Перейти к основному контенту
Tech Path Finder
КурсыИнтервьюКод-ревьюБлог
Tech Path Finder

Персонализированный путеводитель в IT. Квизы, мок-интервью, код ревью и аналитика прогресса.

@potapov_me

Платформа

  • Курсы
  • Прогресс
  • Мок-интервью
  • Код ревью
  • Живое ревью с ИИ
  • Тренажёр переговоров
  • Закладки

Контент

  • Блог
  • Главная
  • Обратная связь

Компания

  • О проекте
  • Тарифы
  • Условия использования
  • Конфиденциальность
  • Согласие на обработку данных
  • Cookie
  • Реквизиты

Аккаунт

  • Войти
  • Зарегистрироваться
  • Профиль

© 2026 Tech Path Finder. Все права защищены.

·ИП Потапов К.С.·Политика конфиденциальности·
Сделано с ❤️ в России
  1. LeetCode на Python: Полный курс решения задач
Алгоритмы и CS·30 тем·240 вопросов·уровень Junior, Middle, Senior

LeetCode на Python: Полный курс решения задач

Полный курс по решению задач LeetCode на Python с подробными объяснениями 180+ задач. Охватывает все основные и продвинутые паттерны: Two Pointers, Sliding Window, Binary Search, DFS, BFS, Backtracking, Dynamic Programming, Union-Find, Segment Tree, Trie, Monotonic Stack/Queue, Bit Manipulation, Greedy Algorithms, Heap/Priority Queue. Включает разбор типичных ошибок и пометки компаний (Google, Meta, Amazon, Microsoft, Apple).

Начать курс

LeetCode на Python

На LeetCode несколько тысяч задач, и перерешать их невозможно. Зато к двум десяткам паттернов сводится большинство: отсортированный массив на входе — почти наверняка два указателя или бинарный поиск; «подстрока длины k» — скользящее окно; «все возможные комбинации» — backtracking. Курс собран не по задачам, а по этим паттернам.

Тридцать тем, около 180 разобранных задач. Внутри одного паттерна задачи идут от простой к сложной, и разбор каждой начинается не с кода, а с признака, по которому паттерн вообще опознаётся в условии, — на собеседовании именно это и решает, потому что вспомнить решение конкретной задачи нельзя, а узнать тип — можно.

Бинарный поиск разбит на четыре темы: базовый поиск и границы, поиск в повёрнутом массиве, поиск по ответу (Koko Eating Bananas, Split Array), задачи на минимакс. Обходы — на семь: DFS и BFS отдельно по деревьям, сеткам и графам, плюс кратчайший путь. Динамическое программирование — четыре темы от Climbing Stairs до Burst Balloons и регулярных выражений. Дальше структуры, которые на собеседованиях встречаются реже, но выключают задачу мгновенно, если их знать: Union-Find, дерево отрезков, префиксное дерево, монотонный стек, куча.

Последняя тема — разбор типичных ошибок: где именно ломается инвариант цикла в бинарном поиске, почему backtracking возвращает ссылки на один и тот же список, когда рекурсия упирается в лимит стека Python.

Нужен Python на уровне уверенного владения списками, словарями, множествами и рекурсией. Знать теорию алгоритмов заранее не требуется — сложность разбирается по ходу, но и отдельным курсом по алгоритмам это не является: здесь готовятся к собеседованиям.

  1. 1

    Two Pointers

    Эффективная работа с массивами и строками с помощью двух указателей. Задачи на сумму, слияние, удаление дубликатов.

    12 вопросов
  2. 2

    Sliding Window

    Техника скользящего окна для задач на подстроки, подмассивы и последовательности.

    12 вопросов
  3. 3

    Binary Search: Основы

    Базовый бинарный поиск, позиция вставки, поиск границ.

    6 вопросов
  4. 4

    Binary Search: Границы

    Поиск в повёрнутых массивьях, поиск пика, поиск минимума.

    6 вопросов
  5. 5

    Binary Search: Поиск ответа

    Binary Search on Answer — Koko Eating, Ship Packages, Split Array.

    6 вопросов
  6. 6

    Binary Search: Минимум/Максимум

    Задачи на оптимизацию с бинарным поиском.

    6 вопросов
  7. 7

    DFS: Основы

    Maximum Depth, Path Sum, Same Tree, Invert Tree.

    6 вопросов
  8. 8

    DFS: Деревья

    Diameter, Validate BST, Sum Paths, Binary Tree Paths.

    6 вопросов
  9. 9

    DFS: Сетки

    Number of Islands, Max Area, Word Search.

    6 вопросов
  10. 10

    DFS: Графы

    Clone Graph, Course Schedule, All Paths.

    6 вопросов
  11. 11

    BFS: Основы

    Level Order, Right Side View, Min Depth.

    6 вопросов
  12. 12

    BFS: Деревья

    Distance K, Average of Levels, Cousins.

    6 вопросов
  13. 13

    BFS: Сетки

    Number of Islands, Rotting Oranges, Walls and Gates.

    6 вопросов
  14. 14

    BFS: Кратчайший путь

    Word Ladder, Open the Lock, Course Schedule II.

    6 вопросов
  15. 15

    Backtracking: Основы

    Subsets, Combinations, Combination Sum.

    6 вопросов
  16. 16

    Backtracking: Перестановки

    Permutations, Letter Combinations, Generate Parentheses.

    6 вопросов
  17. 17

    Backtracking: Сумма

    Combination Sum, Palindrome Partitioning, Restore IP.

    6 вопросов
  18. 18

    Backtracking: Продвинутый

    N-Queens, Word Search, Sudoku.

    6 вопросов
  19. 19

    DP: Основы

    Climbing Stairs, Min Cost Climbing Stairs.

    6 вопросов
  20. 20

    DP: 1D

    House Robber, Coin Change, Word Break, Decode Ways.

    6 вопросов
  21. 21

    DP: 2D

    Unique Paths, LCS, Edit Distance.

    6 вопросов
  22. 22

    DP: Продвинутый

    Longest Palindrome, Burst Balloons, Regex, Partition.

    6 вопросов
  23. 23

    Union-Find (DSU)

    Система непересекающихся множеств. Поиск компонент связности, циклов в графе.

    12 вопросов
  24. 24

    Segment Tree

    Дерево отрезков для диапазонных запросов и обновлений. Сумма, минимум, максимум.

    12 вопросов
  25. 25

    Trie (Префиксное дерево)

    Префиксные деревья для хранения строк. Поиск, автодополнение, XOR-пары.

    12 вопросов
  26. 26

    Monotonic Stack/Queue

    Монотонные стек и очередь. Поиск следующего большего/меньшего, sliding window maximum.

    12 вопросов
  27. 27

    Bit Manipulation

    Побитовые операции и трюки. XOR, AND, OR, сдвиги, битовые маски.

    12 вопросов
  28. 28

    Greedy Algorithms

    Жадные алгоритмы с доказательствами. Интервальные задачи, выбор оптимального.

    12 вопросов
  29. 29

    Heap/Priority Queue

    Куча и очередь с приоритетом. K-й элемент, слияние списков, медиана потока.

    12 вопросов
  30. 30

    Common Mistakes & Anti-patterns

    Разбор типичных ошибок и антипаттернов в алгоритмических задачах.

    12 вопросов
  31. Зачёт

    Доступен после всех тем (0 из 30)

  32. Экзамен

    Доступен после зачёта

28 / 28

Two Pointers

Базовые паттерны

Паттерн использования двух указателей, движущихся по массиву или строке в одном или противоположных направлениях для оптимизации решения с O(n²) до O(n).

Пример

Поиск пары элементов с суммой target в отсортированном массиве: left=0, right=n-1, двигаем указатели в зависимости от текущей суммы.

Связанные термины

Sliding Window

Базовые паттерны

Техника решения задач на подстроки/подмассивы, где окно фиксированного или переменного размера «скользит» по данным, позволяя избежать пересчёта.

Пример

Нахождение самой длинной подстроки без повторяющихся символов: расширяем окно, пока все символы уникальны, затем сжимаем.

Связанные термины

Binary Search

Базовые паттерны

Алгоритм поиска в отсортированной последовательности, делящий диапазон поиска пополам на каждом шаге. Сложность O(log n).

Пример

Поиск элемента в отсортированном массиве: сравниваем с серединой, отбрасываем половину, повторяем.

Связанные термины

Binary Search on Answer

Оптимизация и DP

Продвинутая техника бинарного поиска, применяемая не к массиву, а к диапазону возможных ответов, когда функция монотонна.

Пример

Задача 'Koko Eating Bananas': ищем минимальную скорость поедания, проверяя монотонную функцию 'может ли съесть все за h часов'.

Связанные термины

DFS (Depth-First Search)

Алгоритмы на графах

Поиск в глубину — алгоритм обхода графа или дерева, идущий «вглубь» до упора, затем возвращающийся (backtrack). Реализуется рекурсией или стеком.

Пример

Обход дерева: visit(node) → dfs(node.left) → dfs(node.right). Для графа — с пометкой посещённых вершин.

Связанные термины

BFS (Breadth-First Search)

Алгоритмы на графах

Поиск в ширину — алгоритм обхода графа или дерева уровнями. Использует очередь. Находит кратчайший путь в невзвешенном графе.

Пример

Поиск кратчайшего пути в лабиринте: добавляем стартовую клетку в очередь, обрабатываем соседей, помечая расстояние.

Связанные термины

Backtracking

Алгоритмы на графах

Метод перебора с возвратом: строим решение пошагово, откатываемся при достижении тупика. Основа для комбинаторных задач.

Пример

Генерация всех перестановок: добавляем элемент, рекурсивно продолжаем, удаляем элемент (backtrack), пробуем следующий.

Связанные термины

Dynamic Programming (DP)

Оптимизация и DP

Метод решения сложных задач путём разбиения на перекрывающиеся подзадачи и комбинирования их решений. Использует мемоизацию или табуляцию.

Пример

Числа Фибоначчи: fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2) с сохранением промежуточных результатов в массиве или словаре.

Связанные термины

Memoization

Оптимизация и DP

Техника оптимизации рекурсивных алгоритмов путём кэширования результатов вызовов функции для одинаковых аргументов (top-down DP).

Пример

@lru_cache(None) в Python для автоматической мемоизации рекурсивной функции.

Связанные термины

Tabulation

Оптимизация и DP

Итеративный подход к динамическому программированию (bottom-up), где таблица заполняется от базовых случаев к целевому значению.

Пример

Вычисление чисел Фибоначчи циклом: dp[0]=0, dp[1]=1, затем for i in range(2, n+1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2].

Связанные термины

Optimal Substructure

Оптимизация и DP

Свойство задачи, при котором оптимальное решение может быть построено из оптимальных решений подзадач. Необходимое условие для DP.

Пример

Кратчайший путь в графе: если путь A→C проходит через B, то отрезок A→B тоже должен быть кратчайшим.

Связанные термины

Union-Find (DSU)

Структуры данных

Система непересекающихся множеств (Disjoint Set Union) — структура данных для эффективного объединения множеств и проверки принадлежности.

Пример

Поиск числа компонент связности в графе: изначально каждая вершина — отдельное множество, для каждого ребра делаем union.

Связанные термины

Path Compression

Структуры данных

Оптимизация Union-Find, при которой все вершины на пути к корню переподключаются непосредственно к корню, уменьшая высоту дерева.

Пример

В find(x) после рекурсивного вызова: parent[x] = find(parent[x]), что сплющивает дерево.

Связанные термины

Segment Tree

Структуры данных

Древовидная структура для эффективных диапазонных запросов (сумма, минимум, максимум) и обновлений. Построение O(n), запрос O(log n).

Пример

Сумма на отрезке массива: каждый узел хранит сумму диапазона, листья — отдельные элементы.

Связанные термины

Fenwick Tree (Binary Indexed Tree)

Структуры данных

Структура данных для диапазонных запросов суммы и точечных обновлений. Проще в реализации, чем Segment Tree, но менее универсальна.

Пример

Подсчёт суммы префикса массива с возможностью обновления элемента за O(log n).

Связанные термины

Trie (Префиксное дерево)

Структуры данных

Древовидная структура для хранения строк, где каждый узел представляет префикс. Поиск и вставка за O(L), где L — длина строки.

Пример

Автодополнение слов: каждое слово хранится как путь от корня, узлы помечают конец слова.

Связанные термины

Monotonic Stack

Продвинутые концепции

Стек, в котором элементы поддерживаются в монотонном порядке (возрастающем или убывающем). Используется для поиска следующего большего/меньшего.

Пример

Next Greater Element: проходим массив, поддерживаем убывающий стек, для каждого элемента выталкиваем меньшие.

Связанные термины

Monotonic Queue

Продвинутые концепции

Очередь с поддержанием монотонности. Позволяет находить максимум/минимум в скользящем окне за O(1) амортизированно.

Пример

Sliding Window Maximum: двусторонняя очередь, где храним индексы в порядке убывания значений.

Связанные термины

Heap (Куча)

Структуры данных

Древовидная структура, удовлетворяющая свойству кучи: родитель больше (max-heap) или меньше (min-heap) детей. Основа Priority Queue.

Пример

Python heapq — min-heap: heapq.heappush(h, x), heapq.heappop(h). Для max-heap используем отрицательные значения.

Связанные термины

Priority Queue

Структуры данных

Структура данных для доступа к элементу с наивысшим (или наименьшим) приоритетом. Реализуется через кучу.

Пример

Слияние k отсортированных списков: в куче храним текущие элементы каждого списка, извлекаем минимальный.

Связанные термины

Bit Manipulation

Продвинутые концепции

Операции на битовом уровне: AND (&), OR (|), XOR (^), NOT (~), сдвиги (<<, >>). Позволяют оптимизировать решения.

Пример

XOR для нахождения уникального элемента: a ^ a = 0, a ^ 0 = a, поэтому все пары сократятся.

Связанные термины

Bitmask (Битовая маска)

Продвинутые концепции

Представление множества или состояния в виде битов числа. Используется в DP и backtracking для компактного хранения состояний.

Пример

Маска подмножества: i-й бит = 1 означает, что i-й элемент включён в подмножество.

Связанные термины

Greedy Algorithm

Оптимизация и DP

Алгоритм, делающий на каждом шаге локально оптимальный выбор в надежде на глобальный оптимум. Требует доказательства корректности.

Пример

Задача о выборе интервалов: всегда выбираем интервал с earliest finish time, оставляя максимум места для остальных.

Связанные термины

Hash Map (Словарь)

Структуры данных

Структура данных для хранения пар ключ-значение с доступом за O(1) в среднем. Основа для многих алгоритмов.

Пример

Подсчёт частот элементов: for x in nums: freq[x] = freq.get(x, 0) + 1

Связанные термины

Hash Set (Множество)

Структуры данных

Структура для хранения уникальных элементов с проверкой принадлежности за O(1). Реализована через хэш-таблицу.

Пример

Проверка дубликатов: if x in seen: return True; seen.add(x)

Связанные термины

Recursion

Базовые паттерны

Вызов функцией самой себя. Требует базового случая (base case) для завершения. Основа DFS и backtracking.

Пример

Факториал: def fact(n): return 1 if n == 0 else n * fact(n-1)

Связанные термины

Time Complexity

Базовые паттерны

Оценка времени выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Обозначается O-нотацией (Big O).

Пример

O(1) — константное, O(log n) — логарифмическое, O(n) — линейное, O(n²) — квадратичное, O(2ⁿ) — экспоненциальное.

Связанные термины

Space Complexity

Базовые паттерны

Оценка объёма памяти, используемого алгоритмом в зависимости от размера входных данных.

Пример

Сортировка слиянием: O(n) дополнительной памяти; быстрая сортировка: O(log n) на стек рекурсии.

Связанные термины

Частые вопросы о курсе «LeetCode на Python: Полный курс решения задач»

Состав курса, уровни, практика и способы проверки знаний.

Что входит в курс «LeetCode на Python: Полный курс решения задач»?

Курс включает 30 тем и 240 вопросов с разбором ответа. Начать можно с первой темы курса.

Для какого уровня рассчитан курс «LeetCode на Python: Полный курс решения задач»?

Маршрут охватывает уровни Junior, Middle, Senior. Темы расположены от основы к более сложным инженерным задачам, поэтому можно начать с подходящего места и не пропускать важные зависимости.

Как проверить, что материал усвоен?

После прохождения тем доступен зачёт по курсу «LeetCode на Python: Полный курс решения задач» — 20 случайных вопросов с порогом 80%. После зачёта открывается экзамен с развёрнутыми ответами и автоматической оценкой, приближённый к техническому собеседованию.

Курс «LeetCode на Python: Полный курс решения задач» бесплатный?

Да, курс полностью бесплатный: все 30 тем доступны без оплаты.