Soluções em Go para problemas do LeetCode, com um e-book complementar, o Cookbook, sobre estruturas de dados e algoritmos para se preparar para entrevistas.
labuladong/fucking-algorithm
Um guia de estudos de algoritmos em chinês que ensina problemas do LeetCode com estruturas de raciocínio reutilizáveis, em vez de apresentar apenas soluções em código.
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O que é?
Este repositório reúne cerca de 60 artigos originais de labuladong, organizados em torno de problemas do LeetCode e abrangendo os principais tipos de problemas e técnicas. Cada artigo explica o raciocínio por trás das soluções e padrões gerais, como programação dinâmica, backtracking, BFS e modelos de busca binária, para que os leitores possam aplicar a mesma abordagem a novos problemas em vez de memorizar soluções individuais.
O conteúdo é escrito em chinês simplificado e organizado como um roteiro de estudos estruturado, que começa com fundamentos de linguagens de programação e estruturas de dados essenciais, como arrays, listas ligadas, árvores e grafos, e avança por ordenação e busca por força bruta até programação dinâmica e algoritmos gulosos. Alguns tópicos incluem visualizações interativas, e uma extensão complementar para Chrome, uma extensão para VS Code e um plugin para JetBrains vinculam problemas do LeetCode às explicações correspondentes. O texto completo também está publicado em um site, com uma versão em inglês.
Recursos principais
- 01Organiza problemas do LeetCode por técnica, como janela deslizante, backtracking e programação dinâmica.
- 02Oferece estruturas de solução reutilizáveis para famílias comuns de problemas, como subsequências, mochila e árvores binárias.
- 03Inclui visualizações interativas de estruturas de dados e processos recursivos.
- 04Oferece plugins para navegador e IDE que vinculam problemas do LeetCode às explicações correspondentes.
- 05Aborda fundamentos de programação em C++, Java, Go, Python e JavaScript.
Casos de uso
- Preparar-se para entrevistas técnicas de engenharia de software com um plano de estudos estruturado.
- Aprender raciocínio algorítmico desde o início, em vez de memorizar soluções.
- Revisar uma técnica específica, como pilhas monotônicas ou o algoritmo de Dijkstra, antes de resolver problemas relacionados.
- Praticar no LeetCode acompanhando explicações que fazem referência a cada problema.
Antes de usar
- Os metadados do repositório não especificam uma licença, portanto os termos de reutilização não estão claros.
- O conteúdo principal está escrito em chinês; a versão em inglês está hospedada separadamente em labuladong.online.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é fucking-algorithm?
- Um guia de estudos de algoritmos em chinês que ensina problemas do LeetCode com estruturas de raciocínio reutilizáveis, em vez de apresentar apenas soluções em código. Este repositório reúne cerca de 60 artigos originais de labuladong, organizados em torno de problemas do LeetCode e abrangendo os principais tipos de problemas e técnicas. Cada artigo explica o raciocínio por trás das soluções e padrões gerais, como programação dinâmica, backtracking, BFS e modelos de busca binária, para que os leitores possam aplicar a mesma abordagem a novos problemas em vez de memorizar soluções individuais.
- fucking-algorithm é gratuito? Qual é a licença?
- fucking-algorithm não declara licença. O código é público, mas sem licença você não tem permissão explícita para reutilizá-lo; fale com o autor antes de depender dele.
- fucking-algorithm ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de fucking-algorithm foi em 18 de out. de 2026.
- Para que posso usar fucking-algorithm?
- Preparar-se para entrevistas técnicas de engenharia de software com um plano de estudos estruturado. Aprender raciocínio algorítmico desde o início, em vez de memorizar soluções. Revisar uma técnica específica, como pilhas monotônicas ou o algoritmo de Dijkstra, antes de resolver problemas relacionados. Praticar no LeetCode acompanhando explicações que fazem referência a cada problema.
- Onde consigo fucking-algorithm?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/labuladong/fucking-algorithm
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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