Visão Geral

O curso Data Structures for Coding Interviews in Python foi criado para preparar desenvolvedores e estudantes para entrevistas técnicas de programação, com foco em estruturas de dados, análise de complexidade e resolução eficiente de problemas utilizando Python.
Durante o curso, o aluno aprenderá a dominar as principais estruturas de dados utilizadas em entrevistas de empresas como Google, Meta, Amazon e Microsoft, desenvolvendo soluções otimizadas e compreendendo seus trade-offs.

Objetivo

Após realizar este curso Data Structures for Coding Interviews in Python, você será capaz de:

• Entender, implementar e aplicar as principais estruturas de dados em Python.
• Resolver problemas complexos com eficiência em entrevistas técnicas.
• Avaliar e otimizar algoritmos utilizando análise de tempo e espaço.
• Utilizar estratégias práticas para resolver problemas de entrevistas com confiança.

Publico Alvo

Este curso é indicado para:

• Desenvolvedores que estão se preparando para entrevistas técnicas e coding challenges.
• Estudantes e profissionais que desejam consolidar o entendimento de estruturas de dados e algoritmos em Python.
• Profissionais que buscam melhorar a performance de seus códigos e compreender a análise de complexidade.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de programação em Python.
• Noções fundamentais de lógica de programação e matemática discreta.
• Desejável familiaridade com conceitos de algoritmos.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Data Structures and Interview Preparation

1. Understanding the role of data structures in interviews
2. Big O notation and time complexity analysis
3. Common Python data types and their performance characteristics
4. Strategies for problem solving and whiteboard interviews

Module 2: Arrays and Strings

1. Array manipulation and operations
2. Sliding window and two-pointer techniques
3. String manipulation and pattern matching problems
4. Common interview questions: anagrams, subarrays, rotations

Module 3: Linked Lists

1. Singly, doubly, and circular linked lists
2. Fast and slow pointer techniques
3. Reversing and detecting cycles in linked lists
4. Practical coding exercises and common interview patterns

Module 4: Stacks and Queues

1. Stack implementation using lists and deque
2. Queue and priority queue (heapq)
3. Applications: parentheses validation, expression evaluation, BFS
4. Solving problems using monotonic stacks and queues

Module 5: Trees and Binary Search Trees

1. Tree traversal (preorder, inorder, postorder, level order)
2. Binary Search Tree operations and balancing concepts
3. Lowest Common Ancestor and path problems
4. Recursive vs iterative approaches in Python

Module 6: Heaps and Hashing

1. Min-heaps, max-heaps, and heap-based priority queues
2. Hash tables and dictionaries in Python
3. Collision handling and custom hash functions
4. Common problems: top-K elements, frequency counters, and caches

Module 7: Graphs and Advanced Data Structures

1. Graph representation (adjacency list/matrix)
2. BFS, DFS, and shortest path algorithms
3. Union-Find and Disjoint Set Union (DSU)
4. Common interview questions on graphs and connectivity

Module 8: Problem-Solving Strategies and Mock Interviews

1. Approaching unseen problems effectively
2. Debugging and optimizing Python code under time pressure
3. Mock interview sessions and real-world problem walkthroughs
4. Final project: solving a full interview problem set