Как leetcode изменил coding собеседования в FAANG?

FAANG/BigTech компании используют алгоритмические задачи на coding-собеседованиях уже более 20-30 лет. Этот тренд был задан Microsoft в 90х годах. Потом его подхватили новые интернет-компании вроде Google, Amazon, Facebook и т.д. Вначале, единственный способ пройти такого рода собеседование - быть топовым олимпиадником, заботать книги вроде: "Искусство программирования" Д. Кнут, "Алгоритмы: построение и анализ" Т. Кормен, "The Algorithm Design Manual" Скиена.

В 2008 году появилась книга - "Cracking the coding interview", которая сделала подготовку проще и более доступной для бОльшего числа людей. Но все равно, вы скорее тренировались решать типовые задачи. Общее число задач, которые предлагались на собеседованиях, было сильно больше. Книга помогала освоить принципы решения, но не конкретные задачи.
В 2015 году появился Leetcode, который изначально состоял из задач из книги Cracking the coding interview. Далее туда стали добавлять сливы задач с реальных собеседований. И к 2018-2020 база задач уже не сильно отличается от баз задач внутри FAANG/BigTech компаний.
Во время собеседования интервьюер может спрашивать задачи только из официальной внутренней базы. Число задач в ней ограничено и задачи меняются в ней очень медленно.
По мере роста компаний, выросло и число собеседований, а как следствие и число сливов задач на leetcode. Поэтому на leetcode есть существенная часть задач, которые спрашивают на реальном собеседовании.
Это привело к кому, что такого рода задачами уже практически никого не удивить. А большинство кандидатов, которые успешно проходят собеседование - просто знают все задачи наизусть. Достаточно знать наизусть 50 первых по частоте задач для конкретной компании, чтобы с большой вероятностью получить эти задачи на собесе и просто воспроизводить их из памяти.
Проведя более 100 кодинг собеседований, я уверен, что почти все, кто его прошел успешно, просто, воспроизводил решение из памяти.