Собеседование в FAANG или топовую продуктовую компанию часто начинается с LeetCode-раунда. За 40 минут нужно решить 1–2 задачи, объяснить ход мыслей и уложиться в оптимальную сложность. Многие кандидаты проваливают этот этап не из-за незнания языка, а из-за неумения распознать паттерн и быстро перейти от brute-force к эффективному решению. ChatGPT может стать вашим персональным тренером, если использовать правильные промты. Ниже — 12 проверенных запросов, которые я сам применяю для подготовки. Каждый промт сопровождается примером на классических задачах: Two Sum, LRU Cache, Merge K Sorted Lists, Longest Increasing Subsequence.
1. Разбор условия задачи на паттерн
Промт:
Ты — опытный интервьюер. Проанализируй условие задачи: [вставь текст]. Определи, к какому паттерну она относится (two pointers, sliding window, DP, graph, binary search и т.д.). Объясни, какие сигналы в условии указывают на этот паттерн. Приведи 2–3 похожие задачи с LeetCode.
Пример (Two Sum):
Условие: дан массив целых чисел и target, вернуть индексы двух чисел, дающих в сумме target. ChatGPT ответит: паттерн — хеш-таблица (поиск комплемента). Сигналы: «найти пару», «сумма равна target», «вернуть индексы». Похожие: 3Sum, Two Sum II.
2. Генерация brute-force решения
Промт:
Напиши самое простое brute-force решение для задачи [условие]. Укажи временную и пространственную сложность. Объясни, почему оно может не пройти по времени.
Пример (Two Sum):
def two_sum_bruteforce(nums, target):
for i in range(len(nums)):
for j in range(i+1, len(nums)):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
Сложность O(n²), память O(1). При n=10⁴ будет 10⁸ операций — может не пройти.
3. Оптимальное решение с анализом Big-O
Промт:
Предложи оптимальное решение задачи [условие]. Напиши код на Python. Проанализируй временную и пространственную сложность. Сравни с brute-force.
Пример (Two Sum):
def two_sum(nums, target):
seen = {}
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in seen:
return [seen[complement], i]
seen[num] = i
Время O(n), память O(n).
4. Поиск багов в собственном коде
Промт:
Вот мой код для задачи [название]: [код]. Найди ошибки, объясни, почему они возникают, и предложи исправления. Проверь граничные случаи.
Пример (LRU Cache):
Если в реализации get не обновляется порядок использования, ChatGPT укажет на ошибку и покажет, как использовать OrderedDict или двусвязный список.
5. Конструирование контрпримеров
Промт:
Для задачи [условие] предложи 5 тестовых случаев, включая граничные: пустой массив, один элемент, отрицательные числа, большие значения, дубликаты. Для каждого объясни ожидаемое поведение.
Пример (Longest Increasing Subsequence):
Вход [10,9,2,5,3,7,101,18] → 4. Граничные: [], [5], [2,2,2] → 1.
6. Объяснение динамического программирования через таблицу
Промт:
Объясни решение задачи [название] методом динамического программирования. Построй таблицу dp, покажи заполнение по шагам. Напиши код.
Пример (LIS):
def length_of_lis(nums):
if not nums: return 0
dp = [1] * len(nums)
for i in range(1, len(nums)):
for j in range(i):
if nums[i] > nums[j]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
ChatGPT распишет таблицу для [10,9,2,5,3,7,101,18].
7. Имитация собеседования с уточняющими вопросами
Промт:
Ты — интервьюер FAANG. Задай мне задачу [название]. Задавай уточняющие вопросы, как на реальном собеседовании: о размере входных данных, граничных случаях, требованиях к памяти. После моего ответа дай обратную связь.
ChatGPT будет спрашивать: «Может ли массив быть пустым?», «Есть ли ограничения по памяти?» и т.д.
8. Оптимизация решения с O(n log n) до O(n)
Промт:
Моё решение задачи [название] имеет сложность O(n log n). Предложи, как улучшить до O(n), если возможно. Объясни идею.
Пример (Two Sum):
Если использовать сортировку + two pointers, это O(n log n). Хеш-таблица даёт O(n).
9. Разбор задачи Merge K Sorted Lists
Промт:
Объясни, как решить Merge K Sorted Lists. Сравни подходы: последовательное слияние, divide and conquer, priority queue. Напиши код для оптимального.
Ответ:
import heapq
def merge_k_lists(lists):
heap = []
for i, lst in enumerate(lists):
if lst:
heapq.heappush(heap, (lst.val, i, lst))
dummy = ListNode(0)
cur = dummy
while heap:
val, i, node = heapq.heappop(heap)
cur.next = node
cur = cur.next
if node.next:
heapq.heappush(heap, (node.next.val, i, node.next))
return dummy.next
Время O(N log k), память O(k).
10. Трассировка выполнения кода
Промт:
Выполни пошаговую трассировку моего кода для задачи [название] на входе [пример]. Покажи значения переменных на каждой итерации.
Пример (LRU Cache):
ChatGPT распишет операции put(1,1), get(1), put(2,2) и покажет состояние кеша.
11. Сравнение структур данных для задачи
Промт:
Для задачи [условие] сравни, какие структуры данных подходят: массив, хеш-таблица, куча, дерево. Объясни плюсы и минусы каждой.
Пример (LRU Cache):
Хеш-таблица + двусвязный список дают O(1) на get и put. OrderedDict в Python — готовая реализация.
12. Генерация плана подготовки на неделю
Промт:
Составь план подготовки к LeetCode-раунду на 7 дней. Включи темы: массивы, строки, DP, графы, деревья. Каждый день — 2–3 задачи с указанием паттерна.
ChatGPT предложит расписание с конкретными задачами.
Используйте эти промты как тренажёр: начните с разбора условия, затем переходите к генерации решений, поиску багов и имитации интервью. Чем больше вы практикуетесь с AI, тем быстрее распознаёте паттерны и пишете код без паники. Главное — не просто читать ответы, а пытаться решить самому, а затем сверяться. Удачи на собеседовании!
Комментарии