Материалы из видео -
Курсы по программированию -
В этом видео разбираем задачу уровня Senior Go Developer из BigTech - реализацию LRU Cache на Go. Начинаем с введения и формулировки условий задачи с Leetcode, затем переходим к теории: как работает обычный кэш и почему этого недостаточно. Вы узнаете, какая проблема возникает при прямолинейной реализации, и зачем вообще нужен LRU-кэш (Least Recently Used). Пошагово разбираем идею решения, проектируем структуру данных и пишем собственную реализацию LRU Cache на Go - с оптимальной сложностью и использованием map + двусвязного списка. В конце проверяем решение на Leetcode и разбираем дополнительные материалы для углубления. Видео завершает краткое резюме с разбором ключевых моментов и финалом, где обсуждаем, как подобные задачи встречаются на реальных собеседованиях в крупных компаниях. Отличный разбор для подготовки к Go собеседованиям, системному дизайну и продвинутому пониманию кэширования в Go. Telegram:
VK:
https://vk.com/igoroutine Instagram: / igoroutine YouTube: / @igoroutine Таймкоды: 00:00 - Введение 00:16 - Условия задачи с Leetcode 02:05 - Теория. Пишем самый обычный кэш 05:01 - Теория. Какая проблема у такого кэша. Зачем нужен LRU кэш 07:09 - Решение задачи. Идея решения LRU кэша 12:09 - Решение задачи. Пишем LRU кэш 26:19 - Отправка решения на Leetcode 26:32 - Дополнительный материал 26:43 - Краткое резюме 27:26 - Финал
