Master Data Structures You Must Master

Her teknik röportaj, temel veri yapıları temelinde inşa eder. Sadece nasıl çalıştıklarını anlamak, ancak bunları ne zaman uygulamak için, ortalamalardan gelen güçlü adaylara ayır. Aşağıda, problem çözme sırasında kullanabileceğiniz her temel veri yapısını kırıyoruz.

Diziler ve Strings

Diziler, en temel veri yapısıdır, O(1)'e rastgele erişim ve sabit hafıza düzeni sunmak. Görüşmelerde, diziler genellikle iki noktalı teknikler içeren sorunlar için sırt kemiği olarak hizmet eder ve ek miktarlar ek olarak sıralanır. Strings aslında değişkenlik gibi ek kısıtlamalarla karakterize edilir ( Java ve Python gibi diller).

  • [FONT=0] Pencereyi genişletin:[[Dönetici: 0,4][/FONT=0) Subarray veya altüstorluk sorunları için kullanılır (örneğin, tekrar karakterler olmadan en uzun altüstring). Genişleyen ve sözleşmelere dayanan bir pencereyi koruyun.
  • [FONT:0] İki nokta:[[Dönetici:[Dönetici:0) Verimli bir şekilde dizi problemlerini çözmüş (örneğin, iki toplam, en sulu konteyner) iki uçtan veya farklı hızlarda hareket eden.
  • [FONT:0) Yerinden yapılan değişiklikler:[Dönetici:[Dönetici:0) Birçok sorun, seriyi ekstra alan olmadan değiştirmeyi gerektirir (örneğin, tekrarları ortadan kaldırır, sıfırları kaldırır).

Saçmalama için, karakterin encoding (ASCII vs Unicode) ve boş dizeler veya beyaz alan gibi kenar davalarına özel dikkat edin. uygulama problemleri onurFLT:0)LeetCode'un dizi etiketi)

Linked Lists

Linkli listeler, eklemelerde ve deleksiyonlarda öne çıkan dinamik veri yapılarıdır, ancak rastgele erişim eksikliği. Interviewers genellikle şarkılarla bağlantılı listeler, doubly bağlantılı listeler ve dairesel listeler hakkında sorular sorarlar.

  • [FONT:0)Reversal:[Dönetici:[Dönerge:[Döner:[Dönetici:0) Bu, klasik bir sıcak-up problemidir.
  • [FONT:0)Cycle algılama:[Dönetici:[Dönetici:0)) Floyd'un tortoise ve hare algoritmasını O(1) uzayda döngüleri tespit etmek için kullanır.
  • [FONT:0)Merged sıralama listeleri:[Döntilmiş iki liste bir tür listeye dahil edilmiştir (bir çeşit bağlamı bir araya getirir).
  • [FONT=0)Bağlantı listesi: Hızlı ve yavaş nokta tekniği orta node bulmak için.

Linkli liste problemleri genellikle nokta manipülasyonu ve kenar durumu işleme (mevcut liste, tek node). Sınır koşullarını basitleştirmek için mumya kafa düğümleri ile temiz kod yaz.

Stacks and Queues

Stacks (LIFO) ve kuyruklar (FIFO), parsing, grafik traversal ve algoritma tasarımında yaygın olarak kullanılan soyut veri türleridir. öncelik kuyrukları (heaps) ve deque (iki uç kuyruk) gibi değişkenler. Ortak röportaj senaryoları:

  • [FONT:0]Stack for ekspres değerlendirme için:[Dönlendirme:[Dönlendirme:0)[Dönlendirme:[Dönlendirme:0)Demek içinStack:[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:)) Evaluating postfix ifadeleri, dengeli ebeveynlikleri kontrol etmek, geri yükleme işlevi uygulamak.
  • BFS içinQueue: [Dönem: [Düzen: 1.) 3.
  • [FONT:0)Monotonik yığın/kue: Bir sonraki daha büyük element gibi sorunlar için kullanışlı, en yüksek kaya pencere.
  • [FONT:0)Priority kuyruğu (min-heap / max-heap):), K en büyük / en küçük elementleri bulmak, K sıralama listelerini birleştirmek, Dijkstra'nın algoritması.

Kendi çöp veya kuyrukunuzu uygulamanız, dizileri veya bağlantılı listeleri her operasyon için zaman karmaşıklığının altında kullanmayı düşünün.

Hash Tables

Hash masaları (hash haritaları ve hash setleri) O(1) ortalama zaman görünümleri, ekler ve deletions yakınında bulunmaktadır. Birçok verimli algoritma için iş kodludur.

  • [FONT:0)Kırsal frekanslar:[Dönler için frekans haritası inşa etmek veya sayılar için bir frekans haritası oluşturmak, sonra tekrar tekrarları, anagramları veya en sık elementleri bulmak için kullanmak.
  • [FONT:0] İki-sum tarzı problemler: Bir dizi aracılığıyla şarj etmek için bir hash haritasını kullanarak tamamlamaktadır.
  • [FONT=0]Caching ve memoization: [Dönetici: [Dönetici:0)) Storing results of expensive function calls (e.g., dinamik programlama recursion.
  • [FONT:0) Dizilerin bölümlerini ele alalım:[Dönetici:[Dönetici:0) Setleri kullanan iki koleksiyon arasında ortak element bulmak.

Soru: Ayrıca Python, sözlükler ve setler gibi dillerde de doğrudan faydalanabileceğiniz stratejileri tartışın.

Ağaçlar

Ağaçlar birçok formda görünen hiyerarşik veri yapıları: ikili ağaçlar, ikili arama ağaçları (BST), oaps, çalışır ve kendi kendini tehdit eden ağaçlar (AVL, Red-Black) Ortak röportaj görevleri:

  • [FONT:0]Tree traversals:[Dönerge:[Dönerge: 1) Sırada, sipariş, posta siparişi – recursive and iterative applications. Ayrıca seviye sipariş (BFS) bir kuyruk kullanarak.
  • [FONT:0]Binary search ağacı işlemleri:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönergelik, arama ve BST mülkünü kontrol edin (önemli olmalıdır).
  • [FONT:0) En düşük ortak ata (LCA): [Dönetici ağaçlar ve BST'ler için).
  • [0]Heap (min-heap/max-heap:[Dönetici: 1) Implement heap operations, heapify, heapsort, ve öncelikli kuyruklar için kullanılır.
  • [FONT:0)Trie (prefix tree):) Otomatik olarak, tam kontrolde ve kelime arama problemlerinde kullanılır.

Ağaç sorunları sık sık recursion içerir, bu yüzden temiz recursive işlevleri yaz ve temel vakaları ele alalım. Ayrıca ağaç dengeleme kavramlarını ve performans üzerindeki etkilerini anlar.

Graphs

Varlıklar arasındaki modeller ve eşlilik listeleri olarak temsil edilir, anakency matriks veya kenar listeleri. Core grafik algoritmaları her adayı bilmeli:

  • [FONT=0)BFS ve DFS:[DDDD:[Döncükler için kullanılan her iki özellik de bağlantı için kullanılan en kısa yol (yaşlı), topolojik sıralama ve döngüleri tespit etmek.
  • [FONT:0]Shortest yol algoritmaları: [DDDDDDüzersiz ağırlıklar) Dijkstra (negative ağırlıklar izin verilen), Floyd-Warshall (tüm-onlar)
  • [FONT:0)Minimum ağaç: Kruskal ve Prim'in algoritmaları.
  • [FONT:0)Topolojik tür:[Dönetici grafiğine yönlendirilmiş (DAG) – zamanlama ve bağımlılık çözümünde faydalı.
  • [FONT:0)Union-Find (Disjoint Set):[Dönetici: 1) Bir grafikte bağlantılı bileşenleri verimli bir şekilde yönetmektedir.

Grafik problemleri genellikle ziyaret edilen devletlerin sonsuz döngülerden kaçınmaları için dikkatli bir şekilde ele alınması gerektirir. Gerçek dünya senaryolarını dönüştürmek (örneğin, sosyal ağlar, maze çözümü) grafik gösterimine.

Temel olarak, Thoroughly hazırlamak için Foundational Algorithms

Veri yapıları ötesinde, klasik algoritma paradigmalar ve zaman/uzay ticaret-offları ile rahat olmalısınız. Aşağıdaki kategoriler genellikle röportajlarda test edilir.

Sorting Algorithms

Hiçbir zaman üretimde özel bir tür uygulamayabilirsinizken, sıralama birçok problemde bir altöroutine olarak kullanılan temel bir araçtır. Aşağıdaki içeriden bilin:

  • [FONT=0)Quick sort:[Dönetici: [Dönetici: 1) Ortalama O(n log n), en kötü O(n2) – yerinde ama istikrarlı değil.Bölümler (Lomuto, Hoare).
  • [FONT:0)Merge:[[Dönem: 1) O(n) garantilidir, istikrarlı, ama O (n) ekstra alan.Bağlantılar ve dış sıralama için mükemmel.
  • [FONT:0) Oap türü: [Dönetici: [Dönetici:0) O(n log n) yerinde, ancak istikrarlı değil. bir yığın veri yapısını kullanın.
  • [FONT=0)Diğer tipler:[Dönetici:[Dönemli) Paragrafi: 0,0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|}[Dönergesel-zaman sıralaması mümkün olduğunda.

Stabiliteyi, yerinde doğayı tartışmak için hazır olun ve belirli bir senaryo için doğru tür algoritmayı nasıl seçmek için. Ayrıca büyük veri setleri için örneklenmiş bir birleşme uygulayın.

Algoritmaları

Arama verimli veri retrieval için kritiktir. En önemli ikili arama, birçok varyasyonda görünür:

  • [FONT=0)Klasik ikili arama:[Dönemiş bir dizide Arama: Tekrarları ele alalım, ilk / son olayları bulun.
  • [FONT:0]Binary search on answer:[Dönetici:0)Bir koşula sahip bir eş bulmak gerektiğinde kullanılır (örneğin, gün içinde gemi paketleri için en küçük kapasite).
  • [FONT:0)Öylegesel arama, interpolasyon arama: Daha az yaygın ama tamlık için anlayışa değer.
  • [FONT:0) Dönen seriye uygun olarak arayın: İkili arama invariants anlayışınızı test eden klasik bir röportaj problem.

Master the iterative ikili arama şablonu ve uygulama, son durumu ve nokta güncellemeleri farklıleştirir.

Recursion ve Backtracking

Recursion, bir fonksiyonun kendisini alt dizileri çözmeye çağırdığı güçlü bir tekniktir. Backtracking tüm olasılıkları ve kısıtlamaları ihlal ettiğinde yeniden değerlendirmeyi genişletir. Classic problems:

  • [FONT:0]N-Queens:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici: 0) NxN panelinde saldırı olmadan N kraliçeler – bir quintessential backtracking problem.
  • [FONT=0)Sudoku Solver:[Dönetici:[Dönetici: 1 ) Sudoku kurallarına uymaya çalışırken kısmen dolu bir ızgara doldurun.
  • [FONT:0)Subset nesli, permutations, kombinasyonlar:[Dönetici: 0,0) Tüm olası alt kümeleri, permutasyonları veya bir setin kombinasyonlarını oluşturur.
  • [FONT:0]Word arama:[DDÜT:1] yatay/vertically hareket ederek 2D bir ağda bir kelime bul.

Yeniden kayıt çözümleri yazarken, her zaman sonsuz geri dönüşten kaçınmak için temel dava ile başlayın.For backtracking, "state reset" bir desen (örneğin, işaret ziyaret etti, yeniden kayıt, işaretsiz) zaman karmaşıklığı (genellikle üst üste) anlamak için ağaçlarla başlayın.

Dinamik Programlama

Dinamik programlama (DP) onları altüstemelere sokmak ve sonuçları depolamak için sorunları çözüyor. En korkutucu konulardan biri, ancak usta ortak desenler son derece yardımcı oluyor:

  • [FONT:0)Top-down (memoization): Yeniden şarj ile tekrarlayıcı yaklaşım.
  • [FONT:0)Bottom-up (tabıklık): Bir masa inşa etmek için genellikle daha verimli ve tekrarlayıcı bir yükten kaçınır.
  • [FONT=0)Klasik DP sorunları: [Dönetici:[Dönetici:0) Fibonacci serisi, knapsack (0/1 ve sınırsız), en uzun ortak altlar (LCS), en uzun artan altlarim (LIS), para değişimi, matrix zinciri multiplikasyonu, düzenleme mesafe.
  • [FONT=0) Devlet tanımı:[Dönetici:0) Uygulama, kodlamadan önce açıkça tanımlanacaktır.
  • [FONT:0)Space optimizasyonu:[D DP için 1D DP için Demiryolu dizileri, bağımlılıklara izin verirken 2D'yi 1D'ye indir.

DP problemlerini “maksimum /minimum” gibi anahtar kelimelerle tanımlayın, “parça alt yapı” kullanılmaktadır.(0)Educative DP rehberi).

Greedy Algorithms

Greedy algoritmaları, küresel optimum bir şekilde liderlik etmeyi umduğu yerel olarak en iyi seçimler yaparlar. Sık sık sezgiseldir, ancak doğruluğu kanıtlamaktadır: Anahtar problemleri:

  • [FONT=0)Aktif seçim:[Dönetici:[Dönlendirme aralığının maksimum sayısını seçin.
  • [FONT:0)Huffman kodlaması:[Dönetici:[Dönetici:0)Veri sıkıştırması için optimal ön kodlar oluşturun.
  • [FONT:0)Minimum ağaçlarını genişletin: Kruskal ve Prim'in açgözlülüğüdür.
  • [FONT:0]Fractional knapsack: 0/1 knapsack'in aksine, açgözlü burada çalışır, çünkü ağırlıklar bölücüdür.
  • [FONT=0]Jump Game and Gas Station: Klasik aralık /optimizasyon sorunları açgözlülüğü çözdü.

Bir açgözlü problemin üstesinden geldiğinde, kendinize sorun daha küçük bir örnekle aynı yapı ile azaltılır mı?Eğer evet, açgözlülük başarısız olduğu kenar davalarını da göz önünde bulundurun (örneğin, 0/1 knapsack).

Graph Algorithms

Grafik algoritmaları birçok karmaşık problemlere merkezidir. traversal'ın ötesinde, odaklanır:

  • [FONT=0)Dijkstra'nın algoritması: O((V+E) log V) sadece dış olmayan kenarlar için çalışır.
  • [FONT:0)Bellman-Ford: [Dönt: 1) O(VE) negatif kenarlar ele alır ve negatif döngüleri tespit eder.
  • [FONT:0]Floyd-Warshall: O(V3), tüm boş yolları da olumsuz döngüleri tespit eder.
  • [FONT:0]Kruskal ve Prim's: MST algoritmaları; Kruskal, sendikayı kullanarak öncelikli kuyrukları kullanır.
  • [FONT:0)Topological tür:[[Dönetici:[Dönetici: [DFLT:1], Kahn'in algoritmasını (BFS) veya DFS'yi posta yoluyla kullanarak.
  • [FONT:0)Strongly bağlantılı bileşenler: Kosaraju'nun veya Tarjan'ın algoritması.

Ticaret-offları anlamak: Dijkstra, anakency matrix ile uygulanmış grafikler için çalışır; sparse grafikler için, ekste listesi + heap daha iyi. Uygulama kodlama bunları yerleşik kütüphanelere güvenmek olmadan.

Röportajlarda Algoritma Tasarımlarına Nasıl Yaklaşım

Veri yapıları ve algoritmaları bilmek sadece savaşın yarısıdır. röportaj, problem çözme sürecinizi göstermekle ilgilidir: yapılandırılmış bir yaklaşım kullanın:

  1. [FONT=0) gereksinimlerini belirtir:[Dönetici:[Dönetici:0) Giriş boyutları, kısıtlamalar, veri türleri ve beklenen çıktı. Tekrarlananlar varsa negatif sayılar veya kenar vakaları varsa onaylayın.
  2. [FONT:0)Discuss brute kuvveti: Bir naif çözümle başlayın (daha az verimsiz) problemini anlamanızı sağlamak için.
  3. [FONT=0) Adım adım adım adım atarak:[Dönem:[Döncü: 0) Şişeleri Tanımlayın ve daha verimli veri yapıları (hash haritaları, heaps, ağaçlar) veya algoritmalar (iki noktalılar, DP, BFS).
  4. [[Dönemli kod yaz:[Dönemli değişken isimler, kenar vakaları (ilaç giriş, tek bir element) ve tutarlı stili korumak.
  5. [FONT:0) Çözümünüzü test edin:[Dönetici:[Dönetici:0) Küçük bir örnekle birlikte yürüyün, sonra kenar davalarını test edin. Doğruluğu ve ticaret-offları tartışın.

Bu yöntemsel yaklaşım sadece röportajları etkilemez, aynı zamanda hataları erken yakalamanıza yardımcı olur.

Ortak Pitfalls ve Them'dan Nasıl Kaçırmak

Deneyimli adaylar bile baskı altında hatalar yaparlar. Bu ortak tuzaklardan kaçının:

  • [FONT:0) optimizasyona gidenler:[Döneticiler) Asla kaba kuvvet atmayın. Mülakatcılar sadece son cevabınızı görmek istemezler.
  • [FONT:0) kenar vakalarını görmezden gelir:[Dönetici:[Dönetici:0)Her zaman boş diziler, tek elementler, çıplak değerler ve aşırı boyutlarda test edilir.
  • [FONT:0)Forgetting space complex: Birçok çözüm hafıza için optimize edilebilir. Her iki kez ve alanı tartışmak için hazır olun.
  • [FONT:0)Overcomplicating:[[Dönetici:[Dönetici:0)[Döncükler:[Döncüler:) Bazen basit bir dizi veya iki noktalı yaklaşım ihtiyacınız olan her şeydir.
  • [FONT:0) Sözlüleşme: [Dönetici: [Dönetici: [Dönetici: 1) Sessiz kodlama kırmızı bir bayraktır.Düşünce sürecinizi, emin değilseniz bile.

UygulamaFLT:0) Pramp üzerinde yapılan röportajlar[Dönder: 1) Bu pitorasyonlardan rahat ve kaçınılması için.

Çalışma Kaynakları ve Uygulama Planları

Konsolosluk teknik röportajlar için hazırlanırken yoğunluk azalır. İşte örnek bir plan:

  • 2. Haftalar 1-2:[Dönetici:0)[Döneticileri, bağlantı listeleri, yığınlar, kuyruklar gibi kaynakları kullanarak temel verileri inceler.
  • DFST:0) Haftalar 3-4: [Dönler: Dive into ağaçlar, grafikler ve hash masaları. Implement BFS, DFS, ve ortak ağaç traversals. Solve 2-3 problem günlük LeetCode veya Hacker Rank.
  • 5. Haftalar 5-6: [Dönetici: [Dönetici: 1) Master sıralama ve algoritmaları aramak. İkili arama varyasyonlarına ve bir araya getirmek. Klasik sorunlarla dinamik programlamaya başlayın.
  • DÖRT:0) Haftalar 7-8: [DFLT:1] İleri konuları ele alalım: DP kalıpları, grafik algoritmaları (Dijkstra, Bellman-Ford, MST), açgözlü, geri dönüşümlü röportajlar.
  • 9. Haftalar 9-10:[Dönetici:[Dönetici: 1 ) Tam suç görüşmeleri, zaman-konstut problem çözümü.

Kullanım:0)Teknoloji İşbirlikçi El Kitabı[[Dönetici: 1) Problem listeleri ve sistematik çalışma planları için. Unutmayın: Her sorunu, çözüm önerilerinden ziyade derinden anlar.

Teknik Röportaj Hazırlıkları Üzerine Son Düşünceler

Veri yapıları ve algoritmaları bir yolculuk değildir, bir sprint değil. Temel kavramları anlamak, sürekli olarak pratik yapmak ve hatalarınızdan öğrenme. Bu makaleden çalışmanızı yönlendirmek için bağlantılı kaynakları kullanın ve her zaman gerçek röportaj koşullarını simüle edebilirsiniz.