Алгоритмы - Собеседования, Олимпиады, ШАД – Telegram
Алгоритмы - Собеседования, Олимпиады, ШАД
11.8K subscribers
42 photos
9 videos
10 files
164 links
Номер заявления регистрацию в РКН: № 5731053751

Чат: @algoses_chat

По всем вопросам: @vice22821
Download Telegram
Новогодние скидки на нашу линейку математических курсов 🎓

Хочешь поступить в ШАД, Ai Masters, или ААА? А может ты мечтаешь тащить собесы и поступить в крутую магу, но тебе не хватает фундамента? Узнал себя? Тогда записывайся у администратора на любой из курсов:

➡️ алгоритмы
➡️ теория вероятностей
➡️ линейная алгебра
➡️ математический анализ

Наши курсы заточены на практику и конкретные задачи, вся теория будет разобрана на конкретных задачах и примерах, которые будут на экзаменах и на собесах. Ничего нудного и скучного! Изучаем только то, что вам реально понадобится! Хочешь конкретики? На нашам сайте можно найти программу, подробности и отзывы на каждый курс.

Помимо кучи авторских задач мы даем доступ к уникальной закрытой базе заданий ШАДа, разбор реального контеста в ШАД, разбор ВСЕХ задач с собеседований в ШАД, Ai Masters, ААА! Более того, вы получите эксклюзивные материалы для проверяющих с собесов, пробный экзамен, инсайды, персональные рекомендации, собес с подробной консультацией и дальнейшим сопровождением вплоть до поступления в место мечты! А если вы выполните все рекомендации, но не достигнете поставленной цели, то вам вернут все потраченные деньги!

Для вопросов и покупок пишем администратору и не тянем с этим: на каждом курсе количество мест ограничено!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В ИТМО открылся МЕГАКОВОРКИНГ Сбера 🔥

740 м² футуризма в историческом корпусе, очень большое студенческое пространство в университете с технологиями Умного дома Sber: умное освещение, климат-контроль, интеллектуальные колонки с ГигаЧат и интерактивные панели для командной работы. Пространство трансформируется под любые задачи — от тихих зон до переговорных и лектория.

На новоселье студенты протестировали все возможности: послушали воркшоп про карьеру в IT, пообщались с рекрутерами и зависали под живую музыку 💚

Подписывайся на СберСтудент!
🗿7🔥32😍1
Задача с собеседования в Zalando

Даны два целых числа a и b. Верните любую возможную строку s, такую, что:
- s имеет длину, равную a + b, и содержит ровно a букв "a" и ровно b букв "b",
- подстрока "aaa" не встречается в s,
- и подстрока "bbb" не содержится в s.

Пример 1:
Input: a = 1, b = 2
Output: "abb"
("abb", "bab" and "bba" - корректные варианты)

Пример 2:
Input: a = 4, b = 1
Output: "aabaa"

Ограничения:
0 <= a, b <= 100
Гарантируется, что существует строка s для данных a и b.

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Применяем жадный алгоритм: выбираем символ, которого у нас больше, чтобы сбалансировать разницу между ними и сохранить менее частый символ для случаев, когда необходимо будет разбить последовательность более частого. Если два последних символа одинаковы - добавляем противоположный, чтобы не допустить подстроки с тремя повторяющимися буквами.

Сложность
O(a + b) - по времени
O(a + b) - по памяти


Код
class Solution:
def strWithout3a3b(self, a: int, b: int) -> str:
result = []
while a > 0 or b > 0:
if len(result) >=2 and result[-1] == result[-2]:
if result[-1] == "a":
result.append("b")
b -= 1
else:
result.append("a")
a -= 1
else:
if a >= b:
result.append("a")
a -= 1
else:
result.append("b")
b -= 1
return "".join(result)


@algoses
4🔥2👏1
Задача с собеседования в Zenefits

Дан массив nums размером n, верните элемент большинства (гарантируется, что он всегда есть в массиве).
Элемент большинства (или мажоритарный) - это преобладающий элемент последовательности, который в данном случае должен встречаться более, чем n / 2 раз.
Решите задачу за линейное время и с O(1) по памяти.

Пример 1:
Input: nums = [3,2,3]
Output: 3

Пример 2:
Input: nums = [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Без дополнительного условия на асимптотику задачу можно было бы решить с использованием хэш-таблицы, где ключ - элемент массива, а значение - кол-во его вхождений в массив. Сложность при этом: O(n) - по времени и O(n) - по памяти.
С учётом условия улучшения пространственной сложности до O(1), оптимальным и стандартным будет использование алгоритма Бойера-Мура:
Создаём две переменные: result (содержит элемент, претендующий на то, чтобы оказаться мажоритарным) и count (счётчик "приоритета" элемента-кандидата на преобладание в последовательности). В начале цикла кандидатом окажется элемент, идущий первым в массиве, увеличиваем счётчик его "приоритета" на 1. Далее мы сравниваем каждый последующий элемент с текущим значением result, если они равны - увеличиваем счётчик, если нет - уменьшаем. Если в какой-то момент счётчик приоритета становится равным 0, выбираем нового кандидата и записываем в result. Так проходим по всем эл-там массива и в конце выводим result с последним вписанным в него значением.
Таким образом, суть алгоритма в симуляции попарного "обнуления" противоположных элементов путём уменьшения счётчика count. Так как преобладающий эл-т составляет больше половины всей последовательности, в процессе для него не останется противоположного элемента для попарного "удаления".
Наличие мажоритарного эл-та гарантируется условием задачи, поэтому нам не нужна дополнительная проверка.

Сложность
O(n) - по времени
O(1) - по памяти


Код
class Solution:
def majorityElement(self, nums: List[int]) -> int:
result, count = 0, 0

for i in nums:
if count == 0:
result = i
count += 1
elif i == result:
count += 1
else:
count -= 1
return result


@algoses
17😈6🤯3💅1
Т-академия

Экзамены до 22 января. Курсы для фаст трека на стажировку. Податься одновременно и на стажировку и на академию нельзя, только если с фейков. Задания уже выложены тут. Разбор алгоритмов для аналитиков и бэкендеров будет только на нашем курсе по алгоритмам, на который скидка заканчивается уже сегодня.
3
Как продакт-менеджеру выжить и вырасти в эпоху AI

Нейросети уже меняют продукты, процессы и требования к продактам. Вопрос не в том, заменит ли AI продакт-менеджеров, а в том, кто научится использовать его быстрее и глубже других.

Центральный университет запускает бесплатные открытые онлайн-уроки «Продуктовый менеджмент в эпоху AI».

Кто будет говорить:
— Ваня Замесин — автор AURA и Advanced JTBD, основатель курса «Как делать продукт»
— Глеб Кудрявцев — ex CPO Skyeng и автор курса «Вайб-кодинг на максималках»
— Илья Красинский — основатель & CEO Rick. ai и продуктового курса Product Heroes.
О чем пойдет речь:
— Какие навыки остаются базовыми для продакта в эпоху нейросетей.
— Что уже сегодня можно делать в 10 раз быстрее с AI.
— Как писать промпты, которые дают качественный результат.
— Почему понимание юнит-экономики остается важным навыком в любую эпоху.
— Зачем продакту вайб-кодинг и как меняется профессия.
Когда: уроки с 28 января по 2 февраля, в 19:00 мск.
Участие полностью бесплатное.

После уроков сможете попасть на интенсив для продакт-менеджеров с возможностью получить грант до 75% на обучение в магистратуре Центрального университета.

Регистрируйтесь уже сейчас!
3
❗️ Т-банк открыл контест на весеннюю стажировку, задания уже тут!

Первые впечатления: в этом году сами задачи выглядят сложнее, условия сформулированы неочевидно, а нейросети плохо их интерпретируют и дают неверные решения, поэтому стратегия "тупо решу через ГПТ" в этом году 100% не сработает.

Поэтому мы сделали подробнейший разбор заданий контеста Т-банка на наших курсах. Да, покупая их, помимо разбора, ты получаешь еще и:

🔽 Разбор актуальных контестов Яндекса
🔽 Огромный банк реальных технических вопросов
🔽 Записи реальных собесов и интервью
🔽 Реальные тестовые задания топовых бигтехов
🔽 Разбор всех задач с алгсобесов Яндекса


🎁 До 23 января действует скидка 30%, успей написать администратору и не откладывай: составители могут поменять задания!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
Уровень интриги: максимальный 💫

Тем интереснее, что же такого особенного готовят для студентов! Есть предположения?
6💅6🔥5
Задача с собеседования в Zenefits

Дана двумерная бинарная матрица grid размером m x n, которая представляет карту из единиц (суша) и нулей (вода). Верните количество островов.
Остров окружён водой и сформирован путём соединения соседних участков суши (ячеек "1") по горизонтали или вертикали. Можете считать, что все четыре края сетки окружены водой.

Пример 1:
Input: grid = [
["1","1","1","1","0"],
["1","1","0","1","0"],
["1","1","0","0","0"],
["0","0","0","0","0"]
]
Output: 1

Пример 2:
Input: grid = [
["1","1","0","0","0"],
["1","1","0","0","0"],
["0","0","1","0","0"],
["0","0","0","1","1"]
]
Output: 3

Ограничения:
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 300
grid[i][j] is '0' or '1'.

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Задачу можно решить рекурсивным обходом графа в глубину (dfs), так как ограничения размера 300×300 позволяют полагать, что опасности переполнения стека нет.
Вершины графа - ячейки с "1".
Рёбра - соседние ячейки по горизонтали и вертикали.
В цикле проходим по каждой ячейке матрицы, если ячейка содержит "1": увеличиваем количество островов и запускаем рекурсивную функцию dfs. В ней проверяем ячейку на соблюдение границ и помечаем этот участок суши, как пройденный (grid[i][j] = "0"). Следующими вызовами проверяем её соседей по горизонтали и вертикали.
На больших данных оптимальным будет решение через bfs или итеративный dfs, но без условия оптимизации рекурсивное dfs-решение стандартно для этой задачи.


Сложность
O(m*n) - по времени
O(m*n) - по памяти


Код
class Solution:
def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
m, n = len(grid), len(grid[0])
num_islands = 0

def dfs(i, j):
if i < 0 or i >= m or j < 0 or j >= n or grid[i][j] != "1":
return
else:
grid[i][j] = "0"
dfs(i, j+1)
dfs(i+1, j)
dfs(i, j-1)
dfs(i-1, j)

for i in range(m):
for j in range(n):
if grid[i][j] == "1":
num_islands += 1
dfs(i, j)

return num_islands


@algoses
3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😀😃😄😁😆😅🙂🥰😎😊

Сбер не просто так играл со светом и тенью в своих афишах: это был анонс программы МАЯКИ!

Молодых, Активных, Ярких, Креативных, Инициативных студентов приглашают принять вызов, предложить нестандартное решение и реализовать самые смелые идеи.

«Стань тем, кто ведёт» и будь первым, кто встанет у начала прогрессивных изменений! МАЯКИ ждут, когда ты присоединишься к ним.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
18🔥14😁14🤣8👍5❤‍🔥3👏1
Задача с собеседования в Zoox

Дан массив prices, где prices[i] - это цена акции в i-й день.
Вы хотите максимизировать прибыль, выбрав один день для покупки акции и другой день в будущем для её продажи.
Верните максимальную прибыль, которую вы можете получить с этой сделки. Если прибыль получить невозможно, верните 0.

Пример 1:
Input: prices = [7,1,5,3,6,4]
Output: 5
Объяснение: Покупаете акцию во 2-й день (цена = 1) и продаёте в 5-й (цена = 6). Прибыль: 6 - 1 = 5. Обратите внимание, что покупка во 2-й день и продажа в 1-й невозможна, так как вы должны сначала купить, а потом продать!

Пример 2:
Input: prices = [7,6,4,3,1]
Output: 0
Объяснение: В этом случае сделок не совершается (нет выгодных условий), и максимальная прибыль равно 0.

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Для получения максимальной прибыли - покупаем на минимуме и продаём на максимуме. Заводим две переменные: min_price (находим самую выгодную цену) и max_profit (ищем наибольшую разницу между минимумом и текущей стоимостью акции).
Осуществляем проход по массиву и сравниваем минимальную цену (вначале она равняется первому эл-ту массива) с текущей. Если текущая меньше минимальной, обновляем значение минимума. Последний найденный минимум - цена, по которой мы купим акцию. Далее, в независимости от того, выполнилось ли условие для обновления минимума, проверяем: будет ли максимальной прибыль от продажи акции в текущий день. Сравниваем ранее найденное значение max_profit с прибылью, которую получим от продажи акции "сегодня". После окончания работы цикла выводим max_profit с последним вписанным в переменную значением.
Задача помечена тегом "Dynamic Programming", подход использован в решении: мы храним две переменные (min_price, max_profit) и используем их найденные значения для вычисления следующих.


Сложность
O(n) - по времени
O(1) - по памяти


Код
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
if not prices:
return 0

min_price = prices[0]
max_profit = 0

for price in prices:
if price < min_price:
min_price = price

max_profit = max(max_profit, price - min_price)

return max_profit


@algoses
9🔥2😈1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Разбор алгоритмов Т-банк (первая часть)

Разбор второй части и всех направлений выложен только на наших курсах. До конца дня действует льготная цена 13450 8950. Записываемся осталось 6 часов до конца экзамена!

@algoses
🔥72
Подкаст, который точно попадёт в твоё избранное 💚

Ко Дню науки Сбер запустил подкаст «Инструкция не прилагается» про то, как олимпиадный опыт помогает создавать технологии, которыми пользуются миллионы.

Участники — юные победители олимпиад по ИИ, программированию, точным наукам и эксперты Сбера, которые сейчас создают новые технологии и в своё время тоже блистали на олимпиадах 💻

В первом выпуске обсудили, как ИИ влияет на всё — от ежедневных привычек до продуктов Сбера.

Смотри подкаст на удобной площадке:
VK Видео | RUTUBE 🎬
5🙏4🔥3🤣3❤‍🔥1
Задача с собеседования в eBay

Перед вами замок с 4 вращающимися дисками. Каждый диск имеет 10 слотов: '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'. Диски можно свободно вращать вперёд и назад: например, вы можете превратить '9' в '0' или '0' в '9'. Каждый ход - это поворот одного диска на одну позицию.
Замок начинает с комбинации '0000' (строка, представляющая состояние 4-х дисков).
Вам дан список тупиков - deadends: если на замке отображается какая-либо из запрещённых комбинаций, диски замка перестают вращаться, и вы не можете его открыть.
Вам также дана целевая комбинация target, представляющая значение дисков, при котором замок откроется. Верните минимальное возможное количество вращений, необходимое для открытия замка. Если это невозможно, верните -1.

Пример 1:
Input: deadends = ["0201","0101","0102","1212","2002"], target = "0202"
Output: 6
Объяснение: последовательность допустимых ходов может быть такой: "0000" -> "1000" -> "1100" -> "1200" -> "1201" -> "1202" -> "0202". Обратите внимание, что последовательность типа "0000" -> "0001" -> "0002" -> "0102" -> "0202" будет недопустимой, так как диски замка остановятся после запрещённой комбинации "0102".

Пример 2:
Input: deadends = ["8888"], target = "0009"
Output: 1
Объяснение: мы можем повернуть последний диск в обратном направлении, чтобы перейти от "0000" к "0009".

Пример 3:
Input: deadends = ["8887","8889","8878","8898","8788","8988","7888","9888"], target = "8888"
Output: -1
Объяснение: мы не можем достичь цели, не попав в тупик.

Ограничения:
1 <= deadends.length <= 500
deadends[i].length == 4
target.length == 4
target не может присутствовать в списке deadends
target и deadends[i] состоят только из цифр

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Рассмотрим задачу как поиск кратчайшего пути в графе.
Вершины графа - комбинации цифр на 4 дисках, каждый диск - одна позиция в комбинации. Некоторые вершины (deadends) заблокированы, мы не можем посещать их на пути к целевой вершине (target). Граф - невзвешенный, так как все рёбра имеют одинаковый вес (один поворот диска) => используем алгоритм поиска в ширину (BFS).

Начинаем обход с начального состояния '0000' (если оно в списке deadends - до target мы не дойдём, возвращаем -1), добавляем в очередь в виде кортежа (комбинация цифр и количество вращений). Все запрещённые комбинации сразу добавляем во множество visited, чтобы избежать попадания в тупик.

Пока очередь не пуста: извлекаем текущую комбинацию и количество вращений. Если комбинация соответствует target - возвращаем число вращений. Иначе: генерируем 8 следующих комбинаций, увеличивая и уменьшая каждую из 4 цифр (2 направления: 1 поворот диска вперёд и назад). Чтобы реализовать закольцованность дисков: деление по модулю (%10), "9" -> "0" при вращении диска вперёд ((9 + 1) % 10 = 0) и "0" -> "9" при вращении назад ((0 - 1) % 10 = 9).
Проверяем комбинацию: если ещё не посещена - добавляем в visited и помещаем в очередь, увеличивая количество вращений на 1.
Если очередь опустела, а target не достигнута - пути не существует, возвращаем -1.


Сложность
O(V + E) - по времени
O(V) - по памяти


Код
class Solution:
def openLock(self, deadends: List[str], target: str) -> int:
if "0000" in deadends:
return -1

def new_combinations(node):
result = []
for i in range(4):
next_digit = (int(node[i]) + 1) % 10
result.append(node[:i] + str(next_digit) + node[i + 1:])

prev_digit = (int(node[i]) - 1) % 10
result.append(node[:i] + str(prev_digit) + node[i + 1:])
return result

q = deque([("0000", 0)])
visited = set(deadends)
visited.add("0000")

while q:
node, turns = q.popleft()
if node == target:
return turns
for combination in new_combinations(node):
if combination not in visited:
visited.add(combination)
q.append((combination, turns + 1))
return -1


@algoses
7
Учишься в 10–11 классе и хочешь решать задачи реального бизнеса, а не учебные примеры?

Кейс-чемпионат DEADLINE от Центрального университета — твой шанс решить реальную задачу от крупной ритейл-компании и показать себя лидерам IT и бизнеса.

Тебя ждёт:
— реальные бизнес-кейсы от топового ритейла;
— лекции и менторы из IT и бизнеса;
— очный финал в Москве;
— нетворкинг, мерч и экскурсия в офис Т-Банка.

И да, про призы:
— возможность получить грант в Центральный университет до 100% стоимости обучения;
— Яндекс Станция, подписка Pro в Т-Банке;
— фаст-трек при поступлении в ЦУ.

Регистрируйся до 9 марта и пробуй себя в реальном бизнесе, а не в учебниках.
❤‍🔥21
Задача с собеседования в eBay

Даны n пар скобок. Напишите функцию генерации всех возможных комбинаций правильных скобочных последовательностей.

Пример 1:
Input: n = 3
Output: ["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]

Пример 2:
Input: n = 1
Output: ["()"]

Ограничения:
1 <= n <= 8

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Известно, что правильная скобочная последовательность должна состоять из одинакового количества открывающих и закрывающих скобок, то есть общая длина правильной комбинации - n * 2.
Для решения задачи используем алгоритм поиска с возвратом, где на каждом шаге, в зависимости от условий, добавляем либо открывающую, либо закрывающую скобку. После построения полной правильной комбинации и её сохранения мы не прерываем поиск, а последовательно возвращаемся по стеку вызовов до последней точки выбора и исследуем другие ветки из этой точки.

Создаём два списка:
result - для хранения найденных правильных комбинаций;
combination - временный список для "собирания" текущей комбинации.
Запускаем рекурсивную функцию backtrack(open_count, close_count) для генерации комбинаций, отслеживая кол-во открывающих и закрывающих скобок.
Базовый случай: если длина текущей комбинации достигла n * 2 - добавляем готовую комбинацию в result и возвращаемся.
Рекурсивное ветвление: можем добавить открывающую, если ещё не использованы все n открывающих скобок. Можем добавить закрывающую, если кол-во открывающих скобок больше кол-ва закрывающих, это условие гарантирует, что у нас есть незакрытая открывающая скобка, которую можно закрыть.
Для каждого допустимого выбора:
- добавляем скобку в combination
- вызываем рекурсию с обновленными параметрами
- удаляем последнюю добавленную скобку для возврата к развилке и исследованию других путей построения последовательности.
Функция завершается, когда полностью исследовано дерево возможных комбинаций. Для начального вызова backtrack(0, 0) это означает, что исследованы все пути первого if, а путь второго if невозможен, так как последовательность не может начаться с закрывающей скобки.


Сложность
Экспоненциальная: O(4ⁿ/√n) - по времени (определяется n-ым числом Каталана Cₙ, равным кол-ву правильных скобочных последовательностей для n пар скобок); в кач-ве упрощения иногда говорят о сложности O(2**n)
O(n) - по памяти


Код
class Solution:
def generateParenthesis(self, n: int) -> List[str]:
result = []
combination = []

def backtrack(open_count, close_count):
if len(combination) == 2 * n:
result.append("".join(combination))
return
if open_count < n:
combination.append("(")
backtrack(open_count + 1, close_count)
combination.pop()
if open_count > close_count:
combination.append(")")
backtrack(open_count, close_count + 1)
combination.pop()

backtrack(0, 0)
return result


@algoses
5
Задача с собеседования в eBay

Дана закодированная строка. Верните её в раскодированном виде.
Правило кодирования: k[закодированная_строка], где закодированная_строка внутри квадратных скобок повторяется ровно k раз. Гарантируется, что k - целое положительное число.

Считайте, что входная строка всегда корректна: нет лишних пробелов, квадратные скобки сформированы правильно и т.д.. Кроме того, можно считать, что исходные данные не содержат цифр, а цифры используются только для указания числа повторов k. Например, не будет таких входных данных, как 3a или 2[4].
Тестовые примеры сгенерированы так, что длина выходной строки никогда не превысит 10⁵.

Пример 1:
Input: s = "3[a]2[bc]"
Output: "aaabcbc"

Пример 2:
Input: s = "3[a2[c]]"
Output: "accaccacc"

Пример 3:
Input: s = "2[abc]3[cd]ef"
Output: "abcabccdcdcdef"

Ограничения:
1 <= s.length <= 30;
s состоит из строчных английских букв, цифр и квадратных скобок "[]";
s гарантированно является корректным входом;
Все целые числа в s находятся в диапазоне [1, 300].

НАШ ЧАТ АЛГОРИТМИСТОВ

Решение
Очевидная сложность раскодирования в том, что скобки могут быть вложенными. Сначала должны обрабатываться внутренние скобки, поэтому будем использовать стек для хранения символов и промежуточных результатов.

Итерируемся по строке s:
Добавляем символ в стек, если он не является закрывающей скобкой.
Если же встречаем закрывающую скобку, начинаем собирать подстроку:
Пока верхний эл-т стека не является открывающей скобкой: извлекаем символы из стека и добавляем в начало substring.
Далее открывающую скобку из стека удаляем: мы обработали содержимое внутри скобок, теперь нужно получить число его повторов, находящееся перед открывающей скобкой.
Так как число k может быть многозначным, необходимо извлекать символы до тех пор, пока стек не пуст и верхний эл-т является цифрой.
Преобразовываем k в целое число и умножаем подстроку на него, добавляем результат в стек.
После того, как строка s будет полностью обработана, возвращаем итоговую строку, содержащую объединённые эл-ты стека.


Сложность
O(maxK^countK * n) - по времени (где maxK - максимальное значение k, countK - количество вложенных k значений (уровень вложенности), а n - максимальная длина закодированной строки)
O(n) - по памяти


Код
class Solution:
def decodeString(self, s: str) -> str:
stack = []

for char in s:
if char != "]":
stack.append(char)
else:
substring = ""
while stack[-1] != "[":
substring = stack.pop() + substring
stack.pop()

k = ""
while stack and stack[-1].isdigit():
k = stack.pop() + k
stack.append(int(k) * substring)

return "".join(stack)


@algoses
🔥6😭21
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔘 Как не завалить тестовое и пройти отбор на летнюю стажировку?

Отвечает Михаил Густокашин — директор центра студенческих олимпиад ФКН ВШЭ, тренер Чемпионов мира ICPC и легенда наших Тренировок по алгоритмам.

В новом сезоне Тренировок не только изучаем теорию и решаем задачи, а готовимся ко всем этапам отбора на стажировку в Яндекс: от контеста до собеседования.

Регистрируйся, тренируйся и получай призы от Яндекса: yandex.ru/yaintern/training/algorithm-training

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6🥱2🔥1