Förberedelser med LeetCode inför Microsoft-intervjun

Du har förmodligen sett rådet att lösa flera hundra problem innan du söker, och du vill veta om det talet betyder något. Det här avsnittet skiljer på vad LeetCode faktiskt tränar och vad det lämnar orört, så att du kan lägga timmarna där de lönar sig. Kort sagt: det bygger upp den återkallningsförmåga du behöver men hoppar över den prestation du bedöms på.

Det som tränas väl är verkligt. Att känna igen vilken datastruktur ett problem kräver, att skriva korrekt kod utan kompilator framför dig och att känna till komplexiteten hos det du just skrivit är alla nödvändiga färdigheter, och repetition är hur de blir automatiska.

Det som saknas är allt socialt. Ingen avbryter din lösning för att fråga varför du valde en hashmap. Ingen lägger till en begränsning halvvägs och observerar hur du reagerar. Du behöver aldrig säga en felaktig idé högt och sedan rätta den medan en främling lyssnar. Det är den delen en Microsoft-runda är byggd för att observera.

Täckning betyder mer än volym, och de återkommande mönstren är en kort lista:

• Two pointers och sliding window. På arrayer och strängar, ofta med krav på att göra det in-place.
• Hashmappar. Där svårigheten ligger i att avgöra vad man ska nyckla på, inte i själva uppslagningen.
• Trädtraversering. Djupet-först och bredden-först, pathsums (summor längs vägar), lägsta gemensamma förfader.
• Grafsökning. Rutnätsproblem, sammanhängande komponenter, kortaste väg i oviktade grafer.
• Länkade listor. Vändning, sammanslagning och cykeldetektering.
• Lättillgänglig dynamisk programmering. Endimensionellt tillstånd, familjen med coin change och trappsteg.

Ett användbart stopptest: välj ett löst problem slumpmässigt och förklara högt varför det mönstret gäller och vad som skulle få alternativet att brista. Om du kan göra det för hela listan ovan tillför mer volym lite. Andra företags intervjuprocesser gås igenom i ämnesnavet för företagsintervjuer.

Fyra skillnader förändrar hur du bör träna. Du pratar innan du skriver kod, eftersom intervjuare förväntar sig ett tillvägagångssätt och en komplexitetsuppskattning innan koden dyker upp. Begränsningar dyker upp mitt i problemet, och följdfrågan är den egentliga frågan. Det finns ingen skicka-knapp, så du resonerar själv kring specialfall istället för att läsa ett felmeddelande. Och alltihop sker på Microsoft Teams, oftast i en delad editor, medan någon tittar på.

En kandidat som förberedde sig för en mellannivåroll hade klarat gott och väl över tvåhundra problem men fastnade ändå i intervjuprocessen. Inspelningen av en övningssession visade orsaken: elva minuters tystnad innan den första kodraden. Lösningen var inte fler problem, utan att lösa tre av dem de redan hade gjort medan de berättade högt om varje beslut.

Att köra den typen av tidsbestämd, muntlig repetition mot en AI-intervjuare fungerar på sidan för mockintervjuer.

Gör den sista delen av förberedelserna till prestationsträning. Lös om bekanta problem högt mot en timer, ange tillvägagångssättet innan du börjar skriva, och tvinga dig själv att ange komplexiteten utan att bli tillfrågad. Spela in en session och lyssna efter tystnaderna, eftersom det är dem en intervjuare upplever.

SubcueAI är byggt för de muntliga rundorna i en intervjuprocess, inte för kodningsrundan. Den nativa appen för macOS och Windows fångar upp systemljud plus din mikrofon och visar förslag i ett svävande lokalt overlay; webbläsartilläggets sidopanel ger live-hjälp för en mötesflik i Chromium-baserade webbläsare, och fångar bara ljudet från den fliken. Ingen mötesbot ansluter till samtalet, och inget injiceras i mötessidan.

Begränsningen förtjänar att sägas rakt ut. En Microsoft-kodningsrunda innebär normalt att du delar din skärm, och allt på din skärm ingår i den delningen. Där en assistent fungerar är rekryterarsamtalet, de beteendebaserade rundorna och designdiskussionen. Vad den fångar och lagrar under de rundorna finns på säkerhetssidan.