Por Qué LeetCode es Crítico para Entrevistas FAANG Ahora
Según datos de 2024, el 83% de las entrevistas de Google y el 91% de Meta incluyen problemas estilo LeetCode. Sin embargo, con 2,947 problemas en LeetCode (enero 2025), resolverlos todos es impráctico.
Como ingeniero que recibió una oferta Google L4, resolví 175 problemas cuidadosamente seleccionados en 3 meses. Este artículo revela los números exactos de problemas, patrones de solución y ejemplos de código real.
Con 💼 Experto en Entrevistas FAANG, puedes practicar estos problemas en formato de entrevista real (límite de 45 minutos) con retroalimentación en tiempo real.
Resultados Concretos de Esta Guía
- ✅ 175 problemas seleccionados (ordenados por dificultad, frecuencia, empresa)
- ✅ 14 patrones esenciales con 3-5 problemas representativos cada uno
- ✅ Código Python de producción con comentarios de complejidad temporal
- ✅ Plan de estudio de 3 meses (objetivos semanales, ritmo de 2.5 problemas/día)
- ✅ Plantillas de explicación (ejemplos Think Aloud)
14 Patrones que Cubren el 98% de Entrevistas FAANG
Patrón 1: Hash Maps (Frecuencia: 28%, Obligatorios: 22 problemas)
Por qué máxima prioridad: Más común para optimización O(n²)→O(n). Aparece en 31% de entrevistas Google.
Problema 1: Two Sum (LeetCode #1)
Dificultad: Fácil | Frecuencia Google: 12% | Tiempo promedio: 8 minutos
def twoSum(nums, target):
seen = {}
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in seen:
return [seen[complement], i]
seen[num] = i
return []
# Tiempo: O(n), Espacio: O(n)Problema 49: Group Anagrams (LeetCode #49) - Meta 18%
from collections import defaultdict
def groupAnagrams(strs):
anagrams = defaultdict(list)
for s in strs:
key = ''.join(sorted(s))
anagrams[key].append(s)
return list(anagrams.values())
# Tiempo: O(n * k log k)Plan de 3 Meses
| Mes | Problemas | Enfoque |
|---|---|---|
| Mes 1 | 80 (60 fácil + 20 medio) | Fundamentos |
| Mes 2 | 60 medio | Dominio de patrones |
| Mes 3 | 35 (20 medio + 15 difícil) | Entrevistas simuladas |