درک تکنیک های بهینه سازی الگوریتم برای مصاحبه های Coding

آماده سازی مصاحبه های کد نویسی نه تنها نیاز به درک کاملی از الگوریتم ها و ساختارهای داده دارد بلکه توانایی بهینه سازی راه حل ها برای سرعت و مصاحبه حافظه را نیز دارد.رز به ندرت برای یک رویکرد brute-force حل می کند؛ آنها می خواهند ببینند که چگونه یک راه حل کار را به یک الگوی کارآمد تبدیل می کنید، به شما نشان می دهد که پیچیدگی محاسباتی را درک می کنید، می تواند به طور انتقادی در مورد تجارت، و کد آماده سازی تولید، این تکنیک های قدرتمند را پوشش دهد.

چرا بهینه سازی در مصاحبه های Coding اهمیت دارد

در یک مصاحبه برنامه نویسی معمولی، از شما خواسته خواهد شد که یک مشکل را حل کنید که چندین راه حل معتبر دارد. مصاحبه کننده انتظار دارد که با یک پایه صحیح شروع کنید، سپس به سمت یک نسخه کارآمد تر با اندازه ورودی، که بسیار مهم است زیرا برنامه های کاربردی دنیای واقعی اغلب میلیون ها رکورد را نشان می دهند، سیگنال های توانایی بهینه سازی را که می توانید سیستم هایی را طراحی کنید که هر دو به درستی و اجرای یک ویژگی بهینه سازی شده اند، علاوه بر این که بسیاری از شرکت های مهندسی کد نویسی نرم افزار های نرم افزار های کد نویسی شده اند، استفاده می کنند.

تکنیک های بهینه سازی مشترک

۱- استفاده از ساختارهای داده مناسب

موثرترین بهینه سازی اغلب از انتخاب ساختار داده های مناسب می آید.برای مثال، تغییر از آرایه به یک نقشه هش برای جستجوها باعث کاهش پیچیدگی زمان از O(n) به O (1) به طور متوسط، با استفاده از یک آرایه (FLT:0heap برای عملیات مبتنی بر اولویت (Olog n) به جای اسکن کردن یک جدول (فرم) می شود، به طور چشمگیری با استفاده از یک ساختار هش (r) و تجزیه و تحلیل می توانید به طور چشمگیری لینک های مختلف از نقاط ضعف (شکل) استفاده کنید.

کاهش قطع عضو Redundant Co قطع

بسیاری از الگوریتم ها همان مشکلات فرعی را دوباره برقرار می کنند، با استفاده از یادداشت برداری (بالا پایین) یا تب (برنامه نویسی پویا پایین) نتایج را ذخیره می کند و از کار تکراری اجتناب می کند، این تکنیک برای مشکلات تکراری مانند توالی فیبروئیدی، که یک راه حل ساده کننده تکرار شده است، پیچیدگی زمان دارد، اما برنامه نویسی پویا برای حل کردن آن (از طریق استفاده از هر گونه درخواست های محاسباتی تکراری) و یا “برنامه نویسی “برنامه نویسی “برنامه نویسی” آیا می تواند از هر گونه درخواست های کاربردی کند؟ آیا می تواند از هر گونه درخواست های کاربردی باشد؟

۳- پیاده سازی الگوریتم های کارآمد

گاهی اوقات یک الگوریتم کاملا متفاوت پاسخ است.برای مرتب کردن، سرعت یا ادغام (O(n log n)) خارج از نوع حباب (O(n2) برای جستجوی یک آرایه مرتب، جستجوی باینری (O(log n) ضربه جستجو خطی (O(O(n) برای گراف، استفاده از الگوریتم مصاحبه هسته ای حریص (O) شناسایی یک الگوی کلیدی برای تجزیه و تحلیل کلید برای BFS) است.

تکنیک های بهینه سازی پیشرفته

۴- ساعات تجاری-زمان

اغلب می توانید زمان را با استفاده از حافظه بیشتر کاهش دهید و برعکس، پیش فرض کردن مبالغ پیشوند به شما اجازه می دهد تا به پرسش های دامنه در O (1) زمان پاسخ دهید، با هزینه فضای اضافی O(n) به طور مشابه، با استفاده از یک cache (مانند یک حافظه پنهان) سرعت تکرار شده در مصاحبه، اندازه زمان دقیق (اگر این مقدار ذخیره سازی محدود است) اگر شما محدود است، مقدار حافظه را قبول کنید.

۵- برنامه نویسی پویا در مقابل

الگوریتم های Greedy انتخاب های محلی بهینه را ایجاد می کنند که ممکن است منجر به یک راه حل بهینه در سطح جهانی برای مشکلات خاص شود (به عنوان مثال، Huffman code، الگوریتم Kruskal) با این حال، بسیاری از مشکلات نیاز به برنامه نویسی پویا برای کشف همه احتمالات به طور موثر تشخیص زمانی که یک رویکرد حریص (و هنگامی که آن را شکست) یک بهینه سازی پیشرفته است.

دانلود بازی The String and Bit Manipulation Tricks

بسیاری از مشکلات را می توان با استفاده از عملیات های کوچک به جای دستکاری ریاضی یا رشته بهینه سازی کرد، به عنوان مثال، بررسی اینکه آیا یک عدد قدرت دو است می تواند با استفاده از عملیات های کوچک (FLT:0) در O (1) به جای یک حلقه، الگوریتم های رشته مانند KMP یا رابین کیارپ برای بهبود الگوی تطبیق بیش از ساده لوح O(n+m) برای بهینه سازی پایین، چگونگی هدایت راه حل های ظریف داده ها برای هدایت می تواند راه حل های شگفت انگیز را نشان دهد.

نکات عملی برای بهینه سازی در مصاحبه ها

  • پیچیدگی اول [FLT 1] قبل از برنامه نویسی، برآورد زمان و پیچیدگی فضا از راه حل برنامه ریزی شده خود را.این به شما کمک می کند تا رویکرد مناسب را انتخاب کنید و ثابت کند که می توانید در بزرگ O فکر کنید.
  • با یک راه حل نیروی خشن شروع کنید، سپس بهینه سازی کنید.[۱۰] بسیاری از مصاحبه کنندگان می خواهند یک روند بهبود آن را ببینند.
  • تست با موارد لبه و ورودی های بزرگ.[۱۰] پس از نوشتن کد، از طریق سناریوهای بدترین حالت اجرا می شود، اگر راه حل شما در یک آرایه عظیم قرار گیرد، این یک پرچم قرمز است که شما باید به آن توجه کنید.
  • ویژگی های زبان (FLT:1) [FLT:] ، توابع ساخته شده در پایتون مانند 1، ، و یا در C بهینه سازی شده و اغلب بسیار سریع تر از حلقه های دستی است.
  • پیش فرض بر روی پیش فرض (FLT:1) اگر مشکل شامل چندین پرسش، پیشوند پیشوند، درختان بخش یا جداول کوچک برای پاسخ به هر پرس و جو در O(log n) یا O (1).
  • از دو نقطه یا پنجره کشویی استفاده کنید.[۱۰] [FLT ۱] برای مشکلات مربوط به آرایه ها و زیرمجموعه های فشرده، این تکنیک ها اغلب O(n2) را به O(n2) کاهش می دهند.

قرار دادن همه چیز با هم: یک رویکرد گام به گام

هنگامی که شما یک مشکل مصاحبه برنامه نویسی دریافت می کنید، این فرآیند را برای بهینه سازی راه حل خود دنبال کنید:

  1. مشکل را در نظر بگیرید - اندازه ورودی شفاف، محدودیت ها و موارد لبه.
  2. یک راه حل نیروی خشن [FLT 1] را تنظیم کنید، پیچیدگی آن را (اغلب O(n2) یا نمایی) بیان کنید.
  3. آیا در این زمینه به صورت زیر به صورت زیر به صورت زیر می روید؟
  4. بهبود طوفان - آیا می تواند یک نقشه هش، توده یا ساختار درخت کمک کند؟ آیا می توانید از برنامه نویسی پویا یا حریص استفاده کنید؟
  5. [در این میان] بهترین راه حل برای تجارت را در نظر بگیرید [[۱]]- زمان و فضا بر اساس محدودیت ها.
  6. Implement به صورت تمیز [FLT 1] - کد قابل خواندن با نام های متغیر معنی دار و نظرات در صورت لزوم بنویسید.
  7. آزمون و تجزیه و تحلیل - از طریق کد خود را با ورودی نمونه پیاده روی کنید و در مورد پیچیدگی نهایی بحث کنید.

به عنوان مثال، با توجه به مشکل کلاسیک “دو سوم”: حلقه های زور از طریق تمام جفت (O(n2)) استفاده از یک نقشه هش آن را به O(n) با ذخیره مکمل ها کاهش می دهد.این تغییر ساده در ساختار داده، مصاحبه کنندگان بهینه سازی انتظار دارند.

منابع خارجی برای یادگیری عمیق تر

برای تسلط بر این تکنیک ها، منابع معتبر مطالعه کنید. مقاله ای در مورد الگوریتم ها یک مرور جامع از پارادایم های طراحی را فراهم می کند. برای برنامه نویسی پویا، یادداشت های سخنرانی استاندارد طلا (FLT:3 عالی هستند.

نتیجه گیری

بهینه سازی الگوریتم در مورد ترفندهای حفظ کننده نیست؛ در مورد توسعه یک راه سیستماتیک برای حمله به مشکلات است.با درک تجارت اساسی بین زمان و فضا، انتخاب ساختارهای داده مناسب، استفاده از پارادایم های الگوریتمی کارآمد و برقراری ارتباط استدلال خود را به وضوح، شما در مصاحبه های برنامه نویسی ایستاده است، و به زودی نوشتن راه حل های بهینه تبدیل به طبیعت دوم خواهد شد: هر مصاحبه یک فرصت عالی است که شما فکر می کند می تواند به طور انتقادی از عملکرد مهارت های خوب جدا شود.