Алгоритмы и структуры данных — это не просто абстрактные темы для собеседований.
Они помогают писать эффективный код, быстрее решать задачи и лучше понимать, как работают программы. Но как их учить, чтобы это было полезно, а не просто «спортивное программирование»? 1. Начните с работы с коллекциями Большая часть кода в разработке — это операции со списками, фильтрация, сортировка, агрегация данных. Например: «Найти средний возраст пользователей» «Отфильтровать заказы дороже 1000 рублей» «Найти взаимных друзей» 👉 Что делать: Практикуйтесь на реальных данных (например, обрабатывайте JSON-файлы). Изучите методы массивов: map, filter, reduce, sort. Пробуйте решать задачи без встроенных функций — так поймёте, как работают алгоритмы «под капотом». 2. Учитесь оценивать сложность кода Плохой алгоритм может замедлить программу в 1000 раз. Например: Поиск элемента в неотсортированном массиве — O(n) (нужно проверить все элементы). Поиск в хэш-таблице — O(1) (почти мгновенно). 👉 Что делать: Разберитесь с Big O нотацией (хотя бы базово). Сравнивайте разные решения одной задачи: какой код работает быстрее? Если код тормозит — ищите «узкие места» (например, вложенные циклы). 3. Освойте базовые структуры данных Они есть везде — от папок на компьютере до друзей в соцсетях: Деревья — файловые системы, DOM в браузере. Графы — маршруты в картах, зависимости библиотек. Очереди — обработка задач (например, сообщения в чате). 👉 Что делать: Попробуйте написать свою простую хэш-таблицу или бинарное дерево. Разберите, как работают стек и очередь (например, как браузер хранит историю). 4. Решайте задачи постепенно Не нужно зубрить сложные алгоритмы сразу. Лучше: Начните с простых задач (сортировка, поиск). Потом — рекурсия, динамическое программирование. Затем — графы и деревья. 👉 Где практиковаться: LeetCode (начните с Easy). CodeWars (задачи по уровням). Наш курс по алгоритмам: https://ru.hexlet.io/programs/algorithms 5. Алгоритмы не только для собеседований Да, их спрашивают в FAANG, но они нужны и в обычной работе: Оптимизация запросов к базе данных. Эффективная обработка больших данных. Построение логики сложных фич (например, рекомендации в соцсетях). Алгоритмическое мышление — это навык, который прокачивается только практикой. Не пытайтесь выучить всё сразу — берите конкретные задачи и разбирайтесь.
Хекслет
Алгоритмы и структуры данных — это не просто абстрактные темы для собеседований.
Они помогают писать эффективный код, быстрее решать задачи и лучше понимать, как работают программы.
Но как их учить, чтобы это было полезно, а не просто «спортивное программирование»?
1. Начните с работы с коллекциями
Большая часть кода в разработке — это операции со списками, фильтрация, сортировка, агрегация данных. Например:
«Найти средний возраст пользователей»
«Отфильтровать заказы дороже 1000 рублей»
«Найти взаимных друзей»
👉 Что делать:
Практикуйтесь на реальных данных (например, обрабатывайте JSON-файлы).
Изучите методы массивов: map, filter, reduce, sort.
Пробуйте решать задачи без встроенных функций — так поймёте, как работают алгоритмы «под капотом».
2. Учитесь оценивать сложность кода
Плохой алгоритм может замедлить программу в 1000 раз. Например:
Поиск элемента в неотсортированном массиве — O(n) (нужно проверить все элементы).
Поиск в хэш-таблице — O(1) (почти мгновенно).
👉 Что делать:
Разберитесь с Big O нотацией (хотя бы базово).
Сравнивайте разные решения одной задачи: какой код работает быстрее?
Если код тормозит — ищите «узкие места» (например, вложенные циклы).
3. Освойте базовые структуры данных
Они есть везде — от папок на компьютере до друзей в соцсетях:
Деревья — файловые системы, DOM в браузере.
Графы — маршруты в картах, зависимости библиотек.
Очереди — обработка задач (например, сообщения в чате).
👉 Что делать:
Попробуйте написать свою простую хэш-таблицу или бинарное дерево.
Разберите, как работают стек и очередь (например, как браузер хранит историю).
4. Решайте задачи постепенно
Не нужно зубрить сложные алгоритмы сразу. Лучше:
Начните с простых задач (сортировка, поиск).
Потом — рекурсия, динамическое программирование.
Затем — графы и деревья.
👉 Где практиковаться:
LeetCode (начните с Easy).
CodeWars (задачи по уровням).
Наш курс по алгоритмам: https://ru.hexlet.io/programs/algorithms 5. Алгоритмы не только для собеседований
Да, их спрашивают в FAANG, но они нужны и в обычной работе:
Оптимизация запросов к базе данных.
Эффективная обработка больших данных.
Построение логики сложных фич (например, рекомендации в соцсетях).
Алгоритмическое мышление — это навык, который прокачивается только практикой. Не пытайтесь выучить всё сразу — берите конкретные задачи и разбирайтесь.