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How much Coding to learn for Placements_ Data Structure & Algorithms
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Jun 16, 2024
This video provides guidance on how much coding, specifically focusing on data structures and algorithms, is necessary to prepare for job placements. It covers essential topics, techniques, and levels of proficiency required to succeed in technical interviews, offering practical advice on structuring study sessions and balancing depth and breadth of knowledge. Whether you're a beginner or more advanced, this video offers valuable insights to help you excel in coding interviews for placements.
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जब कि कमपणी के अंदर जाके हमें रोज किसी लिंक लिस्ट पर काम नहीं करन�
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99% जो बड़े स्टार्टप्स होते हैं अच्छे फंड़ट स्टार्टप्स हैं या फिर जो अच्छी हमारी MNCs हैं Microsoft, Google, Facebook, Uber जैसी कमपणी हो ग�
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वो हमेशा एक ऐसा कांडिडेट प्रफर करेंगी जो Data Structures and Algorithms में फ्लूइंट ह�
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हाई व्योगों मैं हूँ आपके शदा धीधी और वैलकुम तू अपना कॉलेज आज की विडियो में हम बात करने वाले हैं कि Data Structures and Algorithms अच्छे ली होते क्या है�
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डियसे को करने के फाइदे क्या होते हैं और प्लेसमेंट के लिए आपको कितना डियसे सीखना चुईए�
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इस में से सबसे पहले आंसर करते हैं Data Structures and Algorithms होते क्या है�
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अगर हम कांटीन के अंदर जाते हैं और वहाँ पर हमें मेन्यू मिलता हैं अगर हमें पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर �
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इसको हम लीनियर सर्च कहते हैं और यह डिक्षिनरी में बीच में कहीं पर जाके हमने अपने शब्द को डूनने की कोशिश करी इसक�
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हम बाइनरी सर्च कहते हैं अब यहीं पर हम तो एक्स्पेरियेंस्ड हो गए यहीं पर कोई चोटा बच्चा होता तो वो क्या करत�
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मेन्यू को भी उपर से नीचे तक देखता डिक्षिनरी को भी आगे से पीछे तक देखता तो इस केस में उसको पत�
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नहीं होता कि अक्शुली सबसे बेस तरीका क्या है एक डिक्षिनरी के अंदर चीज़ों को सर्च करने का यही डिफरें�
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होता है एक ऐसे प्रोग्रामर के बीच में जिसको पता होता है एलगॉरिदम्स क्या होती है कहां उनको उपला�
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करना है वरसिज एक ऐसा प्रोग्रामर जिसको नहीं पता है यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको पता होता है एक ऐसा प्रोग्रामर के बीच में जिसको नहीं पता होता है यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको नहीं पता होता है यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको नहीं पता होता है यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको नह�
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नहीं पता होता है यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको नहीं पता होता ह�
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यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको नहीं पता होता है यही डिक्षिनरी के बीच में जिसको नहीं पता होता ह�
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जहां एक नोड होता है और उस से कनेक्टेड जितने भी नोड्ड्स होते है�
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उनकी इंफर्मेशन स्टोर होती है और उनके नोड्स की भी इंफर्मेशन स्टोर होती है तो इस तरीके से कौन से केस में कौन सा डेटा स्ट्रक्चर हमें यूज करना पड़ेग�
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कौन सा कंटेनर यूज करना पड़ेगा इसके बारे में हमें आईडिया होना चाहि�
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अब डेटा स्ट्रक्चर और एलगोरिधम्स को यूज करने के कुछ-कुछ फाइदे होते है�
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इन में से सबसे बड़ा फाइदा होता है कि डेसे जब आता है तो आपका लोजिक बहुत जादा इंप्रूव हो जाता ह�
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आपकी प्रॉबल्म सॉलविंग स्किल्स बहुत जादा इंप्रूव हो जाती हैं क्योंकि अब अगर आपको कोई नई प्रॉबल्म देगा तो आपको पता होगा कि ऐसे टाइप के डेटा के लिए मुझे इस तरीके से इंफर्मेशन को स्टोर कराना ह�
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जैसे शेल्फ के ऊपर बुक्स एक के बाद एक के बाद एक के बाद एक अरेंज्ड होती है�
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और जो हमारी प्लेट्स होती हैं किचन में वो एक के ऊपर एक अरेंज्ड होती है�
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इन दोनों अरेंज्ञेंट में फ़रक है प्लेट्स को अगर आप नॉर्मली जैसे बुक्स को एक के साथ एक बिना सपोर्ट के रख देते है�
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वैसे आप प्लेट्स को नहीं रख पाएंगे तो वैसे कौन से डेटा को किस तरीके से अरेंज्ञ करना है वो आपको आना चाहिए और कौन से डेटा पर कैसे एलगॉरिदम अपलाइ करने है वो आपको आने चाहि�
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तो उससे नए नए प्राब्लम्स को सॉल करने में आपको बहुत ज़ाधा फाइदा होगा दूसरा है कि डेटा स्ट्रक्चर ने एलगॉरिदम आपको उप्टिमाइज्ञ कोड लिखना सिखाते है�
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यानि एक प्राब्लम को सॉल करने के लिए जो भी आप कोड लिख रहे हैं उसको फास्टेस्ट एक्जिक्यूशन में कैसे पॉसिबल कराना ह�
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मतलब आपका कोड बहुत सबसे जल्दी एक्जिक्यूट हो जाए सबसे कम टाइमले एक्जिक्यूट होने मे�
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क्योंकि जब आप कोई बी आप उसकरते हैं कोई बी वेबसाइट उसकरते हैं तो आप नहीं चाहते कि वो बफर करती रह�
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आप नहीं चाहते कि कुछ भी जो आप आजकल टेक्नॉलोजी उसकर रहे है�
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वो स्लो हो इसलिए हर एक टेक्नॉलोजी को इस तरीके से लिखा जाता है कि वो फास्टेस्ट एक्जिक्यूशन आपको द�
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तो वहाँ पर हमारा DSA हमें बहुत ज़्यादा हेल्ब करता है फिर चाहे आप वेब डेवलप्पमेंट कर रहे ह�
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आप डेवलप्मेंट कर रहे हो कि 99% बड़े इस्टार्टप्स होते है�
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अच्छे फंड़ेट स्टार्टप्स हैं या फिर जो अच्छी हमारी MNCs हैं माइकिरोसॉफ्ट, गूगल, फेस्बुक, ऊबर जैसी कंपनीज हो ग�
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वो हमेशा एक ऐसा कान्डिडेट प्रिफर करेंगी जो डेटा स्ट्रक्चेस और अलगोरिधम्स में फ्लूइंट ह�
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जिसको अच्छे से आता हो क्यूंकि डेटा स्ट्रक्चेस और अलगोरिधम्स अगर आपको अच्छे से आता ह�
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और इंटरव्यू के अंदर आपको कोई प्रॉबलम दी गई है जिसमें आप बता पारेंगी इसको इस इस तरीके से सलव करना चाहि�
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तो इंटरव्यूर के सामने आपकी यही इमेच जाएगी कि आप प्रॉबलम्स को अच्छे से सौल्व करना जानते है�
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और कल को अगर आपको कोई एसी प्रॉबलम दे दी जाए जो किसी ने बनाया ना�
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तो आप अपने जो लोजिक है उसको बहुत अच्छे से यूज़ कर पाएंग�
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उस प्रॉबलम को सौल्व करने के लिए तो एक तरीके से इंटरव्यूर के अंदर वो प्रमाण पत्र हो जाता ह�
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कि आपको चीजें आती हैं आप लोजिकली एक बड़ा सिस्टम बिल्ड़ अप कर सकते हैं अपने कोड को लिख क�
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तो ये कंपनीज जो भी हाई स्केल पर काम करती हैं या जो भी नए नए आने वाले प्रॉड़क्स पर काम करती है�
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वो हमेशा एक ऐसे कांडिडिट को प्रफर करेंगी जो डियासे के अंदर फ्लूइंट होग�
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अब ओबियसली वो जो 1% होता है हमेशा 1% वाले एक्सेप्शंद एकसिस्ट करते है�
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पर हम मेंसे मोस्टली लोगों के साथ वो एक्सेप्शंद नहीं हो रहे होंग�
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इसलिए मैं आपको 99% of the companies और 99% of the logo का case बता रही हू�
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अब placement की बात करेंगी तो placement के अंदर 2-3 तरीके की हम companies के example ले सकते है�
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एक होती है हमारी service based companies जिनके अंदर usually data structures and algorithms आपसे इतना extreme way में नहीं पूछा जाएग�
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वहाँ आपको basic आप dsa कर लेंगे तो आपके लिए enough होगा वहाँ पे आपके aptitude test लिए जाते हैं problem solving skills को थोड़सा और चेक करने के लि�
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तो वहाँ basic array, string, searching, sorting कर लेंगे, stacks, queues and link list और basic trees, bsts वहाँ कर लेंगे, graph के deep algorithms है, graph के strongly connected components क्या होते है�
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अब इस तरीके के problems नहीं करेंगे तो भी आपके coding के rounds की clear होनी की probability relatively high रहती ह�
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तो आपको इतना ज़ादा मुश्किल चीज़ हैं, जैसे segment trees आप देखी नहीं रहे होंगे कि वहाँ पे segment trees का कभी सवाल आ भी जा�
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आपके dynamic programming से highly optimized होने वाला कोई ऐसा सवाल आपको दे दिया जाए, ऐसा usually नहीं हो रहा होता ह�
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तो वहाँ पे आपको इतना ज़ादा DSA practice नहीं करना परता, पर हाँ आपको basic DSA महाँ पर practice करना पड़ेग�
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अब कितने कितने topics आपको करने पड़ेंगे उसकी list आपको नीचे description box में मिल जाएग�
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second category आती है हमारी product based companies की अब service based companies वो होती थी जो actually service provide करती है based on जो existing technology ह�
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पर product based companies में जो engineers काम करते हैं, वो actually नए products को बना रहे होते है�
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अब वहाँ पर आपको पहले से पता होना चाहिए कि scalable system को किस तरीके से बनाना है और उसमें DSA आपकी help करता ह�
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तो वहाँ आपको जितना ज़्यादा DSA आता होगा उतना आपकी help हो रही होग�
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तो जितना ज़्यादा आप problem solving कर पाएंगे, जितना ज़्यादा DSA आप showcase कर पाएंगे अपने interviewer को कि कौन सी problem में कौन सा लगना है उतना जल्दी आपके interview rounds clear हो रहे होग�
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तो यहाँ आपको basic array, string, searching, sorting से लेकर आपको graphs, dp, in fact, आप segment trees के भी basic कर लेंगे, tries कर लेंगे तो उतना आपको पता होना चुई�
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उसकी भी ek extensive list आपको नीचे description box में मिल जाएग�
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तीसरी जो category में यहाँ पर लूंगी वो है हमारे startups, अब startups के अंदर भी depends करता है कि आप कौन से startup में apply कर रहे है�
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यह company to company depends करता है कि क्या वो dsa round रखती हैं या नहीं रखत�
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अगर dsa round company नहीं रखती तो फिर आपको अलग से जाकर dsa के problems जो हैं उनको solve करने की, practice करने की जुरूरत नहीं ह�
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आप simply जाकर जाहे web development के लिए apply कर रहे हैं फिर आप app development के लिए apply कर रहे है�
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तो core concepts पर और अपने projects पर आप ज़्यान दे सकते हैं लेकिन अगर आप web developer की तरह apply कर रहे हैं, app developer की तरह apply कर रहे है�
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और एक या दो company जो है coding round रख रहे हैं सिर्फ dsa के लिए तो वहाँ आपको dsa prepare करना ह�
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although वो उतना extensively नहीं करना होगा जितना extensively एक product based engineer को करना पड़ेग�
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जो सिर्फ software developer के लिए apply कर रहा है पर वहाँ पर आपको basic मतलब trees तक आप कर ले या basic graphs तक कर ल�
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तो उतना एक web developer को या app developer को knowledge होनी चुईए और यह जो knowledge है यह सिर्फ interviews तक काम नहीं आएंग�
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अगर dsa की in general knowledge है तो वो आपको lifelong help करने वाली अगर programming में आप अपना future देख पा रहे हैं त�
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अब यहाँ पर काफी सारे students को न थोड़ी सी चीज़ unfair लगती है कि हम dsa क्यों सीखें जब कि company के अंदर जाके हमें रोज किसी link list पर काम नहीं करना हमें रोज किसी stack पर काम नहीं करना हमें रोज किसी graph पर काम नहीं करन�
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तो इसमें मैं थोड़ सा समझाने के लिए एक basic सा example लेती हूँ कि से से जेई की तैयारी के लिए आप अब भी computer engineering कर रहे हैं पर महाँ पर हमने सिर्फ PCM पढ़ा था computer science के marks count भी नहीं कर रहे थे कुछ उसी तरीके का standardized system है जहां सिर्फ आपकी problem solving skills चेक हो रही है ये चेक �
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है वो हमें करने करने पड़ते हैं अगर हम एक बहुत अच्छी company को crack करने का सोच रहे हैं अब इसकी अलावा आन�
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वाली कुछ videos में मैं एक पूरा list of questions आपको दे रहे होंगी dsa पर based उसको मैंने easy medium hard
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categories में divide किया है फीन महिनी की जो आपकी optimise strategy होनी चाहिए कि फीन महिनी की अंदर आ�
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सबसे best तरीके से कैसे अपने placement की तैयारी कर रहे हैं कैसे अपने आप interview की अपन�
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internships की तैयारी कर सकते हैं उसका एक standard जो वो road map रहता है उसके बारे में ए�
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दो videos आ रही होंगी तो उससे related अगर आपको कोई भी doubt हो आप चाहते हैं कि next video मे�
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मैं इस doubt को address करूँ जब भी हम placement की आ इंटरण्शिप्स की बात कर रहे हैं तो उसक�
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बारे में आप मुझे नीचे कॉमंट करके बता सकते हैं आज के लिए इतना ही मिलते next video में चलते है�
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keep learning and keep exploring
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