Les structures de données de base que vous devez maîtriser

Chaque entretien technique s'appuie sur une base de structures de données de base. Comprendre non seulement comment ils fonctionnent, mais quand les appliquer, sépare les candidats forts de ceux moyens. Ci-dessous, nous décomposeons chaque structure de données essentielles avec des informations pratiques que vous pouvez utiliser lors de la résolution de problèmes.

Tableaux et cordes

Les tableaux sont la structure de données la plus fondamentale, offrant un accès aléatoire O(1) et la disposition de la mémoire contiguë. Dans les interviews, les tableaux servent souvent de base pour les problèmes impliquant des fenêtres coulissantes, des techniques à deux points et des montants préfixes. Les chaînes sont essentiellement des tableaux de caractères avec des contraintes supplémentaires comme l'immutabilité (dans des langages tels que Java et Python).

  • Fenêtre de glissement: Utilisée pour les problèmes de sous-réseaux ou de sous-chaînes (p. ex., la plus longue sous-chaîne sans répéter de caractères).
  • Deux pointeurs: Résoudre efficacement les problèmes triés (par exemple, deux somme, conteneur avec la plupart de l'eau) en déplaçant les pointeurs des deux extrémités ou à des vitesses différentes.
  • Modification en place:[ De nombreux problèmes nécessitent de modifier le tableau sans espace supplémentaire (p. ex., en supprimant les duplicatas, en déplaçant les zéros).

Pour la manipulation des chaînes, faites une attention particulière à l'encodage des caractères (ASCII vs Unicode) et aux cas de bords comme les chaînes vides ou l'espace blanc. Pratiquez les problèmes sur LeetCode=s tayau pour construire la fluence.

Listes liées

Les listes liées sont des structures de données dynamiques qui excellent aux insertions et suppressions mais ne disposent pas d'un accès aléatoire. Les intervieweurs s'interrogent souvent sur les listes liées séparément, les listes doublement liées et les listes circulaires.

  • Reversal: Inversion itérative et récursive d'une liste liée. C'est un problème classique de réchauffement.
  • Détection de cycle:[ Utilisation de Floyd="s tortoise et d'algorithme de lièvre pour détecter les cycles dans l'espace O(1).
  • Fusionner les listes triées:[ Fusionner deux listes triées en une seule liste triée (contextes communs dans le tri de fusion).
  • Moyen de liste liée: Technique de pointeur rapide et lent pour trouver le noeud moyen.

Les problèmes de liste liés à la manipulation des pointeurs de test et la manipulation des cas de bord (liste vide, seul noeud). Ecrire un code propre avec les nœuds de tête factice pour simplifier les conditions de bordure.

Piles et files d'attente

Les piles (LIFO) et les files d'attente (FIFO) sont des types de données abstraites largement utilisés dans la conception de l'analyse, de la traversée des graphiques et de l'algorithme.

  • Placer pour l'évaluation de l'expression:[ Évaluer les expressions postfixes, vérifier les parenthèses équilibrées, mettre en œuvre la fonctionnalité de désuétude.
  • Quée pour BFS:[ Traversée de niveau des arbres, parcours le plus court dans les graphiques non pondérés.
  • Pilte/queue de tono : Utile pour les problèmes comme l'élément suivant, la fenêtre coulissante maximum.
  • Fileterie prioritaire (min-heap / max-heap):[ Trouver les éléments les plus gros/les plus petits K, fusionner les listes triées K, algorithme Dijkstra.

Lors de la mise en œuvre de votre propre pile ou file d'attente, envisagez d'utiliser des tableaux ou des listes liées sous le capot et d'analyser la complexité du temps pour chaque opération.

Tableaux deash

Les tables de hash (cartes de hash et ensembles de hachage) fournissent près de O(1) des recherches, des insertions et des suppressions moyennes.

  • Frequences de comptage:[ Construire une carte de fréquence pour les caractères ou les nombres, puis l'utiliser pour trouver des duplicatas, des anagrammes ou des éléments les plus fréquents.
  • Problèmes de style à deux montants:[ Utiliser une carte de hachage pour stocker des compléments tout en itérant à travers un tableau.
  • Cachage et mémorisation:[ Stockage des résultats d'appels de fonctions coûteux (p. ex., en récursion dynamique de la programmation).
  • Intersection des tableaux:[ Trouver des éléments communs entre deux collections à l'aide de jeux.

Soyez prudent avec les collisions de hachage et discutez des stratégies (chaînement vs adresse ouverte) si demandé. Notez également que dans les langues comme Python, les dictionnaires et les ensembles sont basés sur le hachage, de sorte que vous pouvez les utiliser directement.

Arbres

Les arbres sont des structures hiérarchiques de données qui apparaissent sous de nombreuses formes : arbres binaires, arbres de recherche binaire (BST), tas, essais et arbres auto-équilibrés (AVL, Red-Black).

  • Travaux d'arbre: Inorder, précommander, postcommander – récursifs et itératifs. Aussi niveau-commande (BFS) en utilisant une file d'attente.
  • Opérations de recherche binaire:[ Insérer, supprimer, rechercher et vérifier la propriété BST (en ordre doit être trié).
  • Ancêtre commun de Louth (LCA): Pour les arbres binaires et les BST.
  • Taille (min-pape/max-pape):Mettre en œuvre des opérations de tas, heapifier, heapsort et utiliser pour les files d'attente prioritaires.
  • Trie (arborescence préfixe):[ Utilisé pour les problèmes de recherche automatique, de vérification orthographique et de mots.

Les problèmes d'arbre impliquent souvent des récursions, donc pratiquez l'écriture de fonctions récursives propres et la manipulation des cas de base.

Graphiques

Les relations de modèles de graphiques entre entités et sont représentées par des listes d'adjacence, des matrices d'adjacence ou des listes de bord.

  • BFS et DFS:[ Les deux méthodes de traversée utilisées pour la connectivité, le trajet le plus court (non pondéré), le tri topologique et les cycles de détection.
  • Algorithmes de trajectoire les plus courts: Dijkstra (poids non négatif), Bellman-Ford (poids négatif autorisé), Floyd-Warshall (paires toutes).
  • Arbre minimal de couverture: Les algorithmes Kruskal et Prim.
  • Traitement topologique : Pour les graphiques acycliques dirigés (DAG) – utiles pour la programmation et la résolution de dépendance.
  • Union-Find (Disjoint Set):[ Gérer efficacement les composants connectés dans un graphique.

Les problèmes de graphique nécessitent souvent une manipulation soigneuse des états visités pour éviter les boucles infinies. Pratique de transformer des scénarios du monde réel (p. ex., réseaux sociaux, labyrinthe de résolution) en représentations de graphique.

Algorithmes fondamentaux pour préparer minutieusement

Au-delà des structures de données, vous devez être à l'aise avec les paradigmes algorithmiques classiques et leurs compromis temps/espace. Les catégories suivantes sont fréquemment testées dans les entrevues.

Tri des algorithmes

Bien que vous ne puissiez jamais implémenter un tri personnalisé dans la production, le tri est un outil fondamental utilisé comme sous-routine dans de nombreux problèmes.

  • Tri rapide: Moyenne O(n log n), pire O(n2) – en place mais pas stable. Comprendre les schémas de partition (Loumuto, Hoare).
  • Traitement de fusion: O(n log n) garantie, stable, mais O(n) espace supplémentaire. Excellent pour les listes liées et le tri externe.
  • Traitement du tas: O(n log n) en place, mais pas stable. Utilise une structure de données du tas.
  • Autres types: Tri de comptage (O(n+k) pour les petites gammes), tri de seau, tri de radix – comprendre quand le tri linéaire est possible.

Soyez prêt à discuter de la stabilité, de la nature en place, et de la façon de choisir le bon algorithme de tri pour un scénario donné.

Recherche d'algorithmes

La recherche est essentielle pour une récupération efficace des données. Le plus important est la recherche binaire, qui apparaît dans de nombreuses variantes:

  • Recherche binaire classique: Recherche dans un tableau trié – gérer les duplicata, trouver première/dernière occurrence.
  • Recherche de la réponse :[ Utilisée lorsque vous devez trouver un seuil qui satisfait à une condition (p. ex., la plus petite capacité d'expédition des colis dans les jours).
  • Recherche exponentielle, recherche d'interpolation:[ Moins fréquente mais qui mérite d'être comprise pour son exhaustivité.
  • Recherche dans un tableau trié en rotation:[ Un problème d'entrevue classique qui teste votre compréhension des invariants de recherche binaire.

Maîtriser le modèle de recherche binaire itérative et la pratique de varier la condition de terminaison et les mises à jour de pointeur.

Récursion et rétro-traçage

La récursion est une technique puissante où une fonction se fait appeler pour résoudre des sous-problèmes. La rétrotraque prolonge la récursion en explorant toutes les possibilités et la taille lorsque les contraintes sont violées.

  • N-Queens: Placez les reines N sur un plateau N×N sans attaques – un problème de rétro-traquement quintessence.
  • Sudoku Solver: Remplissez une grille partiellement remplie tout en obéissant aux règles de Sudoku.
  • Production de sous-ensembles, permutations, combinaisons: Générer tous les sous-ensembles, permutations ou combinaisons possibles d'un ensemble.
  • Recherche de mots : Trouvez un mot dans une grille 2D en se déplaçant horizontalement/verticalement.

Pour la rétrotraque, utilisez un motif de réinitialisation --état (par exemple, marque visitée, récurse, non-marque). Pratiquez la visualisation des arbres de récursion pour comprendre la complexité du temps (souvent exponentielle).

Programmation dynamique

La programmation dynamique (DP) résout les problèmes en les cassant en sous-problèmes qui se chevauchent et en stockant les résultats. C'est l'un des sujets les plus intimidants, mais maîtriser les modèles communs aide énormément:

  • Top-down (mémoussation):[ Approche récursive avec cache. Plus facile à dériver de la relation de récidive.
  • Bottom-up (tabulation):[ Approche itérative construisant une table. Souvent plus efficace et évite les recursions en hauteur.
  • Problèmes de DP classiques: Séquence Fibonacci, knapsack (0/1 et non lié), plus longue séquence commune (LCS), plus longue séquence de subséquence en augmentation (LIS), changement de pièce, multiplication de chaîne matricielle, distance d'édition.
  • Définition de l'état:[ Pratique définissant dp[i][j] clairement avant le codage.
  • Optimisation de l'espace: Tableaux roulants pour 1D DP, réduisant la 2D à 1D lorsque les dépendances le permettent.

Identifier les problèmes DP par des mots-clés comme -maximum/minimum, -nombre de façons, -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Algorithmes de l'avidité

Les algorithmes de graisse font localement des choix optimaux dans l'espoir qu'ils conduisent à un optimum global. Ils sont souvent intuitifs mais nécessitent une preuve de rectitude.

  • Sélection d'activité:[ Choisissez le nombre maximal d'intervalles de non-overlaping.
  • Codage huffman:[ Construisez des codes sans préfixe optimaux pour la compression des données.
  • Les arbres mineurs: Kruskal et les Prim sont gourmands.
  • C'est à la différence de 0/1 knapsack que l'avidité fonctionne ici parce que les poids sont divisibles.
  • Jump Game and Gas Station:[ Les problèmes d'intervalle/optimisation classiques ont été résolus avec cupidité.

Lorsque vous abordez un problème d'avidité, demandez-vous: Le choix local réduit-il le problème à une instance plus petite avec la même structure? Si oui, l'avidité peut fonctionner.

Algorithmes graphiques

Les algorithmes graphiques sont au cœur de nombreux problèmes complexes.

  • Algorithme Dijkstra= O((V+E) log V) utilisant la file d'attente prioritaire. Fonctionne uniquement pour les bords non négatifs.
  • Bellman-Ford: O(VE), gère les bords négatifs et détecte les cycles négatifs.
  • Floyd-Warshall: O(V3), toutes paires de chemins les plus courts, détecte également des cycles négatifs.
  • Kruskal , et Prim , les algorithmes MST; Kruskal utilise la ligne de démarcation, Prim utilise la file d'attente prioritaire.
  • Traitement topologique: Utilisation de l'algorithme de Kahns (BFS) ou DFS avec postcommande.
  • Composants reliés de façon solide: Algorithme de Kosaraju= ou Tarjan=.

Comprendre les compromis : Dijkstra travaille pour les graphes denses si implémentés avec la matrice d'adjacence ; pour les graphes clairsemés, la liste d'adjacence + tas est meilleure. Pratique de codage de ces graphes à partir de zéro sans se fier à des bibliothèques intégrées.

Comment aborder le design d'algorithme dans les entrevues

Connaître les structures et algorithmes de données n'est que la moitié de la bataille. L'interview est sur la démonstration de votre processus de résolution de problèmes.

  1. Clarifier les exigences:[ Interroger sur les tailles d'entrée, les contraintes, les types de données et la sortie attendue. Confirmer s'il y a des doubles, des nombres négatifs ou des cas bord.
  2. Discuss force brute:[ Commencez par une solution naïve (même si elle est inefficace) pour vous montrer la compréhension du problème.
  3. Optimiser étape par étape:[ Identifier les goulets d'étranglement et envisager d'utiliser des structures de données plus efficaces (cartes deash, tas, arbres) ou des modèles algorithmiques (deux pointeurs, DP, BFS).
  4. Écrire le code propre:[ Utiliser des noms de variables significatifs, gérer les cas de bord (entrée vide, élément unique), et maintenir un style cohérent.
  5. Testez votre solution:[ Marchez à travers un petit exemple manuellement, puis testez avec des cas de bord. Vérifiez la justesse et discutez des compromis.

Cette approche méthodique non seulement impressionne les intervieweurs, mais vous aide également à attraper les erreurs tôt.

Pièges courants et comment les éviter

Même les candidats expérimentés font des erreurs sous pression.

  • Jumping à l'optimisation: Ne sautez jamais la force brute. Les intervieweurs veulent voir votre raisonnement, pas seulement la réponse finale.
  • Ignorer les cas de bords :[ Toujours tester avec des tableaux vides, des éléments uniques, des valeurs nulles et des tailles extrêmes.
  • Imagination de la complexité de l'espace:[ De nombreuses solutions peuvent être optimisées pour la mémoire.
  • Surcomplication :[ Parfois, une simple approche de tableau ou de deux points est tout ce dont vous avez besoin.
  • Non verbalisant: Le codage silencieux est un drapeau rouge. Narrer votre processus de pensée, même si vous êtes incertain.

Pratique mock interviews on Pramp pour obtenir des commentaires en temps réel confortables et éviter ces pièges.

Ressources et plan de pratique pour l'étude

La cohérence bat l'intensité lors de la préparation des entrevues techniques. Voici un plan d'échantillonnage:

  • Semaines 1-2: Examiner les structures de données fondamentales en utilisant des ressources comme Princeton , Algorithmes Partie 1 (gratuit sur Coursera). Pratiquer les opérations de base sur les tableaux, listes liées, piles, files d'attente.
  • Semaines 3-4: Plongez dans les arbres, les graphiques et les tables de hachage. Implémentez les traverses BFS, DFS et les traversées d'arbres communes. Résolvez 2-3 problèmes par jour sur LeetCode ou HackerRank.
  • Semaines 5-6: Maître tri et recherche des algorithmes. Concentrez-vous sur les variations de recherche binaire et fusionnez le tri. Commencez la programmation dynamique avec des problèmes classiques.
  • Semaines 7-8: Tâchez les sujets avancés : modèles DP, algorithmes graphiques (Dijkstra, Bellman-Ford, MST), gourmands, rétro-trafic. Faites des simulations d'entrevues hebdomadaires.
  • Semaines 9-10: Entretiens simulés complets, résolution de problèmes avec contrainte de temps. Examiner les zones faibles et apprendre des solutions.

Utiliser Tech Interview Handbook[ pour les listes de problèmes curés et les plans d'étude systématiques.

Réflexions finales sur la préparation des entrevues techniques

Maîtriser les structures et les algorithmes de données est un parcours, pas un sprint. Construire une base solide en comprenant les concepts de base, en pratiquant de façon cohérente et en apprenant de vos erreurs. Utilisez les ressources liées dans cet article pour guider votre étude, et toujours simuler des conditions d'entrevue réelles.