Алгоритмы и структуры данных: твой путь к топовым IT-компаниям

Собеседование в Google, Amazon или Meta — это не только про код. Это про алгоритмы и структуры данных. Зарплаты от $150,000, кресла Herman Miller — всё ждёт тех, кто понимает фундамент.

Эта статья — твоя отправная точка. Если увижу отклик — продолжу серию с детальными разборами на примерах задач LeetCode.

Всё программирование — это превращение данных в результат. Алгоритм — способ этого превращения. Хочешь отсортировать товары по цене на маркетплейсе? В Python есть sort(), но на собеседовании спросят: "Как это работает?"

Простое решение: найти минимум, переместить в новый массив, повторить. Это Selection Sort. Работает, но эффективно ли?

Big O notation показывает время и память в худшем случае. Теоретическая оценка для любого железа.

O(1) — константная: мгновенный доступ. O(log n) — логарифмическая: log(1,000) = 10. Бинарный поиск. O(n) — линейная: 1,000 элементов = 1,000 операций. O(n log n) — лучшее для сортировки. O(n²) — медленно: Selection Sort, миллион операций на 1,000 элементах. O(2ⁿ) — катастрофа.

Массив — король. На массивах всё: картинки, музыка, видео. Доступ по индексу — O(1). Индексация с нуля, потому что индекс = сколько прибавить к началу.

HashMap — "ключ-значение", доступ O(1). Для быстрого поиска.

Дерево — граф без циклов. Файловая система Linux. Heap на деревьях — быстрый поиск минимума/максимума.

Стек и Очередь — простые, но мощные.

Шаг 0: Только начинаешь? Пиши код, а не учи алгоритмы. "Змейка" полезнее переворота деревьев.

Шаг 1: Книга "Грокаем алгоритмы". Читается за пару дней. Гайды с визуализацией в интернете.

Шаг 2: LeetCode — тысячи задач. Easy — базовый синтаксис. Medium — собеседования, комбинация структур, оптимизация. Hard — графы, динамическое программирование.

Это только начало. За каждой структурой — глубина.

Если откликнетесь, разберу: