Как научиться решать задачи в программировании

Грокаем алгоритмы: Гайд по алгоритмам для тех, кому сложно решать задачи

Эта статья — для разработчиков, которые частично уже знают алгоритмы. Если вы еще не знакомы с ними, советуем пройти трек «Алгоритмы и структуры данных» в Хекслете. Вы изучите списки, стеки, очереди, структуры данных, которые помогут проектировать структуры и алгоритмы.

Бесплатные курсы по программированию в Хекслете

• Освойте азы современных языков программирования
• Изучите работу с Git и командной строкой
• Выберите себе профессию или улучшите навыки

Грокать алгоритмы или не грокать? Что делать, если вам не хочется решать сто задач к вашему следующему собеседованию?

Часть меня ненавидит технические собеседования, в первую очередь из-за того, что мне нужно повторять много материала. Кроме того, в процессе самого собеседования мне часто приходится предлагать какое-то особенное решение, а не то, которое я бы выбрал в своей будничной практике.

Несмотря на это, я люблю алгоритмы и люблю решать задачки по программированию. Для меня это веселое времяпровождение и хорошая тренировка для мозга. Учитывая все это, хочу рассказать вам о моей собственной технике подготовки к собеседованиям, которая намного интереснее и волнительнее, чем обычная подготовка.

Коротко расскажу о себе, чтобы вы убедились в моей экспертности. Я программирую уже 20 лет, за это время я много раз менял место работы. Всего я прошел около 30 воронок найма — больше 120 собеседований. Плюс к этому у меня есть опыт с той стороны баррикад: я провел около 300 технических собеседований и больше 200 собеседований по системному дизайну .

Где мы грокаем алгоритмы

Если вы когда-нибудь искали работу, то знаете, что есть ресурсы, которые собирают задачи с собеседований . Один из них — LeetCode, это самый популярный сайт, где очень много задач. Плюс вокруг него сложилось развитое сообщество, где можно обсуждать задачки с другими инженерами. Если выдается свободная минутка, я всегда не прочь провести ее на LeetCode. Там я решаю задачи или читаю чужие решения, после чего сравниваю со своими.

Самая большая проблема LeetCode в том, что сайту не хватает продуманной системы обучения. У него много разных задач, в которых легко потеряться. Сколько нужно таких задач, чтобы подготовиться к собеседованию? Я бы предпочел двигаться по продуманной программе, в конце которой я смогу ощутить уверенность в собственных знаниях. Но системы нет, а я ленивый, и вообще — не хочу решать 500+ задач.

Одно из популярных решений для этой проблемы — решать задачи, которые относятся к одной структуре данных (например, прорешать несколько задач с деревьями). Какая-то система обучения появляется, но это решение меня все равно не устраивает. Например, что делать, если задачу можно решить при помощи разных структур данных?

Какую систему обучения придумал я

Я бы предпочел такую систему, в которой задачи распределены по паттернам, а не по структурам данных. Мои любимые паттерны — скользящее окно, нахождение цикла и топологическая сортировка. Когда я научился пользоваться этими методами, я стал решать незнакомые задачи по аналогии с задачами, которые решал до этого. Благодаря этому весь процесс подготовки к собеседованиям стал более интересным и веселым. Ну и конечно же, более систематичным.

Я обнаружил 25 паттернов, которые лежат в основе решения большинства задач. Думаю, эти паттерны помогут кому угодно показывать на собеседованиях красивые и элегантные решения. Вся фишка этих паттернов в том, что понимая один из них, вы научитесь решать сразу несколько задач, десятки задач.

Самые распространенные паттерны для решения задач

1. Метод скользящего окна
2. Метод двух указателей
3. Нахождение цикла
4. Интервальное слияние
5. Цикличная сортировка
6. In-place Reversal для LinkedList
7. Поиск в ширину
8. Поиск в глубину
9. Двоичная куча
10. Подмножества
11. Усовершенствованный бинарный поиск
12. Побитовое исключающее ИЛИ
13. Top K Elements
14. K-образное слияние
15. Задача о рюкзаке 0-1
16. Задача о неограниченном рюкзаке
17. Числа Фибоначчи
18. Наибольшая последовательность-палиндром
19. Наибольшая общая подстрока
20. Топологическая сортировка
21. Чтение префиксного дерева
22. Задача: количество островов в матрице
23. Метод проб и ошибок
24. Система непересекающихся множеств
25. Задача: найти уникальные маршруты

Читайте также: Это снова я, резиновая уточка: что такое метод Фейнмана и почему с его помощью так просто изучать программирование

Метод скользящего окна

Контекст: Мы используем этот метод, когда у нас есть входные данные с заданным размером окна.

Задачи для этого паттерна:

• Longest Substring with K Distinct Characters
• Fruits into Baskets
• Permutation in a String

Метод двух указателей

Контекст: Мы используем два указателя, чтобы перебрать все входные данные. Обычно два указателя движутся в противоположных направлениях с фиксированным интервалом.

Задачи для этого паттерна:

• Squaring a Sorted Array
• Dutch National Flag Problem
• Minimum Window Sort

Нахождение цикла

Контекст: Еще этот алгоритм называют алгоритмом черепахи и зайца. В отличие от предыдущего метода, два указателя тут движутся с разной скоростью.

Задачи для этого паттерна:

• Middle of the LinkedList
• Happy Number
• Cycle in a Circular Array

Интервальное слияние

Контекст: Этот метод применяют, если есть пересекающиеся интервалы. Например, на этом изображении мы видим, что интервалы a и b могут пересекаться шестью разными способами:

Задачи для этого паттерна:

• Intervals Intersection
• Conflicting Appointments
• Minimum Meeting Rooms

Цикличная сортировка

Контекст: Если входные данные лежат в заданном интервале, используйте цикличную сортировку.

Задачи для этого паттерна:

• Find all Missing Numbers
• Find all Duplicate Numbers
• Find the First K Missing Positive Numbers

In-place Reversal для LinkedList

Техника: Эта техника описывает эффективный способ перевернуть связи между узлами в LinkedList (класс Java). Часто мы ограничены in-place, то есть мы должны использовать исходные узлы.

Задачи для этого паттерна:

• Reverse every K-element Sub-list
• Rotate a LinkedList

Поиск в ширину

Контекст: Это метод для решения задач с деревьями.

Задачи для этого паттерна:

• Binary Tree Level Order Traversal
• Minimum Depth of a Binary Tree
• Connect Level Order Siblings

Поиск в глубину

Контекст: Тот же, что для предыдущего метода.

Задачи для этого паттерна:

• Path With Given Sequence
• Count Paths for a Sum

Двоичная куча

Контекст: Во многих задачах у нас есть набор элементов, который можно разделить на две части. Тогда мы могли бы выяснить, какой элемент является наименьшим в первой куче и какой является наибольшим во второй куче.

Задачи для этого паттерна:

• Find the Median of a Number Stream
• Next Interval

Подмножества

Контекст: Если задача требует перестановки или комбинаций элементов, используйте подмножества.

Задачи для этого паттерна:

• String Permutations by changing case
• Unique Generalized Abbreviations

Усовершенствованный бинарный поиск

Контекст: Эта техника использует логический оператор для наиболее эффективного поиска элементов.

Задачи для этого паттерна:

• Two Single Numbers
• Flip and Invert an Image

Наибольшее K элементов

Контекст: Эта техника используется, чтобы найти наибольший/наименьший или наиболее часто встречающийся набор k-элементов в коллекции.

Задачи для этого паттерна:

• ‘K’ Closest Points to the Origin
• Maximum Distinct Elements

Читайте также: Как решить задачу, если непонятно, с чего вообще начать: советы от Хекслета

K-образное слияние

Контекст: Используйте эту технику, если у вас есть список отсортированных массивов.

Задачи для этого паттерна:

• Kth Smallest Number in M Sorted Lists
• Kth Smallest Number in a Sorted Matrix

Рюкзак 0-1

Контекст: Этот паттерн используют для задач на оптимизацию. Используйте эту технику, чтобы выбирать элементы, которые дают максимум выгоды в данном наборе ограничений по вместимости. Учитывая то, что каждый элемент может быть выбран лишь единожды.

Задачи для этого паттерна:

• Equal Subset Sum Partition
• Minimum Subset Sum Difference

Неограниченный рюкзак

Контекст: То же самое, что в предыдущем паттерне, но только каждый элемент может быть выбран повторно сколько угодно раз.

Задачи для этого паттерна:

• Rod Cutting
• Coin Change

Числа Фибоначчи

Контекст: Как очевидно из названия, это паттерн для чисел Фибоначчи. Это последовательность, в которой каждое последующее число равно сумме двух предыдущих чисел.

Задачи для этого паттерна:

Наибольшая последовательность — палиндром

Контекст: Имеется в виду задача, которая может быть использована как для последовательности, так и для строк . По сути это задача на оптимизацию.

Задачи для этого паттерна:

• Longest Palindromic Subsequence
• Minimum Deletions in a String to make it a Palindrome

Наибольшая общая подстрока

Контекст: Как понятно из названия, это паттерн для работы со строками или другими последовательностями, а также для работы с наборами строк или последовательностей.

Задачи для этого паттерна:

• Maximum Sum Increasing Subsequence
• Edit Distance

Чтение префиксного дерева

Контекст: Это специфичная для структуры данных техника, с помощью которой читают или создают префиксное дерево.

Задачи для этого паттерна:

• Longest Word in Dictionary
• Palindrome Pairs

Острова в матрице

Контекст: Этот паттерн подходит для чтения любого двумерного массива, где нам нужно обнаружить связанные между собой элементы.

Задачи для этого паттерна:

• Number of Distinct Islands
• Maximum Area of Island

Путь проб и ошибок

Контекст: Этот паттерн подойдет для того, чтобы пройтись по массиву в поисках подходящего под требования элемента.

Задачи для этого паттерна:

• Find Kth Smallest Pair Distance
• Minimize Max Distance to Gas Station

Система непересекающихся множеств

Контекст: Если данные раскиданы по непересекающимся множествам, то они решаются одним и тем же способом.

Задачи для этого паттерна:

• Number of Provinces
• Bipartite Graph

Поиск уникального маршрута

Контекст: Этот паттерн подойдет для прохождения по любому многомерному массиву.

Задачи для этого паттерна:

• Find Unique Paths
• Dungeon Game

Бесплатные курсы по программированию в Хекслете

• Освойте азы современных языков программирования
• Изучите работу с Git и командной строкой
• Выберите себе профессию или улучшите навыки

Как Решать Задачи По Программированию

Наверное, у многих новичков бывало такое, когда ты смотришь решение какой-то задачи в Интернете или на уроке, читаешь чужой код и кажется что всё максимально просто и понятно. Но вот приступаю к решению такой же задачи самостоятельно, впадаешь в ступор. Что делать, с чего начать и т. д. Хотя казалась бы было всё было понятно. Знакомое чувство? С ним сталкивается каждый, кто только начинает изучать программирование. Поэтому сегодня я расскажу как решать зачади по программированию на языке Python, да и любом другом языке. Меня зовут Макс. Я один из авторов YouTube-канала PyLounge. Поехали!

Во-первых, ты должен чётко понимать, что от тебя требуется.

Как нельзя лучше сделать это тебе поможет декомпозиция. Декомпозиция — это когда ты разбиваешь одну большую сложную задачу на несколько мелких простых задача. При этом в момент дробления задачи не пытайся думать о программной реализации и программировании вообще. Старайся думать как ТЫ бы решал эту задачу, ты сам, будучи человеком. Опиши свои человеческие действия на каждом этапе. Перед этим вдумчиво прочитай текст задачи. Можно даже читать вслух. Часто проговаривание вслух помогает восприятию. И начинай декомпозировать с человеческой точки зрения.

Допустим перед нами стоит задача:

Написать функцию, которая получает из текстового файла словарь с настройками графики для игры.

Файл имеет следующий вид:

Начинаем смотреть на задачу глазами обычного человека. Вот у меня на Рабочем столе лежит текстовый файл. Чтобы мне прочитать содержимое файла его надо открыть. Соответственно это и есть первый пункт наше алгоритма — Открыть файл.

Далее я глазами вижу первую строчку файла. Здесь через пробел записаны два слова. Так как в файле записаны настройки графики то, очевидно, в каждой строчке хранится пара «название опции — её значение». Например, Разрешение 1920×1080. Соответственно я, будучи человеком, мысленно читаю первую строчку. Дальше мне нужно отделить «ключ настройки» от её значения. Как я будучи человеком понимаю, что в этой строчке два разных слова? Как я понимаю, что здесь не одно слово? Слова разделены между собой пробелами. Значит слово до пробела ключ, после значение. Это и есть следующий этап нашего алгоритма — читаем строку и делим её, за разделитель принимаем символ пробела. Затем первую половину строки заносим в ключ, вторую в значение.

Далее я будучи человеком, опускаю взгляд на следующую строку и повторяю описанное выше действие. Потом следующую и следующую. До тех пор, пока в файле не закончатся строки. Это и есть следующий шаг — по очереди обрабатывать каждую строчку из файла.

Теперь у меня в голове (или в переменной типа dict (словарь)) имеется вся нужная информация. По аналогии с функцией мы возвращаем словарь с данными. Потом я закрываю файл. Вот у нас и есть по сути готовый алгоритм:

1. Открыть файл.
2. Читаем строку из файла.
3. Делим её на две части через символ пробела.
4. Записываем первую часть строки в «ключ», а второю в «значение ключа» (например, ключ vsync — значение ключа off).
5. Аналогичным образом по очереди обрабатываем каждую следующую строку. Пока строчки в файл не кончатся.
6. Закрываем файл.
7. Сообщаем результат.

Можно для себя набросать псевдокод. То есть описание каждого шага алгоритма не на конкретно языке программирования, а абстрактно, на русском. Также неплохим вариантом может являться нарисовать блок-схему.

Псевдокод — это изложенные простым языком шаги алгоритма. Иными словами, это пошаговый план решения задачи. Если вы и так чётко понимаете процесс или задача относительно простая, то псевдокод и схему можно пропустить.

Теперь когда у нас имеется алгоритм, надо задать себе два вопроса:

1. Что мы имеем на вход (входящие данные).
2. Что мы имеем на выходе.

Снова смотри с позиции обычного человека. Чтобы я, будучи человеком, смог открыть какой-то файл и прочитать его, я должен знать где он лежит. Значит на вход мы и наша функция получает путь до файла.

Также в условии уже сказано, что мы должны сформировать словарь настроек. Значит словарь с ключами и значениями (куда сохраняются данные из файла) мы и должны вернуть из функции (вывести результат).

Теперь пытаемся переложить это на программный код. Также построчно всё проговаривая:

import os def read_settings_file(file_name): settings = dict() file = open(file_name, 'r') for row in file.readlines(): key, value = row.split(' ') settings[key] = value file.close() return settings print(read_settings_file('D://game_settings.txt')

Очень важно давать осмысленные и понятные названия переменным и функция. Это помогает делать код более читаемым и ты сам не запутаешься, если откроешь его спустя неделю. Рекомендую посмотреть наше видео «4 Совета Которые Помогут Сделать Твой Код Лучше».

Также стоит подумать, какие ошибки у нас могут возникнуть. Опять таки, задаём себе вопросы, например:

1. Что делать если файл не будет существовать?

Надо сделать проверку, добавить обработку такой ситуации.

2. Что случится если структура файла будет другой?
3. Кодировка файла будет нестандартной?
Нужно придумать как можно больше таких вопросов. И ответить на каждый из них, реализовав программное решение с помощью исключений, сообщений об ошибках и т.д.

Теперь когда у нас есть рабочее решение на руках, надо подумать, как его можно улучшить. То есть надо провести рефакторинг кода и сделать решение более эффективным.

Рефакторинг — это процесс улучшения кода, когда мы переписываем какие-то участки кода, которые можно сделать лучше.

При рефакторинге можно задавать себе следующие вопросы:
1. Можно ли получить этот результат как-то иначе? Какие еще подходы есть?
2. Понятно ли это решение с первого взгляда?
3. Можно ли использовать результат или метод для какой-то другой задачи?
4. Можно ли улучшить производительность решения?
5. Как эту задачу решают другие люди?

Никогда не пренебрегай внутренним диалогом с собой. Составляй план, блок-схему и т. д. Многие люди не делают этого, им кажется, что это бесполезная трата времени. Но на самом деле именно в этом и кроется ключевой момент в решении любой задачи.

В нашем случае мы могли бы работать с файлом через менеджер контекста, чтобы явно не вызывать функцию close () и метод readlines (). И применить к значением настроек функцию strip (), что бы не оставлять в строке символы переноса, табуляции и т. д. В случае с Python можно ещё и аннотации типов добавить:

from typing import Optional, Dict import os def read_settings_file(file_name:str) -> Optional[str]: if not os.path.exists(file_name): return None settings:Dict[str, str] = dict() with open(file_name, 'r') as file: for row in file: key, value = row.split(' ') settings[key] = value.strip() return settings print(read_settings_file('D://game_settings.txt')

К слову, очень важно смотреть, как другие решали подобную задачу. Так читая чужой код вы набираетесь опыта и вырабатываете надсмотренность. В чужом коде можно подсмотреть интересные решения, которые затем взять себе на вооружение.

Я в своё время очень часто смотрел чужие решения, сравнивал их со своим и это сильно мне помогло. Главное не смотреть ответ сразу) А именно сравнивать своё решение с чужим, если сам ну никак не можешь сделать.

Я привел пример простой задачи. Но более сложная задача будет отличаться лишь количеством этапов и инструментами, которые будет необходимо применить.

Запомните, умение решать задачи — это навык. Чем больше практики, тем лучше вам это будет удаваться. Если вы хотите много раз подтягиваться, то надо подтягиваться. Если вы хотите научиться быстро бегать, то надо бегать. Если вы хотите научиться решать задачи по программированию, то надо решать задачи. Истина всегда на поверхности.

Также есть чуть более подробная видеоверсия этой статьи на YouTube:

Как решить задачу, если непонятно, с чего начать: советы от Хекслета

Все сталкиваются с трудностями при изучении нового: особенно при решении задач, которые отличаются от всего, что мы знали до этого. Постепенно вы поймете, какие подходы нужны для решения различных задач, но пока этого не случилось, приходится просто двигаться на ощупь. В этой статье мы дадим несколько советов, которые могут помочь с прохождением сложных практических уроков на Хекслете.

С чего начать

Обычно самое сложное в решении задачи — сделать первый шаг. Особенно на старте обучения, когда опыта ещё нет, может показаться, что вы совершенно ничего не понимаете и не способны решить даже самое простое упражнение. Если вы читаете задание и у вас нет никаких идей, с чего же вообще начать, мы предлагаем начинать с самых маленьких шагов.

Задания связаны напрямую с теорией, в том числе с пройденной в более ранних курсах. Вы всегда можете вернуться к каким-то урокам, чтобы освежить нужную тему. И так в любых ситуациях — если вы понимаете, что не хватает каких-то знаний, просто вернитесь к предыдущим урокам. Очень сложно запомнить всю информацию, поэтому возврат к уже пройденному материалу — это нормально.

Главный принцип решения задач — дробить задачу на подзадачи. Не пытайтесь сразу решить большое и сложное упражнение с первого подхода, делайте это постепенно. Если в задании сказано написать и экспортировать функцию, напишите пустую функцию и экспортируйте её. Ваш код в большинстве случаев уже будет работать, хоть и не проходить наших тестов. Проверьте примеры вызова функции, которую вам надо написать, посмотрите, что в неё передаётся. И так шаг за шагом продвигайтесь к реализации полного и нужного вам решения.

Ищем ошибки в коде

Важная часть работы над задачей — это поиск ошибок, который начинается с логов. Это то, что выводит программа во время своего выполнения. Например, когда вы запускаете проверку вашего решения во вкладке OUTPUT отображается вывод работы тестов — это и есть логи. Вы можете добавлять к этому выводу любой собственный вывод, используя инструменты своего языка программирования (например в JS — console.log() ).

Залогируйте входящие данные — это поможет понять, с чем придётся работать внутри функции. Как это сделать, мы рассказываем в наших справочных материалах. Для удобства вывода логов вы можете добавлять свои метки, чтобы видеть, какая именно переменная выводится. Например, так может выглядеть логирование в JS:

export default (first, second) =>  console.log('--------------------- START ------------------'); console.log('параметры:'); console.log(first); console.log(second); . console.log('Результат'); console.log(result); >; 

Отметка «START» нужна, чтобы увидеть, в какой именно момент вызывается ваша функция. Например, в упражнениях на Хекслете часто идёт проверка через тесты, которые несколько раз запускают нашу функцию с разными данными. Таким образом, в выводе информации можно будет легче разобраться, что и к какому запуску вашей функции относится.

Иногда вместо логирования гораздо удобнее использовать дебаггер. Например, если вы делаете упражнение, в котором есть Web-доступ, можно открыть DevTools браузера и посмотреть в нём исполняемый код. Здесь вы можете поставить на паузу выполнение программы и посмотреть, чему равны все значения переменных или констант в текущий момент.

Изолируем код

При знакомстве с задачей старайтесь сразу определять сложные моменты и максимально их прорабатывать. Например, если в решении нужно использовать цикл, а вы ещё плохо знакомы с ними, можно отдельно от решения попрактиковаться в их использовании. Старайтесь больше экспериментировать и подводить пример максимально близко к тому, что происходит в задаче.

Выделение изолированных участков кода — еще один важнейший механизм в решении задач. Попробуйте выделить в вашем алгоритме промежуточные результаты — так вы сможете написать отдельные модули, каждый из которых будет вычислять нужный результат. При этом логика таких модулей будет максимально простой и понятной. Тут мы подходим пожалуй к самой сложной вещи: построение алгоритма.

Описываем алгоритм

Решение любой задачи начинается с алгоритма, после чего уже идет его реализация. С ней обычно всё понятно: мы либо знаем, как нужно делать, либо не знаем — и вот тогда нужно искать информацию, читать документацию и так далее. Отдельным пунктом в реализации идёт работа над ошибками — об этом мы расскажем чуть позже.

Начните продумывать алгоритм без контекста языка программирования. Есть такое понятие как псевдокод — это конструкции, очень похожие на язык программирования, но не привязанные к какому-то конкретному языку. Они помогают составить алгоритм решения задачи и перенести его в код.

Попытайтесь описать решение простыми словами другому человеку. Есть даже такой приём, он называется «метод утёнка» — это когда вы описываете, что делает каждая строчка вашего кода воображаемому собеседнику (игрушечной уточке). Этот приём работает не только когда код уже написан, но и ещё при поиске верного алгоритма. Когда вы описываете проблему другому человеку, вам невольно приходится систематизировать всю информацию, формализовать некоторые идеи и возможные пути решения, а это уже первый шаг к составлению работающего алгоритма.

И не стесняйтесь просить помощи. Не стоит расстраиваться, что у вас не получается решить с первого раза. А когда задаёте вопрос, задавайте его правильно. Когда у вас уже есть какое-то решение, но оно не работает, наступает следующий этап работы.

Читайте также: Как сохранять фокус на протяжении всего обучения: советы от Хекслета

Проверяем каждую идею

Даже опытные программисты далеко не всегда с первого подхода реализуют правильное решение. Обычно создаётся первый, черновой вариант решения, и уже дальше он дорабатывается. В ходе работы над ошибками очень важно проверять каждый участок кода.

Постарайтесь проверить каждый промежуточный результат, залогируйте изменения данных, разберите на мелкие детали работу вашего кода. Одна из самых распространенных ошибок в программировании это построение дальнейшего решения на неверных выводах. Например, вы написали какой-то код и считаете, что он работает верно. Далее вы добавляете код, но что-то уже не работает как надо. Можно сделать вывод, что проблема в новом коде, однако вполне возможно, что просто изначальный код был не верен. Такая ситуация опасна тем, что вы можете потратить очень много времени впустую — потому что просто будете искать проблему не в том месте.

Чтобы избежать таких ситуаций, во-первых нужно перепроверять код, особенно когда вы еще только начинаете учиться. Старайтесь избегать утвердительных формулировок по типу «я сделал правильно» или «этот код делает то-то», если вы это точно не проверили. Во-вторых, вы можете показать своё решение другому человеку или с помощью метода утенка описать своими словами, что делает тот или иной участок кода. Есть большая вероятность, что вы сразу обнаружите слабые места в вашем решении, либо собеседник укажет на них.

Делаем шаг назад

Если долго не получается решить задачу, попробуйте отвлечься. Вы всегда можете вернуться к ней позже. Многим студентам часто приходили решения по утрам, а иногда — даже во сне. Также полезно возвращаться к старым задачам, особенно если вы уже подзабыли решения, либо если какая-то из тем кажется не до конца понятной. Помните, что какие бы ни были сложные задачи, все решения строятся на базовых простых вещах, как здание строится из маленьких кирпичиков.

Пройденный материал ещё полезно перепроходить и потому, что это хорошая подпитка вашей мотивации: вы будете быстрее решать уже пройденные задачи. Таким образом вы на себе почувствуете прогресс, это даст уверенности, что вы движетесь в правильном направлении.

Никогда не останавливайтесь: В программировании говорят, что нужно постоянно учиться даже для того, чтобы просто находиться на месте. Развивайтесь с нами — на Хекслете есть сотни курсов по разработке на разных языках и технологиях

Где решать задачи по программированию, чтобы пройти путь from zero to hero

Если вам о чём-то говорят фамилии Зив, Хомченко и Рымкевич, иди сюда, дай обниму, бедолага-олимпиадник, то вы наверняка знаете, как важно прорешивать задачи для полноценного, осознанного и глубокого понимания изученного материала. Когда нет или совсем мало реальной практики, задачи дают возможность покрыть практикой все теоретические знания, погрузиться в неожиданные выводы, сложности, баги, препятствия. Более того, даже если практики достаточно, задачи помогают относительно быстро, комплексно и глубоко проработать типичные и нетипичные ситуации, возникающие в разработке (любой другой науке). Это всегда безопасный (никто не взрывает лабораторию и не роняет прод), доступный и удобный способ подробно разобраться в предмете. Определённо, программирования это касается в первую очередь.

Как решать задачи?

Большинство сайтов из этого дайджеста предоставляют удобные и интуитивные интерфейсы для работы с кодом онлайн, и, кажется, этого вполне достаточно. Но такая практика быстро выветривается из головы: на 12-15 задаче ты уже напрочь не помнишь даже формулировку первых, не то что свои выводы и находки. Это неудобно и иногда сводит все старания на нет.

• Положите перед собой блокнот или тетрадку, чтобы фиксировать там две важных вещи: свои находки и вопросы, в которых нужно не забыть разобраться (они обязательно возникают по ходу решения задач, особенно более высокого уровня сложности).
• После окончания работы над очередным сетом задач пройдитесь по записям, подчеркните самое главное, начните искать ответы на вопросы.
• Перед новым подходом просмотрите предыдущие записи, освежите в памяти решённое.
• Если вы нашли изящный путь решения, обязательно используйте его в дальнейшем. Старайтесь, как и в математике, найти наиболее рациональное и даже красивое решение.
• Если вам удалось решить очередную задачу, нагородив костылей, вернитесь к ней позже и попробуйте отрефакторить своё же решение — это не напрасная трата времени, а практика работы над хорошим кодом, которая не помешает любому уровню специалиста.
• Если на портале есть какие-то челленджи или соревнования, обязательно участвуйте — даже если у вас нет ни шанса на победу, вы испытаете своё мышление в новых экстремальных условиях и сможете сравнить себя с другими участниками. В таком опыте обычно лежат точки роста.
• Если не получается — не сдавайтесь, разбирайтесь, используйте источники и сторонние сайты, не стесняйтесь обращаться к менторам и коммьюнити.
• Помните: путь в любую разработку начинается с hello world.

�� Kaggle — сайт содержит множество исследовательских задач, связанных с машинным обучением и большими данными. Особенно ценно то, что на Kaggle можно найти крутые датасеты, код и материалы для самостоятельного изучения и тренировок.

• Kaggle titanic dataset. Анализ данных с помощью SQL запросов
• Разговор с дата-сайентистом — гроссмейстером Kaggle
• Kaggle: Британские спутниковые снимки. Как мы взяли третье место
• Как я занял 13 место из 3500+ участников и стал Kaggle Competition Master / Хабр
• «Айсберг вместо Оскара!» или как я пробовал освоить азы DataScience на kaggle / Хабр
• Kaggle: История о том как мы учились предсказывать релевантность поисковых запросов и заняли 3-е место

�� Codewars — сборник задач и челленджей по широком спектру тем: алгоритмам, проектированию, паттернам, различным языкам программирования.

�� LeetCode — популярный сайт с задачами, который особенно любят соискатели, мечтающие о работе в FAANG. Отличается от остальных тем, что решение задач нацелено именно на подготовку к собеседованиям в крупных компаниях.

• From Zero to Hero: определите ваш уровень решения LeetCode задач от 1 до 5
• Я решил 500 задач на LeetCode — и они действительно меня чему-то научили
• Есть ли польза от решения алгоритмических задач на LeetCode?
• Пройти LeetCode за год: экскурсия по сайту и roadmap
• Моя история подготовки к интервью в FAANG
• Разбор алгоритмических задач с собеседований в Google, Facebook, Amazon
• Первые 255 задач на «‎литкоде»‎ / Хабр

�� Codeforces — популярнейший сайт с задачами, тренировками, соревнованиями (раундами) и прочими активностями для прокачки практики программирования. Кроме того, что позволяет решать всё про всё и содержит одну из крутейших баз заданий, имеет развитое сообщество, систему рейтинга и множество встроенных элементов геймификации.

• Если хочешь разобраться, найдешь возможность»: говорим о Codeforces с основателем проекта
• Как выиграть ВСОШ по информатике и больше не волноваться о ЕГЭ?

�� Exercism — классический задачник для 67 языков программирования. Подразумевает геймификацию, систему менторинга, обучение и т.д. При таких параметрах, конечно, имеет своё коммьюнити (хоть и не такое впечатляющее, как у предыдущих ресурсов).

�� All Cups — соревновательно-обучательно-решательный портал с множеством задач от VK. Включает задачи по спортивному программированию (привет участникам олимпиады!), машинному обучению, искусственному интеллекту и, что особенно важно, по системному администрированию и всяческому хайлоаду. Если так можно сказать, это самый комфортный сайт для русскоязычного программиста (но мы же помним, что без английского далеко всё равно не уйти, даже здесь).

• All Cups — новая экосистема чемпионатов для IT-специалистов / Хабр
• Соревнования по программированию на платформе All Cups
• All Cups: история одного дизайна экосистемы с большой историей

�� Задачи для программистов — раздел задач на ТПрогере, который включает задачи и их разбор от компаний и пользователей. Ещё один комфортный русскоязычный ресурс с форматом статей-разборов.

�� SQL-EX.ru — совершенно вырвиглазный сайт с наикрутейшими задачами и базой знаний по SQL. Отличное русскоязычное сообщество, справочники, учебники, обсуждения, статьи и книги. Настоящий мир SQL, пригодный как для школьника, так и для старшего инженера и разработчика.

• Как изучать SQL в 2023 году
• Ультимативная дорожная карта для изучения SQL и баз данных в 2023 году + источники для знаний

�� Питонтьютор — интерактивный учебник-задачник по Python с задачами разной сложности. Русскоязычный, приятный, пошаговый и комфортный. Отличная помощь начинающим (и не только) питонистам.

• Как не стать Python-разработчиком
• Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения

Подборки от авторов Хабра — где-то есть неактуальные ссылки, но в целом подборки полезные.

• Сайты для обучения программированию: Топ 100
• Топ 8 лучших ресурсов для практики программирования в 2018
• 11 крупнейших международных соревнований по программированию на 2022 год / Хабр

P.S. Если вы давно хотели написать статью на Хабр, но сомневаетесь в своих силах или качестве материала, пишите мне в личку или присылайте черновик и свои вопросы на neo@habr.team — поможем, подскажем, дадим редакторский совет.

• обучение
• практика программирования
• обучение программированию
• задачи по программированию