8 patterns to solve 80% Leetcode problems

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu 8 mẫu (patterns) lập trình giúp giải quyết khoảng 80% bài toán trên LeetCode. Tác giả đã giải quyết hơn 550 bài toán trước khi nhận ra tầm quan trọng của việc nắm vững các mẫu này.
Các mẫu được đề cập bao gồm: Sliding Window, Subset, Modified Binary Search, Top k Elements, Depth-First Search (DFS) trên cây nhị phân, Topological Sort, Breadth-First Search (BFS) trên cây nhị phân, và Two-Pointer. Video minh họa từng mẫu bằng các ví dụ cụ thể từ LeetCode và giải thích cách áp dụng chúng. Một số công cụ/thư viện được đề cập như bisect module trong Python để cải thiện khả năng hình dung thuật toán tìm kiếm nhị phân.
Việc nắm vững các mẫu này giúp giải quyết hiệu quả các bài toán lập trình, đặc biệt là trong các cuộc phỏng vấn tuyển dụng.
Video mô tả chi tiết cách thức hoạt động của từng mẫu, bao gồm cả các bước thực hiện và lựa chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp (như Heap, Queue).

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần, mỗi phần giới thiệu một mẫu lập trình và minh họa bằng ví dụ:

Sliding Window: Mẫu này dùng để xử lý dãy dữ liệu (mảng, chuỗi) bằng cách duyệt qua một cửa sổ nhỏ di chuyển dọc theo dãy. Ví dụ: tìm chuỗi con dài nhất với k ký tự duy nhất.
Subset: Mẫu này dùng để tìm tất cả các tổ hợp con của một tập hợp. Ví dụ: bài toán tìm hoán vị (permutations). Phương pháp được đề cập là xây dựng các tập con từng lớp, tương tự như tìm kiếm Breadth-First Search (BFS).
Modified Binary Search: Mẫu này là biến thể của tìm kiếm nhị phân, được áp dụng cho các trường hợp mảng được sắp xếp nhưng bị xoay. Ví dụ: tìm kiếm trong mảng đã được sắp xếp và xoay. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ thuật toán tìm kiếm nhị phân cơ bản và sử dụng bisect module trong Python để cải thiện khả năng hình dung.
Top k Elements: Mẫu này dùng để tìm k phần tử lớn nhất (hoặc nhỏ nhất) trong một tập dữ liệu lớn. Ví dụ: tìm phần tử lớn thứ k. Cấu trúc dữ liệu Heap được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm.
Depth-First Search (DFS) trên cây nhị phân: Mẫu này dùng để duyệt cây nhị phân theo chiều sâu, thường sử dụng đệ quy. Ví dụ: tìm độ sâu lớn nhất của cây nhị phân.
Topological Sort: Mẫu này dùng để sắp xếp các phần tử theo thứ tự phụ thuộc. Áp dụng cho đồ thị vô hướng acyclic (DAG). Ví dụ: bài toán sắp xếp lịch học (course schedule).
Breadth-First Search (BFS) trên cây nhị phân: Mẫu này dùng để duyệt cây nhị phân theo chiều rộng, sử dụng hàng đợi (queue). Ví dụ: đảo ngược thứ tự theo từng lớp của cây nhị phân (level order reversal).
Two-Pointer: Mẫu này dùng hai con trỏ để duyệt mảng đã được sắp xếp. Ví dụ: bài toán Two Sum (tìm hai số có tổng bằng một giá trị mục tiêu).

Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nắm vững cấu trúc dữ liệu và thuật toán (DSA) trước khi áp dụng các mẫu này. Ông cũng quảng cáo khóa học email miễn phí về DSA trên interview.io. Câu nói đáng chú ý: "I have solved 554 lead code problems but you don't have to it took me 500 plus problems to realize that there is an easier way to become better at coding problems and that is just focus on the patterns that repeat over and over again". (Tôi đã giải quyết 554 bài toán trên LeetCode, nhưng bạn không cần phải làm vậy. Tôi mất hơn 500 bài toán mới nhận ra cách dễ dàng hơn để giỏi hơn về các bài toán lập trình, đó là tập trung vào các mẫu lặp đi lặp lại).