Teknik Röportajlar için Veri Yapıları ve Algoritmalar

Üst teknoloji şirketlerinde teknik görüşmeler, veri yapıları ve algoritmaları üzerinde ağır bir odak noktası tutuyor. Bir adayın doğru veri yapısını bir problem için seçme yeteneği, verimli bir algoritma uygulayın ve performanslarını analiz etmek, bu temellerde sağlam bir zemin olmadan, telefon ekranlarında mücadele edebilir ve en yaygın veri yapıları ve algoritmaları üzerinde durabilir.

Yaygın Veri Yapıları

Veri yapıları verimli yazılımların arka kemiğidir. Her yapı erişim hızı, ekleme, deletion ve hafıza kullanımı ile ilgili özel güçlü ve ticari sürümlere sahiptir.Burada her büyük yapıyı derinlikte inceleyeceğiz, tipik röportaj kullanımı vakaları ve örnek soruları ile inceleyeceğiz.

Diziler

1.Döntme:0)Arrays[Döneticileri)[Dönderlik)[Dönderlik)[Dönderlik)[Binler))[Dönderlik)))[Dönderlik (Dönderlik))))[Dönderlik))))[Dönergesellik (Dönder)))))))))[Dönergesellikler (Dönder)))))[Dönergeler (Döneticileri) ile ilgili olarak, aşağıdakiler (Dönlendirmeler)

Queues

ALES (I)[[FONT=0)[[değiştir | kaynağı değiştir] (Dönetici) ve spert (köpek) ile ilgili olarak, (Dönetici) bir diziye sahip olmak için, (Dönetici) ve e-posta ile ilgili olarak, (düşük) bir satırları kullanarak, e-posta listelerini kullanarak, e-posta listelerini kullanarak, e-posta listelerini kullanarak, e-posta listelerini kullanarak, e-posta listelerini kullanarak, e-posta ile takip etmek için bir araya getirmek için.

Hash Tables

[FONT=0]Hash tabloları [Döneticileri” olarak adlandırılır (ayrıca adı verilen haritalar) anahtar değerli çiftler ve ortalama [[Dönemli:2)O (1)[Döneticiler: 3 )[Döneticileri bulmak, silme, işaret etmek için kullanılan iki sayı bulmak gibi sorunlarda görünürler, karakter frekansı, tekrarlamalar, bir dizi işaretle çözüm oluşturabilirsiniz.

Ağaçlar

[FONT:0]Trees[[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜ

Graphs

[FONT=0]Graphs[Döneticiler) ve kenarlar (öneticiler) ve kenarlar, ağırlıksız veya ağırlıksız, mümkün olan döngüler ile ilgili olarak, grafikler, bağımlılık çözümü ve birçok gerçek dünya sistemi. Core algoritmaları: [[DüzDüzgeçmiş algoritmaları[Döneticileri)[Dönemli olmayan bir şekilde)

Common Algorithms

Algoritmalar sorunları çözmek için adım adım adım prosedürlerdir. Interviewers sadece doğruluğu değil aynı zamanda verimlilik ve nedenlerin açıklığını da değerlendirmektedir. İşte en sık görünen algoritma kategorilerini kapıyoruz.

Sorting Algorithms

[FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=[FONT=)

Algoritmaları

[FONT=0)Binary Search[[Dönetici:0)[Dönetici)[Dönetici)[Dönemli bir şekilde arama, ilk / son olay bulmak gibi, ve 2D matrisi bulmak için uygun olmayan bir şekilde çalışır.(düşün, boş diziler, standart ikili aramalar, aramalar ve sıralamalar)

Recursion

[FONT:0)Recursion[[Dönetici:0) Bir işlevin kendisini aynı problemin daha küçük örneklerini çözmeye yönelik bir tekniktir. ağaç ve grafik traversal, bölme ve-ve-konquer algoritmaları için temeldir ve geri çekilmek için birçok görüşme adayı, devlet ve baz davaları yönetmek için karmaşıklık nedeniyle geri çekilmeye devam eder.

Dinamik Programlama

Dynamic programlama (DP)) Tekrarlayıcı çözümler, subproblemlerin geri bildirim sonuçlarını tekrarlamadan kaçınmak için optimize eder - ya da en uzun süre gerileme veya alt sürüm sekmeleriyle geri yükleme. DP sorunları genellikle en uygun alt yapı ve yeniden yapılandırma sorunları ile çözülebilir. Common categories: 0/1 knapsack, en uzun ortak altlar arasındaki karşılıklı yaklaşımlar.

Greedy Algorithms

[FONT:0]Greedy algoritmaları[DDDDDDDDDDDDDDDDDDDD:0)Greedy algoritmaları[DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD) algoritması, yanlış düşünmenin her adımda yerel en uygun şekilde çözüm önerilerine yol açabilir: minimum sayıda para (yalnızca belirli sınıflar)

Graph Algorithms

Anahtarlamalar, en kısa devreler için kullanılan (profeksiyonlar) ve birçok problemde (profeksiyonlar) kullanılabilir.[Dijkstranın algoritması[D)[Döneticileri ile birlikte çalışır.[DFLT:3).

Kompleksi Analiz Analizi

Zaman ve uzay karmaşıklığını anlamak (Big O notation) karşılıklı ilişkiler ve Master Theorem'i bölmek için bekliyor: Recursive callstation, ortalama ve en iyi durumda.Uygulama kompleksleri açık bir şekilde açıklamanız gerekir: “Bu algoritma On log n) zaman ve ekstra uzay karmaşıklığınızı değerlendirmek için sizi bekliyor: recursive callstationsive callstation derinliği, yardımcı veri yapıları ve yerinde değişiklikler.

Data Structure ve Algoritma Sorunlarını Nasıl Anlaşacağız

Sistemli bir problem çözme işlemi dramatik bir şekilde röportaj performansını artırabilir. ortak bir çerçevedir: AMAD:0) Problemi anlama) - giriş büyüklüğü, kenar vakaları, beklenen çıktı formatı. [Dönemli değişken isimler, bir yaklaşım ) - ilk önce kaba kuvvetle, sonra pencereden, ikili arama, DP vs.))))

Çalışma Planı ve Kaynakları

Konsolist uygulama, karmaşıklıktan daha etkilidir. Kolay, orta ve farklı konularda zor sorunlarla bir karışımı çözmek için bir uyarı.Bu kaynakları kullanın:

  • [FONT:0)LeetCode[[[Dönetici: 1)) - Çözüm tartışmalarında yapılan röportaj sorularının ayrıntılı koleksiyonu.Veri yapısı veya algoritma etiketi ile filtre önerilir.
  • [FONT:0)Hacker Rank[[[Dönem:0)[[[Dönetici:0))[[Dönetici:0)))) - Farklı alanlarda uygulama için iyi (algorithms, veri yapıları, C, Java, Python.
  • [FONT=0)GeeksforGeeks[[DÜT:1) - Teori ve problem örnekleri için mükemmel. Örneğin onların [FONTD:2) yapılar sayfası[DFLT:3).
  • [FONT:0)StviewBit[Dönetici:0)[Dönetici: kodlama görüşme hazırlığı için takip edilen bir yol.
  • [FONT=0]Kitaplar[Dönetici:0)[[Dönetici:0)[[Döneticileri) daha derin teori için “Sürdürme Röportajı” olarak kabul edilir.

Günlük veya haftalık uygulama seansları. Bir veri yapısı veya algoritmaya bir seferde odaklanın. Bir süre içinde çözülmekte olan sorunların yayılarak, kullanılan ve koşu zaman karmaşıklığına ilişkin notlarla ilerlemenizi takip edin.Bir problem çözmeden sonra, diğerlerinin farklı perspektiflerini görmek için çözümleri okuyun.

Common Hatalar Kaçmak için

  • [FONT:0] koda çok hızlı bir şekilde (FLT:1) kodlamak için zaman ayırın. - Her zaman yaklaşımınızı düşünmek ve belirlemek için zaman ayırın.
  • [FONT:0) kenar vakalarını görmezden gelir ([Dönetici: 1) Off-by-one hataları, boş giriş, null değerleri, tekrar elementler, büyük girişler aşırı akışlara neden olur.
  • [FONT=0) çözümün genelleştirilmesi[Dönetici:0)[Dönetici:0)Reformasyon[Dönetici:0))
  • [0] Uzay karmaşıklığı hakkında bilgi sahibi olmak [Dönetici:0] - özellikle regresion veya kopyalama dizileri kullanırken.
  • [FONT:0] Beyaz bir gemide veya paylaşılan bir editör üzerinde pratik yapmazlar[Dönetici:0) – Otomatik olarak başarısız olan bir IDE’ye sahip olmayacaksınız; el veya düz bir metin editöründe uygulama yazma kodu.
  • [FONT:0]Bilgesel iletişim[[Dönlendirme)[Dönlendirme)[Dönlendirme) ve görüşmeciye yaklaşımınızın nasıl çözüldüğünü göster.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Üst düzey veri yapıları ve algoritmaları, özel bir uygulama gerektiren bir yolculuktur, temel kavramlar hakkında anlayış ve yeni sorunlara adapte olma yeteneği. Yukarıdaki yapılara ve algoritmaların üzerinde yoğunlaşır, ticaret-taraflarını analiz eder ve bu şekilde çözme yöntemi uygularsınız.Bu, öğrenme ve başarınızı içerecek şekilde, teknik görüşmelerde başarılı olmanız gerekir.