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Algorithm
Guida pratica ai colloqui di programmazione: cosa si valuta, gli schemi di problemi ricorrenti, un metodo passo passo e come spiegare la complessità.
La strategia per i colloqui di programmazione raccoglie abitudini e tecniche per risolvere un problema di algoritmi in tempo limitato spiegando ad alta voce il proprio ragionamento. Unisce un procedimento ripetibile (chiarire il testo, provare esempi, partire dalla forza bruta, ottimizzare, scrivere il codice e testarlo) a un piccolo repertorio di schemi ricorrenti come tabelle hash, due puntatori, finestre scorrevoli e somme prefisse.
Molte aziende selezionano gli sviluppatori con test di programmazione e colloqui di coding dal vivo, e valutano più della sola risposta finale: contano anche comprensione, risoluzione, qualità del codice, verifica e comunicazione. Un procedimento chiaro aiuta a mostrare queste capacità anche senza arrivare alla soluzione ottimale, ed è utile allo stesso modo nel debug e nella revisione del codice di tutti i giorni.
Studia per schemi, non per quantità: impara uno schema, risolvi alcuni problemi che lo usano e spiega ad alta voce soluzione e complessità come davanti a un selezionatore. Esercitati con il cronometro, verifica il codice con casi limite e un riferimento a forza bruta, e concludi con colloqui simulati.
Chiarisci subito dimensione dell'input, casi limite e formato dell'output; spesso le risposte decidono quale algoritmo è praticabile.
Proponi una soluzione semplice e corretta con la sua complessità, individua il lavoro ripetuto ed eliminalo con la struttura dati giusta.
Indizi come «ordinato», «contiguo» o «già visto» indicano due puntatori, finestre scorrevoli o tabelle hash.
Spiega le tue scelte, segui a mano piccoli esempi e controlla i casi limite prima di considerare concluso il codice.
longest_unique_window restituisce la lunghezza della sottostringa più lunga senza caratteri ripetuti. Fa avanzare il bordo destro un passo alla volta, ricorda l'ultima posizione di ogni carattere e, in caso di ripetizione nella finestra, sposta il bordo sinistro subito dopo: ogni indice viene elaborato un numero costante di volte, quindi O(n). Esegui python sliding_window.py per vedere il risultato su alcune stringhe di esempio.
sliding_window.py
def longest_unique_window(s: str) -> int:
"""Length of the longest substring without a repeated character (sliding window)."""
last_seen = {}
left = best = 0
for right, ch in enumerate(s):
if last_seen.get(ch, -1) >= left:
left = last_seen[ch] + 1
last_seen[ch] = right
best = max(best, right - left + 1)
return best
if __name__ == "__main__":
for text in ["tastedev", "abba", "interview", ""]:
print(f"{text!r}: {longest_unique_window(text)}")
python sliding_window.pySei capitoli che ti accompagnano dall'installazione ai concetti chiave di Strategia per colloqui di programmazione.
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