Głębiej
Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:
- Kontekst (tagi): randomization, quicksort, quickselect, big-o
- 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 "losowy-pivot-w-quicksort/quickselect-—-czemu-pom"
function explain() {
// Start from the core idea:
// Losowy pivot zmniejsza szansę trafienia „złośliwego” wejścia powodującego najgorszy przypa
}
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?
- Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
- Jak byś przetestował(a) edge-case’y?