Visão Geral

O curso Grokking the Coding Interview Patterns in Python foi desenvolvido para preparar profissionais e estudantes para entrevistas técnicas de alto nível com foco na linguagem Python. O curso apresenta e explora de forma prática os principais padrões de resolução de problemas utilizados em entrevistas de empresas globais de tecnologia.

Os alunos aprenderão a aplicar padrões eficientes, a estruturar soluções claras e escaláveis e a comunicar seu raciocínio de forma adequada para impressionar recrutadores e equipes técnicas durante o processo seletivo.

Objetivo

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

• Reconhecer e aplicar padrões clássicos usados em entrevistas de programação.
• Desenvolver soluções eficientes utilizando recursos idiomáticos de Python.
• Analisar complexidade de tempo e espaço usando Big-O notation.
• Resolver problemas de entrevistas sob pressão e comunicar suas soluções com clareza.
• Utilizar práticas modernas de Python para otimizar performance e clareza.

Publico Alvo

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• Desenvolvedores Python iniciantes ou intermediários.
• Estudantes de computação que desejam se preparar para entrevistas técnicas.
• Profissionais de ciência de dados que desejam fortalecer sua base em algoritmos.
• Engenheiros de software que buscam aprimorar habilidades de resolução de problemas.
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Pre-Requisitos

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• Conhecimento básico a intermediário em Python (listas, dicionários, funções, classes).
• Noções de estruturas de dados (listas, filas, pilhas, árvores, grafos).
• Familiaridade com lógica de programação e algoritmos.
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Python Interview Patterns

1. Understanding coding interview formats
2. Time and space complexity refresher
3. Python essentials: lists, dictionaries, sets, comprehensions
4. Effective problem-solving strategies

Module 2: Sliding Window Pattern

1. Fixed-size window
2. Variable-size window
3. Real problems: Minimum Window Substring, Longest Substring Without Repeating Characters
4. Common mistakes and Pythonic optimizations

Module 3: Two Pointers Pattern

1. Techniques for sorted arrays
2. Pair-sum problems
3. Reversing arrays and removing duplicates
4. Memory-efficient approaches

Module 4: Fast and Slow Pointers Pattern

1. Detecting cycles in linked lists
2. Finding the middle node
3. Using Floyd’s cycle detection algorithm

Module 5: Merge Intervals Pattern

1. Sorting intervals
2. Merging overlapping intervals
3. Interval scheduling
4. Optimization techniques using Python’s sort

Module 6: Cyclic Sort Pattern

1. In-place array manipulation
2. Finding missing or duplicate numbers
3. Efficient index-based logic

Module 7: In-Place Reversal of Linked List Pattern

1. Linked list reversal
2. Sublist reversal problems
3. Using pointers and iterative logic in Python

Module 8: Tree BFS Pattern

1. Level-order traversal
2. Shortest-path problems
3. Queue-based approach using collections.deque

Module 9: Tree DFS Pattern

1. Recursive DFS and iterative DFS
2. Pre-order, in-order, post-order traversal
3. Solving combinatorial search problems

Module 10: Topological Sort Pattern

1. DAG concepts
2. Kahn’s algorithm
3. Dependency ordering
4. Python graph representation patterns

Module 11: Binary Search Pattern

1. Classic binary search
2. Searching rotated arrays
3. Optimizing edge-case handling

Module 12: Dynamic Programming Pattern

1. Identifying overlapping subproblems
2. Memoization (lru_cache) and tabulation
3. Solving Fibonacci, Knapsack, LIS, Coin Change

Module 13: Backtracking Pattern

1. Exploring search spaces
2. Generating permutations, combinations, subsets
3. Solving N-Queens and Sudoku

Module 14: Graph BFS/DFS Hybrid Patterns

1. Connected components
2. Islands problems
3. Grid-based traversal
4. Using Python adjacency lists

Module 15: Interview Practice and Strategies

1. Full practice problems
2. How to express your thinking clearly
3. Debugging strategies under time pressure
4. Optimization tips and Python tricks