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Coding-Interview-Universität

Ich habe dies ursprünglich als kurze To-Do-Liste mit Studienthemen für die Ausbildung zum Software-Ingenieur erstellt, aber daraus ist die große Liste geworden, die Sie heute sehen. Nachdem ich diesen Studienplan durchlaufen hatte, wurde ich als Software-Entwicklungsingenieur bei Amazon eingestellt! Du wirst wahrscheinlich nicht so viel lernen müssen wie ich. Wie auch immer, alles, was Sie brauchen, ist hier.

Ich habe mehrere Monate lang etwa 8 bis 12 Stunden am Tag gelernt. Das ist meine Geschichte: Warum ich für ein Google-Interview 8 Monate lang Vollzeit studiert habe

Bitte beachten Sie: Sie müssen nicht so viel lernen wie ich. Ich habe viel Zeit mit Dingen verschwendet, die ich nicht wissen musste. Weitere Informationen dazu finden Sie weiter unten. Ich helfe Ihnen, dorthin zu gelangen, ohne Ihre kostbare Zeit zu verschwenden.

Die hier aufgeführten Punkte bereiten Sie gut auf ein technisches Vorstellungsgespräch bei nahezu jedem Softwareunternehmen vor, einschließlich der Giganten Amazon, Facebook, Google und Microsoft.

Viel Glück für Sie!

Übersetzungen:

  • Bahasa Indonesien

  • bulgarisch

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Übersetzungen in Bearbeitung:

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  • Koreanisch (한국어)

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Was ist das?

Dies ist mein mehrmonatiger Studienplan, um Softwareentwickler für ein großes Unternehmen zu werden.

Erforderlich:

  • Ein wenig Erfahrung mit Codierung (Variablen, Schleifen, Methoden/Funktionen usw.)

  • Geduld

  • Zeit

Beachten Sie, dass es sich hierbei um einen Studienplan für Software-Engineering handelt, nicht um Frontend-Engineering oder Full-Stack-Entwicklung. Es gibt anderswo wirklich tolle Roadmaps und Kursmaterialien für diese Karrierewege (weitere Informationen finden Sie unter https://roadmap.sh/).

In einem Informatikstudiengang an einer Universität gibt es viel zu lernen, aber nur etwa 75 % davon reichen für ein Vorstellungsgespräch aus, deshalb behandle ich das hier. Für ein vollständiges CS-Autodidaktprogramm wurden die Ressourcen für meinen Studienplan in Kamran Ahmeds Informatik-Roadmap aufgenommen: https://roadmap.sh/computer-science

Inhaltsverzeichnis

Der Studienplan

  • Was ist das?

  • Warum es verwenden?

  • Wie man es benutzt

  • Denken Sie nicht, dass Sie nicht schlau genug sind

  • Ein Hinweis zu Videoressourcen

  • Wählen Sie eine Programmiersprache

  • Bücher für Datenstrukturen und Algorithmen

  • Bücher zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche

  • Machen Sie nicht meine Fehler

  • Was Sie nicht sehen werden

  • Der Tagesplan

  • Übung zum Codieren von Fragen

  • Codierungsprobleme

Studienthemen

  • Algorithmische Komplexität / Big-O / Asymptotische Analyse

  • Datenstrukturen

    • Arrays

    • Verknüpfte Listen

    • Stapel

    • Warteschlange

    • Hash-Tabelle

  • Mehr Wissen

    • Binäre Suche

    • Bitweise Operationen

  • Bäume

    • Bäume – Einführung

    • Binäre Suchbäume: BSTs

    • Heap / Prioritätswarteschlange / Binärer Heap

    • Ausgewogene Suchbäume (allgemeines Konzept, keine Details)

    • Durchquerungen: Vorbestellung, Inorder, Postorder, BFS, DFS

  • Sortierung

    • Auswahl

    • Einfügen

    • Haufensort

    • Quicksort

    • Mergesort

  • Grafiken

    • gerichtet

    • ungerichtet

    • Adjazenzmatrix

    • Adjazenzliste

    • Durchquerungen: BFS, DFS

  • Noch mehr Wissen

    • Rekursion

    • Dynamische Programmierung

    • Designmuster

    • Kombinatorik (n wähle k) und Wahrscheinlichkeit

    • NP-, NP-vollständige und Approximationsalgorithmen

    • Wie Computer ein Programm verarbeiten

    • Caches

    • Prozesse und Threads

    • Testen

    • String-Suche und -Manipulationen

    • Versucht

    • Gleitkommazahlen

    • Unicode

    • Endianness

    • Vernetzung

  • Abschließende Überprüfung

Den Job bekommen

  • Aktualisieren Sie Ihren Lebenslauf

  • Finden Sie einen Job

  • Vorstellungsgesprächsprozess und allgemeine Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche

  • Denken Sie daran, wann das Vorstellungsgespräch kommt

  • Haben Sie Fragen an den Interviewer?

  • Sobald Sie den Job haben

---------------- Alles unter diesem Punkt ist optional ----------------

Optionale zusätzliche Themen und Ressourcen

  • Zusätzliche Bücher

  • Systemdesign, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung (wenn Sie mehr als 4 Jahre Erfahrung haben)

  • Zusätzliches Lernen

    • AVL-Bäume

    • Spreizbäume

    • Rot/schwarze Bäume

    • 2-3 Suchbäume

    • 2-3-4 Bäume (auch bekannt als 2-4 Bäume)

    • N-ary (K-ary, M-ary) Bäume

    • B-Bäume

    • Compiler

    • Emacs und vi(m)

    • Unix-Befehlszeilentools

    • Informationstheorie

    • Paritäts- und Hamming-Code

    • Entropie

    • Kryptographie

    • Kompression

    • Computersicherheit

    • Müllabfuhr

    • Parallele Programmierung

    • Messaging-, Serialisierungs- und Warteschlangensysteme

    • A*

    • Schnelle Fourier-Transformation

    • Bloom-Filter

    • HyperLogLog

    • Lokalitätssensitives Hashing

    • van Emde Boas-Bäume

    • Erweiterte Datenstrukturen

    • Ausgewogene Suchbäume

    • kD-Bäume

    • Listen überspringen

    • Netzwerkflüsse

    • Disjunkte Mengen und Unionssuche

    • Mathematik für schnelle Verarbeitung

    • Treap

    • Lineare Programmierung

    • Geometrie, konvexe Hülle

    • Diskrete Mathematik

  • Zusätzliche Details zu einigen Themen

  • Videoserie

  • Informatikkurse

  • Papiere

Warum es verwenden?

Wenn Sie als Softwareentwickler für ein großes Unternehmen arbeiten möchten, müssen Sie Folgendes wissen.

Wenn Sie wie ich einen Abschluss in Informatik verpasst haben, wird dies Sie nachholen und vier Jahre Ihres Lebens retten.

Als ich mit diesem Projekt begann, kannte ich weder einen Stapel noch einen Heap, wusste nichts über Big-O, nichts über Bäume oder wie man einen Graphen durchquert. Ich kann Ihnen sagen, wenn ich einen Sortieralgorithmus programmieren müsste, wäre das schrecklich gewesen. Jede Datenstruktur, die ich jemals verwendet hatte, war in die Sprache integriert, und ich wusste überhaupt nicht, wie sie unter der Haube funktionierte. Ich musste nie den Speicher verwalten, es sei denn, ein von mir ausgeführter Prozess würde die Fehlermeldung „Nicht genügend Speicher“ ausgeben, und dann musste ich eine Problemumgehung finden. Ich habe in meinem Leben ein paar mehrdimensionale Arrays und Tausende assoziative Arrays verwendet, aber ich habe nie Datenstrukturen von Grund auf erstellt.

Es ist ein langer Plan. Es kann Monate dauern. Wenn Sie bereits mit viel davon vertraut sind, wird es viel weniger Zeit in Anspruch nehmen.

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Wie man es benutzt

Alles, was unten steht, ist eine Übersicht, und Sie sollten die Punkte in der Reihenfolge von oben nach unten angehen.

Ich verwende die spezielle Markdown-Variante von GitHub, einschließlich Aufgabenlisten, um den Fortschritt zu verfolgen.

  • Mehr über Markdown im GitHub-Stil

Wenn Sie Git nicht verwenden möchten

Klicken Sie auf dieser Seite oben auf die Schaltfläche „Code“ und dann auf „ZIP herunterladen“. Entpacken Sie die Datei und Sie können mit den Textdateien arbeiten.

Wenn Sie einen Code-Editor öffnen, der Markdown unterstützt, sehen Sie, dass alles schön formatiert ist.

Wenn Sie sich mit Git auskennen

Erstellen Sie einen neuen Zweig, damit Sie Elemente wie diesen überprüfen können. Geben Sie einfach ein x in die Klammern ein: [x]

  1. Forken Sie das GitHub-Repo: https://github.com/jwasham/coding-interview-university indem Sie auf die Schaltfläche Fork klicken.

  2. Klonen Sie auf Ihr lokales Repo:

     Git-Klon https://github.com/<YOUR_GITHUB_USERNAME>/coding-interview-university.gitcd programming-interview-university
Git Remote Upstream hinzufügen https://github.com/jwasham/coding-interview-university.git
git remote set-url --push upstream DISABLE #, damit Sie Ihren persönlichen Fortschritt nicht auf das ursprüngliche Repo zurückschieben

  3. Markieren Sie alle Kästchen mit X, nachdem Sie Ihre Änderungen abgeschlossen haben:

     git commit -am „Markierter persönlicher Fortschritt“git pull upstream main # Halten Sie Ihren Fork mit Änderungen gegenüber dem ursprünglichen Repo auf dem neuesten Stand.git push # pusht einfach zu Ihrem Fork

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Denken Sie nicht, dass Sie nicht schlau genug sind

  • Erfolgreiche Softwareentwickler sind schlau, aber viele haben die Unsicherheit, dass sie nicht schlau genug sind.

  • Die folgenden Videos können Ihnen helfen, diese Unsicherheit zu überwinden:

    • Der Mythos vom genialen Programmierer

    • Es ist gefährlich, alleine zu gehen: Kampf gegen die unsichtbaren Monster in der Technik

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Ein Hinweis zu Videoressourcen

Einige Videos sind nur verfügbar, wenn Sie sich für einen Coursera- oder EdX-Kurs anmelden. Diese werden MOOCs genannt. Manchmal finden die Kurse nicht statt, sodass Sie ein paar Monate warten müssen und keinen Zugang haben.

Es wäre großartig, die Online-Kursressourcen durch kostenlose und immer verfügbare öffentliche Quellen wie YouTube-Videos (vorzugsweise Universitätsvorlesungen) zu ersetzen, damit Sie diese jederzeit studieren können, nicht nur, wenn ein bestimmter Online-Kurs stattfindet.

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Wählen Sie eine Programmiersprache

Sie müssen eine Programmiersprache für Ihre Programmierinterviews auswählen, aber Sie müssen auch eine Sprache finden, die Sie zum Studium von Informatikkonzepten verwenden können.

Vorzugsweise wäre die Sprache dieselbe, so dass Sie nur eine beherrschen müssen.

Für diesen Studienplan

Als ich den Studienplan erstellt habe, habe ich für den größten Teil zwei Sprachen verwendet: C und Python

  • C: Sehr niedriges Niveau. Ermöglicht Ihnen den Umgang mit Zeigern und der Speicherzuweisung/-freigabe, sodass Sie die Datenstrukturen und Algorithmen in Ihren Knochen spüren. In höheren Sprachen wie Python oder Java sind diese für Sie verborgen. Im Arbeitsalltag ist das großartig, aber wenn man lernt, wie diese Low-Level-Datenstrukturen aufgebaut sind, ist es großartig, sich nah am Metall zu fühlen.

    • Dies ist ein kurzes Buch, aber es vermittelt Ihnen gute Kenntnisse in der C-Sprache und wenn Sie es ein wenig üben, werden Sie es schnell beherrschen. Das Verständnis von C hilft Ihnen zu verstehen, wie Programme und Speicher funktionieren.

    • Sie müssen nicht besonders tief in das Buch eintauchen (oder es gar zu Ende lesen). Kommen Sie einfach dorthin, wo Sie sich beim Lesen und Schreiben in C wohl fühlen.

    • C ist überall. Während Sie studieren, werden Sie überall Beispiele in Büchern, Vorlesungen und Videos sehen.

    • Die Programmiersprache C, 2. Auflage

  • Python: Modern und sehr ausdrucksstark, ich habe es gelernt, weil es einfach super nützlich ist und es mir außerdem ermöglicht, in einem Interview weniger Code zu schreiben.

Das ist meine Präferenz. Du machst natürlich, was Du willst.

Sie brauchen es vielleicht nicht, aber hier sind einige Websites zum Erlernen einer neuen Sprache:

  • Übung

  • Codewars

  • HackerEarth

  • Scaler-Themen (Java, C++)

  • Programiz PRO Community Challenges)

Für Ihr Coding-Interview

Sie können für den Programmierteil des Vorstellungsgesprächs eine Sprache verwenden, mit der Sie sich auskennen, aber für große Unternehmen sind dies gute Optionen:

  • C++

  • Java

  • Python

Sie könnten diese auch verwenden, aber lesen Sie sich zuerst um. Es kann Vorbehalte geben:

  • JavaScript

  • Rubin

Hier ist ein Artikel, den ich über die Auswahl einer Sprache für das Interview geschrieben habe: Wählen Sie eine Sprache für das Coding-Interview aus. Dies ist der ursprüngliche Artikel, auf dem mein Beitrag basiert: Auswahl einer Programmiersprache für Interviews

Sie müssen die Sprache sehr gut beherrschen und über Kenntnisse verfügen.

Lesen Sie mehr über Auswahlmöglichkeiten:

  • Wählen Sie die richtige Sprache für Ihr Coding-Interview

Sprachspezifische Ressourcen finden Sie hier

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Bücher für Datenstrukturen und Algorithmen

Dieses Buch wird Ihre Grundlage für die Informatik bilden.

Wählen Sie einfach eine Sprache aus, mit der Sie vertraut sind. Sie werden viel lesen und programmieren.

C

  • Algorithmen in C, Teile 1-5 (Bundle), 3. Auflage

    • Grundlagen, Datenstrukturen, Sortier-, Such- und Diagrammalgorithmen

Python

  • Datenstrukturen und Algorithmen in Python

    • von Goodrich, Tamassia, Goldwasser

    • Ich habe dieses Buch geliebt. Es deckte alles und noch mehr ab.

    • Pythonischer Code

    • mein leuchtender Buchbericht: https://startupnextdoor.com/book-report-data-structures-and-algorithms-in-python/

Java

Ihre Wahl:

  • Goodrich, Tamassia, Goldwasser

    • Datenstrukturen und Algorithmen in Java

  • Sedgewick und Wayne:

    • Algorithmen I

    • Algorithmen II

    • Algorithmen

    • Kostenloser Coursera-Kurs, der das Buch behandelt (von den Autoren unterrichtet!):

C++

Ihre Wahl:

  • Goodrich, Tamassia und Mount

    • Datenstrukturen und Algorithmen in C++, 2. Auflage

  • Sedgewick und Wayne

    • Algorithmen in C++, Teile 1–4: Grundlagen, Datenstruktur, Sortieren, Suchen

    • Algorithmen in C++ Teil 5: Graphalgorithmen

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Bücher zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche

Sie müssen nicht viele davon kaufen. Ehrlich gesagt reicht „Cracking the Coding Interview“ wahrscheinlich aus, aber ich habe mir mehr gekauft, um mehr Übung zu haben. Aber ich mache immer zu viel.

Ich habe beides gekauft. Sie haben mir viel Übung gegeben.

  • Offengelegte Programmierinterviews: Programmieren Sie Ihren Weg durch das Interview, 4. Auflage

    • Antworten in C++ und Java

    • Dies ist eine gute Aufwärmübung für „Cracking the Coding Interview“.

    • Nicht allzu schwierig. Die meisten Probleme sind möglicherweise einfacher als das, was Sie in einem Vorstellungsgespräch sehen werden (nach dem, was ich gelesen habe)

  • Cracking the Coding Interview, 6. Auflage

    • Antworten in Java

Wenn Sie jede Menge zusätzliche Zeit haben:

Wählen Sie eines aus:

  • Elemente von Programmierinterviews (C++-Version)

  • Elemente der Programmierung von Interviews in Python

  • Elements of Programming Interviews (Java-Version) – Begleitprojekt – Methoden-Stub und Testfälle für jedes Problem im Buch

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Machen Sie nicht meine Fehler

Diese Liste ist über viele Monate hinweg gewachsen und ja, sie ist außer Kontrolle geraten.

Hier sind einige Fehler, die ich gemacht habe, damit Sie ein besseres Erlebnis haben. Und Sie sparen Monate Zeit.

1. Sie werden sich nicht an alles erinnern

Ich schaute mir stundenlang Videos an und machte mir reichlich Notizen, und Monate später gab es vieles, an das ich mich nicht mehr erinnern konnte. Ich habe drei Tage damit verbracht, meine Notizen durchzugehen und Karteikarten zu erstellen, damit ich sie noch einmal durchgehen konnte. Ich brauchte dieses ganze Wissen nicht.

Bitte lesen Sie, damit Sie meine Fehler nicht machen:

Informatikwissen bewahren.

2. Verwenden Sie Lernkarten

Um das Problem zu lösen, habe ich eine kleine Karteikartenseite erstellt, auf der ich zwei Arten von Karteikarten hinzufügen kann: allgemein und Code. Jede Karte hat eine andere Formatierung. Ich habe eine Mobile-First-Website erstellt, damit ich auf meinem Telefon oder Tablet Bewertungen lesen kann, wo immer ich bin.

Machen Sie kostenlos Ihr eigenes:

  • Karteikarten-Site-Repo

Ich EMPFEHLE NICHT, meine Karteikarten zu verwenden. Es gibt zu viele und die meisten davon sind Kleinigkeiten, die Sie nicht brauchen.

Aber wenn Sie mir nicht zuhören wollen, hier sind Sie:

  • Meine Karteikarten-Datenbank (1200 Karten):

  • Meine Karteikarten-Datenbank (extrem – 1800 Karten):

Denken Sie daran, dass ich es übertrieben habe und Karten habe, die alles abdecken, von Assemblersprache und Python-Trivia bis hin zu maschinellem Lernen und Statistiken. Es ist viel zu viel für das, was benötigt wird.

Hinweis zu Karteikarten: Wenn Sie zum ersten Mal bemerken, dass Sie die Antwort kennen, markieren Sie sie nicht als bekannt. Man muss die gleiche Karte mehrmals sehen und sie mehrmals richtig beantworten, bevor man sie wirklich kennt. Durch Wiederholung wird dieses Wissen tiefer in Ihr Gehirn eindringen.

Eine Alternative zur Nutzung meiner Karteikartenseite ist Anki, die mir schon mehrfach empfohlen wurde. Es verwendet ein Wiederholungssystem, um Ihnen das Erinnern zu erleichtern. Es ist benutzerfreundlich, auf allen Plattformen verfügbar und verfügt über ein Cloud-Synchronisierungssystem. Auf iOS kostet es 25 US-Dollar, auf anderen Plattformen ist es jedoch kostenlos.

Meine Karteikartendatenbank im Anki-Format: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (danke @xiewenya).

Einige Schüler haben Formatierungsprobleme mit Leerzeichen erwähnt, die wie folgt behoben werden können: Öffnen Sie den Stapel, bearbeiten Sie die Karte, klicken Sie auf Karten, wählen Sie das Optionsfeld „Styling“ aus und fügen Sie das Mitglied „white-space: pre;“ hinzu. zur Kartenklasse.

3. Stellen Sie während des Lernens Programmierfragen im Vorstellungsgespräch

DAS IST SEHR WICHTIG.

Beginnen Sie mit dem Codieren von Interviewfragen, während Sie Datenstrukturen und Algorithmen erlernen.

Sie müssen das Gelernte anwenden, um Probleme zu lösen, sonst vergessen Sie es. Ich habe diesen Fehler gemacht.

Sobald Sie ein Thema kennengelernt haben und sich damit einigermaßen vertraut fühlen, zum Beispiel mit verknüpften Listen :

  1. Öffnen Sie eines der unten aufgeführten Coding-Interview-Bücher (oder Websites zu Coding-Problemen).

  2. Stellen Sie zwei oder drei Fragen zu verknüpften Listen.

  3. Fahren Sie mit dem nächsten Lernthema fort.

  4. Gehen Sie später zurück und lösen Sie weitere zwei oder drei Probleme mit verknüpften Listen.

  5. Tun Sie dies mit jedem neuen Thema, das Sie lernen.

Machen Sie weiterhin Probleme, während Sie all das lernen, nicht danach.

Sie werden nicht wegen Ihres Wissens eingestellt, sondern wegen der Art und Weise, wie Sie das Wissen anwenden.

Hierfür gibt es viele Ressourcen, die unten aufgeführt sind. Weitermachen.

4. Konzentrieren Sie sich

Es gibt viele Ablenkungen, die wertvolle Zeit kosten können. Fokus und Konzentration sind schwer. Wenn Sie Musik ohne Text einschalten, können Sie sich ziemlich gut konzentrieren.

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Was Sie nicht verdeckt sehen

Dies sind weit verbreitete Technologien, die jedoch nicht Teil dieses Studienplans sind:

  • Javascript

  • HTML, CSS und andere Front-End-Technologien

  • SQL

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Der Tagesplan

In diesem Kurs werden viele Themen behandelt. Jeder wird wahrscheinlich ein paar Tage oder vielleicht sogar eine Woche oder länger dauern. Es hängt von Ihrem Zeitplan ab.

Nehmen Sie sich jeden Tag das nächste Thema in der Liste, schauen Sie sich einige Videos zu diesem Thema an und schreiben Sie dann eine Implementierung dieser Datenstruktur oder dieses Algorithmus in der Sprache, die Sie für diesen Kurs ausgewählt haben.

Sie können meinen Code hier sehen:

  • C

  • C++

  • Python

Sie müssen sich nicht jeden Algorithmus merken. Sie müssen es nur ausreichend verstehen, um Ihre eigene Implementierung schreiben zu können.

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Übung zum Codieren von Fragen 

Why is this here? I'm not ready to interview.

Dann gehen Sie zurück und lesen Sie dies.

Warum Sie das Lösen von Programmierproblemen üben müssen:

  • Problemerkennung und wo die richtigen Datenstrukturen und Algorithmen passen

  • Sammeln von Anforderungen für das Problem

  • Sprechen Sie das Problem so an, wie Sie es im Vorstellungsgespräch tun werden

  • Codierung auf einem Whiteboard oder Papier, nicht auf einem Computer

  • Ermitteln Sie die zeitliche und räumliche Komplexität Ihrer Lösungen (siehe Big-O unten).

  • Testen Sie Ihre Lösungen

Es gibt eine tolle Einleitung zur methodischen, kommunikativen Problemlösung im Vorstellungsgespräch. Das finden Sie auch in den Programmierinterviewbüchern, aber dieses fand ich herausragend: Algorithm Design Canvas

Schreiben Sie Code auf ein Whiteboard oder Papier, nicht auf einen Computer. Testen Sie mit einigen Beispieleingaben. Geben Sie es dann ein und testen Sie es auf einem Computer.

Wenn Sie zu Hause kein Whiteboard haben, besorgen Sie sich in einem Kunstgeschäft einen großen Zeichenblock. Sie können auf der Couch sitzen und üben. Das ist mein „Sofa-Whiteboard“. Ich habe den Stift im Foto nur zur Skalierung hinzugefügt. Wenn Sie einen Stift verwenden, wünschen Sie sich, Sie könnten löschen. Wird schnell chaotisch. Ich benutze einen Bleistift und einen Radiergummi.

Beim Üben von Codierungsfragen geht es nicht darum, Antworten auf Programmierprobleme auswendig zu lernen.

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Codierungsprobleme

Vergessen Sie hier nicht Ihre Bücher über wichtige Coding-Interviews.

Probleme lösen:

  • So finden Sie eine Lösung

  • So analysieren Sie eine Topcoder-Problemstellung

Fragenvideos zum Programmieren von Vorstellungsgesprächen:

  • IDeserve (88 Videos)

  • Tushar Roy (5 Playlists)

    • Super für exemplarische Vorgehensweisen bei Problemlösungen

  • Nick White - LeetCode Solutions (187 Videos)

    • Gute Erklärungen zur Lösung und zum Code

    • Sie können mehrere in kurzer Zeit ansehen

  • FisherCoder – LeetCode-Lösungen

Herausforderungs-/Übungsorte:

  • LeetCode

    • Meine Lieblingsseite zu Codierungsproblemen. Das Abonnementgeld lohnt sich für die 1–2 Monate, die Sie wahrscheinlich vorbereiten werden.

    • Code-Komplettlösungen finden Sie oben in den Videos von Nick White und FisherCoder.

  • HackerRank

  • TopCoder

  • Codeforces

  • Kodilität

  • Geeks für Geeks

  • AlgoExpert

    • Dies wurde von Google-Ingenieuren erstellt und ist auch eine hervorragende Ressource, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.

  • Projekt Euler

    • Sehr mathematisch ausgerichtet und nicht wirklich zum Codieren von Interviews geeignet

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Fangen wir an

Okay, genug geredet, lasst uns lernen!

Aber vergessen Sie nicht, während des Lernens die oben genannten Codierungsaufgaben zu lösen!

Algorithmische Komplexität / Big-O / Asymptotische Analyse

  • Hier gibt es nichts zu implementieren, Sie schauen sich nur Videos an und machen sich Notizen! Juhuu!

  • Hier gibt es viele Videos. Schauen Sie einfach so lange zu, bis Sie es verstanden haben. Sie können jederzeit zurückkommen und eine Bewertung abgeben.

  • Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie die ganze Mathematik dahinter nicht verstehen.

  • Sie müssen nur verstehen, wie man die Komplexität eines Algorithmus in Form von Big-O ausdrückt.

  • Harvard CS50 – Asymptotische Notation (Video)

  • Big-O-Notationen (allgemeines Kurz-Tutorial) (Video)

  • Big-O-Notation (und Omega und Theta) – beste mathematische Erklärung (Video)

  • Skiena (Video)

  • UC Berkeley Big O (Video)

  • Amortisierte Analyse (Video)

  • TopCoder (beinhaltet Wiederholungsrelationen und Master-Theorem):

    • Rechenkomplexität: Abschnitt 1

    • Rechenkomplexität: Abschnitt 2

  • Spickzettel

  • [Rezension] Analyse von Algorithmen (Playlist) in 18 Minuten (Video)

Nun, das ist in etwa genug davon.

Wenn Sie „Cracking the Coding Interview“ durchgehen, gibt es ein Kapitel zu diesem Thema und am Ende gibt es ein Quiz, um zu sehen, ob Sie die Laufzeitkomplexität verschiedener Algorithmen identifizieren können. Es ist ein super Review und Test.

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Datenstrukturen

  • Arrays

    • zusammenhängend im Speicher, sodass die Nähe die Leistung steigert

    • Benötigter Platz = (Array-Kapazität, die >= n ist) * Größe des Elements, aber selbst wenn 2n, immer noch O(n)

    • O(1) zum Hinzufügen/Entfernen am Ende (amortisiert für Zuweisungen für mehr Speicherplatz), Index oder Aktualisierung

    • O(n) zum Einfügen/Entfernen an anderer Stelle

    • Üben Sie das Codieren mit Arrays und Zeigern sowie Zeigerberechnungen, um zu einem Index zu springen, anstatt die Indizierung zu verwenden.

    • Neues Rohdatenarray mit zugewiesenem Speicher

    • size() – Anzahl der Elemente

    • Capacity() – Anzahl der Elemente, die es aufnehmen kann

    • is_empty()

    • at(index) – gibt das Element an einem bestimmten Index zurück, explodiert, wenn der Index außerhalb der Grenzen liegt

    • push(item)

    • insert(index, item) – fügt das Element am Index ein, verschiebt den Wert dieses Index und die nachfolgenden Elemente nach rechts

    • prepend(item) – kann oben bei Index 0 einfügen

    • pop() – vom Ende entfernen, Wert zurückgeben

    • delete(index) – Element am Index löschen und alle nachfolgenden Elemente nach links verschieben

    • Remove(item) – sucht nach Wert und entfernt den Index, der ihn enthält (auch wenn er sich an mehreren Stellen befindet)

    • find(item) – sucht nach einem Wert und gibt den ersten Index mit diesem Wert zurück, -1, wenn er nicht gefunden wird

    • resize(new_capacity) // private Funktion

    • Unter der Haube kann ein int-Array zugewiesen werden, aber seine Funktionen werden nicht verwendet

    • Beginnen Sie mit 16, oder wenn die Startzahl größer ist, verwenden Sie eine Potenz von 2 – 16, 32, 64, 128

    • Wenn die Kapazität erreicht ist, verdoppeln Sie die Größe

    • Wenn beim Herausnehmen eines Elements die Größe 1/4 der Kapazität beträgt, ändern Sie die Größe auf die Hälfte

    • Arrays CS50 Harvard University

    • Arrays (Video)

    • UC Berkeley CS61B – Lineare und Multi-Dim-Arrays (Video) (Start ab 15 Min. 32 Sek.)

    • Dynamische Arrays (Video)

    • Gezackte Arrays (Video)

    • Über Arrays:

    • Implementieren Sie einen Vektor (veränderliches Array mit automatischer Größenänderung):

    • Zeit

    • Raum

    • Verknüpfte Listen

      • Beschreibung (Video)

      • Keine Notwendigkeit zur Implementierung

      • size() – gibt die Anzahl der Datenelemente in der Liste zurück

      • empty() – bool gibt true zurück, wenn leer

      • value_at(index) – gibt den Wert des n-ten Elements zurück (beginnend bei 0 für das erste)

      • push_front(value) – fügt ein Element am Anfang der Liste hinzu

      • pop_front() – entfernt das vordere Element und gibt seinen Wert zurück

      • push_back(value) – fügt am Ende ein Element hinzu

      • pop_back() – entfernt das Endelement und gibt seinen Wert zurück

      • front() – ermittelt den Wert des vorderen Elements

      • back() – den Wert des Endelements abrufen

      • insert(index, value) – Wert am Index einfügen, sodass das neue Element am Index auf das aktuelle Element an diesem Index zeigt

      • erase(index) – entfernt den Knoten am angegebenen Index

      • value_n_from_end(n) – gibt den Wert des Knotens an der n-ten Position vom Ende der Liste zurück

      • reverse() – kehrt die Liste um

      • remove_value(value) – entfernt das erste Element in der Liste mit diesem Wert

      • Zeiger auf Zeiger

      • Kernverknüpfte Listen vs. Arrays (Video)

      • In der realen Welt: Verknüpfte Listen vs. Arrays (Video)

      • Verknüpfte Listen CS50 Harvard University – das stärkt die Intuition.

      • Einfach verknüpfte Listen (Video)

      • CS 61B – Verknüpfte Listen 1 (Video)

      • CS 61B – Verknüpfte Listen 2 (Video)

      • [Rezension] Verlinkte Listen in 4 Minuten (Video)

      • Beschreibung:

      • C-Code (Video) – nicht das gesamte Video, nur Teile zur Knotenstruktur und Speicherzuweisung

      • Verknüpfte Liste vs. Arrays:

      • Warum Sie verlinkte Listen meiden sollten (Video)

      • Gotcha: Sie benötigen Zeiger-zu-Zeiger-Kenntnisse: (Wenn Sie einen Zeiger auf eine Funktion übergeben, kann dies die Adresse ändern, auf die dieser Zeiger zeigt.) Diese Seite dient nur dazu, einen Überblick über ptr zu ptr zu bekommen. Ich empfehle diesen Listendurchlaufstil nicht. Lesbarkeit und Wartbarkeit leiden unter der Cleverness.

      • Implementieren (habe ich mit und ohne Tailpointer gemacht):

      • Doppelt verknüpfte Liste

      • Stapel

        • Stapel (Video)

        • [Rezension] Stapelt in 3 Minuten (Video)

        • Wird nicht umgesetzt. Die Implementierung mit dem Array ist trivial

      • Warteschlange

        • Eine schlechte Implementierung mit einer verknüpften Liste, bei der Sie am Anfang in die Warteschlange eingereiht und am Ende aus der Warteschlange entfernt werden, wäre O(n), da Sie das vorletzte Element benötigen würden, was zu einem vollständigen Durchlauf jeder Warteschlange führt

        • Enqueue: O(1) (amortisierte, verknüpfte Liste und Array [Probing])

        • Aus der Warteschlange entfernen: O(1) (verknüpfte Liste und Array)

        • leer: O(1) (verknüpfte Liste und Array)

        • enqueue(value) – fügt das Element am Ende des verfügbaren Speichers hinzu

        • dequeue() – gibt einen Wert zurück und entfernt das zuletzt hinzugefügte Element

        • leer()

        • voll()

        • enqueue(value) – fügt Wert an einer Position am Ende hinzu

        • dequeue() – gibt einen Wert zurück und entfernt das zuletzt hinzugefügte Element (vorne)

        • leer()

        • Warteschlange (Video)

        • Ringpuffer/FIFO

        • [Rezension] Warteschlangen in 3 Minuten (Video)

        • Implementieren Sie mithilfe einer verknüpften Liste mit Endzeiger:

        • Implementieren Sie mit einem Array fester Größe:

        • Kosten:

        • Hash-Tabelle

          • hash(k, m) – m ist die Größe der Hash-Tabelle

          • add(key, value) – wenn der Schlüssel bereits existiert, aktualisieren Sie den Wert

          • existiert(Schlüssel)

          • get(key)

          • (Schlüssel) entfernen

          • Kern-Hash-Tabellen (Video)

          • Datenstrukturen (Video)

          • Telefonbuchproblem (Video)

          • Verteilte Hash-Tabellen:

          • Sofortige Uploads und Speicheroptimierung in Dropbox (Video)

          • Verteilte Hash-Tabellen (Video)

          • Hashing mit Chaining (Video)

          • Tischverdoppelung, Karp-Rabin (Video)

          • Offene Adressierung, kryptografisches Hashing (Video)

          • PyCon 2010: Das mächtige Wörterbuch (Video)

          • PyCon 2017: Das Wörterbuch noch mächtiger (Video)

          • (Erweiterte) Randomisierung: Universelles und perfektes Hashing (Video)

          • (Fortgeschritten) Perfektes Hashing (Video)

          • [Rezension] Hash-Tabellen in 4 Minuten (Video)

          • Videos:

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          • Implementieren Sie mit Array und linearer Sondierung

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          Mehr Wissen

          • Binäre Suche

            • Binäre Suche (auf einem sortierten Array von Ganzzahlen)

            • Binäre Suche mittels Rekursion

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          • Bitweise Operationen

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            • 4 Möglichkeiten, Bits in einem Byte zu zählen (Video)

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            • 1er-Komplement

            • 2er-Komplement

            • Worte

            • Gute Einführung: Bit-Manipulation (Video)

            • C-Programmier-Tutorial 2-10: Bitweise Operatoren (Video)

            • Bit-Manipulation

            • Bitweise Operation

            • Bithacks

            • Der Bit-Twiddler

            • The Bit Twiddler Interactive

            • Bit Hacks (Video)

            • Übungsoperationen

            • Sie sollten viele der Zweierpotenzen von (2^1 bis 2^16 und 2^32) kennen.

            • Bits-Spickzettel

            • Erhalten Sie ein wirklich gutes Verständnis für die Manipulation von Bits mit: &, |, ^, ~, >>, <<

            • 2er- und 1er-Komplement

            • Setzte Bits zählen

            • Werte tauschen:

            • Absoluter Wert:

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            Bäume

            • Bäume – Einführung

              • BFS-Hinweise:

              • DFS-Hinweise:

              • Ebenenreihenfolge (BFS, mit Warteschlange)

              • Zeitkomplexität: O(n)

              • Raumkomplexität: am besten: O(1), am schlechtesten: O(n/2)=O(n)

              • Zeitkomplexität: O(n)

              • Raumkomplexität: am besten: O(log n) – Durchschn. Höhe des Baumes am schlechtesten: O(n)

              • inorder (DFS: links, selbst, rechts)

              • Postorder (DFS: links, rechts, selbst)

              • Vorbestellung (DFS: self, left, right)

              • Einführung in Bäume (Video)

              • Baumdurchquerung (Video)

              • BFS (Breitensuche) und DFS (Tiefensuche) (Video)

              • [Rezension] Breitensuche in 4 Minuten (Video)

              • [Rezension] Tiefensuche in 4 Minuten (Video)

              • [Rezension] Tree Traversal (Playlist) in 11 Minuten (Video)

              • Binäre Suchbäume: BSTs

                • einfügen // Wert in Baum einfügen

                • get_node_count // Anzahl der gespeicherten Werte abrufen

                • print_values ​​// druckt die Werte im Baum, von min bis max

                • delete_tree

                • is_in_tree // gibt true zurück, wenn ein bestimmter Wert im Baum vorhanden ist

                • get_height // gibt die Höhe in Knoten zurück (die Höhe eines einzelnen Knotens ist 1)

                • get_min // gibt den im Baum gespeicherten Mindestwert zurück

                • get_max // gibt den im Baum gespeicherten Maximalwert zurück

                • is_binary_search_tree

                • delete_value

                • get_successor // gibt den nächsthöheren Wert im Baum nach dem angegebenen Wert zurück, -1, wenn keiner vorhanden ist

                • Binärer Suchbaum – Implementierung in C/C++ (Video)

                • BST-Implementierung – Speicherzuweisung in Stack und Heap (Video)

                • Finden Sie das minimale und maximale Element in einem binären Suchbaum (Video)

                • Ermitteln Sie die Höhe eines Binärbaums (Video)

                • Durchquerung binärer Bäume – Breiten- und Tiefenstrategien (Video)

                • Binärbaum: Level Order Traversal (Video)

                • Durchquerung des Binärbaums: Preorder, Inorder, Postorder (Video)

                • Überprüfen Sie, ob ein Binärbaum ein binärer Suchbaum ist oder nicht (Video)

                • Einen Knoten aus dem binären Suchbaum löschen (Video)

                • Inorder-Nachfolger in einem binären Suchbaum (Video)

                • Überprüfung des binären Suchbaums (Video)

                • Einführung (Video)

                • MIT (Video)

                • C/C++:

                • Implementieren:

                • Heap / Prioritätswarteschlange / Binärer Heap

                  • einfügen

                  • sift_up – wird zum Einfügen benötigt

                  • get_max – gibt das maximale Element zurück, ohne es zu entfernen

                  • get_size() – Anzahl der gespeicherten Elemente zurückgeben

                  • is_empty() – gibt true zurück, wenn der Heap keine Elemente enthält

                  • extract_max – gibt das maximale Element zurück und entfernt es

                  • sift_down – benötigt für extract_max

                  • Remove(x) – entfernt Element am Index x

                  • heapify – Erstellt einen Heap aus einem Array von Elementen, die für heap_sort benötigt werden

                  • heap_sort() – Nehmen Sie ein unsortiertes Array und wandeln Sie es mithilfe eines Max-Heaps oder Min-Heaps direkt in ein sortiertes Array um

                  • Wird als Baum dargestellt, ist jedoch normalerweise linear in der Speicherung (Array, verknüpfte Liste).

                  • Haufen

                  • Einführung (Video)

                  • Binärbäume (Video)

                  • Bemerkung zur Baumhöhe (Video)

                  • Grundlegende Operationen (Video)

                  • Vollständige Binärbäume (Video)

                  • Pseudocode (Video)

                  • Heap Sort – springt zum Start (Video)

                  • Heap-Sortierung (Video)

                  • Einen Haufen bauen (Video)

                  • MIT 6.006 Einführung in Algorithmen: Binäre Heaps

                  • CS 61B Vorlesung 24: Prioritätswarteschlangen (Video)

                  • Lineare Zeit BuildHeap (max-heap)

                  • [Rezension] Heap (Playlist) in 13 Minuten (Video)

                  • Implementieren Sie einen Max-Heap:

                ⬆ zurück nach oben

                Sortierung

                • Hinweise:

                  • Ich würde nicht empfehlen, eine verknüpfte Liste zu sortieren, aber eine Zusammenführungssortierung ist machbar.

                  • Sortierung für verknüpfte Liste zusammenführen

                  • Stabilität des Sortieralgorithmus

                  • Stabilität in Sortieralgorithmen

                  • Stabilität in Sortieralgorithmen

                  • Sortieralgorithmen - Stabilität

                  • Keine Blasensortierung – es ist schrecklich – O(n^2), außer wenn n <= 16

                  • Implementieren Sie Sortierungen und kennen Sie den besten/schlechtesten Fall sowie die durchschnittliche Komplexität jedes einzelnen:

                  • Stabilität in Sortieralgorithmen („Ist Quicksort stabil?“)

                  • Welche Algorithmen können für verknüpfte Listen verwendet werden? Welche auf Arrays? Welches von beiden?

                  • Informationen zur Heapsortierung finden Sie oben in der Heap-Datenstruktur. Heap-Sortierung ist großartig, aber nicht stabil

                  • Sedgewick - Mergesort (5 Videos)

                    • 1. Zusammenführen

                    • 2. Bottom-up-Mergesort

                    • 3. Komplexität sortieren

                    • 4. Vergleicher

                    • 5. Stabilität

                  • Sedgewick - Quicksort (4 Videos)

                    • 1. Quicksort

                    • 2. Auswahl

                    • 3. Doppelte Schlüssel

                    • 4. Systemsortierungen

                  • UC Berkeley:

                    • CS 61B Vorlesung 29: Sortieren I (Video)

                    • CS 61B Vorlesung 30: Sortieren II (Video)

                    • CS 61B Vorlesung 32: Sortieren III (Video)

                    • CS 61B Vorlesung 33: Sortieren V (Video)

                    • CS 61B 21.04.2014: Radix Sort (Video)

                  • Blasensortierung (Video)

                  • Blasensortierung analysieren (Video)

                  • Einfügungssortierung, Zusammenführungssortierung (Video)

                  • Einfügungssortierung (Video)

                  • Sortierung zusammenführen (Video)

                  • Quicksort (Video)

                  • Auswahlsortierung (Video)

                  • Sortiercode zusammenführen:

                    • Verwenden des Ausgabearrays (C)

                    • Ausgabearray verwenden (Python)

                    • Direkt (C++)

                  • Schneller Sortiercode:

                    • Implementierung (C)

                    • Implementierung (C)

                    • Implementierung (Python)

                  • [Rezension] Sortierung (Playlist) in 18 Minuten

                    • Schnelle Sortierung in 4 Minuten (Video)

                    • Heap-Sortierung in 4 Minuten (Video)

                    • Zusammenführungssortierung in 3 Minuten (Video)

                    • Blasensortierung in 2 Minuten (Video)

                    • Auswahlsortierung in 3 Minuten (Video)

                    • Einfügungssortierung in 2 Minuten (Video)

                  • Implementieren:

                    • Mergesort: O(n log n) Durchschnitt und schlechtester Wert

                  Expandieren
                  Zusätzliche Informationen
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