Tiết lộ: Bài viết này có chứa các liên kết tiếp thị; tôi có thể nhận được hoa hồng nếu bạn mua sản phẩm hoặc dịch vụ từ các liên kết khác nhau được cung cấp trong bài viết này.
Nguồn ảnh: DesignGurus.io
Chào các nhà phát triển, nếu bạn từng chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn lập trình, bạn hẳn đã biết cảm giác áp lực và căng thẳng đến mức nào. Ngoài công việc hàng ngày, bạn cần dành một lượng thời gian đáng kể để luyện tập các bài toán về cấu trúc dữ liệu và giải thuật chỉ riêng cho phỏng vấn.
Cá nhân tôi cũng đã trải qua giai đoạn đó, nhưng kết quả thường là “hên xui”. Nếu bạn may mắn gặp phải một câu hỏi đã từng luyện tập kỹ như đảo ngược danh sách liên kết hay tìm chuỗi con dài nhất với các ký tự cho trước, buổi phỏng vấn có thể trở nên dễ dàng. Tất cả những gì bạn cần làm là giả vờ như đang giải quyết vấn đề đó lần đầu tiên. Tuy nhiên, nếu bạn gặp một câu hỏi hoàn toàn xa lạ, thì chúc bạn may mắn!
Tôi nhận ra phương pháp luyện thi của mình không hoàn hảo và cần cải thiện. Sau khi giải quyết vô số bài toán, tôi bắt đầu nhận thấy những “mẹo” hoặc “mẫu” nhất định có thể áp dụng lặp đi lặp lại. Ví dụ, kỹ thuật **Two-Pointer** trên danh sách liên kết có thể giúp tìm phần tử giữa hoặc phát hiện chu trình.
Tôi không hề biết rằng đây là những mẫu lập trình thiết yếu cho đến khi tôi tình cờ biết đến khóa học “Grokking the Coding Interview: Patterns for Coding Questions” từ DesignGurus.io. Khóa học này đã dạy tôi 24 mẫu lập trình có thể dùng để giải hàng ngàn bài toán LeetCode.
Đây là lần đầu tiên tôi tiếp cận thuật ngữ này, và tôi cũng học được nhiều mẫu khác mà trước đây tôi chưa từng biết đến. Chỉ riêng việc nắm vững những mẫu này đã giúp ích rất nhiều trong quá trình chuẩn bị phỏng vấn của tôi, và cũng giúp cho nhiều độc giả của tôi, những người đã gửi lời cảm ơn và đánh giá cao khi tôi chia sẻ về các mẫu này và khóa học.
Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ 15 mẫu phỏng vấn lập trình thiết yếu mà bạn có thể sử dụng để giải hơn 100 bài toán trên LeetCode. Nhiều trong số đó cũng được đề cập sâu hơn trong Algomonster.
Giờ đây, bạn không cần phải giải hàng loạt bài toán một cách mù quáng. Thay vào đó, hãy học những mẫu này, sau đó bắt đầu áp dụng chúng để giải quyết vấn đề.
Để việc chuẩn bị của bạn có cấu trúc và hiệu quả, tôi cũng khuyên dùng “Grokking Advanced Coding Patterns for Interviews” từ Designgurus.io. Khóa học này bao gồm các mẫu lập trình nâng cao hơn bạn cần cho các buổi phỏng vấn và tích hợp các bài tập thực hành tương tác.
Educative cũng vừa ra mắt Kế hoạch Luyện thi Cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI. Hãy coi đó là một lộ trình chuẩn bị tùy chỉnh, phù hợp với điểm mạnh và điểm yếu của bạn.
15 Mẫu Thuật Toán Thiết Yếu Giúp Bạn Đột Phá Phỏng Vấn Công Nghệ
Không chần chừ gì nữa, đây là 15 mẫu lập trình thiết yếu mà bạn nên thành thạo, cùng với 2-3 bài toán LeetCode để luyện tập cho mỗi mẫu. Các mẫu này cũng khá phổ biến trong các buổi phỏng vấn của FAANG và các công ty công nghệ lớn, theo phân tích của Algomonster.com, một trong những trang web luyện thi phỏng vấn lập trình nổi tiếng từ các kỹ sư cũ của Google.
1. Two Pointers (Hai Con Trỏ)
Two Pointers là một mẫu linh hoạt liên quan đến việc sử dụng hai con trỏ để duyệt một mảng hoặc danh sách liên kết một cách hiệu quả. Đây là mẫu lập trình đầu tiên tôi học, và nó hoạt động đặc biệt tốt trong việc giải quyết các bài toán dựa trên danh sách liên kết và mảng như tìm phần tử giữa của danh sách hoặc tìm phần tử thứ k từ cuối danh sách.
- Khái niệm cốt lõi:
- Tối ưu hóa các bài toán liên quan đến cặp, ví dụ như tổng hoặc hiệu.
- Tránh các vòng lặp lồng nhau để giảm độ phức tạp thời gian.
- Các bài toán LeetCode:
- Two Sum II – Input Array Is Sorted (167)
- Remove Duplicates from Sorted Array (26)
- Move Zeroes (283)
2. Prefix Sum (Tổng Tiền Tố)
Prefix Sum là một kỹ thuật mạnh mẽ để tối ưu hóa các truy vấn phạm vi trong mảng. Bằng cách tính toán trước tổng tích lũy, bạn có thể giải các bài toán dựa trên phạm vi một cách hiệu quả. Mẫu lập trình này cũng rất quan trọng để giải quyết các bài toán dựa trên mảng như Subarray Sum Equals K trên LeetCode.
- Khái niệm cốt lõi:
- Tính toán trước tổng tích lũy để truy cập nhanh.
- Sử dụng cho các truy vấn phạm vi như tổng mảng con.
- Các bài toán LeetCode:
- Range Sum Query – Immutable (303)
- Subarray Sum Equals K (560)
- Minimum Value to Get Positive Step by Step Sum (1413)
3. Sliding Window (Cửa Sổ Trượt)
Sliding Window là một mẫu mạnh mẽ để tối ưu hóa các bài toán liên quan đến các mảng con liên tục. Mẫu này có thể khó hiểu lúc đầu, nhưng một khi bạn giải được vài bài, bạn sẽ thấy sự đơn giản của nó.
- Khái niệm cốt lõi:
- Duy trì một cửa sổ trên một phần của mảng.
- Mở rộng hoặc thu hẹp cửa sổ khi cần.
- Các bài toán LeetCode:
- Longest Substring Without Repeating Characters (3)
- Maximum Sum of Subarray of Size K (643)
- Minimum Window Substring (76)
Bạn có thể tham khảo thêm bài viết và giải thích của Algomonster.com về Sliding Window để hiểu rõ hơn mẫu này.
4. Fast & Slow Pointers (Con Trỏ Nhanh & Chậm)
Fast & Slow Pointers (còn gọi là Floyd’s Cycle Detection) thường được sử dụng để phát hiện chu trình trong danh sách liên kết. Mẫu này còn được biết đến với tên gọi mẫu rùa và thỏ.
- Khái niệm cốt lõi:
- Sử dụng hai con trỏ di chuyển với tốc độ khác nhau.
- Phát hiện chu trình hoặc điểm gặp nhau trong một chuỗi.
- Các bài toán LeetCode:
- Linked List Cycle (141)
- Find the Duplicate Number (287)
- Happy Number (202)
5. LinkedList In-Place Reversal (Đảo Ngược Danh Sách Liên Kết Tại Chỗ)
Mẫu này tập trung vào việc đảo ngược các phần của Danh sách Liên kết mà không cần thêm không gian bổ sung. Các thuật toán tại chỗ (in-place) có thể được sử dụng khi bạn có các ràng buộc về bộ nhớ.
- Khái niệm cốt lõi:
- Đảo ngược một Danh sách Liên kết lặp lại hoặc đệ quy.
- Giải quyết các bài toán yêu cầu đảo ngược danh sách con.
- Các bài toán LeetCode:
- Reverse Linked List (206)
- Reverse Linked List II (92)
- Swap Nodes in Pairs (24)
6. Monotonic Stack (Ngăn Xếp Đơn Điệu)
Monotonic Stack là một cấu trúc ngăn xếp duy trì các phần tử theo thứ tự đã sắp xếp (tăng dần hoặc giảm dần).
- Khái niệm cốt lõi:
- Giải quyết các bài toán liên quan đến phần tử lớn hơn hoặc nhỏ hơn tiếp theo.
- Các bài toán LeetCode:
- Daily Temperatures (739)
- Next Greater Element I (496)
- Largest Rectangle in Histogram (84)
Mặc dù vậy, khi nói đến việc làm chủ mẫu này, tôi thấy biểu đồ này trên Algomonster.com thực sự tuyệt vời. Nó làm cho việc xác định khi nào sử dụng mẫu này trở nên dễ dàng nếu bạn nắm vững các khái niệm. Tôi đã sử dụng trang web này và nó thực sự hữu ích cho bất kỳ ai đang chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn lập trình.
7. Top ‘K’ Elements (K Phần Tử Hàng Đầu)
Mẫu này tập trung vào việc tìm kiếm K phần tử lớn nhất, nhỏ nhất hoặc thường xuyên xuất hiện nhất một cách hiệu quả. Bạn có thể sử dụng mẫu này để giải các bài toán như tìm phần tử lớn thứ K trong một mảng cho trước.
Bạn cũng có thể tìm thấy nhiều câu hỏi dựa trên các mẫu này trên Educative-99, nơi bạn sẽ có cơ hội giải 99 câu hỏi được chọn lọc thay vì 2800 bài toán LeetCode.
- Khái niệm cốt lõi:
- Sử dụng heap (hàng đợi ưu tiên) hoặc sắp xếp.
- Các bài toán LeetCode:
- Top K Frequent Elements (347)
- Kth Largest Element in an Array (215)
- Find K Pairs with Smallest Sums (373)
8. Overlapping Intervals (Các Khoảng Thời Gian Trùng Lặp)
Mẫu này giải quyết các bài toán liên quan đến các khoảng (ví dụ: phạm vi thời gian, phạm vi số) nơi bạn cần phát hiện, hợp nhất hoặc thao tác với các đoạn trùng lặp. Nó thường yêu cầu sắp xếp các khoảng theo thời gian bắt đầu.
- Ý tưởng chính: Sắp xếp các khoảng, sau đó lặp để kiểm tra sự trùng lặp, hợp nhất chúng hoặc đếm xung đột dựa trên các ràng buộc của bài toán.
- Khi nào sử dụng: Các bài toán lập lịch, phân bổ tài nguyên hoặc bất kỳ kịch bản nào với các cặp bắt đầu/kết thúc.
- Các vấn đề phổ biến:
- Merge Intervals: Kết hợp các khoảng trùng lặp thành một phạm vi duy nhất.
- Non-Overlapping Intervals: Loại bỏ các khoảng tối thiểu để phần còn lại không trùng lặp.
- Meeting Rooms: Xác định xem các cuộc họp có xung đột hay cần bao nhiêu phòng.
- Khái niệm cốt lõi:
- Sắp xếp các khoảng và hợp nhất dựa trên các điều kiện.
- Các bài toán LeetCode:
- Merge Intervals (56)
- Insert Interval (57)
- Meeting Rooms II (253)
Nguồn ảnh: Educative.io
9. Modified Binary Search (Tìm Kiếm Nhị Phân Nâng Cao)
Modified Binary Search tối ưu hóa việc tìm kiếm trong các mảng đã sắp xếp hoặc bị xoay.
- Khái niệm cốt lõi:
- Áp dụng tìm kiếm nhị phân một cách sáng tạo cho các điều kiện tùy chỉnh.
- Các bài toán LeetCode:
- Binary Search (704)
- Search in Rotated Sorted Array (33)
- Find Peak Element (162)
10. Binary Tree Traversal (Duyệt Cây Nhị Phân)
Đây không hẳn là một mẫu mà là một khái niệm cây nhị phân thiết yếu, được trình bày như một mẫu. Về cơ bản, bạn cần học các kỹ thuật duyệt khác nhau, chẳng hạn như duyệt theo thứ tự giữa (in-order), thứ tự trước (pre-order) và thứ tự sau (post-order), để giải quyết các bài toán về cây.
Một điều quan trọng cần nhớ là với duyệt theo thứ tự giữa (in-order), bạn có thể in danh sách theo thứ tự đã sắp xếp. Không nhiều nhà phát triển biết điều này, nhưng đây là một điều rất tốt để ghi nhớ.
- Các bài toán LeetCode:
- Binary Tree Inorder Traversal (94)
- Maximum Depth of Binary Tree (104)
Đây là một sơ đồ minh họa đẹp mắt về các cách duyệt cây nhị phân khác nhau như preorder, inorder và postorder:
11. Depth-First Search (DFS) – Tìm Kiếm Theo Chiều Sâu
DFS khám phá các nút cây hoặc đồ thị càng sâu càng tốt trước khi quay lại. Nói cách khác, tất cả các nút trong một nhánh sẽ được khám phá trước khi bắt đầu một nhánh khác.
- Các bài toán LeetCode:
- Path Sum (112)
- Number of Islands (200)
12. Breadth-First Search (BFS) – Tìm Kiếm Theo Chiều Rộng
BFS khám phá các nút theo từng cấp độ, thường được triển khai bằng hàng đợi. Mẫu này được sử dụng để giải các mẫu liên quan đến cây nhị phân và còn được gọi là duyệt theo thứ tự cấp độ (level-order traversal) vì nó duyệt tất cả các nút trong một cấp độ trước khi chuyển sang cấp độ tiếp theo.
- Các bài toán LeetCode:
- Binary Tree Level Order Traversal (102)
Ngoài ra, đây là một sơ đồ đẹp mắt giải thích rõ sự khác biệt giữa tìm kiếm theo chiều rộng và chiều sâu:
13. Matrix Traversal (Duyệt Ma Trận)
Matrix Traversal liên quan đến việc điều hướng một mảng 2D (ma trận) để giải quyết các bài toán như tìm kiếm, đếm đường đi hoặc thu thập các phần tử. Các phương pháp phổ biến bao gồm tìm kiếm theo chiều sâu (DFS), tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) hoặc duyệt lặp.
- Ý tưởng chính: Thăm các ô ma trận (hàng/cột) một cách có hệ thống trong khi xử lý các giới hạn và theo dõi các ô đã thăm.
- Khi nào sử dụng: Các bài toán liên quan đến lưới, chẳng hạn như tìm đường đi, các thành phần liên thông hoặc các mẫu cụ thể trong ma trận.
- Các vấn đề phổ biến:
- Number of Islands: Đếm các vùng đất riêng biệt trong một lưới (1s = đất, 0s = nước).
- Spiral Matrix: Trả về các phần tử theo thứ tự xoắn ốc.
- Flood Fill: Thay đổi màu của một vùng bắt đầu từ một ô cho trước.
- Các bài toán LeetCode:
- Flood Fill (733)
14. Backtracking (Quay Lui)
Backtracking là một mẫu thuật toán đệ quy để giải quyết các bài toán bằng cách khám phá tất cả các giải pháp khả thi một cách tăng dần và bỏ qua các đường dẫn không dẫn đến một giải pháp hợp lệ. Nó giống như việc điều hướng một mê cung: bạn thử một con đường, quay lui nếu đó là ngõ cụt, và thử một con đường khác.
- Ý tưởng chính: Xây dựng một giải pháp từng bước, và nếu nó vi phạm các ràng buộc, hãy hoàn tác các bước (quay lui) và thử một đường dẫn khác.
- Khi nào sử dụng: Các bài toán yêu cầu tất cả các tổ hợp, hoán vị hoặc giải pháp khả thi, thường với các ràng buộc (ví dụ: câu đố, duyệt đồ thị).
- Các vấn đề phổ biến:
- N-Queens: Đặt N quân hậu trên bàn cờ NxN sao cho không quân nào tấn công nhau.
- Subsets: Tạo tất cả các tập con của một tập hợp.
- Sudoku Solver: Điền lưới 9×9 theo luật Sudoku.
- Các bài toán LeetCode:
- Subset (78)
Backtracking là một lựa chọn hàng đầu cho các bài toán tổ hợp trong các buổi phỏng vấn. Nó kiểm tra kỹ năng đệ quy, quản lý trạng thái và phân rã vấn đề—những kỹ năng quan trọng đối với các nhà phát triển Java.
15. Dynamic Programming Patterns (Các Mẫu Quy Hoạch Động)
Quy hoạch động tập trung vào việc chia nhỏ các bài toán thành các bài toán con và giải quyết chúng một cách tối ưu, và bạn có thể phát triển các mẫu bằng cách giải các bài toán như bài toán cái túi.
- Các bài toán LeetCode:
- Climbing Stairs (70)
- Longest Increasing Subsequence (300)
Tôi cũng khuyên bạn nên xem qua “Grokking Dynamic Programming Patterns for Coding Interviews” trên Educative để hiểu rõ hơn về các mẫu Quy hoạch động này.
Top 8 Nguồn Lực Hàng Đầu Giúp Bạn Vượt Qua Phỏng Vấn Lập Trình
Mặc dù tôi đã đề cập các nguồn lực cùng với các bài viết, dưới đây là tóm tắt 8 nguồn lực hàng đầu mà tôi đã sử dụng để chuẩn bị phỏng vấn lập trình, ngoài các cuốn sách phổ biến như Cracking the Coding Interview của Gayle Mcdowell và Coding Interview Patterns của Alex Xu và Shaun Gunawardane:
Đây là những nguồn lực hàng đầu để chuẩn bị phỏng vấn lập trình, nắm bắt bản chất và giá trị của chúng đối với các nhà phát triển vào năm 2025:
- AlgoMonster
- Tập trung, dựa trên mẫu, hiệu quả và chuẩn bị có cấu trúc.
- ByteByteGo
- Toàn diện, bao gồm các mẫu lập trình, thiết kế hệ thống, thiết kế OOP.
- Educative
- Tương tác, dựa trên văn bản, chuyên sâu.
- DesignGurus
- Có cấu trúc, tập trung vào mẫu, được dẫn dắt bởi chuyên gia.
- Udemy
- Giá cả phải chăng, dựa trên video, đa dạng.
- ZTM Academy
- Thực tế, định hướng dự án, tập trung vào sự nghiệp.
- Bugfree.ai
- Bao gồm cả Thiết kế Hệ thống và DSA, cung cấp các buổi phỏng vấn thử và nền tảng AI.
- LeetCode
- Toàn diện, tập trung vào thực hành, định hướng cộng đồng.
Và, nếu bạn thích đọc sách, thì cuốn sách Coding Interview Patterns của Alex Xu và Shaun Gunawardane là một cuốn sách tuyệt vời khác để học các mẫu phỏng vấn lập trình.
Bạn cũng sẽ học được 24 mẫu ở đó, và sau đó bạn có thể kết hợp những mẫu này với việc luyện tập LeetCode thường xuyên, và bạn sẽ được chuẩn bị tốt để có được công việc mơ ước!
Đó là tất cả về 15 mẫu phỏng vấn lập trình thiết yếu cho các buổi phỏng vấn. Bạn phải thành thạo 15 mẫu này nếu muốn vượt qua buổi phỏng vấn và nhận được lời đề nghị bạn mong muốn.
Việc chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn lập trình có thể đáng sợ, nhưng tập trung vào các mẫu giải quyết vấn đề và lập trình thiết yếu có thể làm cho nó dễ dàng hơn đáng kể.
Thay vì học cách giải quyết từng vấn đề riêng lẻ, việc làm chủ các mẫu này sẽ giúp bạn giải quyết nhiều thách thức lập trình khác nhau một cách hiệu quả.
Bạn cũng có thể bắt đầu với Educative-99, để có một sự chuẩn bị có cấu trúc. Tại đây, bạn sẽ có cơ hội giải 99 câu hỏi được chọn lọc thay vì 2800 bài toán LeetCode. Điều này cũng sẽ giúp bạn nắm vững các mẫu lập trình đã nêu trên tốt hơn.
Nhân tiện, tôi đã chia sẻ các cuốn sách phỏng vấn cấu trúc dữ liệu hay nhất và sách kỹ thuật phần mềm, các cuốn sách thiết kế hệ thống hay nhất và các khóa học, nếu bạn chưa kiểm tra chúng, bạn cũng có thể xem chúng để chuẩn bị phỏng vấn lập trình và bao quát tất cả các khía cạnh.
