Введение

Если вам предстоит пройти алгоритмическое интервью и вы не знаете, как максимально эффективно к нему подготовиться - это руководство для вас.

Давайте честно, быстро подготовиться к этой секции невозможно. Если раньше у вас не было практики решения алгоритмических задач, например вы не участвовали в олимпиадах по программированию, то потребуется время, чтобы усвоить определенные шаблоны и потренироваться.

Хорошая новость в том, что подготовку можно сделать более эффективной, если у вас будет под рукой структурированное руководство, хорошо подобранный материал и разборы ключевых задач.

Компании используют алгоритмические секции, чтобы оценить аналитические навыки кандидатов и их способность решать задачи в условиях интервью. Ниже мы подробнее рассмотрим, как проходят такие секции и что вам нужно знать, чтобы подготовиться и повысить шансы на таком интервью.

Если вы хотите нас поддержать, у нас есть дополнительный контент, доступный по подписке Premium, а также вы можете запланировать mock‑собеседование. На нем мы гораздо точнее, чем любая статья, сможем подсказать ключевые зоны, на которых вам стоит сфокусироваться.

Что такое алгоритмическое интервью?

Алгоритмическое интервью - это разновидность технического собеседования, используемого для оценки кандидата на должность инженера-программиста.

Как правило, оно ориентировано на структуры данных и алгоритмы, в то время как другие технические секции могут включать системный дизайн (особенно для специалистов Middle и Senior уровней) и поведенческое интервью.

Вашу компетенцию оценивают с помощью задач по программированию. Секция обычно длится 45-60 минут, и вам будет задана одна или две задачи, которые вы должны будете решить, написав код в редакторе для совместной работы в режиме реального времени.

Таких секций может быть от одной до трех или четырех. Их проводят разные интервьюеры с разными задачами, чтобы детально оценить ваши навыки решения задач.

Мы оставим в стороне споры о пользе или вреде такого подхода к интервью и вместо этого сосредоточимся на том, как лучше к нему подготовиться. Важно понимать, что любые знания и навыки - это результат кропотливой работы.

Как вас будут оценивать?

Мы собрали критерии оценки, применяемые в ведущих технологических компаниях и обобщили их. Вы можете в целом ориентироваться на эти критерии, хотя конкретные подходы могут различаться в зависимости от компании.

Часто учитывают следующие критерии:

• Решение проблем - понимание условий задачи, выработка идеи и логического подхода к ее решению, обсуждение потенциальных компромиссов. Способность точно определить временную и пространственную сложность и оптимизировать код.

• Техническая компетентность - знание базовых алгоритмов и структур данных, умение найти подходящие для конкретной задачи и применить их на практике.

• Коммуникация - задаете ли вы уточняющие вопросы, насколько четко излагаете решение и возможные компромиссы, возникают ли у интервьюера сложности с пониманием ваших рассуждений или нет.

• Опыт программирования - умение без особых затруднений перевести обсуждаемое решение в работающий код, чистый и корректный. Знание языковых конструкций выбранного вами языка программирования.

• Тестирование - умение тестировать код на обычных и граничных случаях, самостоятельное обнаружение и устранение ошибок в коде.

Как лучше всего подготовиться?

Есть много ресурсов где вы можете практиковаться в решении алгоритмических задач. Наиболее известный из них это LeetCode

На самом деле, одного LeetCode недостаточно для хорошей подготовки. Не стоит сразу же погружаться в LeetCode, начинать решать все подряд и думать, что вы сможете ответить на все тысячи вопросов. Без системного подхода - это может оказаться неэффективной тратой времени.

Вот что мы рекомендуем:

1. Спланируйте свое время и рассматривайте темы и вопросы в порядке важности

Сколько времени нужно? На самом деле, это зависит от того, насколько хорошо вы хотите подготовиться. В среднем, чтобы освоить минимальный объем материала, требуется около 100 часов, а для более полноценной подготовки - примерно 300-500 часов.

Определите, сколько времени у вас есть и составьте план. Запишите темы и вопросы, которые вы будете рассматривать ежедневно, отдавая приоритет наиболее важным из них.

2. Сочетайте теорию и практику по одной теме

Для лучшего запоминания и повышения эффективности лучше всего сначала изучить одну концепцию, а затем сразу же приступить к ее применению и проработать несколько задач по данной теме.

3. Ведите заметки

Попробуйте самостоятельно решить задачу. Если за 15 минут вы не пришли к решению, прочитайте ее подробный разбор и запишите основные идеи в заметки. После этого постарайтесь написать код самостоятельно, не подглядывая в разбор. Такие заметки помогут вам определить проблемные темы для детальной проработки.

4. Проработайте несколько способов решения

Просмотрите другие способы решения задачи, которую вы смогли решить самостоятельно. Возможно, вы найдете более элегантный, простой или оптимальный подход. Проработайте несколько вариантов решения тех задач, которые вызвали у вас особые сложности: прочитайте идею каждого решения, сделайте заметки, далее решите задачу несколькими способами самостоятельно.

5. Старайтесь найти и усвоить шаблоны.

Во многих решениях встречается схожий набор ключевых шаблонов, и их изучение поможет вам решать задачи быстрее. Анализ шаблонов - хороший подход к обучению. Учитесь видеть закономерности, а не запоминайте ответы!

6. Попробуйте пройти mock-собеседование

Программирование перед интервьюером может быть очень волнительно, особенно если вы никогда раньше этим не занимались. Именно поэтому практика так важна.

Попросите друга выбрать для вас задачу и провести с вами пробную секцию. Также вы можете запланировать mock‑собеседование с нами.

Основные ошибки

• Молчите во время решения - самая критичная ошибка. Интервьюеру важно понимать ход ваших мыслей и видеть, как вы решаете незнакомую проблему, а не просто видеть готовое решение.

• Не слушаете - интервьюер обычно дает подсказки, когда вы застряли, и если вы их игнорируете, то это может привести к неудаче.

• Сразу начинаете писать код - до того, как вы полностью поняли условие задачи и обсудили подход к ее решению.

• Не подумали про граничные случаи - пустые входные данные, массивы из одного элемента, отрицательные числа, наличие дубликатов и так далее. Старайтесь сделать ручной прогон вашего кода на таких тестовых данных.

• Неэффективное решение - решение полным перебором может быть промежуточным, но вы должны попытаться его оптимизировать и найти более эффективное.

• Не сделали оценку - не можете определить или объяснить временную и пространственную сложность вашего решения.

• Слабое знание структур данных - плохое понимание основных структур данных: массивов и строк, хеш-таблиц, связных списков, графов и деревьев.

• Недостаток практики - проработали одну или две темы или решили слишком простые задачи, но застряли на задачах средней сложности.

Обратная связь и предложения

Мы постоянно обновляем контент на основе ваших отзывов. Если у вас есть вопросы, комментарии или предложения - обязательно напишите нам на support@nowinterview.ru.