Zestawy rozmówBlog

Twoja wymarzona praca? Lets Git IT.
Interaktywna platforma przygotowująca do rozmów technicznych dla nowoczesnych programistów.

XGitHub

Platforma

  • Kategorie

Zasoby

  • Blog
  • O aplikacji
  • FAQ
  • Sugestie

Prawne

  • Polityka prywatności
  • Regulamin

© 2026 LetsGit.IT. Wszelkie prawa zastrzeżone.

LetsGit.IT/Kategorie/Algorytmy
Algorytmyeasy

Wykrywanie cyklu Floyda (żółw i zając): co wykrywa i jakie ma koszty czas/pamięć?

Tagi
#cycle-detection#tortoise-hare#linked-list#two-pointers
Wróć do kategoriiPrzejdź do quizu

Odpowiedź

Wykrywa cykle w liście lub dowolnej sekwencji iteracyjnej, przesuwając jeden wskaźnik dwa razy szybciej niż drugi. Jeśli się spotkają, jest cykl. Działa w O(n) czasu i O(1) pamięci.

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

  • Kontekst (tagi): cycle-detection, tortoise-hare, linked-list, two-pointers
  • Złożoność: porównaj typowe operacje (średnio vs najgorzej).
  • Inwarianty: co musi być zawsze prawdą, żeby struktura/algorytm działał poprawnie.
  • Kiedy wybór jest zły: objawy w produkcji (latencja, GC, cache misses).
  • Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
  • Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
  • Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Krótki przykład (szablon do wyjaśniania):

// Example: discuss trade-offs for "wykrywanie-cyklu-floyda-(żółw-i-zając):-co-wykry"
function explain() {
  // Start from the core idea:
  // Wykrywa cykle w liście lub dowolnej sekwencji iteracyjnej, przesuwając jeden wskaźnik dwa 
}

Typowe pułapki

  • Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
  • Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
  • Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

  • Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?

Powiązane pytania

Algorytmy
Sliding window: co to jest i kiedy jest lepsze niż zagnieżdżone pętle?
#sliding-window#two-pointers#complexity
Algorytmy
Na czym polega technika two pointers?
#two-pointers#array#technique
Struktury danych
Lista jednokierunkowa vs dwukierunkowa: kiedy wybrać którą?
#linked-list#singly
Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
  • Jak byś przetestował(a) edge-case’y?
  • #doubly
    Struktury danych
    Co to jest skip list i jak wypada w porównaniu do zbalansowanych drzew?
    #skip-list#linked-list#probabilistic
    Struktury danych
    Co to jest cache LRU i jak zaimplementować go w O(1)?
    #lru#cache#hashmap