Сообщество algocode.io
Прокачай алгоритмы, чтобы попасть в Big-Tech
За счет четкой системы решения задач
Участники сообщества прошли
успешных алгоритмических секций в Yandex / Avito / Ozon / VK / Cбер
Средняя оценка
по отзывам 500+ студентов
Практических задач и видео-разборов
2 недели
И ты будешь готов пробовать проходить алгоритмические собеседования в BigTech.
Сообщество для тебя, если
Хочешь уверенно проходить алгоритмические собеседования в компании
Владеешь Python / Java / Go / JavaScript / C++ / C#
Ты backend/frontend/ML-разработчик, который устал от провалов на собесах и ДОРОГИХ КУРСОВ
За счет чего получишь результат
Программа из задач, которые спрашивали у ребят из нашего сообщества на собеседованиях в Авито, Яндексе, VK, Озоне, Сбере и других компаниях
Сможешь подготовиться к собеседованию в кратчайшие сроки по актуальной базе задач
В программе 12 тем, которые спрашивают на собеседованиях
Компании меняют задачи, но ты будешь готов ко всему, потому что выработаешь системное мышление, а не просто выучишь задачи
Каждую задачу можно решить на Python / Java / Go / JavaScript / C++ / C#
Решение в IDE и на собеседовании кратно отличаются. Мы поможем приблизить условия к реальным, чтобы на собеседовании ты не тратил время на поиск "нужной функции"
У каждой задачи есть эталонное решение и оценка по времени и памяти, которые от тебя ждет интервьюер
Научишься писать красивый и оптимальный код, который легко проверять тебе и интервьюеру → перестанешь терять время на проверку решения. Эталонные решения написаны на Python / Java / Go / JavaScript / C++ / C#
Более 80+ видео-разборов к задачам
Если застряли — всегда можно посмотреть подробный разбор с объяснением хода мыслей. Так ты поймешь как стоит объяснять решение задачи интервьюеру
Онлайн активности каждую неделю
Еженедельные собеседования с напарником
Пиши в общий чат “ищу напарника для собеседований” и бесплатно созванивайся с участниками сообщества, чтобы тренироваться грамотно объяснять своё решение интервьюеру. Первые 30 минут тебе проводят собеседование, а следующие 30 минут проводишь их ты. Мы научим, как это правильно делать
Поддержка в чате
Возникли сложности? Пиши вопрос в чат, а ребята из сообщества помогут найти ответ
Еженедельные карьерные разборы
Не знаешь как быстрее расти по карьере? В этом тебе помогут бесплатные “карьерные разборы”, где поможем тебе пробить все стеклянные потолки. Это бесплатно, но число мест в неделю ограничено
Мы поможем тебе прийти к цели
Прошел собесы во всех топовых компаниях российского BigTech — от Авито до Яндекса, чтобы собрать для тебя удобный и понятный RoadMap по алгоритмам. Он поможет максимально быстро подготовиться к собесам в BigTech. Кстати, даже если твой собес уже через 5 минут — не стесняйся, пиши в чат сообщества! Постараюсь помочь по максимому.
Остались вопросы? Задай их основателю сообщества
Оставь заявку и Макс свяжется с тобой в телеграмм
Программа обучения алгоритмам
- Теория
- ~4 часа
- Устройство алго-собеса
- Оценка Big-O
- Время и память у сортировок
- O(1)
- O(log(n))
- O(n)
- O(n*log(n))
- O(n*n)
- Нейросети для оценки в Big O
- Теория
Поймешь как устроено алгоритмическое собеседование
Чтобы успешно подготовиться к алгоритмическому собеседованию нужно понимать как оно устроено. Именно это мы и рассмотрим в первую очередь
Научишься оценивать время и память в Big-O
Оценка решения в Big-O нотации нужно на каждом алгоритмическом собеседовании. Чтобы не ударить в грязь лицом ты научишься оценивать решения как по времени так и по памяти
Научишься оценивать время и память сортировок
Есть множество сортировок и у каждой своя оценка по времени и памяти. Ты научишься грамотно подбирать сортировку и обосновывать свой выбор
Почему важно
Прежда чем переходить к написанию кода интервьюер попросит тебя оценить решение в Big O. Если ты делаешь это долго или не верно, то это может плохо сказаться на результате секции и даже офере
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~10 часов
- 12+ практических задач
- Big-O
- Разбор задач с собеседований
- С двух сторон
- Каждому по указателю
- Быстрый и меделенный указатель
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Научишься решать задачи за O(n)
Задачи на массивы и строки — это более 50 % интервью.Паттерн «два указателя» позволяет свести сложность с O(n²) до O(n) и решать задачи быстрее, чище и понятнее.
Освоишь 3 способа движения указателей
Осознание, что есть всего 3 способа движения указателей сильно облегчит понимание темы и позволит ускорить решение задач.
Сможешь оценивать решения в Big O нотации
У темы 2 указателя есть типичные оценки по времени и памяти, их осознание облегчат оценку сложности алгоритма на собеседованиях и в работе.
Почему важно
Интервьюеры обожают такие задачи — и ценят кандидатов, которые умеют их решать без полного перебора.
Решишь более 12 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~16 часов
- 13+ практических задач
- Big-O для хеш-таблиц
- Разбор задач с собеседований
- Основы хеш-таблицы
- Выбор ключа в хеш-таблице
- Техника подсчета
- Массив как хеш-таблица
- Паттерн KV-VK
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь хеш-таблицы для уверенного решения алгоритмических задач
Поймёшь, как с помощью Map и Set быстро искать, группировать и считать элементы — ключевой навык для оптимизации времени и памяти
Научишься быстро выбирать ключ и значение для хеш-таблицы
Секрет освоения хеш-таблицы в насмотренности: что может быть ключом, а что значением
Будешь видеть, где хеш-таблица — лучший выбор
Не всегда выбор хеш-таблицы очевиден, но с помощью практических заданий ты научишься видеть, где стоит использовать хеш-таблицу, а где нет
Почему это важно
Хеш-таблица — один из самых популярных паттернов в алгоритмических собеседованиях. Почти каждый второй интервьюер хочет увидеть, как ты работаешь с Map и Set. Умение быстро находить, группировать и отслеживать элементы — критически важный навык
Решите более 13 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~12 часов
- 14+ практических задач
- Хитрые задачи с собеседований
- Префиксный массив
- Накопительные массивы
- Big-O для массивов
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь приёмы работы с подмассивами, строками и матрицами
Разберёшься, как аккуратно обходить одномерные и двумерные структуры, выполнять развороты, использовать префиксные суммы и оптимизировать работу с диапазонами.
Прокачаешь внимательность и точность работы с индексами
Научишься избегать лишних проверок, правильно обращаться с границами массивов и матриц. Это поможет тебе писать компактный и корректный код, который легко читать и проверять.
Ускоришь алгоритмы за счёт префиксных сумм и накопительных массивов
Освоишь паттерны, которые позволяют сократить сложность задач с O(n²) до O(n), эффективно обрабатывая подотрезки и подсчёты сумм.
Почему важно
Работа с массивами, строками и матрицами — это основа для многих алгоритмических задач на собеседованиях. Освоив этот блок, ты научишься находить нестандартные пути решения стандартных проблем.
Решишь более 14 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~9 часов
- 10+ практических задач
- Big-O
- Разбор задач с собеседований
- Окно фиксированного размера
- Пересекающиеся окна
- Не пересекающиеся окна
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Научишься использовать sliding window вместо полного перебора
Разберёшься, как применять этот паттерн для оптимизации задач на подотрезки и подстроки — находить суммы, максимумы, проверять уникальность элементов и решать задачи за O(n).
Освоишь три типа окон: пересекающиеся, непересекающиеся и фиксированной длины
Научишься трём подходам к построению и перемещению плавающих окон, что поможет быстрее находить решения и действовать по чёткому алгоритму.
Будешь писать решения, которые впечатляют интервьюеров
Sliding window — любимый паттерн интервьюеров, поскольку показывает, что кандидат умеет мыслить оптимально. Ты научишься осознанно подходить к решению задач и аргументировать свой подход.
Почему важно
Этот подход позволяет заменить вложенные циклы на линейные решения. Ты покажешь интервьюеру, что умеешь не просто решить задачу, а сделать это элегантно и эффективно.
Решишь более 10 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~7 часов
- 7+ практических задач
- Задачи с собеседований и их разбор
- Big-O для точек и отрезков
- Метод точек
- Метод отрезков
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Научишься решать задачи на интервалы и расписания
Разберёшься, как анализировать временные интервалы, находить пересечения и оптимально планировать ресурсы — будь то переговорки, процессы или задачи на таймлайне.
Освоишь метод точек и сортировки событий
Поймёшь, как работать с событиями на числовой прямой, сортировать их и обрабатывать эффективно. Это универсальный инструмент, который пригодится в задачах на планирование и оптимизацию.
Будешь уверенно справляться с бизнес-кейсами, которые часто встречаются на интервью
Сможешь быстро и грамотно решать задачи на максимальное количество пересечений, подсчёт активных сессий или вместимость ресурсов — тем самым выделишься среди других кандидатов.
Почему важно
Паттерн точек и отрезков редко называют напрямую, но такие задачи появляются на собеседованиях регулярно. Ты точно удивишь интервьюера, когда научишься их решать за 10 минут (в 2 раза быстрее обычных кандидатов)
Решишь более 6 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 5+ практических задач
- Задачи с собеседований и их разбор
- Big-O для бинарного поиска
- Метод точек
- Метод отрезков
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь бинарный поиск в классических и нетипичных задачах
Научишься использовать бинарный поиск не только в отсортированных массивах, но и в задачах на оптимизацию, границы значений и «поиск по ответу» — это один из любимых паттернов интервьюеров.
Разберёшься, как правильно обрабатывать границы и избегать ошибок
Поймёшь, как избежать типичных ловушек: переполнений, неправильных граничных условий, бесконечных циклов. Это позволит тебе писать надёжные решения, которые работают на всех тестах.
Научишься применять бинарный поиск в нестандартных ситуациях
Будешь уверенно решать задачи вроде «поиск первого и последнего вхождения», «поиск в сдвинутом массиве» или «определение минимального значения по условию». Это значительно расширит твой инструментарий.
Почему важно
Бинарный поиск — это фундаментальный инструмент для алгоритмического мышления. Кандидаты, которые умеют применять его гибко, всегда выделяются на интервью. Этот паттерн часто спрашивают именно в сложных задачах, чтобы проверить твоё внимание к деталям.
Решишь более 6 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 7+ практических задач
- Задачи на стек с собеседований и их разбор
- Введение в стек
- Массив как стек
- Монотонный стек
- Big-O для стека
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь применение стека в задачах на собеседованиях
Разберёшься, как использовать стек для решения типичных задач на проверку скобок, парсинг выражений и backtracking — это базовые паттерны, которые часто встречаются на интервью.
Поймёшь, когда можно заменить стек массивом
Узнаешь, в каких случаях стек можно эффективно заменить динамическим массивом для упрощения кода и ускорения работы.
Научишься работать с монотонным стеком
Освоишь приём поиска ближайших элементов с помощью монотонного стека — это ключевой инструмент для оптимизации задач, где важно находить максимум или минимум на подотрезках.
Почему важно
Стек — одна из самых часто используемых структур данных на алгоритмических интервью. Умение гибко применять его и адаптировать решения под разные задачи позволит тебе уверенно справляться с вопросами, где большинство кандидатов теряются.
Решишь более 7 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 5+ практических задач
- Big-O для односвязного списка
- Особенность списка на собеседовании
- Техника фиктивного узла
- Разбор задачи с собеседований
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Научишься уверенно работать с односвязными списками
Разберёшься с основными операциями: реверс, поиск середины, удаление узлов и слияние списков.
Освоишь приёмы работы с фиктивными узлами и указателями
Научишься строить решения, в которых не теряешься среди ссылок и null. Поймёшь, как избежать типичных ошибок с указателями.
Будешь визуализировать списки и уверенно объяснять логику
Научишься представлять структуру списков, чтобы быстрее находить верное решение. Это поможет аргументировать свои шаги интервьюеру и чувствовать себя увереннее.
Почему важно
Односвязный списки — тема в интервью, которая проверяет твою работу с памятью и ссылками. Если уверенно решаешь задачи на списки, ты показываешь, что разбираешься в основах структур данных и умеешь быстро решать задачи на ходу, а это — сильное конкурентное преимущество.
Решишь более 5 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~8 часов
- 7+ практических задач
- Разбор задачи с собеседований
- Рекурсивный bruteforce
- Продвинутый итеративный bruteforce
- Backtracking
- Big-O
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь стратегии полного перебора и backtracking
Поймёшь, как решать задачи на генерацию перестановок, комбинаций и подмножеств. Научишься строить перебор так, чтобы не перегружать память и CPU — даже в сложных задачах.
Научишься грамотно ограничивать перебор
Будешь понимать, как отсекать лишние ветви перебора и завершать его досрочно. Это позволит тебе писать не только рабочие, но и оптимальные решения.
Сможешь уверенно объяснять свои решения интервьюеру
Backtracking — мощный инструмент, который проверяет умение видеть структуру задачи. Ты научишься объяснять, почему перебор — это не всегда плохо, и как он может быть изящным.
Почему важно
Комбинаторные задачи могут выглядеть сложными, но интервьюеры ценят кандидатов, которые умеют разложить их на понятные шаги. Ты перестанешь бояться перебора и начнёшь использовать его осознанно — это выделит тебя на интервью.
Решишь более 7 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~22 часа
- 20+ практических задач
- Прямой обход дерева
- Центрированный обход
- Обратный обход дерева
- Обход дерева по уровням
- Глубина дерева
- Построение дерева
- BST (деревья поиска)
- Big-O для деревьев
- Разбор задачи с собеседований
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь базовые и продвинутые техники работы с деревьями
Разберёшься в типах обходов (in-order, pre-order, post-order), научишься находить высоту дерева, наименьшего общего предка и определять сбалансированность. Это основа для большинства алгоритмических структур.
Научишься превращать сложные задачи на деревья в понятные шаги
Деревья требуют рекурсивного мышления. Ты будешь уверенно писать код с рекурсией, визуализировать шаги, не запутываясь в вложенных вызовах.
Поймёшь, где деревья применяются в реальных задачах
От баз данных до компиляторов — деревья встречаются даже в индексах баз данных, и освоив деревья, тебе будет проще разбираться во внутреннем устройстве сложных систем.
Почему важно
Деревья — фундамент системного программирования. Если ты уверенно их решаешь, это сигнал для интервьюера: ты освоил сложные структуры данных и умеешь мыслить системно.
Решишь более 20 задач для закрепления материала
- Теория + Видео + Пошаговая практика
- ~6 часов
- 5+ практических задач
- Разбор задачи с собеседований
- Рекурсивный обход в глубину
- Итеративный обход в глубину
- Рекрсивный vs итеративный для собеседований
- Обработка компонент связностей графа
- Big-O для графов
- Теория + Видео + Пошаговая практика
Освоишь ключевые техники работы с графами
Научишься представлять графы через список и матрицу смежности, использовать DFS и BFS для обхода, искать компоненты связности, циклы и кратчайшие пути. Это позволит тебе решать даже сложные задачи на зависимости и маршруты.
Преодолеешь страх перед графами и их алгоритмами
Благодаря пошаговым разборам и практике ты разложишь графы по полочкам и научишься видеть в них знакомые паттерны, которые раньше казались запутанными.
Поймёшь, как применять графы в реальных задачах
Будешь уверенно работать с маршрутами, оптимизациями, задачами на построение зависимостей и анализировать данные, представленные в виде графов.
Почему важно
Графы — лакмусовая бумажка инженерного уровня кандидата. Они показывают интервьюеру, умеешь ли ты справляться с абстракциями, строить эффективные алгоритмы и объяснять их логику.
Решишь более 5 задач для закрепления материала
Отзывы студентов
- Ефремов Георгий
Я несколько раз заваливал алгоритмический этап собеседования в Яндекс — обычно с трудом решал одну задачу, да и то не лучшим образом. Пробовал готовиться по книжкам, решал задачи на LeetCode, но это было мучительно и бессистемно.Часто не понимал, с какой стороны подойти к задаче.
Курс помог наконец - то разобрать все по полочкам: как разбивать задачи на типы, какие паттерны использовать, как подходить к каждой задаче осознанно.Видеоразборы и структурированная программа действительно дали мне тот самый пазл, которого не хватало в подготовке.
В итоге на последнем алгоэтапе в Яндексе я решил все три задачи — и сейчас жду решения от команды.Это огромный прогресс по сравнению с тем, что было раньше.
- Слава
Раньше алгоритмы были для меня как тёмный лес — заходишь, а там Leetcodeные задачки, как дикие звери, прыгают из кустов. Решал их наугад, но без системы это напоминало попытку построить дом без фундамента: вроде кирпичи есть, а стены кривые.
Курс стал для меня тем самым фонарём в этом лесу.Теперь у меня есть чёткий план, инструменты и даже уверенность, что я не заблужусь среди “O - больших” и бинарных деревьев. Алгоритмы больше не кажутся монстрами из ночных кошмаров — теперь это скорее дружелюбные(хотя иногда вредные) покемоны, которых надо поймать и прокачать.
Главное — я наконец - то понял, как подходить к теме без молитв и священного ужаса.Осталось только закрепить навыки и, возможно, однажды победить в схватке с легендарным Traveling Salesman. Но это уже история для следующего апгрейда 😉.
- Лямин АртёмАО “СберТех”
Знал основные паттерны, но не мог стабильно решать алгоритмические задачи — часто терялся даже на знакомых темах. Пробовал готовиться по книжкам, смотрел видеоразборы задач на YouTube, но всегда чего-то не хватало — системности и простоты объяснений.
На платформе мне понравилась очень понятная и простая теория — всё объясняется доступно, после этого действительно становится понятно, как решать задачи. Особенно порадовала крутая фича санализом решения от AI — это помогает увидеть слабые места и прокачивать их точечно.
В результате стал чувствовать себя намного увереннее на практике и наконец-то разобрался с парой тем, которые раньше казались очень сложными.