LeetCode Python - Plan de Estudio para Entrevistas

🎯 Objetivo

Este repositorio contiene un plan de estudio estructurado con 9 problemas clásicos de LeetCode, diseñado específicamente para preparar entrevistas técnicas en Python.

📁 Estructura del Proyecto

leetcode-python/
├── PLAN_DE_ESTUDIO.md          # Plan detallado con cronograma
├── README.md                   # Este archivo
├── utils.py                    # Utilidades y helpers
├── easy/                       # Problemas nivel Easy
│   ├── 001_two_sum.py
│   ├── 020_valid_parentheses.py
│   └── 021_merge_two_sorted_lists.py
├── medium/                     # Problemas nivel Medium
│   ├── 094_binary_tree_inorder_traversal.py
│   ├── 049_group_anagrams.py
│   ├── 053_maximum_subarray.py
│   └── 200_number_of_islands.py
└── hard/                       # Problemas nivel Hard
    ├── 023_merge_k_sorted_lists.py
    └── 042_trapping_rain_water.py

🚀 Cómo Usar Este Repositorio

1. Ejecutar un Problema Individual

# Navegar al directorio del problema
cd easy/
python 001_two_sum.py

2. Ejecutar Tests

Cada archivo incluye tests integrados. Simplemente ejecuta el archivo:

python easy/001_two_sum.py

3. Usar Utilidades

from utils import timer, validate_solution, print_problem_header

# Decorador para medir tiempo
@timer
def my_solution():
    # Tu código aquí
    pass

# Validar solución
validate_solution(test_function, "Descripción del test")

📚 Lista de Problemas por Dificultad

🟢 Easy (3 problemas)

1. Two Sum - Hash Tables, Arrays
2. Valid Parentheses - Stack, String
3. Merge Two Sorted Lists - Linked Lists, Recursion

🟡 Medium (4 problemas)

4. Binary Tree Inorder Traversal - Trees, DFS, Stack
5. Group Anagrams - Hash Tables, Sorting
6. Maximum Subarray - Dynamic Programming, Kadane's Algorithm
7. Number of Islands - Graph, DFS/BFS

🔴 Hard (2 problemas)

8. Merge k Sorted Lists - Heap, Divide & Conquer
9. Trapping Rain Water - Two Pointers, DP, Stack

🎯 Conceptos Cubiertos

Estructura de Datos	Algoritmos	Técnicas
Arrays	Two Pointers	Hash Tables
Linked Lists	DFS/BFS	Recursión
Stacks	Dynamic Programming	Divide & Conquer
Binary Trees	Sorting	Greedy
Graphs	Graph Traversal	Sliding Window
Heaps	Binary Search	Backtracking

📅 Cronograma Sugerido

• Semana 1: Problemas Easy (1-3)
• Semana 2: Problemas Medium (4-7)
• Semana 3: Problemas Hard (8-9) + Repaso

💡 Metodología de Estudio

Para cada problema:

1. 📖 Análisis (10 min): Lee y entiende el problema
2. 🎯 Planificación (10 min): Diseña la solución en pseudocódigo
3. ⌨️ Implementación (20-30 min): Código en Python
4. 🧪 Testing (10 min): Prueba con casos edge
5. ⚡ Optimización (10-15 min): Mejora tiempo/espacio
6. 📝 Revisión (5-10 min): Documenta lecciones aprendidas

🛠️ Configuración del Entorno

Requisitos

• Python 3.8+
• No se requieren librerías externas

Instalación

git clone <tu-repo>
cd leetcode-python

📊 Seguimiento del Progreso

Marca tu progreso en PLAN_DE_ESTUDIO.md:

• Problema 1: Two Sum
• Problema 2: Valid Parentheses
• Problema 3: Merge Two Sorted Lists
• Problema 4: Binary Tree Inorder Traversal
• Problema 5: Group Anagrams
• Problema 6: Maximum Subarray
• Problema 7: Number of Islands
• Problema 8: Merge k Sorted Lists
• Problema 9: Trapping Rain Water

🎯 Tips para la Entrevista

1. 🗣️ Comunica tu proceso: Explica tu razonamiento
2. 🔍 Maneja casos edge: Considera inputs vacíos, nulos, etc.
3. 📊 Analiza complejidad: Discute O(n) tiempo y espacio
4. 🔧 Optimiza iterativamente: Comienza simple, luego mejora
5. 🎤 Practica en voz alta: Simula condiciones reales

🔗 Enlaces Útiles

• LeetCode
• Python Documentation
• Big O Cheat Sheet

📞 Contacto

Si tienes preguntas o sugerencias, no dudes en abrir un issue.

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¡Buena suerte en tu entrevista! 🚀