Мои советы относятся в основном к решению задач на структуры данных и алгоритмы (DSA) на тренажёрах типа LeetCode и Codewars. Примеры кода — на Python. Пункты ниже я собрал по собственному опыту собеседований и решения задач на этих платформах.
1. Решайте Easy-задачи
При любом обучении нужно следить за кривой сложности. Medium-задачи требуют уверенного знания базовых алгоритмов, иногда — сочетания нескольких алгоритмов. Hard — вообще задачи олимпиадного уровня. На собеседовании вам дадут задачу уровня Easy или Medium. Браться за Medium и просидеть весь вечер, уставившись в экран, чтобы потом спросить ChatGPT, — такая себе подготовка. Easy поможет твёрдо усвоить синтаксис, базовые структуры данных и самые частые алгоритмы. Смело сортируйте список задач по уровню сложности и старайтесь решать их поступательно и регулярно. Далее сложность можно повышать, когда будете готовы.
2. Решайте задачи повторно
Если вы решили задачу сегодня, не факт, что завтра, а уж тем более на собеседовании, удастся вспомнить как. Можно привести аналогию из бокса, где выигрышные комбинации выстреливают на мышечной памяти. Пробуйте разные техники, оптимизируйте старые решения, делайте код однострочным. Повторение — мать учения.
3. Смотрите чужие решения
Например, вы решили задачу в лоб. Она выполняется быстрее, чем 50% других решений. Если у вас нет больше идей для рефакторинга, откройте чужое решение. Там вы можете узнать о более эффективном алгоритме. Вам будет проще его понять, потому что вы глубоко разобрались в предложенной задаче. Это лучше зубрёжки алгоритмов по безликим сайтам и видео. Заодно вы натренируете насмотренность и чтение кода, а также добавите пару приёмов в свой арсенал. Иногда к решениям даже видео прикладывают.
4. Решайте в лоб
Это вполне рабочий подход на собеседовании. На всех тренажёрах кода новички так и решают задачи. Да, спустя месяц-два уже появляется спортивный интерес: начинает хотеться писать красивый, быстрый, эффективный код. Но во время собеса на решение «по красоте» нужно тратить дополнительное время. Я у себя замечал, что буквально можно попасть в ступор, пока из головы достаёшь, как там устроен stack или как правильно двигать sliding window. Не забывайте, что на собеседованиях важнее всего задачу решить, а уж потом отрефакторить. Экономьте время: делайте грязно, но делайте.
5. Гуглите
На собесе можно гуглить. За это не ругают. На крайний случай, можете попросить разрешение и вам в 99% случаев разрешат. Вы можете гуглить документацию, синтаксис, шпору для какого-нибудь алгоритма, подсказку с какой-нибудь табличкой/диаграмкой (попробуйте без подсказок вспомнить как привести десятичные числа в двоичную систему и обратно). В отдельных редких случаях разрешают и LLM пользоваться. Главное, не гуглите решение к задаче, тут ваш собес внезапно завершится.
6. Используйте особенности разных типов данных
Реализация разных типов данных даёт вам разные ключи к решению задач. Строки в Python, например, можно итерировать, разворачивать, конкатенировать и слайсить, как и списки. Наборы убирают дубли. Словари можно использовать как хранилище частот, индексов и любой другой информации для целого ряда задач (это часто называют hashmap-подходом). Поиск по словарю выполняется за O(1), в отличие от поиска по списку за O(n). Учите основные методы структур данных и преобразовывайте их друг в друга, чтобы получать доступ к более эффективным инструментам.
Например, вам нужно посчитать частоты букв в слове, можно использовать словарь:
def count_letters(sentence: str) -> int:
...
freq = {} # Словарь (hashmap) удобно использовать для подсчётов, отметок,
# что мы уже встречали значение, повторного поиска и т. д.
for letter in sentence:
if letter not in freq:
freq[letter] = 1 # Заполним маппинг с частотами всех букв за O(n)
else:
freq[letter] += 1
...
return freq[i] # Поиск частоты любой буквы теперь выполнится за O(1)
7. Засекайте время
На собеседовании у вас на решение будет 20–30 минут. Этого времени может быть меньше, если на прошлых вопросах вы задержались, а интервьюер этот момент не модерировал. В стрессовой ситуации у вас может уйти больше времени на восприятие условий задачи. У вас не будет часа на раскачку, как дома, за чашкой кофе с котом на коленках. Ставьте таймер, практикуйтесь решать задачи за эти 20 минут. Потом возвращайтесь к п. 1 и смотрите, сколько заняли повторные решения. На LeetCode есть функция таймера, но можно и на телефоне засечь, конечно.
8. Пишите заметки после выполнения задач
В LeetCode во вкладке Submissions можно оставить заметку. Запишите туда потраченное время, как решили, к каким алгоритмам прибегнули, с чем были затыки. Так вы сможете отслеживать ваш прогресс при повторных решениях.
9. Решайте в IDE
На собеседовании могут дать задачу в онлайн-песочнице, а могут попросить решить в IDE. В IDE надо очень быстро ориентироваться: помнить, как написать синтаксис функции с нуля, как её запустить, какой выбрать пакетный менеджер и как им быстро что-то установить. Это всё — ценнейшее время, а также демонстрация ваших навыков. Лучше заранее настроить и запомнить горячие клавиши. Убедиться перед собеседованием, что все команды для настройки окружения запускаются и все пакеты устанавливаются. К тому же, все решенные задачи останутся у вас под рукой. Вы сможете пробегаться по ранее примененным алгоритмам для переиспользования и более детальных разборов. Кстати, в отличие от использования LLM, на автокомплит на собеседованиях смотрят сквозь пальцы 😉. Знаю людей, которые на 50% свой собес так и прошли.
10. Отключите автокомплит во время обучения
Может, противоречивый тейк, но я противник этой фичи для подготовки к собеседованиям (да и вообще для QA). Это лишние колёса на вашем велосипеде: надо учиться ездить самому. Достаточно поискать статьи на тему «джуны разучились кодить из-за LLM» — у проблемы общий корень. Да, удобно и на собеседовании не ругают. Но запоминать конструкции языка фича мешает: вы просто будете жать Tab и смотреть, как за вас работают. Если решать попросят в онлайн-песочнице, вы просто обнулитесь — и привет. Если у вас много лет опыта кодинга, тогда можно оставить, конечно. Но тогда вам и советы мои не нужны.
11. Пишите тесты
В песочнице тесты смогут запустить только ваши интервьюеры. У вас есть возможность убить трёх зайцев: устаканить в голове данные на вход и выход, моментально проверять ваше решение и показать на QA-собесе, что вы мыслите TDD-подходом. Вас всё равно, вероятно, попросили бы протестировать вашу функцию, объяснить, как она обработает корнер-кейсы, и т. д. Напишите простых ассертов штуки 2–3 — и сможете за доли секунды себя проверять.
# Написать пару тестов займет от силы секунд 20, зато вы сможете проверить свое решение и приятно удивить интервьюера.
def test_score_of_five():
assert find_rank(score=[5, 4, 3, 2, 1]) == ["Gold Medal", "Silver Medal", "Bronze Medal", "4", "5"]
def test_score_of_three():
assert find_rank(score=[5, 4, 3]) == ["Gold Medal", "Silver Medal", "Bronze Medal"]
12. Используйте отладчик
Это мощнейший инструмент не только для собесов. Он позволяет видеть стек вызовов, значения на входе функции, что хранится в каждой переменной в любой момент времени выполнения теста (п. 8) и т. д. С отладчиком намного проще найти баг, чем в стрессовой ситуации держать всё в голове и следить, где вы там в цикле находитесь и почему всё время возвращается None. Есть масса туториалов на тему (Документация PyCharm, YouTube). Если не пользуетесь отладчиком, хотя бы пишите в тетрадке.
13. Пользуйтесь тетрадкой
В ней удобно накидывать идеи для решения и смотреть на задачи под разными углами, не привязываясь к узкому формату текста на экране. Делая пометки, вы также разгружаете оперативную память — вам просто будет проще думать на собеседовании. Да и вообще для конспектов по мало знакомым вам темам тетрадь — очень удобная штука, вспомните универ.
14. Выпишите тестовые значения в докстринг
Особенно если вы не пишете тесты — очень удобно, когда перед глазами в самой функции есть значение на вход, ожидаемое значение на выход и ограничения из задачи. Вы можете буквально пальцем по экрану водить туда-сюда — и голова складывает картину, как собрать алгоритм и получить ответ. Я иногда прямо из LeetCode беру условие с примерами и вставляю в докстринг к функции-решению. На собеседовании таких примеров может не быть, и стоит их придумать самому — предварительно уточнив условия и ограничения.
Например, нам нужно написать функцию, которая вернет самые частые числа в списке:
# Держим перед глазами данные на вход и выход
def majority_element(nums: list[int]) -> int:
"""
Вход: nums = [3,2,3]
Выход: 3
Вход: nums = [2,2,1,1,1,2,2]
Выход: 2
Ограничения:
n == nums.length
1 <= n <= 5 * 10**4
-10**9 <= nums[i] <= 10**9"""
...15. Изучайте алгоритмы
Некоторые задачи решить своими силами практически невозможно — и это тоже окей. Вам могут потребоваться, например, знания математики, битовых логических операторов, поинтеров (указателей) и других тем, с которыми не сталкиваются QA, AQA и обычные люди. К нерешаемым задачам открывайте список тем, гуглите названия оттуда, разбирайте на примерах, применяйте, делайте пометки. Не просто так собеседования для разработчиков называют «алгоритмами», а не просто «лайв-кодингом».
# Функция должна находить в списке число без дубля.
def single_number(nums: list[int]) -> int:
xor = 0
for num in nums:
xor ^= num # Вместо перебора с подсчётом в словаре можно использовать XOR.
# Дубли "схлопнутся", останется единственное число.
# О сценариях применения XOR редко узнают из бытовой жизни —
# это нужно специально изучать: смотреть подсказки, чужие решения и т. д.
return xor
16. Начните с базовых алгоритмов
Вот список, на мой взгляд, самых частых и полезных алгоритмов, на которых строятся основные задачи уровня Easy и частично Medium. Объяснять их в рамках этой статьи невозможно, просто перечислю: two pointers, hashmap, sliding window, stack, вложенные циклы, цикл while, слайсинг, коллекции itertools и collections, методы вроде dict.get(), index(), keys(), sort(), pop(), append(). Также приложу диаграмму принятия решений, какой алгоритм и когда применять (AlgoMonster).
17. Не учите лишние алгоритмы (хотя бы в начале)
В структуре LeetCode, если идти по порядку или браться за Explore-карточки, вам достаточно рано начнут попадаться задачи на связанные списки, бинарные деревья, графы, различные виды сортировок, динамическое программирование, рекурсию. Если у вас есть профильное IT-образование или вы любите темы посложнее, можете в них углубиться (или освежить в памяти). Но на собеседовании QA вас, скорее всего, будут спрашивать про работу со строками, числами, массивами, словарями и комбинаторику. На этом и фокусируйтесь, тратьте время рационально.
18. Обсуждайте решения с LLM
Не решайте с LLM, а именно обсуждайте ваши решения: «Оцени моё решение. У меня не получилось вот это, застрял вот тут — куда дальше копать? Почему тут подходит такое решение, а такое нет?» В таком ключе общаться полезно. Я рекомендую прямо запретить в первых ответах давать вам код, чтобы не было соблазна скопировать и вставить. Ещё можно организовать все ваши запросы по подготовке к лайв-кодингу в один проект, чтобы тот же ChatGPT собирал вам контекст в кучу и не приходилось заново писать промпты.
19. Если не решили задачу, говорите, как бы доделали
Когда кончается время на собеседовании, вы можете: а) решить по красоте, б) решить грязновато, в) решить плохо, г) не решить, но быть на пути к решению, д) не решить. В большинстве из этих случаев у вас есть возможность сказать интервьюеру: «Ну вообще тут надо применить то-то и то-то, хотя я и не успел». Покажете ход мысли, волю к победе, что вам не всё равно. Дают бонус в карму за такое.
20. Учитесь на заваленных задачах
Этот пункт вообще про уроки в жизни. Если вам не удалось решить задачу на собеседовании, выпишите её условия и решите задачу в спокойной обстановке позже. Это позволит вам закрыть гештальт и научиться чему-то новому. Самые яркие впечатления у людей откладываются в памяти. Поэтому ваша (мнимая) неудача — это полезнейший толчок мотивации и роста навыков.
21. Вырабатывайте рутину
Лайв-кодинг — это стресс. Собесов с лайв-кодингом у вас в карьере, вероятно, будет немного, но ставки на них будут высокими. Чтобы привыкнуть к стрессу, нужно себя в него регулярно погружать. Таймеры, алгоритмы, задачи, свои тесты и лайфхаки — всё это должно быть под рукой, отработанным, предсказуемым. Вам должно стать всё равно, кто там сидит в Zoom и на вас смотрит. Вам поставили задачу — вы спокойно посмотрели, подумали, сделали. Вас не застали врасплох, вы были готовы. Сделайте стресс привычкой — и это перестанет быть стрессом.
Удачи на собеседованиях!
