HackerRank-style coding test की practice

असली test आम तौर पर कैसा होता है

HackerRank का कोई एक तय test नहीं होता। HackerRank एक platform है: हर employer अपने test के सवाल, इस्तेमाल की जा सकने वाली languages और समय-सीमा तय करता है। आपके test के बारे में सबसे अच्छी जानकारी employer के invitation से मिलती है।

सवालों के प्रकार। HackerRank अपने tests में कई तरह के सवाल बताता है, जिनमें coding, database, multiple choice, front-end, back-end, full-stack, code review, subjective और अन्य शामिल हैं (HackerRank)। ज़्यादातर coding tests में इनमें से कुछ प्रकार शामिल होते हैं:

• Coding questions: आप editor में solution लिखते हैं। HackerRank के अनुसार, candidates अपने code को test cases पर run कर सकते हैं। इसके बाद उसे उन sample cases पर score किया जाता है जिन्हें आप देख सकते हैं, और उन hidden cases पर भी जिन्हें आप नहीं देख सकते (HackerRank support)।
• Database questions: आप SQL query लिखते हैं और उसके result की तुलना expected output से की जाती है (HackerRank support)।
• Multiple choice: concepts, complexity और code का कोई हिस्सा क्या करता है, इस पर सवाल; इनका score अपने-आप तय होता है (HackerRank)।

अवधि के सार्वजनिक उदाहरण। HackerRank के अपने skills tests से अवधि का अंदाज़ मिलता है: उसके Python (Basic) test में 90 मिनट में 2 सवाल दिए गए हैं (HackerRank), और SQL (Basic) test में 30 मिनट में 2 सवाल (HackerRank)। किसी employer का test इससे छोटा या बड़ा हो सकता है, और उसमें सवाल कम या ज़्यादा हो सकते हैं।

Coding tests में आम तौर पर बताए जाने वाले topics: arrays और strings, hash maps और sets, sorting और searching, time complexity, खाली या negative input जैसे edge cases, और basic SQL।

हमारे mocks में क्या शामिल है। हर full mock में 90 मिनट में 14 सवाल होते हैं और तीन sections होते हैं: concepts और code पढ़ना (10), coding problems (3) और एक database problem (1)। Coding problems के लिए आप Python, JavaScript, Java या C++ में solution लिखकर run करते हैं, और database problem के लिए SQL query लिखते हैं। हर सवाल को hidden test cases पर जाँचा जाता है और हर पास किए गए case के लिए credit मिलता है। Laptop इस्तेमाल करने की सलाह दी जाती है। आप वापस जाकर सवालों को flag कर सकते हैं।

हमारे free sample में क्या अलग है। 10 free questions multiple choice होते हैं: coding questions में पूछा जाता है कि कौन-सा solution पास होगा या कौन-सा input उसे fail कर देगा। ये ऐसे code लिखने की skills जाँचते हैं जो test पास करे। Full mocks में आपको code लिखकर run करना होता है। हमारे hidden cases छोटे होते हैं और correctness तथा edge cases जाँचते हैं, इसलिए कुछ असली tests की तरह बहुत बड़े inputs पर धीमे solution का समय नहीं नापते; explanations बताती हैं कि speed कहाँ मायने रखेगी।

हल किए गए उदाहरणों के साथ सवालों के प्रकार

हर तरह के सवाल के लिए एक हल किया हुआ उदाहरण, साथ में वह आम गलती जिसमें ज़्यादातर लोग फँसते हैं।

1. Time complexity। List पर चलने वाला एक loop हर बार "x in other_list" call करता है। दोनों lists में n items हैं। Loop n बार चलता है और हर membership check में अधिकतम n items scan होते हैं, इसलिए पूरा काम O(n squared) है। other_list को set में बदलने से औसतन हर check O(1) हो जाता है और loop O(n) का रहता है। ध्यान दें: सिर्फ़ दिखाई देने वाले loop को गिनना। List पर "in", list.index और slicing जैसे built-in calls भी काम करते हैं।

2. Code पढ़ना। print([x * 2 for x in range(3)]) क्या दिखाएगा? range(3) से 0, 1 और 2 मिलते हैं, इसलिए जवाब [0, 2, 4] है। ध्यान दें: 1 से शुरू करना या 3 को शामिल करना। range, अपनी आखिरी value से पहले रुकता है।

3. कौन-सा solution पास होगा। एक problem में अधिकतम 100,000 items हो सकते हैं। O(n squared) solution में लगभग 10 billion steps लगेंगे, जो आम time limit के लिए बहुत धीमा है। वहीं O(n) या O(n log n) आराम से काम करेगा। ध्यान दें: ऐसा solution चुनना जो देखने में सबसे छोटा हो। पहले उसकी complexity को दी गई size के हिसाब से जाँचें।

4. कौन-सा input इसे fail करेगा। एक function list का average sum(nums) / len(nums) के रूप में लौटाता है। कौन-सा input इसे fail करेगा? खाली list, क्योंकि इसमें zero से division होगा। ध्यान दें: सिर्फ़ आम input जाँचना। खाली list, एक item, सभी बराबर values, negatives और अधिकतम अनुमत size आज़माएँ।

5. Database problem। आपको हर customer का total spend चाहिए, उन customers का भी जिन्होंने कुछ खर्च नहीं किया है। customers LEFT JOIN orders इस्तेमाल करें, customer के आधार पर group करके amount का sum निकालें, फिर COALESCE से NULL को 0 में बदलें। ध्यान दें: inner join इस्तेमाल करना, जो बिना orders वाले customers को चुपचाप हटा देता है।

तैयारी कैसे करें

1. सबसे पहले अपना invitation पढ़ें। समय-सीमा, सवालों की संख्या और प्रकार, और इस्तेमाल की जा सकने वाली languages नोट करें। ये सब employers तय करते हैं, इसलिए अंदाज़ा न लगाएँ।
2. एक language चुनें और उसी पर टिके रहें। Coding questions के लिए वह language इस्तेमाल करें जिसे आप सबसे अच्छी तरह जानते हैं। उसकी built-in lists, dictionaries, sets, sorting और string methods इतनी अच्छी तरह जानें कि उन्हें खोजने की ज़रूरत न पड़े।
3. Input के आकार के हिसाब से complexity समझें। Code लिखने से पहले दी गई limits देखें। लगभग 1,000 items तक O(n squared) आम तौर पर ठीक रहता है; 100,000 या उससे ज़्यादा पर O(n) या O(n log n) का लक्ष्य रखें।
4. Edge cases की जान-बूझकर practice करें। खाली input, एक item, duplicates, negatives, बहुत बड़ी values और अधिकतम size। Coding questions को hidden test cases पर score किया जाता है (HackerRank support), और इनमें से ज़्यादातर cases यहीं छिपे होते हैं।
5. Sample cases run करें, फिर अपने cases test करें। दिखने वाले samples पास करना शुरुआत है, अंत नहीं। Submit करने से पहले अपने कुछ cases भी जोड़ें।
6. Basic SQL दोहराएँ। Joins, GROUP BY, HAVING, NULLs और sorting से ज़्यादातर database questions की तैयारी हो जाती है। Result को row by row जाँचें, क्योंकि database answers की तुलना expected output से की जाती है (HackerRank support)।
7. समय-सीमा में पूरे solutions लिखें। हमारे full mocks में आप code लिखकर hidden cases पर run करते हैं; अपने चुने हुए problems के साथ भी ऐसा करें, ताकि समय के दबाव में पूरा solution टाइप करना सामान्य लगे।
8. Test जैसी गति से practice करें। पूरे timed mocks दें, ताकि test के दिन 90 मिनट तक ध्यान लगाकर काम करना सामान्य लगे।

आमतौर पर scoring कैसे होती है

Scoring हर employer तय करता है। HackerRank बताता है कि उसके अलग-अलग question types को कैसे स्कोर किया जाता है, और हर employer तय करता है कि कौन-सा नतीजा पर्याप्त है। पास होने का कोई एक तय मानदंड नहीं है।

• Coding questions: HackerRank के अनुसार, system हर test case पर आपका code चलाता है और हर output की तुलना अपेक्षित output से करता है। हर test case के लिए एक तय score होता है: पास होने पर पूरे points मिलते हैं और fail होने पर कोई point नहीं, यानी किसी test case के लिए partial scoring नहीं होती। उस question का आपका score उन सभी test cases के points का कुल योग होता है जिन्हें आप पास करते हैं। दिखने वाले sample cases के 0 points हो सकते हैं, जबकि points छिपे हुए cases के लिए होते हैं (HackerRank support).
• Database questions: आपकी query के नतीजे की तुलना अपेक्षित output से की जाती है: match होने पर पूरा score मिलता है और किसी भी दूसरे नतीजे पर zero, बशर्ते employer खुद जाँच करके partial credit न दे (HackerRank support).
• Multiple choice: अपने-आप स्कोर किए जाते हैं (HackerRank).

इसीलिए लगभग सही solution, या सही लेकिन बहुत धीमा solution, अपने ज़्यादातर points खो सकता है: हर छिपा हुआ case पास या fail होता है।

हमारा practice score बताता है कि आपने हमारे अपने कितने सवालों के सही जवाब दिए, और इसमें section के हिसाब से विवरण भी होता है, ताकि आप तय कर सकें कि किस पर ध्यान देना है। यह सिर्फ एक practice score है: यह HackerRank का score या किसी employer का नतीजा नहीं है और इससे यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता कि आप पास होंगे या नहीं।

आम गलतियां

• Samples पास होते ही रुक जाना। दिखाए गए samples, test cases का छोटा-सा हिस्सा होते हैं। खुद खाली input, एक item, negative numbers और सबसे बड़ा size जाँचें।
• Input limits को नज़रअंदाज़ करना। सही लेकिन धीमा solution बड़े छिपे हुए cases में fail हो सकता है। तरीका चुनने से पहले limits पढ़ें।
• Maximum को 0 से शुरू करना। पहली item से शुरू करें, वरना negative numbers में गलती होगी।
• उस list को बदलना जिस पर loop चल रहा हो। Loop के दौरान items हटाने से कुछ elements छूट जाते हैं। इसके बजाय नई list बनाएँ।
• Ranges में एक की गिनती की गलती। range(a, b), b से पहले रुकता है और slices भी इसी तरह काम करते हैं। छोटे उदाहरण में पहला और आखिरी index जाँचें।
• अतिरिक्त output दिखाना। Coding के जवाबों की तुलना expected output से की जाती है, इसलिए debug के लिए गलती से छपा text या अतिरिक्त spaces किसी case को fail कर सकते हैं।
• एक problem पर बहुत ज़्यादा समय लगाना। पहले काम करने वाला solution जमा करें, फिर समय बचे तो उसे बेहतर बनाएँ।