительные структуры для хранения чисел, которые зависят от длины входного массива.

#medium #arrays

Валидация скобочной последовательности (3 вида скобок)

Нельзя обойти стороной одну из самых мейнстримных задач на собеседованиях — валидация скобочной последовательности. Тот читатель, кто время от времени ходит по собесдованиям и имеет десяток-два продйенных алгоритмических секции, почти со стопроцентной вероятностью сталкивался с ней. Она настолько популярна, что давно перешла из разряда средне-сложных в разряд легких и, скорее всего, в известных компаниях, практикующих эту секцию, если и попадется вам, то в самом начале собеседования, как «разминочная».

Но, все же, разобрать ее просто необходимо. Эта задача имеет каноническое оптимальное решение через стек, которое от вас будет ждать любой интервьер (хотя, безусловно, это не единственно возможный подход).

Сложность: 🟢 Легкая

ℹ️ Описание

Дана строка, состоящий только из скобок «(», «)», «{», «}», «[» и «]». Напишите функцию, определяющую, является ли строка правильной скобочной последовательностью.

⚠️ Ограничения

🔹Длина строки от 1 до 10000 символов
🔹Строка состоит только из символов «(», «)», «{», «}», «[» и «]».


1️⃣ Пример

Входящие данные: "()"
Ответ: true
Объяснение: все открывающие скобки имеют соотвествующую закрывающую скобку, открывающие и закрывающие скобки расположены в правильном порядке, в строке нет закрывающих скобок без предварительно открывающей пары.

2️⃣ Пример

Входящие данные: "()[]{}"
Ответ: true
Объяснение: все открывающие скобки имеют соотвествующую закрывающую скобку, открывающие и закрывающие скобки расположены в правильном порядке, в строке нет закрывающих скобок без предварительно открывающей пары.

3️⃣ Пример

Входящие данные: "(]"
Ответ: false
Объяснение: открывающая и закрывающая скобки относятся к разным типам скобок


✅ Решение

Для решения задачи мы воспользуемся структурой данных стек (можно реализовать через обычный массив). Будем идти по строчке посимвольно.

🔘 Если символ — одна из открывающих скобок, кладем ее в стек.

🔘 Если символ — одна из закрывающих скобок, пытаемся извлечь верхний элемент из стека:
⏺ если в стеке нет эементов, значит последовательность невалидна и мы столкнулись с закрывающей скобкой для которой нет открывающей;
⏺ если верхний элемент — это открывающая скобка другого типа, значит последовательность невалидна и мы столкнулись с кейсом неверной пары (например "(]");
⏺ если верхний элемент — это открывающая скобка нужного типа, то просто идем дальше.

🔘 Если после итерации по всем симолам строки в стеке остались какие-либо элементы, значит последовательность невалидна (есть открывающие скобки, для которых нет открывающей пары). В противном случае — последовательность валидна.

Посмотреть реализацию

🅾️ Оценка сложности

По времени
Чтобы провалидировать строку, нам достаточно один раз проитерироваться по всем символам, то есть сложность равна O(n),
где n — длина строки.

По памяти
Нам понадобится промежуточный стек, в который в худшем случае мы поместим все символы строки (например, для строки "((((("). То есть сложность по памяти также равна O(n), где n — длина строки.

#strings #stack #easy

Возведение числа в степень. Имплементация функции pow(x, n)

Иногда, на алгоритмических секциях могут попросить реализовать какую-нибудь стандартную функцию любого языка, не используя встроенные функции. Например, это может быть функция сортировки массива, или, как в данном случае — функция возведения числа в степень. На leetcode эта задача помечена как medium, хотя, на мой взгляд, ничего сложного в ней нет. Во всяком случае в такой формулировке и с такими ограничениями.

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание

Имплементируйте функцию возведения числа x в степень n — pow(x, n).

⚠️ Ограничения

🔹Число x в диапазоне [-100.0, 100.0]
🔹Степень n в диапазоне [-2^31, (2^31) - 1]
🔹n - целое число
🔹Если x == 0, то n > 0
🔹Итоговый результат в диапазоне [-10000, 10000]


1️⃣ Пример

Входящие данные: x=2.00, n=10
Ответ: 1024

2️⃣ Пример

Входящие данные: x=2.10, n=3
Ответ: 9.261

3️⃣ Пример

Входящие данные: x=2.00, n=-2
Ответ: 0.25


✅ Решение

Для того, чтобы получить опимальное решение нужно:

- Вспомнить что такое рекурсивные функции и как с ними работать
- Свойство степеней: x^n = (x*x)^(n/2)
- Свойство степеней: x^(-n) = 1/ x^n

Алгоритм рекурсивной функции powAbsN(x, |n|).
|n| - модуль числа, то есть без учета знака.

Кейсы с отрицательной степенью обработаем отдельно, поделив 1 на pow(x, |n|):

🔘 Если n == 0, возвращаем 1 (x^0 всегда равен 1)

🔘 Если n == 1, возвращаем x

🔘 Если n четное число, возвращаем результат рекурсивного вызова функции, передав в качестве аргумента x квадрат от текущего значения x (x*x), а в качестве n - результат деления без остатка текущего значения n (n/2) - 2^4 = (2*2)^(4/2) = 4^2

🔘 Если n нечетное число, возвращаем результат рекурсивного вызова функции (также передав в качестве аргумента x квадрат от текущего значения x (x*x), а в качестве n - результат деления без остатка текущего значения n (n/2)) умноженый на текущее значение x - 2^5 = (2^4)*2 = (4^2)*2


Алгоритм основной функции myPow(x, n):

🔘 Если x == 1, возвращаем 1 (1 в любой степени равна 1)

🔘 Если x == -1, возвращаем -1 при нечетном n и 1 при четном n

🔘 Если n >= 0, возвращаем результат функции powAbsN(x, |n|)

🔘 Если n < 0, возвращаем 1/powAbsN(x, |n|)

Посмотреть реализацию

🅾️ Оценка сложности

По времени
Благодаря свойству степеней: x^n = (x*x)^(n/2), вместо n умножений числа x, на каждой итерации рекурсии мы сокращаем количество умножений в два раза. То есть сложность — O(log(n))


По памяти
Доп память константна — O(1)

#float #medium

Мы в этом канале делаем упор на алгоритмические задачи и секции на собеседованиях, но не забывайте, что помимо них существуют и другие этапы.

Обычно еще проверяются знания языков программирования по вашей специализации (Go, JavaScript, php и т.д.) и навыки проектирования.

Ну и не забывайте про culture fit. На самом деле эта оценка зачастую куда важнее технической.

Мой коллега рассказывает про найм стажеров, но процесс примерно такой же для всех инженеров.

Я обещал вернуться и начать что-нибудь рассказывать, возвращаюсь, начинаю :)

Сегодня расскажу про то, как мы искали стажера в Авито :)

Пол года назад ко мне пришел руководитель и сказал, что в компании запускают очередную стажировку, спросил нужен ли мне? Я подумал, а почему бы и нет, из минусов дополнительная нагрузка на текущих инженеров, в плюсов масса: дополнительные руки, чтобы делать не совсем приоритетные проекты, разгребать тех долг, просто дать возможность чуваку прокачаться

Мы запустили этот процесс, по нему нужно было выполнить тестовое приложение про погоду и пройти собес в авито. Собес аналогичный как проходят все инженеры: две алгоритмические задачки, платформа и финалка на culture fit. Все как обычно, только требования значительно ниже

Что удивительно, мы получили много заявок, но тестовые выполнили буквально человек 10. Вот кстати тестовое стажера, которого мы наняли. В нем нет никакого rocket-science, оно просто аккуратно сделано, хорошо оформлено и обработана большая часть corner-case. Кажется, что любой начинающий спец, мог заморочиться и сделать аналогичное.

Часть тестовых были ужасно оформлены, там был закоментированный код, код не отформатирован, для меня это был просто красный маркер, что человеку вообще пофиг на то, что он делает. Часть людей отсеялись на таком простом фильтре. У второй части тестовых все было относительно хорошо, они прошли дальше, но по тем или иным критериям были хуже текущего

Дальше была серия собесов с кандидатами, у которых были относительно хорошие тестовые и люди отсеялись на них. Что сделать чтобы повысить свои шансы на этих этапах?

Обязательно прорешать easy level задачки на leetcode. Я, как и многие инженеры, не очень люблю синтетические задачки на алгоритмы, но, честно, подготовка к этой секции, это вопрос пары недель, в этом нет ничего сложного и подготовиться к этому может каждый для увеличения своих шансов.

Секция платформы. Существует мнение, что сейчас стажеров гоняют так же, как синьоров лет 5 назад. Оно отчасти верно, но 5 лет назад не было такого количества обучающих материалов. Раньше, чтобы получить тот же объем знаний нужно было вдоль и поперек перекопать документацию по Андроиду, в которой была только сухая документация, в которую нужно было прям погружаться, чтобы понять. Сейчас же, есть академия, канал Розова, Гладкова, где все объясняется на пальцах. Разобраться в базовом наборе технологий намного проще. На худой конец, есть куча мок собесов, если для тебя что-то осталось непонятным — всегда можно зазубрить

И финальный этап — culture fit, тут немного сложнее и универсальных советов нет. Если бы я сейчас пытался куда-то устроиться, я бы зашел к уже работающим инженерам и поинтересовался, а что вообще от меня будут ждать? Парочка человек откажутся тебе помочь, но всегда найдется тот, кто будет готов подкачать западающие навыки, вопрос заинтересованности и настойчивости

На этом заканчиваю свой небольшой спич :)

А с какими проблемами при поиске своей первой работы сталкиваетесь вы?

Лучшее время для покупки и продажи акций

Сегодня предлагаю вам рассмотреть не очень сложную задачу. Мы будем пытаться обмануть фондовый рынок и заработать очень много денег.

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание

Вам дан целочисленный массив цен prices, где prices[i] — цена акции на i-й день.

Каждый день вы можете принять решение о покупке и/или продаже акции. Вы можете одновременно владеть только одной акцией.

Найдите и верните максимальную прибыль, которую вы можете получить.

⚠️ Ограничения

🔹В массиве может быть от 1 до 3 * 10^4 элементов
🔹В качестве значений могут быть числа в диапазоне от 0 до 10 ^ 4


1️⃣ Пример

Входящие данные: [7,1,5,3,6,4]
Ответ: 7

Покупайте в день 2 (цена = 1) и продавайте в день 3 (цена = 5), прибыль = 5-1 = 4. Затем купите в день 4 (цена = 3) и продайте в день 5 (цена = 6), прибыль = 6-3 = 3.

Общая прибыль равна 4 + 3 = 7.

2️⃣ Пример

Входящие данные: [1,2,3,4,5]
Ответ: 4

Покупайте в день 1 (цена = 1) и продавайте в день 5 (цена = 5)

Прибыль = 5-1 = 4.

3️⃣ Пример

Входящие данные: [7,6,4,3,1]
Ответ: 0

Невозможно получить положительную прибыль, поэтому мы никогда не покупаем акции.

Прибыль = 0.


✅ Решение

Эту задачу можно решить как минимум двумя способами, поэтому давайте рассмотрим каждый из них отдельно.

#arrays #medium

Лучшее время для покупки и продажи акций. Решение через локальные минимумы и максимумы

Для получения максимальной прибыли при торговле акциями нам необходимо покупать их по самой низкой цене и продавать по самой высокой. Это означает, что покупки нужно делать в локальных минимумах, а продажу в локальных максимумах.

Возьмем для примера следующий массив цен в долларах [20, 10, 15, 5, 10, 20, 10] и представим его в виде графика.

Теперь на графике хорошо видно, что нам нужно сделать две покупки и две продажи:

- купить акцию на второй день за 10 и продать на третий день за 15
- купить акцию на четвертый день за 5 и продать на шестой день за 20

В итоге мы сможем получить максимальную прибыль и заработать $20.

Таким образом решение задачи сводится к тому, что нужно проходить весь массив и искать в нем локальные минимумы и локальные максимумы. Как только мы встречаем минимум, мы запоминаем цену в этот день. Как только встречаем максимум, мы вычисляем разницу между последним минимумом и максимальной ценой и прибавляем ее к нашему общему заработку.

Посмотреть реализацию


🅾️ Оценка сложности

n - количество элементов в массиве

По времени
Сложность по времени O(n), так как мы итерируемся по всем элементам массива.

По памяти
Сложность по памяти O(1), так как мы не создаем дополнительных переменных.

#arrays #medium

Лучшее время для покупки и продажи акций. Решение через восходящие тренды

Если внимательно посмотреть на график, то можно заметить, что максимальная возможная прибыль складывается из сумм разниц стоимости акции между днями на восходящих трендах.

Это значит, что мы можем сильно упростить решение и не запоминать локальные минимумы и максимумы. Нам достаточно найти все возрастающие отрезки на графике и проссумировать разницу между ценой акции в эти дни.

Посмотреть реализацию

🅾️ Оценка сложности

n - количество элементов в массиве.

По времени
Сложность по времени O(n), так как мы итерируемся по всем элементам массива.

По памяти
Сложность по памяти O(1), так как мы не создаем дополнительных переменных.

#arrays #medium

Из чего состоят собеседования

Сегодня мы поговорим о том, из чего вообще состоят современные собеседования на инженерные позиции в IT компании.

Что нам важно понять в самом начале так это то, что нет единого общего стандартизированного процесса. Каждая компания изголяется, как ей вздумается. Это доставляет проблемы не только инженерам, потому что ты никогда не знаешь к чему готовиться, но и самим компаниям. Ведь как понять, подходит ли вам кандидат на позицию сеньора, если он параллельно с вашим собесом прошел в соседнюю большую компанию на такую же позицию? Ответ — никак, потому что неизвестно, как эта компания производит оценку.

Собственно, общей методологии нет, однако собеседования можно разделить на две условные группы. Теперь о каждой по порядку.

1️⃣ Великий рандом

Обычно такой тип собеседований характерен для маленьких компаний, потому что у них нет потребности и ресурсов для стандартизации подхода. В таких компаниях набор происходит редко, поэтому никто и не заморачивается. Обычно в этом случае происходит всего одна техническая встреча на час-два, на которой сеньор, тимлид или даже CTO задает какие-то рандомные вопросы, которые ему покажутся важными.

После опционально может проходить встреча на час с HR, CEO или другими людьми для оценки ваших софт скилов.

Я также не раз был на таких собеседованиях, где все вопросы просто сводились к болтовне за жизнь.

Однако, такой подход может встречаться и в больших компаниях. Каждая отдельная команда может формировать свой собственный подход и отличия даже между соседними командами могут быть радикальными.

2️⃣ Стандарт Кандидат

Следующий подход по факту уже почти является стандартом. Его в основном используют крупные компании, но маленькие также его копируют. Зачастую без надобности не понимая его целей.

Такие собесы состоят из пяти секций. Некоторые секции убираются или объединяются в разных компаниях.

🔹Скрининг

Здесь задают очень простые общие вопросы в формате викторины. Такие секции могут проводить мидлы или даже джуны. Цель — отсеять совсем нулевых кандидатов, чтобы дальше не тратить на них время. Секция обычно длится пол часа, все остальные — по часу.

🔹Платформа

Это задачки и технические вопросы по вашей функции. Для фронта, например, будут проверяться знания JS и работы браузера, а для бэка — знание БД и языка, который используется.

🔹Алгоритмы

Всеми нелюбимая и самая спорная секция. Решаем алгоритмические задачи и проверяем знания алгоритмов.

🔹Архитектура или System Design.

Тут проверяются навыки проектирования систем и рассматриваются задачи по типу спроектирую «Твиттер».

🔹Оценка софт скилов или Culture Fit.

Это проверка на то, как вы соответствуете ценностям компании, как умеете выходить за рамки компетенции и вообще, на сколько понравитесь нанимающим менеджерам.

Частенько секцию платформы и алгоритмов могут объединять в одну, не везде есть скрининги и не всегда проводят архитектуру. Однако базис такой.

Позже я расскажу вам про каждую секцию подробно. Stay tuned.

#собеседования

Контейнер с наибольшим количеством воды

Иногда достаточно простые задачи маскируют нестандартными формулировками. Так и в этой задаче сперва формулировки могут вас сбить с толку. На самом деле ничего сложного, нужно просто найти прямоугольник с наибольшей площадью. Высоты прямоугольников задаются входным масивом. Ширина — разность индексов во входящем массиве между выбранными высотами.

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание

Вам дан целочисленный массив высот height длиною n.

Найдите две линии, которые вместе с осью X образуют контейнер, в котором содержится больше всего воды. Верните из функции максимальное количество воды, которое может хранить контейнер.


⚠️ Ограничения

🔹В массиве всегда есть минимум 2 элемента, но не больше 10 ^ 5
🔹В качестве значений могут быть числа в диапазоне от 0 до 10 ^ 4


1️⃣ Пример

Входящие данные: [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
Ответ: 49

Прямоугольник с наибольшой площадью образуют второй и девятый (последний) элемент массива. В этом случае высота прямоугольника — 7 (минимальная высота из двух вариантов — 8 и 7). Длина прямоугольника (разность индексов этих высот) также равна 7.

2️⃣ Пример

Входящие данные: [1,1]
Ответ: 1

В данном случае возможно получить только один прямоугольник площадью 1.


✅ Решение

Сразу в голову приходит простое брутфорсс решение — посчитать площади всех возможных прямоугольников и найти максимум.

Но, есть и более оптимальный подход — «скользящее окно». Для этого нам понадобятся 2 указателя на границы окна (в нашем случае просто индексы высот). Задача будет сводиться к тому, чтобы правильно сдвигать границы окна.

🔘 В качестве изначальных границ возьмем весь массив (т.е. левая граница стоит на нулевом индексе, а правая на последнем).

🔘 Вычислим размер получившегося прямоугольника.

🔘 «Сузим окно» — для этого выберем какую границу сдвигать. При уменьшении длины получить большую площадь мы можем только увеличив высоту:
⏺ если левая высота меньше чем правая, сдвигаем левый указатель на единицу вправо;
⏺ если правая высота меньше чем левая, сдвигаем правый указатель на единицу влево.

🔘 Вычисляем размер прямоугольника, образованного новым «окном» и запоминаем больший из двух.

🔘 Продолжаем «сужать окно», пока правый и левый указатели не сойдутся.

Посмотреть реализацию в блоге

🅾️ Оценка сложности

По времени

На каждой итерации мы двигаем либо правую, либо левую границу окна. Таким образом, суммарно мы подвинем границу O(n - 1) раз. Это единственная переменная величина. Таким образом, алгоритм имеет линейный порядок роста O(n).

По памяти

Мы никак не преобразуем входящие данные и не храним промежуточные результаты (как в случае с брутфорсом). Сложность по памяти константная — O(1).

Самый дешевый путь в матрице

Большой популярностью в алгоритмических задачах пользуются приемы динамиечского программирования: разбить сложную задачку на множество маленьких однотипных и простых задач.

Оптимальное решение нашей сегодняшней задачи достигается как раз с помощью этого приема: чтобы найти самый дешевый путь от левого вернего элемент матрицы к правому нижнему, нам нужно найти самые дешевые пути к соседу сверху и соседу слева. Тот же подход справедлив и для этих самых соседних элементов. Таким образом, процесс решения задачки сводится к поиску самого дешевого пути к каждому элементу матрицы, основываясь на ранее найденных дешевых путях к соседним элементам🙂

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание

Вам дана матрицы m * n. Значение каждой ячейки — стоимость перехода в эту ячейку из соседних. Переходить можно либо в ячейку справа, либо в ячейку снизу.

Напишите функцию, которая вернет стоимость самого дешевого пути от левого верхнего угла матрицы к правому нижнему.

⚠️ Ограничения

🔹Высота и ширина матрицы заданы в диапазоне от 1 до 200
🔹Значения ячеек матрицы заданы в диапазоне от 0 до 200


1️⃣ Пример

Входящие данные: [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
Ответ: 7

Самый дешевый путь:
🔹Перемещаемся на 3 ячейки вправо (1+3+1)
🔹Спускаемся на две ячейки вниз (1+1)
Суммарный путь — 7.


2️⃣ Пример

Входящие данные: [[1,2,3],[4,5,6]]
Ответ: 12

Самый дешевый путь:
🔹Перемещаемся на 3 ячейки вправо (1+2+3)
🔹Спускаемся на одну ячейку вниз (6)
Суммарный путь — 12.

3️⃣ Пример

Входящие данные: [[1,12,1],[1,5,1],[1,9,1]]
Ответ: 9

Самый дешевый путь:
🔹Спускаемся на одну ячейку вниз (1+1)
🔹Перемещаемся на 2 ячейки вправо (5+1)
🔹Спускаемся на одну ячейку вниз (1)
Суммарный путь — 9.


✅ Решение

В этой задаче понятное брутфорс решение — проверить все возможные пути и найти минимум. Но это тот случай, когда реализовать брутфорс оказалось сложнее чем оптимальное. Но, все же, я решил приложить и такой вариант, ведь на собеседовании почти наверняка он придет первым в голову. Для поиска всех возможных путей я преобразовал матрицу в граф и сделал обход в глубину. Подробнее по ссылкам — go и typescript.

Теперь подробнее про оптимальное решение. Как я писал в самом начале, мы разбиваем задачу на более маленькие — поиск самого дешевого пути к каждому из элементов матрицы, основываясь на найденных дешевых путях к элементу слева и сверху. Для экономии памяти, мы будем заменять in-place значения ячеек в исходной матрице с цены перехода в эту ячейку, на стоимость самого дешевого пути к этой ячейке от левого верхнего угла.

🔘 Запускаем стандартный обход матрицы по i, j

🔘 При i = 0 && j = 0 (левый верхний угол) стоимость пути равна исходному значению ячейки.

🔘 При i = 0 (элементы верхней строчки) стоимость пути равна сумме измененого значению слева (стоимость пути к левому элементу) с оригинальным значением текущего элемента. Помним, что перемещаться мы можем только вправо и вниз, так что попасть в элемент первой строчки матрицы мы можем только из соседнего элемента слева.

🔘 При j = 0 (элементы первой колонки) стоимость пути равна сумме измененого значению сверху (стоимость пути к верхнему элементу) с оригинальным значением текущего элемента. Так же как и в предыдущем условии, в элемент первой колонки матрицы мы можем попасть только из соседнего элемента сверху.

🔘 Для всех остальных элементов матрицы стоимость пути равна сумме текущего значения элемента и минимального значения из двух: измененное значение сверху и измененное значение слева. Таким образом мы находим самый дешевый путь к текущему элементу матрицы.

🔘 После того как мы полностью промутируем матрицу в правом нижнем элементе матрицы окажется искомое нами значение.

Посмотреть реализацию в блоге

🅾️ Оценка сложности

По времени

Для того, чтобы найти самый дешевый путь нам достаточно один раз пройтись по всем элементам матрицы. Сложность - O(m*n).

По памяти

Все промежуточные результаты мы сразу заносим в оригинальную матрицы, т.е. делаем изменения in-place без выделения дополнительной памяти. Сложность по памяти константная — O(1).

#matrix #medium

Игра в Жизнь

Сегодня у нас будет интересная задача. Она даже больше нацелена на смекалку, чем на алгоритмы.

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание

Доска состоит из сетки ячеек размером m x n, где каждая ячейка имеет начальное состояние:

🔹живое — обозначается цифрой 1
🔹мертвое — обозначается цифрой 0.

Каждая ячейка взаимодействует со своими восемью соседями (горизонтальными, вертикальными, диагональными), используя следующие четыре правила.

🔹Любая живая клетка, имеющая менее двух живых соседей, умирает, из-за недостаточной численности населения.

🔹Любая живая клетка с двумя или тремя живыми соседями доживает до следующего поколения.

🔹Любая живая клетка, имеющая более трех живых соседей, погибает от перенаселения.

🔹Любая мертвая клетка, имеющая ровно три живых соседа, становится живой клеткой путем размножения.

Следующее состояние доски создается путем одновременного применения вышеуказанных правил к каждой ячейке в текущем состоянии, где рождение и смерть происходят одновременно.

Напишите функцию, которая принимает на вход матрицу состояния и изменяет ее до следующего состояния.

Механика игры подробно описана в статье википедии.

⚠️ Ограничения

🔹В матрице может быть от 1 до 25 столбцов и колонок
🔹В каждой ячейке может быть всего одно значение: 0 или 1

1️⃣ Пример

Входящие данные:
[
[0,1,0],
[0,0,1],
[1,1,1],
[0,0,0],
]

Ответ:
[
[0,0,0],
[1,0,1],
[0,1,1],
[0,1,0],
]

2️⃣ Пример

Входящие данные:
[
[1,1],
[1,0]
]

Ответ:
[
[1,1],
[1,1],
]

✅ Решение

Эту задачу очень просто решить, если реализовать изменение матрицы в ее копии. Это делает алгоритм очень простым, но требует выделения дополнительной памяти, что может стать проблемой при большом количестве данных.

Чтобы иметь оптимальное потребление памяти, нужно производить все изменения in-place. Если мы будем просто менять состояние в исходной матрице при проверке каждого элемента, то мы потеряем исходное состояние и не сможем корректно проверять необходимость мутации.

Для того чтобы это обойти введем два новых значения для матрицы.

🔘2 обозначает переход нуля в единицу. Мы будем использовать двойку в качестве значения, чтобы пометить неживые клетки, которые должны стать живыми по итогам наших расчетов.

🔘3 обозначает переход единицы в ноль. Мы будем использовать тройку в качестве значения, чтобы пометить живые клетки, которые должны стать неживыми по итогам наших расчетов.

При вычислении состояния для каждой клетки нужно учитывать эти нововведения. В конце после того, как мы поменяем состояния для всех элементов матрицы нужно еще раз обновить ее и заменить все 2 на 0, а 3 на 1.

Посмотреть реализацию в блоге

🅾️ Оценка сложности

По времени
O(m * n) так как мы обходим всю матрицу поэлементно.

По памяти
O(1) так как мы не выделяем дополнительную память.

#matrix #medium

Количество островов

Продолжаем работать с матрицами и сегодня мы будем играть в великих первооткрывателей.

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание


Дана матрица размером m x n, которая представляет собой карту. Каждая ячейка матрицы может принимать следующие значения:

1 — суша
0 — вода

Остров окружен водой и образован путем соединения соседних земель по горизонтали или вертикали. Вы можете предположить, что все четыре края сетки окружены водой.

Напишите функцию, которая принимает на вход матрицу и возвращает количество островов в ней.

⚠️ Ограничения

🔹В матрице может быть от 1 до 300 столбцов и колонок
🔹Допустимые значения в матрице — 0 или 1

1️⃣ Пример

Входящие данные:
[
["1","1","1","1","0"],
["1","1","0","1","0"],
["1","1","0","0","0"],
["0","0","0","0","0"],
]

Ответ: 1

2️⃣ Пример

Входящие данные:
[
["1","1","0","0","0"],
["1","1","0","0","0"],
["0","0","1","0","0"],
["0","0","0","1","1"],
]

Ответ: 3

✅ Решение

Для того чтобы посчитать количество островов в матрице достаточно определить хотя бы по одной точке из каждого острова.

Первым делом создадим счетчик для подсчета количества островов, который будет иметь начальное значение равное 0. Далее для подсчета необходимо перебрать все элементы матрицы и выполнить следующие проверки:

🔘 если значение элемента равно 0, то мы просто его пропускаем;

🔘 если значение равно 1, то мы засчитываем попадание в остров, прибавляем единицу к счетчику и рекурсивно удаляем остров из матрицы.

После попадания в остров нам необходимо удалять остров из массива, чтобы при проверке последующих элементов не учитывать его повторно. Таким образом каждый раз встречая единицу мы будем однозначно понимать, что нашли новый остров.

Посмотреть решение в блоге

🅾️ Оценка сложности

По времени
Так как мы перебираем всю матрицу, то сложность перебора будет равна O(m*n). Также дополнительно может вызываться очистка острова, которая в худшем случае может занять O(m*n) операций (если вся матрица занята единицами.). Таким образом суммарная сложность O(2(m*n)), которая упрощается до O(m*n).

По памяти
O(1) — константная, так как мы выделяем дополнительную память только для хранения счетчиков.

#matrix #medium

Из чего состоят собеседования. Скрининг

Продолжаю мой рассказ о процессе собеседования. Сегодня мы обсудим технические скрининги. Как я упоминал ранее, цель скринингов — выявить кандидатов, не подходящих для рассмотрения, и таким образом сэкономить время.

Этот этап более распространен в крупных компаниях, где большой объем заявок, и необходимо отсеивать несоответствующих претендентов.

Основная задача — сократить издержки, избегая затрат времени и ресурсов на кандидатов, которые, по всей видимости, не смогут пройти полноценные технические секции. Обычно это включает вопросы в формате теста, предназначенные для junior инженеров. Этот этап фактически является фильтром для кандидатов на уровне junior+.

Здесь обычно задаются самые фундаментальные вопросы, связанные с вашей областью. Например, ваши знания о типах данных в языке программирования или понимание понятия «замыкания». Вопросы часто имеют конкретные ответы и не содержат открытых формулировок.

Готовьтесь к ответам даже на самые базовые вопросы, если попали на скрининг. Не стоит расчитывать на то, что везде такой процесс. Лучше заранее уточнить у рекрутера, как будет выглядеть секция и что на ней от вас ожидают.

#собеседования

Из чего состоят собеседования. Платформа

Это, на самом деле, основная секция на собеседованиях. Она часто объединяется с алгоритмической для экономии времени. Давайте разберемся в целях, которые преследует секция платформы.

Задача платформы — проверить ваши знания по тому языку, на котором вы работаете. Здесь обычно есть как теоретические вопросы, так и практические задачи. Давайте рассмотрим несколько примеров.

Если вы фронтенд-разработчик, то скорее всего вас обязательно попросят рассказать о замыканиях и дадут несколько задач, в которых хитро передаются параметры, и вам нужно будет ответить, что будет выведено в консоль. Помимо этого, почти гарантировано, что вы столкнетесь с вопросами о работе Event Loop, вам могут задать задачи с промисами и тому подобное. Еще одним классическим вопросом будет рассказать о том, как браузер обрабатывает ответы от сервера и отображает веб-страницы.

Если вы бэкенд-разработчик, то вас наверняка спросят, что такое Garbage Collector. А если вы работаете с языком программирования GO, то в списке обязательных вопросов появится объяснение того, что такое горутины и чем они отличаются от потоков. На бэке список вопросов может быть более вариативным, так как существует множество языков программирования со своими особенностями.

Собственно, задачей секции платформы является проверка ваших фундаментальных знаний по вашей области технологий и убеждение в том, что вы соответствуете определенному уровню в иерархии квалификации.

Интервьюеры очень ценят, когда вы можете отвечать на вопросы с точки зрения того, как работают процессы внутри. Если вы расскажете о том, как устроен планировщик в GO или как React Fiber рендерит веб-страницы, это покажет, что вы способны глубоко разбираться в деталях и знать технологии изнутри. Знание технологий изнутри почти всегда создает дополнительно положительное впечатление о вас, что может повлиять на решение о найме.

Важно помнить, что секция платформы не только проверяет ваши технические знания, но и вашу способность применять их на практике. Подготовка к этой части собеседования включает в себя изучение основных концепций и практическое выполнение задач, связанных с вашей областью экспертизы.

#собеседования

2. Whiteboarding

Еще одним крайне странным подходом является witeboarding, то есть написание кода на доске, листке, или в блокноте. Каждый раз когда я сталкиваюсь с этим, я неистово удивляюсь и злюсь. Когда кто-то в последний раз писал код в блокноте, а не в IDE? А если писал, то для чего этот странный человек занимался такой чушью?

В реальной работе не будет ни одного случая, когда вам нужно будет писать код не в среде разработки, поэтому мне совершенно не ясно, что пытаются таким образом проверить. На сколько я хорошо знаком с синтаксисом языка и пропущу ли где-то скобку или запятую? Ну, если пропущу, то IDE подсветит мне ошибку и я ее исправлю.

Я иногда могу забыть, как писать цикл for или объявить переменную, потому что пишу на разных языках и их синтаксис периодически смешивается в моей голове. Не думаю, что это является проблей и флагом к тому, что я плохой разработчик.

В языках есть миллионы синтаксических конструкций и методов, которые можно использовать и именно для этого были придуманы IDE. Они нужны, чтобы в повседневной работе давать подсказки и отлавливать синтаксические ошибки, которые разработчик случайно допустил.

Собственно, whiteboarding — не более чем архаизм от дедушек, которые писали код на перфокартах (со всем уважанием к дедушкам).

3. Отсутствие связи с жизнью

Тут есть два аспекта.

Во-первых, навыки работы с алгоритмами далеко не часто реально требуются в работе и далеко не на всех функциях. Например, работа с алгоритмами сильно реже встречается на фронте и сильно чаще — на бэке. И мне абсолютно не ясно для чего требовать знания тех вещей от кандидатов, с которыми они не будут работать в реальности. Почему бы не проверять такие навыки только там, где они действительн остро требуются?

Во-вторых, алгоритмические задачи почти всегда абстрактны и оторваны от реальности. Это неплохо тренирует соображалку, когда задачи решаются просто для общего развития, но это вызывает у меня дикое отторжение, когда на собеседорвании, например, на позицию frontend-инженера меня просят перелить воду из одного бассейна в другой ведром. Почему бы не привязывать задачи к той доменной области, в которой предпоалется работать? По карйней мере было бы понятно, что подобная задача может встретиться в реальной жизни и она будет решать конкретную проблему.

Вывод

В результате мы имеем секцию, эффективность которой стремится к нулю. Она почти ничего не проверяет и не дает каких-то объективных ответов о знаниях кандидатов. Есть даже специальный коэффициент, который показывает эффективность различных методов оценки кандидатов и вычисляется по результатам множественных исследований. Хоть убейте, не могу вспомнить как он называется. Если вы в курсе, то напишите в комментариях.

Так вот, результаты исследований говорят, что этот коэффициент примерно равен 0.5 для классической алгоритмической секции, то есть шанс правильного отбора кандидата через стандартную алгоритмическую секцию равен 50%. Это означает, что эффективность равна броску монетки. Можно вместо часа задач подбросить монетку и в случае выпадения решки пропустить кандидата дальше.

Как вы могли догадаться подходы с таким уровнем эффективности не должны применяться при отборе кандидатов. Однако, мы живем в мире, где это все еще является стандартом и нам приходится играть по правилам индустрии. А @tifongod уже писал, как готовиться к таким собеседованиям и как их проходить.

#собеседования

Генерация валидной скобочной последовательности (один вид скобок)

Мы уже делали пост об одной из самых заезженных задач — валидация скобочной последовательности. Эта задача у опытных собседуемых вызывает улыбку и желание сказать «hold my beer» интервьеру.

А вот вариация этой же самой задачи, где нужно сгенерировать все возможные валидные последовательности может загнать в ступор. Честно говоря, на практике я не сталкивался на собеседованиях с этой задачей, но, охотно верю, что ее могут практиковать вместо классической валидации (@avivasyuta несколько раз сталкивался 😀). Подобный трюк может выбить из колеи и заставить обеседуемого идти не по заученной формуле, а изобретать решение из головы.

Хорошая новость — у задачи очень понятный брутфорс с фоллбеком - мы можем сперва просто нагенерить все возможные строки из скобок, а потом провалидировать их :). Даже если в стрессовой ситуации вы не придумаете ничего другого, вы покажите, что умеете оптимально валидировать :).

Но, можно немного улучшить решение.

Сложность: 🟠 Cредняя

ℹ️ Описание

Дано целое неотрицательное число n. Напшите функцию, которая сгенерирует все возможные варианты правильных скобочных последовательностей длиной 2n, состоящих из круглых скобок — «(» и «)».

⚠️ Ограничения

🔹Количество пар скобок от 1 до 8
🔹Допустимые символы в строках - «(» и «)».

1️⃣ Пример

Входящие данные: 3

Ответ: ["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]

2️⃣ Пример

Входящие данные: 1

Ответ: ["()"]

✅ Решение

Суть оптимального решения — отбрасывать невалидные строки на моменте генерации. Задача сильно упрощается тем фактом, что нам нужно использовать только один тип скобок, поэтому мы можем воспользоваться счетчиками открытых/закрытых скобок (хотя, кажется, если в решении мы заменим счетчики на стек и немного модифицируем, то мы сможем генерировать последовательности и для n видов скобок).

Мы можем выделить несколько правил:
🔹 Любая строка должна начинаться с открывающей скобки
🔹 Количество открытых и закрытых скобок должно быть равно n
🔹 Количество закрывающих скобок в любой итерации не должно превышать количество открывающих

Исходя из этих правил легко написать рекурсивную функцию по генерации.

Посмотреть реализацию в блоге

🅾️ Оценка сложности

По времени
В данной задачи мы генерируем m строк длиной 2*n. На любой позиции строки может быть один из двух символов. Если предположить, что символы ставятся независимо друг от друга и вспомнить простенькую формулу из комбинаторики, то m = 2^(2*n-1).
В нашем оптимальном решениии символы зависят друг от друга, так что диапазон возможных решений сильно снижается. Но, думаю, на интервью будет валидно сказать, что сложность сравнима с O(2^(2*n-1)).

По памяти
Нам нужно выделить память для хранения всех результирующих строк. Каждая строка имеет длину 2*n. Также как и в случае сложности, валидно будет сказать, что кол-во строк сравнимо с O(2^(2*n-1)).
Таким образом, оценка по памяти сравнима с O(n*2^(2*n-1)).


#strings #arrays #medium