Hiểu thuật toán hóa kỹ thuật để phỏng vấn

Hiểu thuật toán hóa kỹ thuật để phỏng vấn

Việc chuẩn bị cho phỏng vấn mã hóa đòi hỏi không chỉ sự nắm bắt vững của các thuật toán và cấu trúc dữ liệu mà còn khả năng tối ưu hóa các giải pháp cho tốc độ và bộ nhớ. Các phỏng vấn hiếm khi giải quyết cho một phương pháp tiếp cận vũ khí; họ muốn xem làm thế nào bạn biến một giải pháp làm việc thành một phương pháp hiệu quả nhất. Việc làm báp têm cho thấy bạn hiểu được sự phức tạp toán học, có thể suy nghĩ cực kỳ cao về việc đánh đổi, và viết mã tái tạo sẵn sàng. Hướng dẫn này bao gồm các kỹ thuật tối ưu tối ưu mạnh nhất, từ việc chọn các cấu trúc dữ liệu đúng để áp dụng các thuật toán tiên tiến, cùng với các phương pháp thực tiễn để hiển thị các kỹ năng dưới áp lực phỏng vấn.

Tại sao nên làm báp têm trong các cuộc phỏng vấn phối hợp?

Trong một cuộc phỏng vấn kiểu mẫu, bạn sẽ được yêu cầu giải quyết một vấn đề có nhiều giải pháp hợp lệ. Người phỏng vấn mong bạn bắt đầu với một đường cơ sở đúng, rồi lặp lại hướng tới phiên bản có hiệu quả hơn. Một cách hiệu quả hơn. Một số công ty sử dụng tỷ lệ giải pháp chuẩn như HackRode hoặc LeeCode, nơi mà các ứng dụng thực thường xử lý hàng triệu dữ liệu. Việc hiển thị các tín hiệu tối ưu hóa mà cả hai đều có thể thiết kế và thực hiện được, một tính chất có giá trị cao trong vai trò phần mềm. Hơn nữa, nhiều công ty sử dụng đánh giá chuẩn như HackRout hoặc LeeCode, nơi hạn chế thời gian. Tốt hơn khả năng cải thiện khả năng này.

Công nghệ hóa thông thường

1. sử dụng dữ liệu thích hợp

Việc tối ưu hóa tối ưu nhất thường đến từ việc chọn một [FLT: 0] h [FLT: 1) để thay đổi các hoạt động dựa trên đồ thị (O( n) mỗi hoạt động thay vì quét nhiều lần (n) có thể cải thiện hiệu quả đáng kể. Tương tự, việc hiểu rõ sức mạnh và yếu điểm của mỗi cấu trúc — các dãy, các cây liên kết, bảng, đồ thị cho phép bạn có các vấn đề về công cụ theo thứ tự ưu tiên (O( n) thay vì thường xuyên phân loại một danh sách (O(n) trong khi bạn thường xuyên loại bỏ một phần tử (các phần tử) cần thiết (một cây cân bằng). Trong khi bạn cần phải thêm một phần tử khác (t) để tạo ra một chuỗi, hoặc một phần tử cân bằng (các phần tử khác nhau, hoặc một phần tử khác). Trong khi bạn cần phải thường phải thêm một phần tử khác (try, hoặc một cây có thể loại bỏ).

2. Tính toán lại cách dễ dàng

Nhiều thuật toán tương tự tương ứng với chuỗi thư mục. Dùng sự ghi nhớ (trên trang) hoặc cách viết tắt của tờ giao diện (phần mềm năng động) thì kết quả và tránh hoạt động. Kỹ thuật này cần thiết cho việc đệ trình lại vấn đề như chuỗi Fibonacci, nơi mà một giải pháp đệ quy đơn ngây thơ có độ phức tạp thời gian O(2^n), nhưng lập trình năng động giảm nó sang O(n). Ngoài lập trình động lực, bạn có thể áp dụng vào bất kỳ chức năng nào được xác định và gọi là lập lại với các đối số lặp lại — ví dụ, để lưu trữ kết quả của các cuộc gọi cơ sở dữ liệu hoặc các yêu cầu hệ thống cấu hình ATI. Trong việc lập trình bày, bạn luôn luôn tự hỏi: “Có giá trị tương tự như vậy không?

3. Giải phẫu thần kinh học

Đôi khi một thuật toán khác nhau. Để sắp xếp, hãy nhập nhanh, hoặc nhập vào (O(n log n). Để vẽ một thuật toán (O(n2) loại bong bóng (O(n2). Để tìm kiếm một dãy xếp loại, tìm kiếm nhị phân (O(log n) đánh bại việc tìm kiếm tuyến tính (O(n). Đối với đồ thị giao thức truyền thông, sử dụng thuật toán Dijkstra (V log + E) thay vì một đống) với một đồ thị có trọng lượng là quan trọng. Nhận biết những phần chính của việc tìm kiếm thương mại này là một phần chuẩn bị. Thuật toán phổ biến: chinh phục và chia các thuật toán tham lam, và lập trình toán học có khả năng tạo ra các thuật toán, và xác định lại một kỹ năng định lại.

Công nghệ hóa nâng cao

4. thời gian trao đổi

Thường thì bạn có thể giảm thời gian bằng cách sử dụng bộ nhớ nhiều hơn, và ngược lại. Chẳng hạn, việc sắp xếp trước [FLT: 1) (như một bộ nhớ tạm LRU) tăng tốc độ tìm kiếm lặp đi lặp lại. Trong một cuộc phỏng vấn, sự cân bằng tối ưu phụ thuộc vào hạn chế. Tương tự, bạn có thể chấp nhận thời gian [FLT: 0] để tránh một bảng lớn. Nếu kích cỡ đầu vào là rất lớn, thường là một tài nguyên có hiệu suất cao. Trong một cuộc phỏng vấn, sự cân nhắc thành sẽ được xem xét lại. Trong một cuộc phỏng vấn, sự cân bằng tối ưu phụ thuộc vào hạn chế. Nếu bộ nhớ có thể là hạn chế (n) bạn có thể chấp nhận thời gian (n) để tránh một bảng lớn. Nếu kích cỡ đầu vào kích cỡ đầu vào là rất lớn, hãy xem xét lại công việc thẩm vấn công khai.

5 Tham lam và lập trình động

Các thuật toán tham lam đưa ra những lựa chọn tối ưu địa phương, có thể dẫn đến một giải pháp tối ưu toàn cầu cho một số vấn đề (v. d., mã hóa đồng tiền, thuật toán của Krussal). Tuy nhiên, nhiều vấn đề đòi hỏi lập trình năng động để khám phá mọi khả năng một cách hiệu quả. Nhận ra khi một phương pháp tham lam hoạt động (và khi nó thất bại) là một tính chất tối ưu tiên.

6, Dây thừng và tri thức sai vặt

Nhiều vấn đề có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng hoạt động kiểu bit thay vì thao tác số học hay thao tác dây. Lấy thí dụ, kiểm tra xem nếu một số là một số hai có thể được thực hiện [FLT: 0] trong O(1) thay vì một vòng lặp. Các thuật toán chuỗi như KMP hoặc Rabin Karp để xem xét các mẫu khớp được cải thiện hơn O(n* n) sang O(n+m. Để tối ưu hóa máy tính có thể đại diện cho dữ liệu, hiểu làm thế nào để giải quyết các vấn đề thanh lịch.

Lời khuyên thực tế để làm báp têm trong các cuộc phỏng vấn

• Trước khi lập trình, hãy ước lượng thời gian và sự phức tạp của giải pháp đã được định trước. Điều này giúp bạn chọn phương pháp đúng và chứng minh bạn có thể suy nghĩ theo Big O.
• Bắt đầu với một giải pháp vũ phu, sau đó tối ưu hóa. nhiều người phỏng vấn muốn xem một quá trình cải thiện tính lặp lại. Giải thích giải pháp ngây thơ trước tiên, sau đó chỉ ra những thiếu sót và cải tiến đề xuất.
• Đặt với các trường hợp cạnh và đầu vào lớn. Sau khi viết, chạy trí óc qua những trường hợp xấu nhất. Nếu giải pháp của bạn sẽ tính giờ trên một mảng lớn, đó là một cờ đỏ bạn nên chú ý.
• tính năng ngôn ngữ. được xây dựng nhanh hơn vòng tròn cuộn tay , ), hoặc tối ưu hóa trong C và thường nhanh hơn vòng lặp tay. Dùng chúng cho thấy bạn hiểu được sức mạnh của thư viện chuẩn.
• . ) Nếu vấn đề liên quan đến nhiều bản in, tiền tố sẵn, đầu đề tiền tố, cây phát, hoặc bảng nhỏ để trả lời mỗi yêu cầu trong O(log n) hoặc O(1).
• Dùng hai con trỏ hoặc cửa sổ trượt. [FLT: 1] cho các vấn đề liên quan đến các mảng và các hình contiguous, những kỹ thuật này thường giảm O(n2) sang O(n).

Cùng nhau đặt nó: một cách tiếp cận từng bước

Khi bạn nhận được một vấn đề phỏng vấn mã hóa, hãy theo tiến trình này để tối ưu hóa giải pháp của bạn:

1. Giải quyết vấn đề – Mở rộng kích cỡ đầu vào, hạn chế và các trường hợp cạnh.
2. Bảo tồn một giải pháp mạnh ) – nói độ phức tạp (thường là O(n2) hay cấp số nhân.
3. Xác định nút chai ) – thời gian đang bị lãng phí ở đâu?
4. Sự cải tiến ) – Liệu một bản đồ, một đống hoặc một cấu trúc cây có thể giúp ích không?
5. Chọn đánh đổi tốt nhất ) – cân bằng thời gian và không gian dựa trên hạn chế.
6. Sự phân loại ) – Viết mã có thể dịch sang tên và chú thích nếu cần.
7. Test và phân tích – Hãy xem lại mã lệnh của bạn với các mẫu nhập và thảo luận sự phức tạp cuối cùng.

Chẳng hạn, khi dùng bản đồ hash để giảm nó thành O(n) bằng cách lưu trữ các vật liệu bổ sung.

Tài nguyên bên ngoài giúp học hỏi sâu hơn

Để nắm vững các kỹ thuật này, hãy học những cách thức này. Bài giảng [FLT:] có những thuật toán [FLT:] tuyệt vời [FLT:]. Đối với các cấu trúc dữ liệu , bài xem xét kỹ lưỡng các cấu trúc . Để lập trình ) giải thích các bài giảng của TRONG ngôn ngữ giản dị, như LeeCode và Codet:3] là những vấn đề được đánh dấu trên“ các bài thuyết hóa hoặc sách giáo khoa cổ điển [FLT:].

Kết luận

Việc hiểu được những sự đánh giá cơ bản giữa thời gian và không gian, chọn những cấu trúc kiểu dữ liệu thích hợp, áp dụng các thuật toán hữu hiệu, và truyền đạt rõ ràng các lý luận của bạn, bạn sẽ nổi bật trong việc lập trình. Thực hành các kỹ thuật này mỗi ngày và sớm viết ra giải pháp tối ưu sẽ trở thành tự nhiên thứ hai.