Preguntas de entrevistas de programación con IA: ejemplos y práctica

Conocer los nombres de los algoritmos puede no bastar para saber cómo abordar un problema nuevo. Estas preguntas prácticas conectan entradas concretas con decisiones de solución, límites de complejidad y casos extremos que deberías explicar en voz alta.

• Two Sum: devuelve dos índices distintos cuyos valores sumen un objetivo. Para [3, 3] y el objetivo 6, la respuesta usa ambas posiciones. Recorre el array con un mapa hash de valores vistos anteriormente, comprobando el complemento antes de guardar el valor actual. Esto evita reutilizar un índice. El tiempo esperado es O(n), con O(n) de espacio adicional. Aclara qué debes devolver si no existe ningún par.
• Encuentra la subcadena más larga sin caracteres repetidos. Para 'abba', la longitud es 2. Registra la última posición de cada carácter y mantén una ventana sin duplicados. El límite izquierdo nunca debe retroceder cuando una aparición anterior quede fuera de la ventana actual. El tiempo esperado es O(n) con búsquedas en un mapa hash. Aclara qué se considera un carácter.
• Combina intervalos cerrados superpuestos. Para [1, 3], [3, 5] y [8, 10], devuelve [1, 5] y [8, 10]. Ordena por el inicio y luego amplía el intervalo actual o comienza otro. La ordenación da un tiempo de O(n log n). Los intervalos cerrados que comparten un extremo se superponen; pregunta si esto coincide con la definición del problema.
• Invierte una lista enlazada simple acíclica. Guarda el nodo siguiente antes de cambiar el puntero al siguiente nodo del nodo actual. Una solución iterativa tarda O(n) y usa O(1) de espacio adicional. Recorre paso a paso una lista vacía, una de un nodo y otra de dos nodos. Explica qué parte de la lista ya está invertida después de cada iteración.
• Devuelve los valores de un árbol binario nivel por nivel. Usa una cola y procesa la cantidad de nodos del nivel actual antes de comenzar el siguiente. El tiempo es O(n); el espacio auxiliar de la cola es O(w), donde w es la anchura máxima de un nivel, sin contar la salida devuelta. Prueba un árbol vacío y otro con un solo hijo en cada nivel.
• Determina si pueden completarse todos los cursos dadas sus dependencias. Modela las dependencias como un grafo dirigido y usa una ordenación topológica. Si se procesan menos de V vértices, queda un ciclo dirigido. El tiempo es O(V + E). Prueba componentes desconectados, un curso aislado y una dependencia de sí mismo.
• Encuentra la menor cantidad de monedas necesaria para alcanzar un importe. Supón que hay monedas ilimitadas con denominaciones enteras positivas. Para [1, 3, 4] y el importe 6, elegir primero la moneda más grande usa tres monedas; 3 + 3 usa dos. Define un estado de programación dinámica como la cantidad mínima de monedas para cada importe, comenzando con cero monedas para el importe cero. Con un objetivo A y c denominaciones, el enfoque estándar tarda O(Ac) y usa O(A) de espacio. Trata explícitamente los importes inalcanzables.

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Considera este enunciado: Cuenta los subarrays contiguos no vacíos cuya suma sea igual a un objetivo, permitiendo valores negativos. Para [1, -1, 1] y el objetivo 1, la respuesta es 3: cualquiera de los subarrays [1] de un solo elemento o el array completo.

Comienza con una solución de referencia: elige cada posición inicial y amplía la posición final mientras mantienes una suma acumulada. Esto tarda O(n²) y usa O(1) de espacio adicional. El enfoque habitual de reducir una ventana no es fiable aquí porque los valores negativos invalidan la suposición de que ampliar una ventana aumenta su suma.

El enfoque más rápido usa sumas prefijas y un mapa de frecuencias. Si la suma prefija actual es s, cada prefijo anterior igual a s - objetivo identifica un subarray con la suma requerida. Inicializa el mapa con una aparición de la suma prefija cero, que representa el prefijo vacío anterior al comienzo del array.

• Orden de procesamiento: Suma el valor actual a la suma prefija, cuenta los prefijos anteriores coincidentes y después registra el prefijo actual. Registrarlo primero contaría incorrectamente un subarray vacío cuando el objetivo sea cero.
• Invariante: Antes de registrar el prefijo actual, el mapa contiene las frecuencias de todos los prefijos que terminan antes de la posición actual.
• Complejidad: Cada elemento realiza una cantidad constante de operaciones sobre el mapa. El tiempo esperado es O(n), suponiendo que las operaciones hash tarden un tiempo constante esperado; el espacio adicional es O(n).
• Comprobaciones: Un array vacío devuelve 0. Para [0, 0] y el objetivo 0, devuelve 3. Con tipos enteros de ancho fijo, considera el desbordamiento tanto de la suma acumulada como del recuento de la respuesta.

Una pregunta de seguimiento útil es si la tarea pide un recuento o los subarrays concretos. Devolver cada subarray coincidente añade costes de salida: un array compuesto solo por ceros tiene n(n + 1)/2 subarrays no vacíos coincidentes cuando el objetivo es cero.

Haz tu propio intento antes de pedir ayuda y luego solicita la intervención mínima que te permita continuar. Los siguientes mensajes convierten una conversación con una IA en una práctica que puedes comprobar.

• Pide una pista: Dame una pista sobre qué información debo guardar. No proporciones código ni nombres todavía el algoritmo completo.
• Cuestiona el razonamiento: Este es mi invariante de bucle. Encuentra una entrada con la que mi implementación lo incumpla o explica por qué cada actualización lo conserva. Comprueba la respuesta por tu cuenta; que un modelo esté de acuerdo no demuestra que sea correcta.
• Audita la complejidad: Cuenta el trabajo realizado por las operaciones de segmentación, ordenación y contenedores, así como por las llamadas recursivas de esta implementación. El nombre de un algoritmo conocido no determina la complejidad de tu código real.
• Genera pruebas: Sugiere casos para entradas vacías, duplicados, valores límite y resultados imposibles. Explica la respuesta esperada para cada uno. Obtén esas respuestas de forma independiente antes de usarlas como oráculo de prueba.
• Cambia una restricción: ¿Cómo cambia la solución si la entrada está ordenada, no puede modificarse o llega como un flujo? Explica la nueva compensación antes de reescribir el código.

Imagina a una ingeniera de backend que se prepara para un puesto sénior en un proveedor de nube. Tras resolver un problema de grafos de dependencias, pide a un asistente de práctica con IA un grafo desconectado que contenga un ciclo. Después recorre la cola y explica por qué el número de vértices procesados revela el ciclo, sin consultar la pista.

Después de leer una solución completa, ciérrala y reconstruye de memoria el algoritmo, el invariante y las pruebas. Ser capaz de reproducir código es menos útil que poder explicar por qué funciona y adaptarlo a una restricción diferente.

Para ensayar cómo explicar tu razonamiento en una conversación, visita la página de entrevistas simuladas.

SubcueAI ofrece dos medios de asistencia en vivo. Su aplicación nativa principal para macOS y Windows captura el audio del sistema y tu micrófono, y muestra la asistencia en una superposición local flotante. Funciona con clientes de reuniones de escritorio, incluidos Zoom y Microsoft Teams.

La extensión del navegador también ofrece asistencia en vivo mediante su panel lateral en navegadores Chromium, incluidos Chrome y Edge. Solo captura el audio de la pestaña de la reunión y permite usar llamadas en pestañas del navegador como Google Meet. Escucha al entrevistador mediante esa pestaña, nunca captura tu micrófono ni transcribe al candidato. La versión para Firefox está destinada únicamente a prácticas simuladas.

Ninguno de los dos medios añade un bot a la llamada ni inyecta un script de contenido en la página de la reunión. Para las preguntas de programación, distingue entre el contexto hablado y el escrito: capturar únicamente el audio no proporciona un enunciado o código que solo se muestre en un editor. Comprueba cualquier sugerencia frente al enunciado, las restricciones y la implementación exactos.

Confirma las reglas de la entrevista antes de usar asistencia en vivo. No se garantiza que SubcueAI sea siempre indetectable. Compartir o grabar la pantalla, las evaluaciones supervisadas y los dispositivos administrados por empresas quedan fuera de las garantías de ocultación. Una pantalla compartida o grabada puede mostrar una superposición o el panel lateral, y los controles del dispositivo o de supervisión pueden vigilar la actividad.

Para obtener instrucciones de configuración de los medios disponibles, consulta el tutorial de SubcueAI.