Программа обучения алгоритмам

  • Теория
Как устроено алгоритмические собеседование
  • ~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
Два указателя
  • ~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
Хеш-таблица
  • ~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
Массивы, матрицы и строки
  • ~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
Плавающее окно
  • ~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
Точки и отрезки
  • ~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
Бинарный поиск
  • ~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
Структуры данных
  • ~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
Односвязный список
  • ~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
Комбинаторный поиск
  • ~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
Деревья
  • ~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
Графы
  • ~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