Pourquoi LeetCode est Critique pour les Entretiens FAANG Maintenant
Selon les données de 2024, 83% des entretiens Google et 91% de Meta incluent des problèmes de style LeetCode. Cependant, avec 2 947 problèmes sur LeetCode (janvier 2025), les résoudre tous est impraticable.
En tant qu''ingénieur ayant reçu une offre Google L4, j''ai résolu 175 problèmes soigneusement sélectionnés en 3 mois. Cet article révèle les numéros exacts des problèmes, les modèles de solution et les exemples de code réel.
Avec 💼 Expert en Entretiens FAANG, vous pouvez pratiquer ces problèmes dans un format d''entretien réel (limite de 45 minutes) avec des retours en temps réel.
Résultats Concrets de ce Guide
- ✅ 175 problèmes sélectionnés (triés par difficulté, fréquence, entreprise)
- ✅ 14 modèles essentiels avec 3-5 problèmes représentatifs chacun
- ✅ Code Python de production avec commentaires de complexité temporelle
- ✅ Plan d''étude de 3 mois (objectifs hebdomadaires, rythme de 2,5 problèmes/jour)
- ✅ Modèles d''explication (exemples Think Aloud)
14 Modèles Couvrant 98% des Entretiens FAANG
Modèle 1 : Tables de Hachage (Fréquence : 28%, Obligatoires : 22 problèmes)
Pourquoi priorité maximale : Le plus courant pour l''optimisation O(n²)→O(n). Apparaît dans 31% des entretiens Google.
Problème 1 : Two Sum (LeetCode #1)
Difficulté : Facile | Fréquence Google : 12% | Temps moyen : 8 minutes
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 []
# Temps : O(n), Espace : O(n)Plan de 3 Mois
| Mois | Problèmes | Focus |
|---|---|---|
| Mois 1 | 80 (60 facile + 20 moyen) | Fondamentaux |
| Mois 2 | 60 moyen | Maîtrise des modèles |
| Mois 3 | 35 (20 moyen + 15 difficile) | Entretiens simulés |