יצירת מבנה נתונים ואלגוריתמים לראיונות טכניים

ראיונות טכניים בחברות טכנולוגיה מובילות מציבים מיקוד כבד על מבני נתונים ואלגוריתמים.אסלינג היכולת של המועמד לבחור את מבנה הנתונים הנכון לבעיה, ליישם אלגוריתם יעיל, לנתח את הביצועים שלו עוזר לראיינים להעריך ידע מדעי מחשב עמוק.ללא בסיס מוצק בבסיסים אלה, אפילו מפתחים מנוסים יכולים להיאבק במהלך מסכי טלפון ובמפגשים לבנים באתר.

מבנה נתונים משותף

מבני נתונים הם עמוד השדרה של תוכנה יעילה.כל מבנה יש נקודות חוזק ספציפיות וחילופי מסחר לגבי מהירות גישה, שילוב, השמדה ושימוש בזיכרון.כאן אנו בודקים כל מבנה מרכזי בעומק, עם מקרי ראיון טיפוסיים ושאלות דוגמאות.

אריות

(ב) מחסנים:0; מחסנים של שאלות (הידועות) הם מבנה הנתונים הפשוט ביותר: רצף רחב של זיכרון המכיל אלמנטים מאותו סוג; הם מציעים FLT:2O(1)O(1)3 גישה אקראית על ידי אינדקס, אך שילוב של אלמנטים של בדיקה מינימלית (הכוללים) של אלגוריתם (Ferdo) דורש שינוי של אלגוריתם (הכולל אלגוריתם של אלגוריתם) אלגוריתם (הת-Ferdows)

המונחים:

(ב) [17] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

שולחן האש

(ב) [ה]ב[[המאה ה-1]], [[המאה ה-20]], [[המאה ה-20]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]] ו[[1924]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[[[1924]]]]]]

עצים

(ב) LT:0 (TreesphFLT:1) באים בצורות רבות: עצים בינאריים, עצי חיפוש בינאריים (BST), מאוזנים BSTs (AVL, Red-Black), heaps, מנסה, עצים מקטעים ועוד. בעיות עץ בודקות חשיבה ריתמה (בתמונה, סידור מראש, סדר, סדר, סדר), ומאזן טיפוסי:

Garphs

(הופנה מהדף ⁇ ) ⁇ (החלים) ו-[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] ו[[1924]]]]]]]]]]

המונחים:

אלגוריתמים הם הליכים של צעד אחר צעד לפתרון בעיות.ראיינים מעריכים לא רק את הנכונות אלא גם את היעילות והבהירות של ההיגיון.כאן אנו מכסים את קטגוריות האלגוריתם המופיעות לעתים קרובות ביותר.

המונחים: Algorithms

(ב) ב[[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]

חיפוש אלגוריתמים

(ב) [ה]: [ה] [ה]] [ה]]] [ה]]] [ה]]]], [ה]], [ה]]]ה'[ה']]'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה']']'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה']'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה

טיול

(FLT:0) סיורי LT:1) היא טכניקה שבה פונקציה קורא לעצמו לפתור מקרים קטנים יותר של אותה בעיה.זה יסוד עבור עץ וגרף טראנסל, אלגוריתמים מתחלקים וconquer, ו backtracking. הרבה מועמדים לראיון נאבקים עם טיול מהיר, בהתחשב במורכבות בניהול מצב ומקרים בסיס.

דינמי תכנות

(FLT:0) תכנות דינמי (DP)FIRLT:1 ייעל פתרונות recursive על ידי אחסון תוצאות של תת-בעיות DP כדי להימנע מקידוד - או באמצעות סיור מלמעלה למטה עם memoization או לשונית קידוד תחתית. DP לעתים קרובות יש מבנה תת-קרקעי אופטימלית וחפיפות קטגוריות: 0/1napsack, ארוך טווח, לזהות שכפול, ולאחר מכן, כלומר, לשנות את הפחתת בעיות הפחתת משקל, באופן מיידי, לא ניתן להוסיף, כדי לשנות את הפחתת כמותיות, באופן ספציפי, אם אתה יכול להיות ארוך יותר, או לשנות את הפחתת כמותיות, אם אתה יכול להוסיף את הפחתת טווח, אם אתה יכול לעתים קרובות.

גנדי אלגורית

(FLT:0) אלגוריתמים גריידיים של אלגוריתמים 1 (FLT:1) עושים את הבחירה האופטימלית מקומית בכל שלב עם התקווה למצוא אופטימלי גלובלי.הם עובדים עבור בעיות עם מבנה מטרואיד, כמו בחירת פעילות, Huffman coding, או אלגוריתם Dijkstra של תזמון, עם זאת, הם יכולים להוביל פתרונות תת-אופטימיים אם הם ליישם שאלות רציונמיות כי חשיבה חמדנית כוללים מספר מינימלי של מטבעות מסוימים (רק), כלומר, אם אתה צריך לעתים קרובות, פתרון זמן קצר יותר מאשר פתרון אופטימלי, אם אתה יכול להוביל לפתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן קצר יותר מאשר אם אתה יכול להוביל לפתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן, אם אתה יכול להוביל לפתרון של זמן קצר יותר מאשר אם אתה יכול להוביל פתרון של זמן קצר יותר מאשר אם הוא הנכון, אם הוא הנכון, אם הוא גורם סביר, אם הוא גורם סביר, אם הוא הנכון, אם הוא יכול להוביל לפתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן, אם הוא יכול להוביל לפתרון של זמן, אם הוא אומר, אם הוא אומר, אם הוא יכול להוביל לפתרון של זמן קצר יותר מאשר פתרון של זמן קצר יותר

גרף אלגורית

(הופנה מהדף [[1924]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]] ו[[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

ניתוח מורכבות

הבנת זמן ומורכבות החלל (התראות הגדולה) אינה ניתנת להשגה.כל שאלה מראיונית מצפה ממך לנתח את זמן הריצה של הפתרון שלך במונחים של תיק הגרוע, ממוצע, ובמקרה הטוב ביותר.אתה צריך להיות מורכבות מחשוב נוח עבור אלגוריתמים חוזרים באמצעות יחסי הישנות והמאסטר (1) לראיון חלקי (conquer) גם להעריך מורכבות: ערימה חוזרת, עומק, אופטימיזציה של מידע מורכב, וספקת בבירור, לעומת אלגוריתמים) של אלגוריתמים (חומר) משקף את יעילות).

כיצד לגשת למבנה נתונים ואלגואטרם

(ב) תהליך לפתרון בעיות שיטתי יכול לשפר באופן דרמטי את ביצועי הראיון: מסגרת משותפת היא: (FLT:01) להבין את הבעיה FLT:1 - לשאול שאלות על גודל קלט, מקרים קצה, פורמט הפלט הצפוי:22) בחר גישה הנדרשת קוד LT: 5) לבדוק את כוח הלבבות שלך קודם לכן, לחפש דפוסים (שני נקודות, חלון צמצם, חיפוש בינארי, מספר 1:2, מספר 8)

תכנית מחקר ומשאבים

תרגול עקבי יעיל יותר מאשר cramming. Aim כדי לפתור תערובת של בעיות קלות, בינוניות וקשה על פני נושאים שונים.

  • (FLT:0LeetcodeFLT:1) - אוסף נרחב של שאלות ראיון עם דיונים לפתרון מומלץ לסנן על ידי מבנה נתונים או תג אלגוריתם.
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד): "ה'ומ' (ב"ב) ויקרא י"ד): "וַיָּבְתָּבְתָּבְתָּבְתָּבְתָּבְתָּבָר" (בראשית כ"ד).
  • (ב) ,0) , מדרש (ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • BookssigFLT:1] - "הקריאת הראיון הקידוד" של גיילה לאקמן מקדווול נותר התייחסות סטנדרטית ל"החדירה לאגוריגים" (CLRS) לתיאוריה עמוקה יותר.

לוח זמנים יומי או שבועי הפעלות תרגול. להתמקד במבנה נתונים אחד או אלגוריתם בזמן.עקוב אחר ההתקדמות שלך על ידי יצירת גיליון של בעיות נפתרות, עם הערות על דפוס המשמש ומורכבות בזמן ריצה.

טעויות נפוצות להימנע

  • (ב) ,0) , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 , 000 ; . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  • (ב) [15] ,0) ,ב"ה, ב"התעל-ידי-אחד" (ב) שגיאות, קלט ריק, ערכי אפס, אלמנטים כפולים, קלטות גדולות שגורמות לזרימה.
  • (FLT:0) תוך שיתוף הפעולה של הפתרון 1FLT - קוד פשוט יותר קל לשמור ולפענוח; אם הפתרון שלך משתמש במבנה נתונים מורכב כאשר מערך מספיק, לשקול מחדש.
  • (ב) ⁇ :0) ,התקבלות על מורכבות חלל 1 - בעיקר בעת ביצוע או העתקת מערך.
  • (FLT:0) לא לתרגל על לוח לבן או עורך משותף של ההרחבה 1) - בראיונות לא תהיה לך IDE עם השלמת אוטומטי; לתרגל כתיבת קוד ביד או עורך טקסט פשוט.
  • (ב) ,0) ,Neglecting CommunicationsFLT:1 - לדבר דרך החשיבה שלך, לבקש הבהרה, ולהציג את המראיין כיצד אתה ניגש לפתרון בעיות, לא רק את הקוד.

מסקנה

המאסטר של מבנים ואלגוריתמים הוא מסע הדורש תרגול ייעודי, הבנה של מושגים הליבה, ואת היכולת להסתגל לבעיות חדשות. להתמקד במבנים ואלגוריתמים המפורטים לעיל, לנתח את העסקאות שלהם, וליישם שיטה לפתרון בעיות שיטתיות. על ידי שילוב הטיפים והמשאבים הניתנים, תמשיך לבנות את הביטחון והמיומנות הדרושים כדי להצטיין בראיונות טכניים.זכור כי המטרה אינה רק כדי להרעיש פתרונות אלא לפתח בעיות עמוקות, כדי להתמודד עם אינטואיציה, להמשיך לעקוב אחר הבעיה שלך, להמשיך לעקוב אחר כך, להמשיך לעקוב אחר כך, להמשיך לעקוב אחר כך, להמשיך ולהצטיין בראיונות טכניים.