搞定大廠演算法面試之leetcode精講1.開篇介紹

阿新 • • 發佈：2021-11-20

搞定大廠演算法面試之leetcode精講1.開篇介紹

視訊教程（高效學習）:點選學習

為什麼要學習資料結構和演算法

面試需要：
大家都知道，國內外的一二線網際網路公司都需要面試演算法，像google、fb或者像阿里、位元組這樣的公司，都喜歡在面試的最後環節讓候選人手寫一段程式碼解決某個問題，甚至是需要白板程式設計，沒有任何編輯器的提示，這就需要候選者有紮實的資料結構和演算法的功力，而且對編碼習慣、程式碼風格、設計模式都有較高的要求。不管是前端、後端、不管用什麼語言，這些程式設計思想和解決問題的方式都是一致的。
那麼為什麼這麼多公司都喜歡考察資料結構和演算法呢？這是因為啊，面試短短的1、2個小時，面試官很難判斷候選人的能力，就算是考察專案經驗和以往的開發經驗，由於面試官沒有參與過你開發過專案或者研發方向，也很難理解候選人面臨的問題和挑戰。而考察資料結構和演算法，既是對程式設計基礎的考察，又能很好的考量解決問題的能力、思考問題的方式和路徑，以及編碼的習慣和風格。

不知道大家有沒有這樣的感覺，就是面試了很多公司，一到面試演算法的部分總是掉鏈子，刷了很多題，但是依然寫不好，總是掛在手寫題上，或者明明有能力但面試的時候卻說不出來，究其原因就是缺少正確的刷題方式和方法、以及刻意的練習。
核心能力的提升：

資料結構和演算法是程式設計師最核心的能力，不管負責什麼業務，是前端還是後端還是人工智慧領域的工程師、這項能力都是一個必備的最基礎的能力。為什麼資料結構和演算法這麼重要呢。

我們日常開發用到的大量的框架、庫，都是以資料結構和演算法為基礎設計出來的，舉個例子，react原始碼中就用到了大量的連結串列，還有小頂堆這些資料結構，作為使用了react

多年的工程師，如果對日常使用的框架的底層原理和執行邏輯沒有一個大概的認識，怎麼能設計好技術方案，做好選型以及專案優化改進呢。資料結構和演算法就好比武俠小說裡的內力，而大家學的框架、庫都是招式，框架經常會變，而資料結構和演算法卻是最基礎也是最核心的能力，招式用的好不好，打出來的效果怎樣，都需要強大的內功來支撐。

千萬不要說這些資料結構和演算法我平時工作用不到啊，其實恰恰相反，如果想深挖技術，想要用演算法提升程式執行的效率，或者提高自己的編碼能力，學習資料結構和演算法是一個非常好的方式，這也是我們的核心競爭力之一
提升職業生涯的高度：

不知道大家有沒有遇見過一些技術很厲害的程式設計師，不管在哪家公司，他們總能找到自己的位置，隨著時間的推移，獨立lead一個專案或者帶團隊都是遲早的事，為什麼這些人職業生涯會走的更遠呢？引用喬布斯的一句話，“Stay hungry，Stay foolish”。

要想職業生涯走的更高更遠就需要不斷精進自己的技術和能力，比如程式設計師最核心的資料結構和演算法的能力，當然，如果走向了技術管理層，還需要技術的前瞻性和管理能力，這些都是需要方法和刻意練習。時刻保持危機感，不要只停留在某個技術的使用層面，只有這樣能選擇機會才會更多。

這裡我分享一些個人的經驗，不要相信所謂的35歲危機，本質就是到了相應的年齡就需更高的能力，不要做無效的內卷，但是基礎的資料結構和演算法卻是必須的。底層能力才能決定我們走多遠。

怎樣學習資料結構和演算法

瞭解基礎的資料結構：比如連結串列、棧、佇列、樹等等，可以藉助部落格，書籍，課程進行學習，書籍比如「javascript資料結構與演算法」，以及其他語言的資料結構和演算法的書籍，不推薦「演算法導論」，因為推理和證明性的內容很多。
按照類別刻意練習：按照leetcode上的分類進行刷題，比如按照動態規劃、分治、回溯等分類練習，leetcode題目雖然多，但如果按類別來刷，其實也沒多少，很多題目都是類似的套路和延伸，掌握其中面試熱門的一百多道就足夠應付面試了。

如何刷題:

切碎知識點：對每個型別的題目形成一套解題思路和模版，比如解動態規劃的步驟有
- 根據重疊子問題定義狀態
- 尋找最優子結構推導狀態轉移方程
- 確定dp初始狀態
- 確定輸出值
刻意練習：要練習缺陷的、弱的地方，那些寫起來不舒服、不爽、枯燥的題目就是薄弱點，不要只練習熟悉型別的題
反饋：在leetcode上尋找別人的解題思路，包括評論區的討論，還有程式的執行時間和佔用記憶體的資料，順便提一句，leetcode的執行時間和佔用記憶體情況的資料不準確，就當個參考就好，不要太在意執行時間的排名。
多寫：反覆練習，加強記憶，三分學，七分練。
總結規律；將刷題的套路總結成自己方法，比如拆解問題、找基本的子問題、問題的組裝、數學歸納等等。最後這些方法落實到程式碼層面無非是if else，for while、遞迴等，總結了這些規律，才能在題目變化的時候還能找到正確的解題路徑。題目做多了也會有相應的感覺，有時從題目要求中也能明顯的感覺到該用什麼演算法，比如題中提到了用O(logn)的複雜度來解，那很有可能要用到二分法，提到了O(nlogn)，那可能是用歸併或者快排的思想解題。

面試時如何做一道題

明確題意：有不清楚的地方要和麵試官明確題目的意思，包括程式的特殊資料輸入，資料量，邊界條件的處理等等。
可能的解：要儘可能的列出你知道的方法，對比他們的優劣勢，選擇你認為最好的方法進行編碼。不要小看暴力解法，它往往是題目思考和優化的起點。
寫完之後進行復雜度分析：包括時間和空間複雜度分析。

面試官往往是考察思考和解決問題的方式，我們要儘量的讓面試官看到我們思考的路徑和過程，即使最後的執行結果不太正確，也不一定會影響最後的錄用，可能也就是因為某個條件或者返回值出現了問題。

在面試的過程中，如果完全沒有思路，也可以向面試官尋求提示和幫助，人無完人，就算是在平時的工作中我們也會遇到困難，這不丟人，積極尋找幫助也是推進專案前進的方式，沒有問題有時候才是最大的問題。如果確定這道題是你完全沒有遇到過的，可以要求面試官更換一道題，與其浪費時間思考，不如直接換一道，也許換了之後就是熟悉的題目了，知識點和題目這麼多，每個人都有自己的知識盲區。不要想著面試官是監考的老師，而是未來的同事，面試不是考試，大多數題都沒有標準答案，有時候只要表現的比其他候選人更好一點就可以了。

課程特色

leetcode分類講解：對leetcode高頻面試題進行分類講解，講到對應的題目時，會介紹對應的資料結構，它有什麼特點，以及它的實現，比如堆的實現、字典樹的實現等，然後會介紹這道題相應的演算法，比如遞迴，回溯、貪心、動態規劃等。
思考路徑和套路：每道題都會列出儘可能多的解題方式，以及複雜度分析，然後講解思考的路徑，同類型的題總結相應的套路，比如二分法，雙指標，動態規劃，dfs，bfs等的模版。
題目量和難度達到面試的要求：目前課程包涵174道高頻面試題，後續會不定時增加新的面試題，其他同類型的題目基本都是這些問題的變種和延伸，hard題22道，medium題83道，easy題69道，每道題都有詳細的註釋，後面還會更新更多大廠高頻面試題
節省時間：難題理解困難，解法看不懂，花了大量時間刷題還是刷不會，這可能是大家最頭疼的問題了，這門課程會講解必要的前置知識，相應的解題套路，大量的圖解配合視訊講解，不多廢話，做到通俗易懂，節省大家的理解和刷題成本。在面試前幾天快速進入做題的狀態。
解題語言：這門課主要主要的用JavaScript來解題，也會附上Java的解題程式碼，資料結構和演算法與相應的實現語言沒有太大關係，不管用python還是Go，其實理解了邏輯和方法，只需要相應的改一下if else，for while，陣列和物件的宣告等等，就可以用對應的語言來解題了。

適合人群

應屆校招生：校招門檻水漲船高，對同學們的能力要求也越來越高，當然薪資肯定也是一年比一年高，做到提前準備，提前刷題，對於處於即將畢業的計算機學科的同學來說還是很必要的。
演算法薄弱在職工程師：社招的同學如果是想進入bat、美團、位元組這樣的公司，演算法的考察基本是必考的，就算是一些中型的公司，現在也越來越多的考察同學們的基礎能力了，對演算法的考察也是非常重要的一個環節。