Подготовка к алгоритмическим задачам

Как подготовиться к собеседованию в FAANG: полное руководство 2025

20 мин чтения

FAANG

собеседование

алгоритмы

подготовка

карьера

Что такое FAANG и почему туда стремятся разработчики?

FAANG — это аббревиатура, объединяющая крупнейшие технологические компании мира:

F — Facebook (теперь Meta)
A — Apple
A — Amazon
N — Netflix
G — Google (Alphabet)

Сегодня этот список расширился и включает Microsoft, Uber, Airbnb, и другие компании уровня Big Tech. Работа в таких компаниях означает:

Конкурентоспособную зарплату (от $150,000 до$ 500,000+ в год)
Работу над продуктами с миллиардами пользователей
Возможность учиться у лучших инженеров мира
Престижную строчку в резюме

Этапы собеседования в FAANG

1. Скрининг резюме

Ваше резюме должно пройти через ATS (Applicant Tracking System) и рекрутера. Ключевые элементы:

Чёткие достижения с цифрами ("увеличил производительность на 40%")
Релевантный технический стек
Опыт работы с масштабируемыми системами
Образование (не критично, но учитывается)

2. Телефонное интервью (Phone Screen)

Обычно 45-60 минут:

5-10 минут: знакомство
35-45 минут: 1-2 алгоритмические задачи
5 минут: ваши вопросы

3. Онсайт (Virtual Onsite)

4-6 раундов по 45-60 минут:

2-3 раунда кодирования — алгоритмы и структуры данных
1-2 раунда системного дизайна (для Senior+)
1 раунд поведенческих вопросов (Behavioral)
1 раунд с нанимающим менеджером (иногда)

Пройди собеседование в топ-компанию

Платформа для подготовки

Решай алгоритмические задачи как профи

✓ Популярные алгоритмы✓ Разбор решений✓ AI помощь

Начать сейчас→

Алгоритмы и структуры данных: что нужно знать

Обязательные структуры данных

# 1. Массивы и строки
# Основа большинства задач

# 2. Хеш-таблицы (HashMap/Dictionary)
# Поиск за O(1), подсчёт частоты
hash_map = {}
hash_map['key'] = 'value'

# 3. Связные списки
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

# 4. Стеки и очереди
from collections import deque
stack = []  # append(), pop()
queue = deque()  # append(), popleft()

# 5. Деревья и графы
class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

# 6. Кучи (Heaps)
import heapq
min_heap = []
heapq.heappush(min_heap, 5)
heapq.heappop(min_heap)

Ключевые алгоритмические техники

1. Двойные указатели (Two Pointers)

def two_sum_sorted(arr, target):
    """Найти два числа с заданной суммой в отсортированном массиве"""
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left < right:
        current_sum = arr[left] + arr[right]
        if current_sum == target:
            return [left, right]
        elif current_sum < target:
            left += 1
        else:
            right -= 1

    return [-1, -1]

2. Скользящее окно (Sliding Window)

def max_sum_subarray(arr, k):
    """Максимальная сумма подмассива длины k"""
    window_sum = sum(arr[:k])
    max_sum = window_sum

    for i in range(k, len(arr)):
        window_sum += arr[i] - arr[i - k]
        max_sum = max(max_sum, window_sum)

    return max_sum

3. Бинарный поиск

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1

    return -1

4. DFS и BFS

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    """Поиск в ширину"""
    visited = set([start])
    queue = deque([start])

    while queue:
        node = queue.popleft()
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

    return visited

def dfs(graph, node, visited=None):
    """Поиск в глубину"""
    if visited is None:
        visited = set()

    visited.add(node)
    for neighbor in graph[node]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)

    return visited

5. Динамическое программирование

def climb_stairs(n):
    """Сколько способов подняться на n ступенек (1 или 2 шага)"""
    if n <= 2:
        return n

    dp = [0] * (n + 1)
    dp[1], dp[2] = 1, 2

    for i in range(3, n + 1):
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

    return dp[n]

План подготовки на 3 месяца

Месяц 1: Основы (4 недели)

Неделя 1-2: Структуры данных

Массивы и строки (15 задач)
Хеш-таблицы (10 задач)
Связные списки (10 задач)

Неделя 3-4: Базовые алгоритмы

Сортировка и бинарный поиск (10 задач)
Стеки и очереди (10 задач)
Two Pointers и Sliding Window (15 задач)

Месяц 2: Продвинутые темы (4 недели)

Неделя 5-6: Деревья и графы

Бинарные деревья, BST (15 задач)
BFS/DFS на графах (15 задач)

Неделя 7-8: Динамическое программирование

1D DP задачи (10 задач)
2D DP задачи (10 задач)
Классические паттерны DP (10 задач)

Месяц 3: Практика и системный дизайн (4 недели)

Неделя 9-10: Сложные задачи

Hard задачи на LeetCode (20 задач)
Mock-интервью с таймером

Неделя 11-12: Системный дизайн

URL Shortener
Twitter/Instagram Feed
Chat Application
Distributed Cache

Системный дизайн: основы

Шаблон ответа на System Design

Уточнение требований (2-3 мин)
- Функциональные требования
- Нефункциональные требования (масштаб, latency)
Оценка масштаба (3-5 мин)
- DAU, QPS
- Объём данных
- Bandwidth
High-Level Design (10-15 мин)
- Основные компоненты
- API дизайн
- Data flow
Deep Dive (15-20 мин)
- База данных (SQL vs NoSQL)
- Кэширование
- Масштабирование
Обсуждение trade-offs (5 мин)

Пример: Проектирование URL Shortener

Требования:
- 100M URL в день
- Чтение:Запись = 100:1
- URL хранятся 5 лет

Расчёты:
- Записей: 100M / 86400 ≈ 1200 QPS
- Чтений: 120,000 QPS
- Хранилище: 100M * 365 * 5 * 500 bytes ≈ 100 TB

Архитектура:
┌─────────┐     ┌──────────┐     ┌─────────┐
│  Client │────▶│   LB     │────▶│  API    │
└─────────┘     └──────────┘     │ Servers │
                                  └────┬────┘
                                       │
                    ┌──────────────────┼──────────────────┐
                    ▼                  ▼                  ▼
              ┌─────────┐        ┌─────────┐        ┌─────────┐
              │  Cache  │        │   DB    │        │   CDN   │
              │ (Redis) │        │ (MySQL) │        │         │
              └─────────┘        └─────────┘        └─────────┘

Поведенческие вопросы (Behavioral)

Метод STAR

Situation — опишите ситуацию
Task — какая была задача
Action — что конкретно вы сделали
Result — какой результат получили

Топ-10 вопросов

"Расскажите о сложном техническом проекте"
"Как вы справлялись с конфликтом в команде?"
"Опишите ситуацию, когда вы допустили ошибку"
"Как вы приоритизируете задачи?"
"Расскажите о случае, когда вы не согласились с менеджером"
"Как вы работаете под давлением дедлайнов?"
"Опишите проект, которым вы гордитесь"
"Как вы обучаете новых членов команды?"
"Расскажите о ситуации, когда требования менялись"
"Почему вы хотите работать в нашей компании?"

Ресурсы для подготовки

Платформы для практики

Платформа	Особенности	Рекомендация
LeetCode	2500+ задач, Premium для FAANG	Основной ресурс
NeetCode	Структурированные roadmaps	Для систематизации
AlgoExpert	Видео-объяснения	Для визуального обучения
Pramp	Бесплатные mock-интервью	Практика общения

Книги

"Cracking the Coding Interview" — Gayle Laakmann McDowell
"Elements of Programming Interviews" — Aziz, Lee, Prakash
"System Design Interview" — Alex Xu
"Designing Data-Intensive Applications" — Martin Kleppmann

YouTube каналы

NeetCode
Back To Back SWE
Tech Dummies
Gaurav Sen (System Design)

Типичные ошибки на собеседовании

1. Сразу писать код

Неправильно: Начинать кодить без обсуждения

Правильно:

Уточнить входные данные
Обсудить edge cases
Предложить подход
Получить одобрение интервьюера

2. Молчание во время решения

Неправильно: Думать молча 5 минут

Правильно: Проговаривать мысли вслух — это показывает ход вашего мышления

3. Игнорирование подсказок

Интервьюер хочет вам помочь. Если дают подсказку — используйте её!

4. Паника при незнакомой задаче

Правильный подход:

Разбейте задачу на подзадачи
Начните с brute force
Оптимизируйте постепенно

Чек-лист перед собеседованием

За неделю:

Повторить основные структуры данных
Прорешать 2-3 mock-интервью
Подготовить 5-7 STAR историй
Изучить продукты компании

За день:

Хороший сон (8 часов)
Подготовить рабочее место
Проверить интернет и оборудование
Не решать новых задач — повторять известное

Во время интервью:

Уточнять требования
Думать вслух
Тестировать код на примерах
Задавать вопросы интервьюеру

Заключение

Подготовка к FAANG — это марафон, а не спринт. Ключевые принципы успеха:

Систематичность — регулярная практика каждый день
Качество над количеством — лучше 5 задач с полным пониманием, чем 20 поверхностно
Практика общения — mock-интервью критически важны
Ментальная подготовка — уверенность приходит с опытом

Помните: даже если не получится с первого раза, каждое собеседование — это ценный опыт. Многие успешные инженеры FAANG прошли через несколько отказов прежде чем получить оффер.

Удачи в подготовке!

Попробуй решить популярные задачи

Массивы и Хеширование