Есть ли польза от решения алгоритмических задач на LeetCode?

Пожалуй каждый программист, который сталкивался с вопросом: "А как устроиться на работу в FAANG?" - получал ответ, что ему нужно разобраться с алгоритмами, со структурами данных и прорешать порядка 300-400 задач на leetcode по алгоритмам.

Однако вслед за этим советом тут же появляются люди, которые говорят, что это никоим образом не делает тебя лучше, как программиста. Да и вообще - просто пустая трата времени.

Поэтому, в этой статье я постараюсь дать ответ, насколько это может быть полезным для работы и развития, и как может сказаться на карьере.

Как обычно приступают к изучению алгоритмов

Каким бы профессиональным программистов вы не были, если вам дать случайную задачу уровня middle+ из Leetcode, то вы с большой вероятностью не сможете решить её эффективным способом. И эта ситуация обуславливается не тем, что вы слабый программист, а тем что для решения подобных задач нужно набить руку и познакомиться с определёнными понятиями и приемами.

Чаще всего советуют начать с двух книг, которые помогут познакомиться с базовыми понятиями и настроить свою голову на нужный образ мышления:

•  "Алгоритмы - Руководство по разработке" - Стивена Скиена.

• "Карьера программиста (Cracking the coding interview)" - ЛакманМакДауэлл.

И если первая книга, как говорит сам автор, является учебником по базовому курсу по введению в алгоритмы, который разбавлен примерами из жизни, где автор описывает пользу от применения того или иного алгоритма, то вторая является фактически руководством по тому, как нужно вести себя на алгоритмических интервью, и как решать базовые типы задач, что вам могут попасться.

Так же, если у вас нет хорошего бекграунда (например, профильного университета), то неплохо бы ознакомиться с базовым computer science перед тем, как начинать читать книги по алгоритмам. Для этого так же есть неплохая книга, которую я могу вам рекомендовать:

•  "Гид по Computer Science" - Вильям Спрингер

И вот после того, как вы прочитали 2-3 книги, которые могут у вас занять порядка 3-4 месяцев, можно приступать к решению задач на Leetcode.

Как правило, нет смысла просто открывать список задач и начинать их решать подряд, рекомендуется открывать либо специальные подборки от самого Литкода, либо от ребят, которые их составили на основе опыта интервью в FAANG (например, от автора Neetcode - https://neetcode.io/practice)

Как выглядит процесс решения каждой алгоритмической задачи

1) Открывается задача - читается описание. Нужно понимать, что далеко не всегда задача поставлена очевидно. Чем выше номер задачи, тем более синтетической может оказаться ситуация. Поэтому, если не получается понять, что же от нас требуется - прибегаем к помощи гугла и Youtube.

2) Пытаемся решить задачу наиболее прямолинейным способом. Этот шаг нужен для того, чтобы подтвердить понимание задачи, поймать пограничные кейсы, упереться в timelimit, и получить решение, если оно возможно таким способом.

3) После этого нужно задать вопрос: "А можно ли сделать решение более эффективным?" Если ничего на ум не приходит, то сначала следует открыть подсказки внизу каждой задачи литкода. Там, как правило, проставлены теги по тем приемам, которые можно использовать (Два указателя, Бинарный поиск, Битовые операции и так далее). Это отличная возможность, чтобы загуглить данные приемы и познакомиться с тем, как их следует использовать, и на каких типах задач они помогают. Например, есть неплохой канал с объяснениями - https://www.youtube.com/@WilliamFiset-videos/videos

4) Если и после этого ничего не приходит в голову, то либо открываем официальное решение (если у вас есть премиум, либо смотрим пользовательские решения, либо ищем инструкцию на Youtube по данной задаче). Как правило, если вы до этого не решали задачи на Leetcode, то вы можете обнаружить настоящую магию, как например, описали в этой статье - Трюк с XOR для собеседований и не только.

5) После этого нужно обязательно ручками написать решение, убедиться, что оно работает и занести это решение в какой-то свой справочник. Алгоритмические задачи по большей части достаточно синтетические, поэтому их сложно держать в голове, поэтому нужно обязательно записывать.

И как правило, решение одной задачи без подготовки, знакомство с приёмами, знакомство с другими решениями и подходами - занимает порядка 2 часов. После того, как появляется опыт и знакомство с приемами, решение подобных задач занимает гораздо меньше времени.

Что дает нам решение задач от LeetСode?

После того, как мы ознакомились с тем, как идет подготовка к решению задач на Leetcode (долго) и как проходит решение каждой задачи (долго), давайте подумаем, что мы получим за свои труды:

1) Мы проходим базовый курс по алгоритмам и структурам данных.Пониманием, что не всегда задачи ограничиваются парсингом JSON и складыванием его в ту или иную базу данных. Многие типы задач, которые вы думали, что невозможно решить как-то просто, на самом деле решаются достаточно элементарными способами. Мы понимаем, что для некоторых задач уже созданы специальные алгоритмы, которые можно загуглить и применить. Однако если бы вы не прочитали книги и не прорешали задачи, то вы бы не понимали что нужно гуглить.

2) Мы знакомимся с определенными приемами, которые можно использовать в своей работе, если нужно сделать решение более эффективным. Те самые два указателя, бинарный поиск, поиск в ширину, поиск в глубину и так далее. Плюс мы не просто с ними знакомимся, но и набиваем руку при решении задач.

3) Мы учимся видеть сложность того или иного куска кода, что помогает нам в работе писать более эффективные решения. Думаю работодатель с хайлоад-проекта будет сильно этому рад.

4) Мы доказываем себе и потенциальным работодателям, что мы не легкомысленно относимся к работе, если нам хватило усидчивости, чтобы пройти через три учебника и несколько сотен задач, которые нагревают нашу голову и заставляют усиленно тратить мыслетопливо.

5) Пройти собеседование в компанию, которая требует от вас алгоритмы и получить работу мечты. Если у вас, конечно, есть такая цель.

Применим ли подход с Leetcode в настоящей работе?

1) Внезапно, но самое эффективное решение не всегда оказывается самым читаемым. Например, в ряде решений использовался такой код, который бы точно не прошел ревью. Следующий программист, что получил этот код, потратил бы значительное время, чтобы понять, что он там по итогу делает. А как мы знаем, хороший код - это код, который может понять даже начинающий разработчик.

2) Как правило, в работе не нужны все алгоритмы, нужна какая-то узкая область, которая осваивается при знакомстве с проектом. Поэтому, большая часть информации, что была выучена в течение курса решения Leetcode уйдет глубоко подкорку, либо совсем выветрится из головы. Поэтому так важно записывать все решения задач, что вы сделали, так как уже буквально через пару месяцев вы их вряд ли вспомните.

3) Так же, как Ливерпуль никогда не останется один, так же и задачи никогда не приходят без контекста. Как правило, вам не нужно готовить свое решение для какого-то непредсказуемого набора данных. Вы настраиваете валидацию, смотрите примеры данных в базе, смотрите бизнес-правила, и понимаете, что в условную функцию может прийти какой-то узкий набор данных предсказуемой длины. И чаще всего не имеет значение, обработаются эти данные  O(1), O(N) или O(N*N) и так далее.

4) Если спросить программистов, что пишут бизнес-логику приложений, то не так уж много задач, где сложность той или иной функции, как-то влияла на пользовательский опыт юзера софта. Они есть, но их ничтожно мало в современных реалиях доступного железа.

Так делает ли LeetСode тебя более лучшим программистом, чем ты есть?

Определено тренировка по работе с различными структурами данных не самыми очевидными способами - это хорошая тренировка тому, как вы мыслите и как вы пишите код. Так же это хороший способ пробиться в Tier-1 компании сквозь алгоритмическое интервью, где более опытные коллеги смогут передать вам свой опыт, что сделает вас лучше.

Однако, если мы обратимся к опытным программистам и it-архитекторам, то они явно скажут вам, что решение задач на leetcode не сделает из вас хорошего программиста. Потому, что решение алгоритмических задач и воплощение задач бизнеса в жизнь - редко пересекаются. И реально, есть множество талантливых и успешных программистов из топовых компаний, которые никогда не решали алгоритмические задачи.

Так же стоит обратиться к словам Стивена Скиена из книги по алгоритмам. Он смеялся и говорил, что очень рад тому, что FAANG пропускают людей через алгоритмическое интервью, так как это увеличивает тираж его книг и приносит дополнительную копеечку, а есть ли польза от алгоритмов или нет - покажет время.

Поэтому, если у вас есть время, то на алгоритмические задачи определенно можно потратить свое время, это откроет для вас новый образ мышления, а также позиции в некоторых компаниях. Но и без этого можно стать успешным программистом.

Но все же, почему именно алгоритмические задачи?

Чтобы понять, почему Бигтех спрашивает у каждого человека алгоритмические задачи, нужно немного погрузиться в контекст найма в Бигтех. Если на рынке РФ разница между предложениями "обычных" компаний и tier-1 компаний не сильно отличаются по денежке и количеству бенефитов, то в США Бигтех делает офферы, которые в разы перекрывают предложения от обычных компаний. Поэтому, количество людей, которые хотят работать в бигтехе просто колоссальное (люди едут со всего мира, чтобы работать в Гугле, Фейсбуке, Майкрософте и так далее).

Имея огромный поток людей высокой квалификации, которые хотят у тебя работать, можно поставить барьер, который отсеет тех, кто не готовился к собеседованию именно в твою компанию. Зачем нанимать просто опытных, если можно нанимать опытных, усердных и мотивированных. Именно поэтому появляются различные истории типа той, где на работу не взяли создателя homebrew, потому что он не смог сделать вайтбоард в гугле: Логично ли, что Гугл отклонил кандидатуру Макса Хауэлла, автора Homebrew, за неумение инвертировать двоичные деревья?

Поэтому да, если какой-то программист в США хочет сменить работу на бигтех, сколько бы у него не было опыта, он садится и начинает готовиться к собеседованию. И порой процесс подготовки занимает 5-6 месяцев, включая различные сервисы и персональных тренеров, которые подтягивают его по каким-то моментам собеседования. Например, вот целый сервис, который учит тебя правильно вести на собеседовании и правильно обсуждать зарплату:

В РФ такой поток кандидатов есть лишь у нескольких компаний по причине их сильного технобренда, поэтому такой практике у нас нет повсеместно. И многие программисты даже считают за оскорбление, если их просят подготовиться к собеседованию как-то специально. Однако, возможно времена поменяются, и уже кандидатам придется конкурировать за места, а не местам за программистов.