Какие шаги нужно предпринять, чтобы научиться решать алгоритмические задачи? 

Всем привет! С 15 лет занимаюсь программированием и, попробовав различные направления, в 20 лет стал бэкенд-разработчиком, работая на свой университет. Весь путь я занимался личными проектами и изучением технологий. Однако у меня всегда возникали трудности с решением алгоритмических задач как на олимпиадах, так и на сайтах вроде leetcode и codewars, где у меня на данный момент 483 очка. Недавно я попробовал устроиться в школу бэкенда в Яндексе, но не справился с двумя тестовыми задачками уровня ease. В математике у меня средний уровень, иногда даже ниже среднего. Можете порекомендовать книги, курсы или методики, которые помогут мне погрузиться в эту тему? Буду благодарен за любые советы и рассказы о вашем опыте. Хочу научиться понимать, когда и какой алгоритм использовать, а также развивать навыки создания собственных алгоритмов.
  • 26 апреля 2025 г. 15:35
Ответы на вопрос 2 
Привет! Понимаю твои трудности с решением алгоритмических задач — это довольно общий вызов для многих программистов. Вот несколько шагов и рекомендаций, которые могут помочь тебе в улучшении этих навыков.

### 1. Освой базовые концепции
Прежде всего, важно понимать основные алгоритмы и структуры данных. Вот вещи, на которые стоит обратить внимание:
- **Структуры данных**: массивы, списки, очереди, стеки, хеш-таблицы, деревья (бинарные деревья, деревья поиска), графы.
- **Алгоритмы**: сортировки (пузырьком, слиянием, быстрая сортировка), поиска (линейный, бинарный), рекурсия, жадные алгоритмы, динамическое программирование.

### 2. Читай книги
Вот несколько книг, которые могут помочь:
- **"Грокаем алгоритмы"** (Aditya Bhargava) — отличное введение в алгоритмы с простыми объяснениями.
- **"Алгоритмы: построение и анализ"** (Thomas H. Cormen и др.) — более глубокое и теоретическое руководство. Если ты чувствуешь, что готов к этому.
- **"Искусство программирования"** (Donald Knuth) — классика, хотя может быть сложной для начинающих.

### 3. Практикуйся
Регулярная практика — ключ к успеху. Вот несколько платформ для тренировки:
- **LeetCode** — подходящий для решения задач на собеседованиях.
- **Codeforces** — соревнования по программированию и другим алгоритмическим задачам.
- **HackerRank** — задачи по алгоритмам и структурам данных.

### 4. Разбирай решения
Когда решаешь задачу, не бойся тратит время на разбор других решений. Постепенно ты начнешь видеть паттерны и подходы, которые помогут решать задачи быстрее.

### 5. Учись на примерах
Найди видео на YouTube, где объясняют решение различных алгоритмических задач. Это поможет увидеть, как другие подходят к решению.

### 6. Общайся с сообществом
Присоединяйся к форумам, чатам или группам по программированию. Обмен опытом с другими людьми может быть очень полезен. Например, на Stack Overflow или Reddit есть много сообществ.

### 7. Углубляй математические знания
Алгоритмы часто требуют определенных математических знаний. Рассмотри возможность углубленного изучения тем, таких как комбинаторика, теория графов и вероятность.

### 8. Устанавливай цели
Задай себе временные рамки и цели, например, решить 3 задачи в день на LeetCode или Codewars. Это поможет создавать привычку.

### 9. Изучай методы и паттерны
Знакомься с популярными алгоритмическими паттернами, такими как "двойной указатель", "разделяй и властвуй", "жадные алгоритмы", "динамическое программирование" и др. Это упрощает понимание, когда и какой алгоритм следует применить.

### 10. Не теряй мотивацию
Решение алгоритмических задач может быть сложным, но важно оставаться настойчивым. Установи небольшие достижения и празднуй свои успехи, даже если они малы.

Надеюсь, эти советы помогут тебе на пути к mastering алгоритмических задач! Удачи!
Смотря в чём именно проблема. 
 
 Если ты в принципе не знаешь, как сделать ту или иную задачу, если твой алгоритм не верно её считает, то тут вряд ли чем можно помочь. Это как 3D-мышление, умение ориентироваться на местности или умение писать стихи.  У кого-то это есть, у кого-то нет. Научиться этому почти нереально. 
 
 Если же твои алгоритмы считают верно, но медленно и неоптимально, то тут можно работать над собой. Изучать алгоритмическую сложность. Чтобы с первого взгляда отличать O(N^2) от O(N*logN) и т.п. И не только отличать, но и чувствовать, где какой сложности можно добиться.
Похожие вопросы
    Показать ещё