レッスン

無駄な計算をせずにシーケンスをスキャンするための 2 つの重要なパターンをマスターします。

データベースから機械学習に至るまで、意思決定を強化するツリー構造を探索します。

地図、ソーシャル ネットワーク、Web クローラーを強化するトラバーサル アルゴリズムと最短パス アルゴリズムを学びます。

AI とコンピューター サイエンス全体で使用されるメモ化、表作成、および古典的な DP パターンを理解します。

AI システムを高速化するハッシュ、衝突処理、確率的構造を理解します。

超高速のプレフィックス検索のための trie データ構造をマスターします。オートコンプリート、ワイルドカード検索を構築し、圧縮試行と IP ルーティングを探索します。

パス圧縮とランクによる結合を使用した Union-Find (素セット) データ構造を学習します。接続、MST、およびグラフ コンポーネントの問題を効率的に解決します。

単調なスタックとキューのパターンを学習して、次に大きな要素、毎日の気温、ヒストグラム、スライディング ウィンドウの問題を O(n) 時間で解決します。

マージや挿入から会議室やスイープ ラインまで、間隔ベースの問題をマスターします。面接官が期待する仕分け戦略とパターンを学びましょう。

コーディング面接のためのビットレベルの思考を解き放ちます。 XOR キャンセル、ブライアン・カーニハンのトリック、サブセットのビット マスキング、および実際のアプリケーションをマスターします。