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Algorithm
Guia prático para entrevistas de programação: o que é avaliado, padrões de problemas comuns, um método passo a passo e como explicar a complexidade.
A estratégia para entrevistas de programação reúne hábitos e técnicas para resolver um problema de algoritmos com tempo limitado enquanto você explica seu raciocínio em voz alta. Ela combina um procedimento repetível (esclarecer o enunciado, testar exemplos, começar pela força bruta, otimizar, codificar e testar) com um pequeno repertório de padrões recorrentes, como tabelas hash, dois ponteiros, janelas deslizantes e somas de prefixo.
Muitas empresas usam testes de programação e entrevistas de codificação ao vivo para selecionar desenvolvedores e avaliam mais do que a resposta final: compreensão, resolução, qualidade do código, verificação e comunicação também contam. Um processo claro ajuda a mostrar essas habilidades mesmo sem chegar à solução ótima, e vale igualmente para a depuração e a revisão de código do dia a dia.
Estude por padrões, não por volume: aprenda um padrão, resolva alguns problemas que o usem e explique a solução e a complexidade em voz alta, como se houvesse um entrevistador à sua frente. Pratique com cronômetro, verifique o código com casos-limite e uma referência de força bruta e termine com entrevistas simuladas.
Esclareça primeiro o tamanho da entrada, os casos-limite e o formato da saída; as respostas costumam definir qual algoritmo é viável.
Apresente uma solução simples e correta com sua complexidade, encontre o trabalho repetido e elimine-o com a estrutura de dados certa.
Pistas como “ordenado”, “contíguo” ou “já visto” apontam para dois ponteiros, janelas deslizantes ou tabelas hash.
Explique suas decisões, percorra exemplos pequenos à mão e teste os casos-limite antes de dar o código por concluído.
longest_unique_window retorna o comprimento da maior substring sem caracteres repetidos. Ela avança a borda direita um passo por vez, guarda a última posição de cada caractere e, ao encontrar uma repetição dentro da janela, pula a borda esquerda para logo depois dela; cada índice é processado um número constante de vezes, então o tempo é O(n). Execute python sliding_window.py para ver o resultado com algumas strings de exemplo.
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.pySeis capítulos que levam você da instalação aos conceitos essenciais de Estratégia para entrevistas de código.
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