インタビューをコーディングするためのアルゴリズム最適化テクニックを理解する

コーディングのインタビューの準備は、アルゴリズムとデータ構造の固有な把握だけでなく、速度とメモリのソリューションを最適化する機能が必要です。 インタビュー担当者は、バイトのアプローチのためにはほとんど解決しません。 作業ソリューションを効率的なものにする方法を知りたいです。 最適化は、計算された複雑さを理解し、トレードオフについて批判的に考え、生産準備のコードを書くことができます。 このガイドは、適切なデータ構造を選択して、実用的なガイドを提示することで、実際のガイドを実践的な戦略に基づいて、これらのガイドを提示します。

コーディングインタビューにおける最適化の重要な理由

典型的なコーディングインタビューでは、複数の有効なソリューションを持つ問題を解決するように求められます。 インタビュー担当者は、正しいベースラインから始めることを期待し、より効率的なバージョンに反する。 効率的なソリューションは、入力サイズとよくスケールアップします。これは、実際のアプリケーションがレコードの何百万を処理するため、重要なことです。 最適化能力信号を実証することで、両方の正しいと実行者を設計できるようになり、ソフトウェアエンジニアリングのロールに非常に高い評価を発揮します。 さらに、多くの企業が標準化された評価を使用して、HackerRuntime Managementは、または最適化ソリューションを直接実行するかどうかを最適化します。

共通の最適化技術

1. 適切なデータ構造の使用

ほとんどのインパクトのある最適化は、適切なデータ構造を選ぶことからよく来ます。例えば、配列からハッシュマップへの切り替えは、O(n)からO(1)までの時間複雑性を平均的に低下させます。同様に、]]heap]を使用して、優先的にベースの操作(O(log n)を繰り返しスキャンし、リスト(O(O(n))を劇的に効率を向上させることができます。強度と弱点の配列を理解すると、各ツリーの検索結果は、O(log n)が、あなたがリンクしたツリーを配列にするために、必要なときに、O(O(log n)、あなたは、あなたが持っている、あなたが持っている、あなたが持っている、あなたが持っている、あなたは、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが持っている、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが、あなたが

2. 冗長計算の低減

多くのアルゴリズムは、同じサブプロブレムを出力します。 測定値(トップダウン)またはタブレーション(ボットトムアップダイナミックプログラミング)を使用して、結果が保存され、繰り返し作業を避けます。 この技術は、フィボナッチシーケンスのような再帰的な問題に不可欠です。 ネイブライヴ・リカーシブ・ソリューションはO(2^n)時間の複雑さを持っていますが、ダイナミック・プログラミングはO(n)にそれを減らす。 ダイナミックなプログラミングを超えて、あなたは、計算結果を繰り返して、APIを要求するような、任意の関数にメモを適用することができます。 たとえば、私は、APIを繰り返し、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば、例えば

3. 効率的なアルゴリズムの実装

時には、完全に異なるアルゴリズムは、答えです。ソート、クイックソート、またはマージソート(O(n log n) は、バブルソート(O(n2))を出力します。ソートされた配列を検索するには、バイナリ検索(O(log n))は、リニア検索(O(n))を打ちます。グラフトロールの場合は、Dijkstraのアルゴリズム(O(V log + E))をヒープで使用して)、BFSの代わりに、重ね合わせたグラフは、重要な要素であるReco(Requiger)を識別する、重要な要素です。

高度な最適化技術

4. スペースタイムトレードオフ

多くの場合、あなたはより多くのメモリを使用して時間を減らすことができます, およびその逆. 例えば, プレコンピューティングプレフィックスの合計クエリは、あなたが応答することができます O(1) 時間, O(n) 余分なスペースのコストで. 同様に, ]]キャッシュを使用して ] (LRUキャッシュのように) 繰り返されたルックアップの速度. インタビューでは, 最適なバランスは制約に依存します. メモリが限られている場合, あなたは、このような大きな決定を通知するために、O() 大規模な意思決定をチェックアウトする時間が大きい場合, 大規模な作業時間. 大規模な作業時間に大きな時間を制限します.

5. Greedy対動的プログラミング

Greedyアルゴリズムは、特定の問題(例えば、Huffman コーディング、Kruskalのアルゴリズム)の世界的な最適なソリューションにつながる可能性があるローカルの最適な選択肢を作る。しかし、多くの問題は、効率的なすべての可能性を探求するために動的プログラミングを必要とする。グリーディアプローチが機能したときに認識し(そしてそれが失敗したときに)高度な最適化である。例えば、canonicalシステムコインシステムとのコイン変更の問題は、正式に解決することができますが、任意の決定は「DP」と「選択」を決定する必要があります。

6. ひもおよびビット操作のトリック

数が2つの力で、ループではなくO(1)でで実行できるかどうかをチェックするなど、多くの問題が最適化できます。 パターンマッチング用のKMPやRaven-Karpなどの文字列アルゴリズムは、O(n+m)よりも、Nive O(n+m)を上回る改善です。 低レベルの最適化理解のために、データが一致して、インタビュー者に感謝するエレガントなソリューションにつながることができます。

インタビューにおける最適化のための実用的なヒント

  • [] 複雑性を第一に分析します。[ 計画されたソリューションのコーディング、推定時間、およびスペースの複雑性の前に。 これは、適切なアプローチを選択し、あなたがビッグOで考えることができることを証明するのに役立ちます。
  • バイトフォースソリューションで始まり、最適化します。[] 多くのインタビュー担当者は、反復的な改善プロセスを見たい。 最初に、ネイブソリューションを説明し、その不効率性を指摘し、改善を提案します。
  • [ エッジケースと大きな入力でテストします。[ コードを書くと、精神的に最悪のシナリオで実行されます。あなたの解決策が大規模な配列でタイムアウトされると、それはあなたが対処すべき赤いフラグです。
  • 学習言語の機能。] の Python の のような組み込み関数、 、または は、C で最適化され、頻繁に手書きループよりも大幅に高速です。 それらを使用すると、標準ライブラリの強度が理解できます。
  • [Consider precomputation.[] 複数のクエリ、プレコンプトプレフィックスの合計、セグメントツリー、またはスパサレテーブルがO(log n)またはO(1)の各クエリに答える必要がある場合。
  • []2つのポインタまたはスライディングウィンドウを使用します。[[]配列と連続したサブアレイの問題のために、これらの技術はO(n2)をO(n)に減らします。

みんなでそれをつくる:ステップバイステップのアプローチ

コーディングのインタビュー問題が発生したら、このプロセスに従ってソリューションを最適化します。

  1. ]問題を把握する - 入力サイズ、制約、およびエッジケースを明確化します。
  2. バイトフォースソリューション[を生成します。 - 状態の複雑さ(多くの場合、O(n2)または指数関数)。
  3. ボトルネックを識別する[ - 時間を浪費する場所? 反復ループ? 非効率的なデータ構造?
  4. Brainstormの改善 - ハッシュマップ、ヒープ、またはツリー構造のヘルプは? 動的プログラミングや貪欲を使うことができますか?
  5. []ベストトレードオフ[ - 制約に基づいてバランスの時間とスペース。
  6. [] 実装はきれいに[] – 必要に応じて、読みやすいコードとコメントを書きます。
  7. []テストと解析[] - サンプル入力でコードを移動し、最終的な複雑さを議論します。

例えば、古典的な問題「2つのSum」:すべてのペア(O(n2)を介してバイトフォースループ。ハッシュマップを使用して、補完を保存することでO(n)にそれを減らす。このシンプルなデータ構造のシフトは、最適化のインタビューが期待しています。

ディープラーニングの外部リソース

これらの技術を習得するために、権威あるソースを研究します。 ] アルゴリズムに関するWikipediaの記事]は、設計のパラダイムの固体概要を提供します。 動的プログラミングのために、 MITの講義ノート[は優れています。 データの構成については、 インタービュー ケーキの記事 構造に関するは、最後に、練習を練習を練習する言語に示すように、 [コード] と テキストを「コードを実装する」と、または「コードを「Realimprove」のテキストを「コード」と「Reacterme」のテキストを「Reactermeのテキストを「Reacterme」に置き換えます。

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Algorithmの最適化は、記憶のトリックではありません。それは、問題を攻撃するための系統的な方法を開発することについてです。時間と空間間の基本的な取引の解除を理解し、データ構造をaptを選択し、効率的なアルゴリズムのパラダイムを適用し、あなたの推論を明確に伝えることで、あなたはインタビューをコーディングすることに目立ちます。これらの技術を毎日練習し、最適なソリューションをすぐに書くことは第二の性質になります。覚えておいてください:すべてのインタビューの問題は、あなたが重要なスキルについて考えることができることを実証する機会です - 優れたスキルエンジニアから別のスキルを分離する - 優れたスキルを習得する。