הבנת טכניקות אופטימיזציה של Algorithm עבור ראיונות

הבנת טכניקות אופטימיזציה של Algorithm עבור ראיונות

הכנת ראיונות קידוד דורשת לא רק תפיסה מוצקה של אלגוריתמים ומבנים נתונים, אלא גם את היכולת לייעל פתרונות למהירות וזיכרון.ראיינים לעתים רחוקות להתפשר על גישה כוח רוטט; הם רוצים לראות כיצד אתה הופך פתרון עבודה ליעילות.אופטימיזציה מראה שאתה מבין מורכבות חישובית, יכול לחשוב באופן ביקורתי על פעולות מסחר, ולכתוב קוד ייצור מוכן זה מכסה את האופטימיזציה החזקה ביותר, החל מטכניקות מתקדמות, החל מטכניקות נתונים, החלמותק, החלמותק, החל מאסטרטגיות מתקדמות, החלות על ידי אלגוריתמים, החלת, החלת שיטות מתקדמות, החלת שיטות בקרה מעשיות, החלות על מנת להציג אלגוריתמים, החל מטכניקות אלגוריתמים, החל מראיונות מעשיים, החל מראיונות מעשיים, כדי להציג שיטות בקרה, כדי להציג שיטות בקרה, כדי להציג.

למה אופטימיזציה של דברים בראיונות

בראיון טיפוסי לקידוד, תתבקש לפתור בעיה שיש לה פתרונות מרובים תקפים. המראיין מצפה שתתחיל עם קו בסיס נכון, ולאחר מכן להתרוצץ לקראת גרסה יעילה יותר. .Efficient Solutions בקנה מידה טוב עם גודל קלט, וזה קריטי כי יישומים בעולם האמיתי לעתים קרובות מעבדים מיליוני רשומות.- לי אופטימיזציה של יכולת אופטימיזציה כי אתה יכול לעצב מערכות הן נכונות ומבצעות - תוכנה מוערך ביותר פונקציות סטנדרטיות יותר, כמו פונקציות סטנדרטיות של בדיקות אוטומטיות.

טכניקות אופטימיזציה נפוצות

1.שימוש במבנה נתונים נספח

אופטימיזציה המשפיעה ביותר מגיעה לעתים קרובות מבחירת מבנה הנתונים הנכון.לדוגמה, מעבר ממערך למפת הישאה עבור המחפשים מפחית את מורכבות הזמן מ- O(n) ל-O(1) בממוצע, באמצעות ההרחבה:0heapigtureFLT:1 עבור פעולות מבוססות עדיפות (O(Olog n) להפעלה) במקום לסרוק מחדש רשימה (n) באופן דרמטי, יכול לשפר את התכונות של עץ, לדוגמה, אם יש צורך ברשימות גרף (למשל, לדוגמה, לדוגמה, תכונות) עבור טבלאות גרף) עבור ציוד חיצוניות (למשל, לדוגמה, אם יש צורך) עבור ציוד טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות) עבור טבלאות טבלאות טבלאות מותאמות אישית, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, אם יש צורך) עבור טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות מותאמות אישית (N(N(N) עבור טבלאות טבלאות מותאמות אישית, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, תכונות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות טבלאות

2.הפחתת פיצויים

אלגוריתמים רבים מנסחים מחדש את אותן תת-בעיות.שימוש ב memoization (למעלה למטה) או לשוניות (תוכנית דינמית ⁇ ) מאחסנת תוצאות ומונעת עבודה חוזרת.טכניקה זו חיונית לבעיות חוזרות כמו רצף פיבונאצ'י, שבו פתרון רציונאלי יש O(2n) מורכבות זמן, אבל תכנות דינמי מקטין את זה ל-O(n Beyond תכנות, אתה יכול תמיד לבקש דינמיקה) לנסח את אותו לנסחטציה יקרה יותר מאשר לנסחית: האם זהה, האם זה יכול תמיד יכול להיות בעל ערך קידוד Iching, כלומר, כלומר, האם זהה, האם זה יכול תמיד יכול תמיד יכול לשאול את אותו מחדש, כלומר, כלומר, אם אני יכול לשאול, האם זהה, אם אני יכול תמיד יכול תמיד יכול לענות על ידי יישום של מערכת מסד נתונים של API חוזר יותר מאשר לנסחטיבי יותר מאשר לנסח מחדש, כלומר, כלומר, אם אני יכול להיות יותר מאשר לנסח מחדש, האם זה יותר מאשר לנסח מחדש, אם אני יכול להיות יותר מאשר לנסח מחדש, אם אני יכול להיות יותר מאשר לנסח מחדש, האם זה יותר מאשר לנסח מחדש, אם אני יכול להיות, אם אני יכול תמיד יכול להיות יותר מאשר לנסח מחדש,

3.הפעלת אלגורית

לפעמים אלגוריתם שונה לחלוטין הוא התשובה. עבור מיון, מהירות או ממזג (O(n log n) outperforms בועה סוג (O(n2)) עבור חיפוש מערך מסוים, חיפוש בינארי (O(O(log n)) מנצח חיפוש ליניארי (O(n) גרף אלגוריתם של Dijkstra's (V(O(V) + V) עם חלק מרכזי של גרף, במקום זאת, הוא מזהה אלגוריתם מסחר רגיל של אלגוריתם, הוא מזהה, הוא מזהה, הוא חלק של תכנות.

טכניקות אופטימיזציה מתקדמות

4.10.Fal-Time Trade-Offs

לעתים קרובות אתה יכול להפחית את הזמן באמצעות זיכרון נוסף, ולהיפך, לדוגמה, סכומים מראש מאפשר לך לענות על שאילתות טווח ב O (1) זמן, עלות שטח נוסף O(n) באופן דומה, באמצעות סכומים מראש:0cachephueFLT 1 (כמו שפם הנדסה) מהירויות מבט חוזרות ונשנות.

5.G.Gedy vs. Dynamic Programming

אלגוריתמים אפורים עושים בחירות אופטימליות מקומיות, אשר עלול להוביל לפתרון אופטימלי בעולם לבעיות מסוימות (למשל, Huffman coding, אלגוריתם של קרוסקל) עם זאת, בעיות רבות דורשות תכנות דינמי לחקור ביעילות את כל האפשרויות.ההכרה כאשר גישה חמדנית עובדת (וכאשר היא נכשלת) היא אופטימיזציה מתקדמת.לדוגמה, שינוי המטבע עם מערכות מטבע יכול להיות פתרון תאוות בצע, אבל דורשות צורה פגום כדי "לדוגמא" כדי לתקן את ה-" כדי לתקן את ה-" (reative-" (opal) הוא אופטימיזציה מתקדמת.

טריק סטרינג ו- Bit Manipulation

בעיות רבות יכולות להיות אופטימיזציה על ידי שימוש בפעילות bitwise במקום קידוד או מניפולציה מיתרים.לדוגמה, לבדוק אם מספר הוא כוח של שניים ניתן לעשות עם FLT:0 ב-O(1) במקום לולאה. אלגוריתמים סטרינג כגון KMP או רבין-Karp עבור דפוס התאמה של שיפור על O(n*m) לאופטימיזציה נמוכה, כיצד מחשבים מייצגים פתרונות אלגנטיים.

טיפים מעשיים לאופטימיזציה בראיונות

• (ה)המורכבות של LT:0) נבאיזה קודם כל, לפני שעקב, להעריך את מורכבות הזמן והמרחב של הפתרון המתוכנן שלך.זה עוזר לך לבחור את הגישה הנכונה ולהוכיח שאתה יכול לחשוב ב-Big O.
• (ב) [ה]0] החל מפתרון כוח אכזרי, ואז לייעל את ה-FLT:1 מראיינים רבים רוצים לראות תהליך שיפור מהותי.סביר את הפתרון התמימות תחילה, ואז להצביע על חוסר היעילות שלו ולהציע שיפורים.
• (ב) לאחר כתיבת קוד: 0 (Test with Edge) וקלטות גדולות.ה.ראהפל:1 (R) לאחר כתיבת קוד, פעילות נפשית באמצעות תרחישים הגרועים ביותר.אם הפתרון שלך יחלוף על מערך מסיבי, זהו דגל אדום שעליו לטפל.
• (ב) ,0) ,Leverage Language features.FLT:1Build-in function like Python's FLT 1:2, או FLT 3: 3 מותאמים ל- C ולעתים קרובות מהר בהרבה מאשר לולאות מסולפות ידיים.
• (FLT:0)Consider precomputation.FreaLT:1; אם הבעיה כוללת שאילתות מרובות, סכומים מוקדמים, עצי פלח, או שולחנות מלוחים לענות על כל שאילתה ב- O(log n) או O(1).
• (ב) [ה] [ה]] [ה]] [ה] [ה]] [ה]] [ה'] [ה']']'[ה]']'[ה']'[ב]']'[ה']'''''''''''''''''''''''''']''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

שם הכל ביחד: גישה של צעד

כאשר אתה מקבל בעיית ראיון מלוכדת, בצע תהליך זה כדי להתאים את הפתרון שלך:

1. (ב) עיין בפרשת [[המאה ה-20]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]
2. (ב) ,0) נניח פתרון כוח רוטט 1 (הסביר את המורכבות שלו (לעתים קרובות O(n2) או אקספוננציאלית).
3. (ב) [ה]מחדש:0] מנקה את צווארי הבקבוק 1 [ב] – היכן הזמן מבוזבז? – לולאות רפטיות?
4. (ב) האם ניתן למפות חת, קרן עץ או עץ לעזור?
5. (ב) עיין ב[[1924]] ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]
6. (ב) ,0) ,הסברים על ידי קוד לקריאה בעל שמות משתנים משמעותיים והערות במידת הצורך.
7. (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

לדוגמה, בהתחשב בבעיה קלאסית "שני Sum": לולאות כוח רוטט דרך כל הזוגות (O(n2)) שימוש במפה hash מקטין את זה ל- O(n) על ידי אחסון משלים.שינוי פשוט זה במבנה נתונים הוא המראיין אופטימיזציה לצפות.

משאבים חיצוניים ללמידה עמוקה יותר

כדי לשלוט בטכניקות אלה, ללמוד מקורות סמכותיים.המאמר של ה-0Wikipedia על אלגוריתמים אלגוריתמים: 1 מספק סקירה מוצקה של פרדיגמות עיצוב.עבור תכנות דינמי, FLT:2 התרשמות של הערות הרצאה של 2MIT על אלגוריתמים 3FLT 3: 3 הם מצוינים.עבור מבנים נתונים, FLT:4 ו-Lim) מאמר על גבי מבנים זהב:5 מסבירים מסחריים בשפת רגיל (קודמים (קוד) או "קוד"מתמקדים" (קוד" (קוד פתוח) או "קוד") על שיטות סטנדרטיים)

מסקנה

אופטימיזציה של Algorithm אינה על חיקוי טריקים; זה על פיתוח דרך שיטתית לתקוף בעיות.על ידי הבנת הפקעות הבסיסיות בין זמן למרחב, בחירת מבני נתונים pt, החל פרדיגמות אלגוריתמיות יעילות, ותקשורת החשיבה שלך בבירור, אתה תבלוט בראיונות קידוד.תרגול טכניקות אלה יום יום, ועד מהרה כתיבת פתרונות אופטימליים יהפכו לטבע שני.