[玩轉演算法面試]什麼是演算法面試?
演算法面試
什麼是演算法面試?
·不代表能夠“正確回答”每個演算法問題,合理的思考方向更重要,是正確完成演算法面試的前提;
·演算法面試優秀不意味著技術面試優秀;
·技術面試的遊戲不意味著能夠拿到offer
對一組資料進行排序
·這組資料有什麼樣的特徵?
·有沒有可能包含大量重複的元素?
如果有這種可能的話,三路排序法是更好的選擇
如果可以肯定陣列中每個元素都是獨特的,那麼普通的快速排序法是最佳的。
·是否大部分資料距離它正確的位置很近?是否近乎有序?
如果是這種可能的話,插入排序是更好的選擇
·是否資料的取值範圍非常有限?比如說對學生的成績排序。
如果是這種可能的話,計數排序是更好的選擇
·對排序有什麼額外的要求?
是否需要穩定排序?
如果是的話,歸併排序是更好的選擇
·資料具體的儲存狀況是怎麼樣的?
快速排序非常依賴陣列的隨機儲存
若使用連結串列進行排序,歸併排序是更好的選擇
·資料的大小是否可以裝載在記憶體裡?
資料量很大,或者記憶體很小,不足以裝載再記憶體裡,需要使用外排序演算法。
面試問題:
·專案經歷和專案中遇到的實際問題
·你遇到的印象最深的bug是什麼?
·面向物件
·設計模式
·網路相關、安全相關、記憶體相關、併發相關……
·系統設計;scalability
通過過去了解思考行為方式
·遇到的最大的挑戰?
·犯過的錯誤?
·遭遇的失敗?
·最享受的工作內容?
·遇到衝突的處理方式?
·做的最與眾不同的事兒?
準備好合適的問題問面試官
·整個小組的大概執行模式是怎樣的?
·整個專案的後續/中長期規劃是如何的?
·這個產品中的某個問題是如何解決的?
·為什麼選擇某些技術?標準?
·我對某個技術很感興趣,在你的小組中我會有怎樣的機會深入這種技術?
高階資料結構和演算法面試提及概率很低:
·紅黑樹
·B-Tree
·斐波那契堆
·計算幾何
·數論
·FFT
基礎演算法和資料結構
·各種排序演算法
·基礎資料結構和演算法的實現:如堆、二叉樹、圖……
·基礎資料結構的使用:如連結串列、棧、佇列、雜湊表、圖、Trie、並查集
·基礎演算法:深度優先、廣度優先、二分查詢、遞迴……
·基本演算法思想:遞迴、分治、回溯搜尋、貪心、動態規劃……
選擇合適的OJ(線上判題系統)
·LeetCode真實的面試問題 www.leetcode.com
注意題目中的條件
·給定一個有序陣列……
·有一些題目中的條件本質是暗示:
·設計一個O(nlogn)的演算法——分治法(搜尋樹)、是否是考慮先排序,再找
O(n)或者O(logn)的演算法
·無需考慮額外的空間——考慮是否開闢額外空間,以空間換時間的方法
·資料規模大概是10000——設計O(n^2)的演算法
……
當沒有思路的時候
·用幾個簡單的測試用例、體驗一下
·不要忽視暴力解法。暴力解法通常是思考的起點
優化演算法
·遍歷常見的演算法思路
·遍歷常見的資料結構
·空間和事件的交換(雜湊表)
·預處理資訊(排序)
·在瓶頸處尋找答案:O(nlogn)+O(n^2); O(n^3)
實際編寫問題
·極端條件的判斷
-陣列為空?字串為空?數量為0?指標為NULL?
·變數名
·模組化、複用性
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