Origine, storia e scopo dei leet code

  • Lavoro
  • Gabriele Romanato

Con l’espressione “leet code” (spesso scritta anche “LeetCode”, dal nome della piattaforma più famosa) si indicano, nel linguaggio comune degli sviluppatori, gli esercizi di programmazione orientati a strutture dati, algoritmi e problem solving rapido: problemi “a input/output” con vincoli precisi, una soluzione attesa e, spesso, un’attenzione esplicita a complessità temporale e spaziale. La particolarità del fenomeno è doppia: da un lato eredita una parola (“leet”) nata come slang di rete; dall’altro diventa il simbolo di una pratica moderna, legata soprattutto alla selezione tecnica e all’allenamento mirato per i colloqui nel settore software.

1) Che cosa significa “leet” e perché entra in “leet code”

“Leet” deriva da “elite”: in molte comunità online storiche indicava abilità, status e appartenenza a un gruppo “esperto”. Negli anni ’80 e ’90 il termine si è saldato al leetspeak (o 1337), una scrittura “codificata” che sostituisce lettere con numeri e simboli visivamente simili (per esempio e → 3, a → 4, t → 7). Nella sua fase iniziale non era solo un gioco: serviva anche a marcare appartenenza e, talvolta, a eludere filtri testuali in sistemi come BBS e IRC.

Quando, decenni dopo, nasce una piattaforma di esercizi per colloqui tecnici chiamata “LeetCode”, il richiamo culturale è evidente: “codice da elite”, cioè problemi che promettono di portarti al livello richiesto dalle aziende più selettive. Col tempo, per metonimia, “fare leetcode” diventa sinonimo di allenarsi con questi esercizi, anche al di fuori del sito specifico.

Esempio minimo di leetspeak

def to_leetspeak(s: str) -> str:
    table = str.maketrans({
        "a": "4", "e": "3", "i": "1", "o": "0", "t": "7", "s": "5"
    })
    return s.lower().translate(table)

print(to_leetspeak("elite code"))  # 3l173 c0d3

2) Le radici: BBS, IRC, cultura hacker e gaming

Prima che “leet code” indicasse esercizi di algoritmi, “leet” era un segnale di identità. Nei BBS (Bulletin Board Systems) degli anni ’80, l’accesso a file, aree riservate o chat poteva dipendere da ruoli e reputazione: essere “elite” significava far parte del gruppo che “sa”. Con l’espansione delle chat (IRC) e delle comunità legate al cracking, alla sicurezza e ai videogiochi, il termine e la grafia 1337 si diffusero come gergo riconoscibile.

Il gaming online amplifica ulteriormente il fenomeno: classifiche, competizione e performance rendono “leet” un complimento, mentre “n00b” diventa l’opposto (il principiante). In questo terreno culturale si forma un’idea chiave che sopravvive fino a oggi: la competenza tecnica come status sociale, misurabile e dimostrabile.

3) Dalla “scrittura leet” ai problemi di programmazione

Il salto semantico avviene quando “leet” smette di essere solo un modo di scrivere e diventa un’etichetta per una certa idea di bravura tecnica: risolvere problemi “duri”, velocemente, con soluzioni eleganti. La diffusione di gare di programmazione (competizioni universitarie, online judge, contest) prepara il terreno: chi partecipa si allena su problemi standardizzati, con test automatici e valutazioni oggettive.

Nel frattempo, il mercato del lavoro software cresce e, con esso, i processi di selezione tecnica. Colloqui basati su esercizi alla lavagna o al computer diventano comuni, soprattutto per ruoli generalisti di sviluppo: si cercano segnali rapidi di capacità di ragionamento algoritmico, padronanza delle strutture dati e abilità di scrittura di codice corretto sotto pressione.

4) La piattaforma LeetCode: nascita e consolidamento del fenomeno

LeetCode (la piattaforma) viene fondata nel 2015 nella Silicon Valley. Il sito propone una collezione di problemi di algoritmi e strutture dati, con un giudice automatico, discussioni, soluzioni e contest. La sua crescita coincide con l’intensificarsi della “interview culture” nelle aziende tecnologiche, e con la domanda di strumenti pratici per allenarsi in modo ripetibile.

Da qui nasce una dinamica tipica: una volta che molte aziende adottano lo stesso stile di esercizi, la preparazione tende a standardizzarsi. “Fare leetcode” diventa un’attività quasi rituale (spesso definita “grinding”): accumulare ore e problemi risolti per riconoscere pattern ricorrenti (due puntatori, sliding window, BFS/DFS, heap, union-find, programmazione dinamica) e ridurre l’ansia del colloquio.

5) Lo scopo dei “leet code” oggi

5.1 Allenare competenze fondamentali

  • Strutture dati: array, liste, hash map, stack/queue, alberi, grafi, heap.
  • Algoritmi: ricerca, ordinamento, traversamenti, greedy, DP, backtracking.
  • Analisi: complessità, trade-off, casi limite, correttezza.
  • Implementazione: scrivere codice robusto, leggibile e testabile.

5.2 Preparazione ai colloqui

Il loro valore pragmatico è evidente: se una selezione usa esercizi di quel tipo, allenarsi su esercizi di quel tipo aumenta la probabilità di successo. L’obiettivo non è solo “sapere la soluzione”, ma saper ragionare a voce alta, chiarire requisiti, proporre alternative e arrivare a un’implementazione corretta nei tempi del colloquio.

5.3 Apprendimento guidato e comunità

Un altro scopo è didattico: i problemi sono spesso classificati per difficoltà e argomento, e la discussione collettiva mette in circolo spiegazioni, pattern e intuizioni. Per molti, soprattutto autodidatti, è un percorso strutturato per colmare lacune.

6) Un esempio “da leetcode”: problema, approccio e soluzione

Ecco un problema tipico nello stile degli online judge: dato un array di interi e un numero k, trovare la lunghezza massima di un sottoarray contiguo la cui somma sia ≤ k (assumendo numeri non negativi). È un classico caso da sliding window.

Soluzione in Python (sliding window)

from typing import List

def max_len_subarray_sum_leq_k(nums: List[int], k: int) -> int:
    left = 0
    current_sum = 0
    best = 0

    for right, x in enumerate(nums):
        current_sum += x
        while left <= right and current_sum > k:
            current_sum -= nums[left]
            left += 1
        best = max(best, right - left + 1)

    return best

print(max_len_subarray_sum_leq_k([1, 2, 1, 0, 1, 1, 0], 4))  # 5

Questo tipo di esercizio allena una competenza specifica: riconoscere quando una finestra mobile può sostituire un doppio ciclo annidato, abbassando la complessità da O(n²) a O(n). È un esempio perfetto del “perché” dei leet code: una piccola idea algoritmica che, applicata bene, cambia completamente le prestazioni.

7) Critiche, limiti e usi intelligenti

Il successo dei leet code ha anche generato critiche. Le più comuni sono:

  • Rischio di addestramento al test: si può diventare bravissimi a riconoscere pattern standard senza saper progettare sistemi reali.
  • Selezione imperfetta: risolvere un puzzle in 30 minuti non è la stessa cosa che mantenere un codicebase, collaborare, fare debugging o progettare API.
  • Barriere d’accesso: chi ha meno tempo libero (lavoro, famiglia) può essere svantaggiato in processi che premiano ore di allenamento ripetitivo.

Un uso “maturo” dei leet code li tratta come una palestra, non come l’intero sport. Servono per consolidare basi e velocità, ma vanno affiancati da: progetti reali, lettura di codice, test, strumenti, architetture, comunicazione tecnica e comprensione del dominio applicativo.

8) Perché il fenomeno continua

I leet code persistono perché risolvono un problema pratico: permettono di misurare e allenare competenze algoritmiche in modo standardizzato, replicabile e relativamente “scalabile”. In un mercato globale, dove candidati e aziende possono essere lontani e numerosi, questo tipo di filtro è facile da applicare.

Allo stesso tempo, la comunità li ha trasformati in un linguaggio condiviso: dire “questa è una sliding window” o “qui serve union-find” è una scorciatoia che condensa conoscenza e pratica. In questo senso, “leet code” è diventato non solo una piattaforma o un tipo di esercizio, ma un pezzo di cultura professionale.

Appendice: mini glossario dei pattern più citati

  • Two pointers: due indici che avanzano per restringere/espandere un intervallo.
  • Sliding window: una finestra contigua che si muove mantenendo un invarianto (somma, conteggio, ecc.).
  • BFS/DFS: esplorazione di grafi/alberi in ampiezza o profondità.
  • Heap/Priority Queue: estrarre ripetutamente massimo/minimo con aggiornamenti efficienti.
  • DP (programmazione dinamica): risolvere sottoproblemi e riusarli per il problema principale.
  • Union-Find: gestire componenti connesse con unioni e ricerche quasi O(1).

Esempio di Union-Find in JavaScript

class UnionFind {
  constructor(n) {
    this.parent = Array.from({ length: n }, (_, i) => i);
    this.rank = Array(n).fill(0);
  }

  find(x) {
    if (this.parent[x] !== x) this.parent[x] = this.find(this.parent[x]);
    return this.parent[x];
  }

  union(a, b) {
    let ra = this.find(a);
    let rb = this.find(b);
    if (ra === rb) return false;

    if (this.rank[ra] < this.rank[rb]) [ra, rb] = [rb, ra];
    this.parent[rb] = ra;
    if (this.rank[ra] === this.rank[rb]) this.rank[ra] += 1;
    return true;
  }
}

In poche righe, si vede un altro tratto “leet”: implementazioni corte ma dense, costruite per essere richiamate rapidamente quando un problema le richiede.

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