การ เข้าใจ ความ หมาย ของ คํา ภาษา กรีก ที่ แปล ว่า “การ สัมภาษณ์ ” นั้น ไม่ ใช่ เรื่อง ผิด.

การ เข้าใจ ความ หมาย ของ คํา ภาษา กรีก ที่ แปล ว่า “การ สัมภาษณ์ ” นั้น ไม่ ใช่ เรื่อง ผิด.

การเตรียมสัมภาษณ์มิได้ต้องการเพียงแค่ความเข้าใจในอัลกอริทึมและโครงสร้างข้อมูลเท่านั้น แต่ยังต้องใช้ความสามารถในการปรับค่าความไวและหน่วยความจําที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ผู้สัมภาษณ์มักไม่ค่อยตกลงกับวิธีการสร้างแรงกระทําอย่างไม่เป็นระเบียบ

เหตุ ผล ที่ การ มอง ใน แง่ ดี เกี่ยว ข้อง กับ การ สัมภาษณ์ ที่ น่า ประทับ ใจ

ในการสัมภาษณ์แบบการเข้ารหัสทั่วไป คุณจะถูกถามให้แก้ปัญหาที่มีคําตอบหลายแบบที่ใช้ได้ โดยผู้สัมภาษณ์คาดหวังให้คุณเริ่มใช้พื้นฐานที่ถูกต้อง แล้วทําการประมวลผลไปยังรุ่นที่มีประสิทธิภาพกว่า โดยเพิ่มขนาดการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมีขนาดการป้อนข้อมูลอย่างเหมาะสม เนื่องจากโปรแกรมจริงนั้นมักประมวลผลบันทึกหลายล้านตัว การจัดแสดงสัญญาณที่มีประสิทธิภาพมาก ที่คุณสามารถออกแบบระบบที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพในการใช้งานทั้งด้านซอฟต์แวร์ได้ และอื่น ๆ อีก บริษัทต่าง ๆ ที่ใช้การประเมินมาตรฐานเช่น การประมวลผลแบบ Signer หรือ การประมวลผลแบบใช้กําลังบังคับการทํางานตามเกณฑ์ที่มีประสิทธิภาพนั้นได้โดยตรง ซึ่งเป็นการเพิ่มความเชี่ยวชาญของการแสดงผลโดยตรงของคุณที่ดีขึ้น

เทคนิค การ มอง ใน แง่ ดี ทั่ว ไป

1. ใช้โครงสร้างข้อมูลแบบอุปสงค์

การหาจุดบกพร่องมักมาจากการเลือกโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนจากลําดับของช่อง (OL) เพื่อค้นหาความซับซ้อนจาก O(n) มาเป็น O(1) การใช้ตาราง (On) ทั่วไปนั้นลดความซับซ้อนลงได้โดยใช้ [FTT: 0] Hap (FLT: 1) สําหรับการดําเนินการแบบเรียบเรียงลําดับ (OLT: 1) แทนการสแกนรายการ (On) ความสามารถในการเข้าใจความบกพร่องและโครงสร้างของแต่ละรายการ มีโครงร่างที่เชื่อมโยงกัน เช่น ตาราง ข้อความที่เข้ากันได้กับเครื่องมือของเครื่องมือนี้ ยกตัวอย่างได้โดยเพิ่มข้อมูลอย่างมีลําดับที่ต่ํา และเพิ่มค่าของธาตุที่ต่ํา (On) ในระหว่างนั้น องค์ประกอบของต้นไม้ (OKEL) จะต้องใช้วิธีการจัดลําดับของโอกรอท (O) ส่วนที่ตัดต่อกับตัวแบบ OKN) ส่วนที่เพิ่มค่า OFEFELLN (N) จะทําให้เกิดความจุลฯ) ในส่วนของรายการของโครงการ (PELNF) จะทําให้เกิดความซับซ้อนในส่วนของรายการที่เรียง ประกอบ

2. ประมวลผลการซ้อนภาพใหม่

อัลกอริทึมจํานวนมากทําการสร้างโปรแกรมใหม่ใหม่ โดยใช้โปรแกรมย่อยแบบเดียวกันนี้ การบันทึก (topsown) หรือการเขียนโปรแกรมแบบ Tabups (topup Dative) เก็บผลและหลีกเลี่ยงการทํางานซ้ํา เทคนิคนี้จําเป็นต่อการเรียกปัญหาการซ้ําเช่นลําดับภาษาอาร์พีไอ การประมวลผลแบบไม่ต่อเนื่องแบบ O((2) ความซับซ้อน แต่โปรแกรมที่ใช้งานได้ลดความซับซ้อนลง (hopsown) การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกส์แบบไดนามิก สามารถนําไปใช้กับฟังก์ชันใด ๆ ที่ถูกกําหนดและเรียกซ้ําได้ เช่น การจัดวางฐานข้อมูล หรือผลลัพธ์ที่แพง ๆ ในบริบท API ในบทวิเคราะห์: "ฉันคํานวณค่าเดิมได้" จะถามตัวเองว่า "ฉันคํานวณได้" ครั้งเดียว?

3. เติมเต็มอัลกอริตที่มีประสิทธิภาพ

บางครั้งอัลกอริทึมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง คือคําตอบ สําหรับการจัดเรียง, ด่วน หรือการรวมเครื่องหมาย (O(n log) ออกแบบ fallows section (n) สําหรับการค้นหาอาร์เรย์แบบเรียงสองชั้น, การค้นหา (O(n) เอาชนะการค้นหาแบบเชิงเส้นได้, กราฟิก (O) สําหรับ กราฟแบบ Tragorsoral, การใช้อัลกอริทึมของ Digksra (V log + E) แทนการเพิ่มน้ําหนักของกราฟเหล่านี้มีความสําคัญมาก การแลกเปลี่ยนนี้ยังเป็นส่วนหลักของการเตรียมอัลกอริทึม: การแบ่ง และการจัดโปรแกรมแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบ ฟุ่มเฟือย, การจัดวางแผงวงจร และการจัดระบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบดอ (V) สําหรับใช้กัน

เทคนิกแบบ Offimative ขั้นสูง

4. สเปซไทม์เทรด-โอฟส์

บ่อยครั้งที่คุณสามารถลดเวลาได้โดยการใช้หน่วยความจํามากขึ้น และในทางกลับกัน ตัวอย่างเช่น การใช้ ผลรวมก่อนเขียนคํานําหน้านี้ ช่วยให้คุณสามารถตอบช่วงการประมวลผลของค่า ผลรวมใน O( 1) ได้ โดยมีค่าใช้จ่ายในการใช้งานเพิ่ม (O(n) ค่าที่ว่างในการใช้งาน เช่น [FLT: 0] Ccache (เช่น LT: 1) (เหมือน แคช SL: 1) ประมวลผลแบบเร็วได้หลายครั้ง ในการสัมภาษณ์ค่าสมดุลที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับข้อจํากัดของหน่วยความจํา คุณอาจจะยอมรับเวลา (O2) ที่จะต้องหลีกเลี่ยงตารางขนาดขนาดใหญ่ หากมีการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพมาก ก็มักจะมีการจัดลําดับการขอข้อมูลแบบประหยัดข้อมูลแบบ ขนาดใหญ่ ซึ่งมักมีการสอบถามแบบ สอบถามแบบผู้ใหญ่แบบ สอบถามแบบผู้ใหญ่ สอบถามแบบผู้ใหญ่ ตรงกับการตัดสินแบบ contributions (O. value) conditionssions) specorder access (O).

5. ความละโมบ vs. อัตโนมัติ โปรแกรม

อัลกอริทึมของความโลภทําให้ตัวเลือกในท้องถิ่นเหมาะสมที่สุด ซึ่งอาจนําไปสู่การแก้ปัญหาที่เหมาะกับทั่วโลก (เช่น อัลกอริทึมฮัฟฟ์แมน อัลกอริทึมของฮัฟฟ์มันคล) อย่างไรก็ตาม ปัญหาหลายอย่างมักต้องใช้โปรแกรมที่มีประสิทธิภาพในการสํารวจทุกความเป็นไปได้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การสังเกตเมื่อวิธีการทํางานแบบโลภสําเร็จ (และเมื่อล้มเหลว) เป็นวิธีปรับแต่งที่ทันสมัยมาก ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนเหรียญสามารถแก้ปัญหาด้วยระบบเงินแบบลินุกซ์ได้ แต่โปรโตเซลล์ที่กําหนดเองต้องการใช้โปรแกรม DP ซึ่งระบุคุณสมบัติ "Opomal Upubities" และใช้คุณสมบัติ "defacted to exacter" ซึ่งใช้เทคนิคที่ต้องใช้ในการตัดสินใจ "defacted to exctate"

6. สตริงและกลเม็ดการกัด

ปัญหามากมายสามารถถูกปรับให้เหมาะสมที่สุดได้โดยการใช้กระบวนการอย่างฉลาดเล็กน้อยแทนการคิดเลขคณิตหรือการปรับสตริง ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบว่าตัวเลขนั้นสามารถทํางานได้กับ [FLT: 0] ใน O(1) แทนการใช้อัลกอริทึมแบบ KMP หรือ rappinkarp สําหรับรูปแบบที่เข้ากันได้กับ On+m) สําหรับระดับความเข้าใจต่ํานั้น จะสามารถนําไปสู่การให้ข้อมูลที่ชื่นชอบได้

ข้อ แนะ ที่ ใช้ ได้ จริง สําหรับ การ มอง ใน แง่ ดี ใน การ สัมภาษณ์

• [FLT: 0] ความซับซ้อนของอะนาไลเซก่อน ก่อนเขียนรหัส (FT) ประมาณเวลาและความซับซ้อนของแผนของคุณ นี่ช่วยให้คุณเลือกแนวทางที่ถูกต้องและพิสูจน์ให้เห็นว่าคุณสามารถคิดใน Big O.
• [FLT: 0] เริ่มต้นด้วยวิธีแก้ปัญหาแรงที่โหดร้าย จากนั้นทําให้เหมาะสมที่สุด การสัมภาษณ์หลายคนต้องการเห็นกระบวนการปรับปรุงที่พิเศษ อธิบายวิธีแก้ปัญหาที่ไร้เดียงสาก่อน แล้วชี้ให้เห็นความไม่เหมาะสมของมัน และเสนอการปรับปรุง
• [FLT: 0]. STSTE กับ scraphed และป้อนข้อมูลขนาดใหญ่. หลังเขียนรหัส, จิตจะวิ่งผ่านกรณีเลวร้าย ถ้าการแก้ปัญหาของคุณจะจับเวลาด้วยอาร์เรย์ขนาดใหญ่, นั่นคือธงสีแดงที่คุณควรระบุ
• [FLT: 0]] ลักษณะภาษาเลเวเรเรชัน หน้าที่ของ Python [FLT: ⁇ หรือ ถูกปรับให้เป็น C และมักเร็วกว่าวงพับด้วยมือบ่อย การใช้วงนี้แสดงให้เห็นว่าคุณเข้าใจความแข็งของห้องสมุดมาตรฐาน
• [FLT: 0] พิจารณาการออกเสียง ถ้าปัญหาเกี่ยวข้องกับการเรียงหลายคํา, พรีเมชัน ผลบวก, ส่วนของเส้นตรง, หรือตารางย่อย เพื่อตอบคําถามแต่ละข้อใน O(log) หรือ O1).
• [FLT: 0] ใช้สองตัวชี้หรือเลื่อนหน้าต่าง สําหรับปัญหาเกี่ยวกับอาร์เรย์และเครื่องย่อยที่ต่อเนื่อง เทคนิคเหล่านี้มักจะลด O(n2) เป็น On).

การวางมันทั้งหมดเข้าด้วยกัน: ทางเข้าทีละขั้น

เมื่อคุณได้รับปัญหาในการทําการสัมภาษณ์แบบโค้ด โปรดทําตามกระบวนการนี้เพื่อปรับแต่งการแก้ปัญหาของคุณ:

1. [FLT: 0] ยืนหยัดต่อปัญหา - เคลียให้มีขนาดเข้า, ข้อจํากัด, และกรณีขอบ.
2. [FLT: 0] นําเสนอวิธีแก้แรงแบบป่าเถื่อน – – ระบุความซับซ้อน (On2) หรือ เอกซ์โปเนนเชียล (101).
3. [FLT: 0] เปิดใช้งานการถอดคอขวด - เวลาอยู่ที่ไหน วงจรการถอดชนวน? ในโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ?
4. [FLT: 0] Brain Rrich การปรับปรุง - ผังกัญชา, กอง, หรือโครงสร้างต้นไม้ช่วยได้ไหม? คุณสามารถใช้โปรแกรมไดนามิคหรือความละโมบได้ไหม?
5. [FLT: 0] เลือกที่ขายดีที่สุด - สมดุลเวลาและพื้นที่ตามข้อจํากัด
6. [FLT: 0] การทําความสะอาด – เขียนรหัสอ่านได้ ด้วยชื่อและความคิดเห็นที่มีความหมายถ้าจําเป็น
7. [FLT: 0]. STST และวิเคราะห์ – เดินผ่านรหัสของคุณด้วยข้อมูลตัวอย่าง และอภิปรายความซับซ้อนสุดท้าย.

ตัวอย่างเช่น จากปัญหาคลาสสิกที่บอกว่า "2 ซัม": การวนแรงแรงผ่านทุกคู่ (n2) การใช้แผนที่ แฮช จะลดเหลือ O(n) โดยเก็บคอมพลิเมนต์ การปรับเปลี่ยนโครงสร้างข้อมูลง่ายๆ นี้ คือผู้สัมภาษณ์ที่คาดหวังการเพิ่มข้อมูล

ทรัพยากร ภาย นอก สําหรับ การ เรียน รู้ ที่ ลึก ซึ้ง กว่า

2557) เพื่อแสดงเทคนิคเหล่านี้ โดยศึกษาแหล่งอ้างอิง (FLT:0) บทความเกี่ยวกับอัลกอริทึม เป็นโครง คุณสามารถช่วยวิกิพีเดียได้โดยเพิ่มข้อมูลเชิงเทคนิคของการออกแบบอย่างแน่นหนา โปรแกรม (FLT:2) โน้ตบรรยายของมิวสิกชัน (FLT:3) เป็นโครง คุณสามารถช่วยวิกิพีเดียได้โดยเพิ่มข้อมูล ดูเพิ่มที่โครงการวิกิเดเชีย บทความเกี่ยวกับ วิศวกรรม [FLTTTT-FFOFFFOFFFOF-FOFFOLT-FOPFEIFIFEIIIIIIIITTA IN Serviewal Abooks About About Serl: University.

รูปแบบการวน

Algoritm expectization ไม่ได้เป็นวิธีการจําเทคนิค การสร้างเทคนิคการเขียนโปรแกรมนี้ เป็นการพัฒนาวิธีจัดการอย่างเป็นระบบเพื่อแก้ปัญหา