Visão Geral

O curso Grokking the Coding Interview Patterns in Go foi desenvolvido para profissionais e estudantes que desejam se preparar para entrevistas técnicas utilizando a linguagem Go (Golang). O curso aborda de forma prática e estruturada os principais padrões de resolução de problemas aplicados em entrevistas de empresas de tecnologia, com foco em eficiência, clareza de código e domínio de algoritmos e estruturas de dados usando Go.

Objetivo

Após realizar este curso Grokking the Coding Interview Patterns in Go, você será capaz de:

• Identificar e aplicar os principais padrões usados em entrevistas técnicas.
• Implementar algoritmos otimizados em Go, focando em clareza e desempenho.
• Analisar a complexidade de tempo e espaço das soluções.
• Desenvolver estratégias de resolução sistemática de problemas.
• Ganhar confiança e velocidade ao resolver desafios de codificação.

Publico Alvo

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• Desenvolvedores Go que desejam se preparar para entrevistas de emprego técnicas.
• Engenheiros de software que desejam aprimorar sua lógica de programação e domínio em algoritmos.
• Profissionais de backend e infraestrutura que utilizam Go no dia a dia.
• Estudantes de ciência da computação ou desenvolvedores que desejam migrar para o ecossistema Go.
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Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Go (variáveis, funções, slices, maps e structs).
• Noções de estruturas de dados e algoritmos (listas, pilhas, filas, árvores, grafos).
• Desejável experiência prévia em plataformas de desafios de código (LeetCode, HackerRank, etc.).

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Interview Patterns

1. Understanding the structure of coding interviews
2. The importance of algorithmic thinking
3. Go essentials for problem-solving (packages, slices, maps, structs)
4. Big-O notation refresher

Module 2: The Sliding Window Pattern

1. Concept and use cases
2. Implementing dynamic window size
3. Problems: Maximum Subarray, Longest Substring Without Repeating Characters

Module 3: The Two Pointers Pattern

1. Fast and efficient searching in sorted arrays
2. Merging arrays, reversing linked lists, and removing duplicates
3. Common pitfalls and best practices in Go

Module 4: The Fast and Slow Pointers Pattern

1. Detecting cycles in linked lists
2. Finding the middle of linked lists
3. Applications in sequence analysis

Module 5: The Merge Intervals Pattern

1. Sorting and merging overlapping intervals
2. Scheduling and conflict resolution problems

Module 6: The Cyclic Sort Pattern

1. Sorting in a constant range
2. Identifying missing and duplicate elements

Module 7: The In-place Reversal of Linked List Pattern

1. Reversing linked lists and sublists
2. Memory efficiency and in-place operations in Go

Module 8: The Tree Breadth-First Search (BFS) Pattern

1. BFS traversal implementation
2. Level order traversal and shortest path problems

Module 9: The Depth-First Search (DFS) Pattern

1. Recursive and iterative DFS
2. Applications in trees, graphs, and combinatorial problems

Module 10: The Topological Sort Pattern

1. Dependency resolution using graphs
2. Course scheduling and build order problems

Module 11: The Binary Search Pattern

1. Variations and optimizations of binary search
2. Edge case handling and debugging techniques

Module 12: The Dynamic Programming Pattern

1. Identifying overlapping subproblems
2. Memoization and tabulation in Go
3. Classic problems: Fibonacci, Knapsack, Coin Change

Module 13: The Backtracking Pattern

1. Solving constraint satisfaction problems
2. Examples: N-Queens, Permutations, Subsets

Module 14: The Graph BFS/DFS Combined Patterns

1. Connected components, islands, and shortest path algorithms
2. Implementation of graph traversals using adjacency lists

Module 15: Interview Practice and Optimization

1. Applying learned patterns to real interview problems
2. Communicating your thought process effectively
3. Time management and debugging under pressure