109 KiB
Coding Interview University
Първоначално създадох това като кратък списък с теми за учене, за това как се става софтуерен инженер, но то прерасна в този огромен списък, който виждате в момента. След като преминах през този учебен план, бях нает като софтуерен инженер в Amazon! Най-вероятно няма да Ви се налага да учите колкото на мен, но все пак всичко, от което се нуждаете е тук.
Учих между 8-12 часа на ден в продължение на няколко месеца. Това е историята ми: Why I studies full-time for 8 months for a Google interview
Моля обърнете внимание: Няма да Ви се налага да учите колкото мен. Загубих много време, учейки неща, които нямах нужда да знам. Може да прочетете повече за това надолу. Ще Ви помогна да достигнете до крайната цел без да прахосвате скъпото си време.
Темите, изредени тук, ще Ви подготвят добре за техническо интервю за почти всяка една компания, включително гигантите Amazon, Facebook, Google и Microsoft
Пожелавам Ви успех!
Преводи:
Текущи преводи:
Become a sponsor and support Coding Interview University!
Special thanks to:
exclusively on supporting early-stage COSS (commercial open source) startup founders.
Dev environments built for the cloud
Какво е това?
Това е моят многомесечен план за ставане на софтуерен инженер към голяма компания.
Изисквания:
- Малко опит с програмиране (променливи, цикли, методи/функции и т.н)
- Търпение
- Време
Обърнете внимание, че това е учебен план за софтуерно инженерство, а не за уеб разработка. Големите компании като Google, Amazon, Facebook и Microsoft различават софтуерното инженерство и уеб разработката. Amazon, например, имат Frontend инженери (FEE) и Software Development инженери (SDE). Това са 2 отделни позиции и интервютата за тях няма да са еднакви, тъй като всяка една от тях има своите специфики. Тези компании изискват знания по компютърни науки за позиции свързани със софтуерно инженерство/разработка
Съдържание
Учебният план
- Какво е това?
- Защо да го ползвате?
- Как да го ползвате?
- Не мислете, че не сте достатъчно умни
- Бележка за видео ресурсите
- Изберете език за програмиране
- Книги за структури от данни и алгоритми
- Книги за подготовка за интервю
- Не повтаряйте грешките ми
- Какво няма да намерите тук
- Дневния план
- Подготовка за въпроси за програмиране
- Задачи по програмиране
Теми за учене
- Алгоритмична сложност / Big-O / Асимптотичен анализ
- Структури от данни
- Повече знания
- Дървета
- Дървета - бележки & основи
- Дървета за двоично търсене: BSTs (Binary search trees)
- Heap / Priority Queue / Binary Heap
- балансирани дървета за търсене (основна концепция, без детайли)
- обхождане: preorder, inorder, postorder, BFS, DFS
- Сортиране (Sorting)
- selection
- insertion
- heapsort
- quicksort
- merge sort
- Графи (Graphs)
- directed
- undirected
- adjacency matrix
- adjacency list
- traversals: BFS, DFS
- Още повече знания
- Рекурсия (Recursion)
- Динамично програмиране (Dynamic programming)
- Design Patterns
- Комбинаторика & вероятности
- NP, NP-Complete and Approximation Algorithms
- Как компютрите обработват една програма
- Кеширане (Caches)
- Процеси и нишки
- Тестване (Testing)
- String searching & manipulations
- Tries
- Floating Point Numbers
- Уникод (Unicode)
- Endianness
- Мрежи (Networking)
- Последен преглед
Как да спечелите позицията
- Актуализирайте резюмето си
- Намерете позиция
- Процесът на интервюто & обща подготовка
- Мислете за това, когато дойде интервюто
- Подгответе въпроси за интервюиращия
- След като са Ви наели
---------------- Всичко оттук надолу е по желание ----------------
Допълнителни теми и ресурси
- Допълнителни книги
- Системен дизайн, мащабируемост, обработка на данни (ако имате над 4 години опит)
- Additional Learning
- Компилатори
- Emacs and vi(m)
- Unix command line tools
- Information theory
- Паритет & код на Хаминг
- Ентропия
- Криптография
- Компресия
- Компютърна сигурност
- Garbage collection
- Паралелно програмиране
- Системи за съобщения, сериализация и последователност
- A*
- Fast Fourier Transform
- Bloom Filter
- HyperLogLog
- Locality-Sensitive Hashing
- van Emde Boas Trees
- Разширени структури от данни
- Балансирани дървета за търсене
- AVL trees
- Splay trees
- Red/black trees
- 2-3 search trees
- 2-3-4 Trees (aka 2-4 trees)
- N-ary (K-ary, M-ary) trees
- B-Trees
- k-D Trees
- Skip lists
- Мрежови потоци
- Disjoint Sets & Union Find
- Математика за бърза обработка
- Treap
- Линейно програмиране
- Geometry, Convex hull
- Дискретна математика
- Machine Learning
- Допълнителни детайли по някои теми
- Видео серии
- Курсове по компютърни науки
- Papers
Защо да го ползвате?
Ако искате да работите като софтуерен инженер в голяма компания, това са нещата, които трябва да знаете.
Ако също като мен не сте учили компютърни науки в университет това ще Ви помогне да наваксате и ще Ви спести години.
Когато започнах този проект не знаех какво е стек или опашка, нямах представа какво е Big-O, не знаех нищо за дървета или как да обхождам графи. Ако трябваше да напиша сортиращ алгоритъм мога да Ви кажа, че бих се справил ужасно. Всяка от структурите от данни, които бях използвал досега бяха имплементирани в езика, който ползвах и нямах представа как работят реално. Никога не ми се беше налагало да управлявам памет освен ако някой от процесите, които бях пуснал не връщаха грешка "out of memory"- тогава се налагаше да търся заобиколен път. Бях ползвал хиляди асоциативни масиви и многоизмерни масиви няколко пъти, но никога преди не бях имплементирал структури от данни от нулата.
Планът е дълъг. Може да Ви отнеме месеци. Ако вече сте запознати с повечето от темите ще Ви отнеме много по-малко
Как да го ползвате
Всичко надолу е само схематично изложение и трябва да преминете през темите от горе до долу.
Не мислете, че не сте достатъчно умни
- Успешните софтуерни инженери са умни, но много имат чувството, че не са достатъчно умни
- Митът за гениалния програмист
- Опасно е да сте сами: битката с невидимите чудовища в IT
Бележка за видео ресурсите
Някои видеа са достъпни само след записване в курс на Coursera или EdX- т.нар. MOOCs. Понякога се налага да изчакате няколко месеца, за да стартира ново издание на курса, така че няма да имате достъп до тях.
Би било чудесно такива ресурси да бъдат заменени с безплатни и свободнодостъпни публични източници като YouTube видеа (по възможност университетски лекции), за да могат всички да учат навсякъде и по всяко време, а не само когато даден курс върви в момента.
Изберете език за програмиране
Трябва да изберете език за програмиране за интервютата на които ще се явявате, но също така трябва да изберете език, който можете да ползвате за учене на концепции от компютърните науки.
Желателно е този език да е един и същ, така ще Ви се налага да владеете само един език.
За този учебен план
Когато преминавах през учебния план ползвах 2 езика за по-голямата част от нещата: C и Python
- C: Език на много ниско ниво. Дава Ви възможност да се справяте с пойнтъри и управляване на паметта, за да разберете структурите от данни и алгоритмите на много дълбоко ниво. В езици за програмиране на по-високо ниво тези неща са скрити от Вас. В ежедневната работа това е прекрасно, но когато се учите как тези структури от данни работят е хубаво да усещате как става всичко.
- C е навсякъде. Ще виждате примери в книги, лекции, видеа навсякъде докато учите.
- The C Programming Language, Vol 2
- Това е кратка книга, но ще Ви даде добра представа за езика и с малко упражнения бързо ще имате добро владение над него. Ако разбирате C значи разбирате как програмите и паметта работят.
- Не трябва да се зачитате много надълбоко в книгата (или дори да я прочитате докрай). Нужно е само да сте уверени в способността си да четете и пишете в C.
- Отговори на въпросите в книгата
- Python: модерен и много експресивен. Научих го защото е наистина много полезен и ми позволява да пиша по-малко код когато съм на интервю.
Това е моя личен избор. Вие можете да изберете каквото пожелаете, разбира се.
Може да не Ви трябват, но ето някои сайтове за учене на нов език:
За интервюто Ви по програмиране
Може да изберете език, в който се чувствате комфортно за интервюто Ви, но за големите компании това са най-добрите опции:
- C++
- Java
- Python
Може да ползвате и тези, но поразгледайте преди това, защото може да има уловки:
- JavaScript
- Ruby
Това е статия, която написах за избирането на език за вашето интервю: Pick One Language for the Coding Interview. Това е оригиналната статия, на която базирах моя пост: http://blog.codingforinterviews.com/best-programming-language-jobs/
Трябва да се чувствате много удобно с вашия език и да сте знаещи.
Повече за вариантите:
Вижте ресурси за специфични езици тук
Книги за структури от данни и алгоритми
Тази книга ще положи вашата основа в компютърните науки.
Просто изберете една в език, с който ще се чувствате комфортно. Ще трябва да четете и да пишете код доста.
C
- Algorithms in C, Parts 1-5 (Bundle), 3rd Edition
- Основни познания, структури от данни, сортиране, търсене и алгоритми за графи
Python
- Data Structures and Algorithms in Python
- от Goodrich, Tamassia, Goldwasser
- Тази книга ми допадна много. Покрива всичко и още нещо
- 'Питоничен' код
- Докладът ми за тази книга: https://startupnextdoor.com/book-report-data-structures-and-algorithms-in-python/
Java
Изборът е ваш:
- Goodrich, Tamassia, Goldwasser
- Sedgewick and Wayne:
- Algorithms
- Безплатен курс в Coursera, който покрива материала от книгата (воден от писателите!):
C++
Изборът е ваш:
- Goodrich, Tamassia, and Mount
- Sedgewick and Wayne
Книги за подготовка за интервю
Няма нужда да купувате цял куп от тези книги. Честно казано "Cracking the Coding Interview" най-вероятно ще Ви бъде достатъчна, но аз си купих повече, за да се упражня по-добре. Но аз винаги правя прекалено много.
Купих тези двете, дадоха ми предостатъчно упражнение.
- Programming Interviews Exposed: Coding Your Way Through the Interview, 4th Edition
- Отговори в C++ и Java
- Това е добра подготовка за "Cracking the Coding Interview"
- Не е прекалено сложна. Повечето проблеми са по-лесни от тези, които ще срещнете на интервю (от това, което аз съм прочел)
- Cracking the Coding Interview, 6th Edition
- отговори в Java
Ако имате изобилие от време:
Изберете една:
- Elements of Programming Interviews (C++ version)
- Elements of Programming Interviews in Python
- Elements of Programming Interviews (Java version) - Companion Project - Method Stub and Test Cases for Every Problem in the Book
Не повтаряйте грешките ми
Този списък се разрасна с времето и да, нещата излязоха извън контрол.
Споделям някои от грешките, които направих, за да имате по-добро преживяване и за да си спестите месеци с време.
1. Няма да запомните всичко
Изгледах часове с клипове и водих записки за всичко, но след месеци имаше доста неща, които не си спомнях. Прекарах 3 дена преразглеждайки бележките си, за да си припомня някои неща. Не се нуждаех от всичките тези знания.
Моля, прочетете това, за да не повторите грешките миЛ
Да запазваме знания свързани с компютърни науки.
2. Използвайте флаш карти
За да се справя с проблема си направих малък сайт за флаш карти, където можех да добавям 2 вида карти: общи и такива с код. Всяка карта има ралично форматиране. Направих сайта mobile-first, за да мога да ги разглеждам от телефона или таблета си, навсякъде където съм.
Направете свои безплатно:
НЕ ПРЕПОРЪЧВАМ да ползвате моите флаш карти. Има прекалено много и някои от тях съдържат информация, която не е нужно да знаете.
Но ако не искате да ме послушате, ето:
- Базата ми от данни с флаш карти (1200 карти):
- Базата ми от данни с флаш карти (екстремно - 1800 карти):
Забележете, че аз прекалих и имам карти, които покриват всичко от assembly language и Python Trivia до machine learning и статистика. Прекалено много е за това, което се изисква.
Бележка за флаш картите: Първия път когато видите, че знаете отговора, не я отбелязвайте като "позната". Трябва да видите същата карта и отговора няколко пъти, преди наистина да знаете отговора. Повторението ще накара мозъка Ви наистина да запамети знанието.
3. Решавайте задачи от интервюта по програмиране докато учите
ТОВА Е МНОГО ВАЖНО.
Почнете да решавате задачи от интервюта по програмиране докато учите структури от данни и алгоритми.
Трябва да прилагате това, което учите като решавате задачи иначе ще забравите. Аз направих тази грешка.
Когато сте научили някоя тема и се чувствате що годе комфортно с нея, например linked lists:
- Отворете една от книгите за интервю за програмиране (или един от сайтовете със задачи, изредени по-долу)
- Решете 2-3 задачи свързани с linked lists.
- Продължете към следващата тема.
- По-късно се върнете и отново решете 2-3 задачи свързани с linked lists.
- Повтаряйте това с всяка нова тема, която учите.
Продължавайте да решавате задачи докато учите всичко това, а не след това.
Няма да ви наемат за знанията, които имате, а за това как ги прилагате.
Има много ресурси свързани с това надолу. Продължавайте да четете.
4. Фокусирайте се
Има много неща, които могат да отвлекат вниманието Ви и да Ви загубят ценно време. Да сте концентрирани е трудно. Пуснете си музика без текст и ще можете да се фокусирате сравнително добре.
Какво няма да намерите тук
Това са широко разпространени технологии, но не и част от учебния план:
- SQL
- Javascript
- HTML, CSS, и други front-end технологии
Дневния план
Този курс преминава през множество от теми. Всяка от тях най-вероятно ще Ви отнеме няколко дена или дори седмица, или повече. Зависи от графика Ви.
Всеки ден взимайте следващата тема в списъка, изгледайте няколко клипа по тази тема и след това напишете имплементацията на въпросната структура от данни или алгоритъм в езика за програмиране, който сте избрали за този курс.
Можете да видите моя код тук:
Не е нужно да помните всеки алгоритъм наизуст. Необходимо е просто да ги разбирате достатъчно добре, за да можете да напишете собствена имплементация.
Подготовка за въпроси за програмиране
Защо това е тук? Аз не съм готов да се явя на интервю.
Тогава се върни и прочети това.
Защо трябва да се упражнявате да решавате задачи по програмиране:
- Разпознаване на проблеми и знанието кога и къде да ползвате дадена структура от данни или алгоритъм
- Събиране на изискванията за задачата
- Изговаряне на мислите Ви докато решавате както ще правите на интервюто
- Писане на код върху дъска или лист хартия вместо на компютър
- Намиране на времевата и пространствената сложност на решенията Ви (вижте Big-O надолу)
- Тестване на решенията Ви
Пишете код на дъска или лист хартия вместо на компютър. Тествайте с няколко различни входни данни. След това го напишете и тествайте на компютър.
Ако нямате дъска за писане вкъщи можете да си купите голям тефтер от магазин за арт материали. Можете просто да седите на дивана и да се упражнявате. Това е моята "дъска за дивана". Добавих химикала към снимката за съпоставка на размера. Ако използвате химикал бързо ще ви се поиска да можеше да триете написаното- бързо става мазало. Аз ползвам молив и гума.
Когато се упражнявате да решавате задачи по програмиране не трябва да помните решенията наизуст.
Задачи по програмиране
Не забравяйте основните книги за подготовка за интервюто по програмиране тук
Решаване на задачи:
Клипове за задачи от интервюта по програмиране:
- IDeserve (88 клипа)
- Tushar Roy (5 плейлисти)
- Супер за насоки за решаване на задачи
- Nick White - LeetCode Solutions (187 клипа)
- Добро обяснение на решението и кода
- Можете да изгледате няколко клипа в малък прозорец от време
- FisherCoder - LeetCode Solutions
Сайтове със задачи:
- LeetCode
- Любимият ми сайт със задачи. Струва си парите за абонамент за времето, в което ще се подготвяте.
- Вижте клиповете на Nick White и FisherCoder Videos по-горе за насоки със някои задачи.
- HackerRank
- TopCoder
- Geeks for Geeks
- InterviewBit
- Project Euler
Да започваме
Добре, стига сме говорили, нека да учим!
Но не забравяйте да решавате задачи от източниците по-горе докато учите!
Алгоритмична сложност / Big-O / Асимптотичен анализ
- Няма нищо за имплементация тук, единствено ще гледате клипове и ще си водите записки! Йей!
- Има доста клипове тук. Просто изгледайте достатъчно докато не го разберете. Винаги можете да се върнете обратно и да преговорите.
- Не се притеснявайте ако не разбирате всичката математика, която стои отзад.
- Трябва просто да можете да изразите сложността на даден алгоритъм чрез Big-O
- Harvard CS50 - Asymptotic Notation (клип)
- Big O Notations (общ наръчник) (клип)
- Big O Notation (и Omega, и Theta) - най-доброто математично обяснение (клип)
- Skiena:
- UC Berkeley Big O (клип)
- Амортизиран анализ (клип)
- TopCoder (includes recurrence relations and master theorem):
- Пищови
Е, това е достатъчно за тази тема.
Когато четете "Cracking the Coding Interview" ще срещнете главата, която разглежда тази тема. Накрая на главата има кратък тест, който проверява дали можете да намерите сложността на различни алгоритми. Това е супер преговор и тест.
Структури от данни
-
Масиви
- За масивите:
- Arrays (клип)
- UC Berkeley CS61B - Linear and Multi-Dim Arrays (клип) (Start watching from 15m 32s)
- Dynamic Arrays (клип)
- Jagged Arrays (клип)
- Имплементирайте вектор (променлив масив с автоматично преоразмеряване):
- Упражнявайте се да пишете код, ползвайки масиви и пойнтъри. Ползвайте пойнтъри за преместване към индекс вместо индексиране
- New raw data array with allocated memory
- can allocate int array under the hood, just not use its features
- start with 16, or if starting number is greater, use power of 2 - 16, 32, 64, 128
- size() - номер на елементите
- capacity() - номер на елементите, които може да побира
- is_empty()
- at(index) - връща елемента на дадения индекс, ако индекса е извън границите на масива връща грешка
- push(item)
- insert(index, item) - вкарва елемента на дадения елемент, измествайки съществуващия елемент на този индекс и всички елементи след него надясно
- prepend(item) - може да добавя елементи на индекс 0
- pop() - премахва елемент от края и връща стойността му
- delete(index) - изтрива елемента на дадения индекс и измества всички елементи след него наляво
- remove(item) - търси стойността на елемента и премахва всички индекси, които я съдържат
- find(item) - търси стойността на елемента и връща първия индекс, който я съдържа, или -1 ако няма такъв елемент
- resize(new_capacity) // private function
- когато достигнете максималния обем, преоразмерете като дублирате обема
- когато pop-вате елемент, ако обема на масива е 1/4 от капацитета му, преоразмерете масива наполовина
- Време
- O(1) за добавяне/премахване към края, индексиране или актуализиране
- O(n) за добавяне/премахване другаде
- Пространство
- contiguous in memory, so proximity helps performance
- нужно място = (капацитета на масива, който е >= n) * размера на елемента, но дори 2n, пак е O(n)
- За масивите:
-
Свързани списъци
- Описание:
- Код в C (клип) - не цялото видео, само частите за Node structs и алокация на памет
- Свързани списъци срещу масиви:
- Защо да избягваме свързаните списъци (клип)
- Аха: трябват Ви pointer to pointer знания: (за да можете да подавате pointer към функция, която може да промени адреса, към който сочи pointer-a) Тази страница служи само да схванете ptr to ptr. Не препоръчвам този стил на обхождане на списъка. Четливостта и поддържаемостта страдат заради хитрости.
- Имплементация:
- size() - връща броя на елементите
- empty() - булева стойност, връща true ако списъка е празен
- value_at(index) - връща стойността на n-тия елемент (почвайки от 0 за първия елемент)
- push_front(value) - добавя стойност към началото на списъка
- pop_front() - премахва първия елемент и връща стойността му
- push_back(value) - добавя елемент към края
- pop_back() - премахва последния елемент и връща стойността му
- front() - взима стойността на първия елемент
- back() - взима стойността на последния елемент
- insert(index, value) - вкарва елемента на дадения индекс, така че новия елемент да сочи към стария елемент на този индекс
- erase(index) - изтрива node-а на дадения индекс
- value_n_from_end(n) - връща стойността на node-а, седящ на позиция n от края на списъка
- reverse() - обръща списъка
- remove_value(value) - премахва първия елемент от списъка, съдържащ тази стойност
- Двойно свързан списък
- Описание (клип)
- Няма нужда от имплементация
-
Стек
- Стекове (клип)
- Няма нужда да се имплементира. Имплементацията с масив е тривиална.
-
Опашка
- Опашка (клип)
- Circular buffer/FIFO
- Имплементирайте със свързан списък с tail pointer:
- enqueue(value) - добавя стойност на опашката
- dequeue() - връща стойността и премахва най-предния елемент на опашката (front)
- empty()
- Имплементрайте с масив с фиксирана големина:
- enqueue(value) - добавя елемента в края на наличното пространство
- dequeue() - връща стойността и премахва най-предния елемент на опашката
- empty()
- full()
- Разход:
- лоша имплементация, ползвайки свързан списък където правим enqueue в началото и dequeue в края би била O(n) защото ще се нуждаете от предпоследния елемент, което ще предизвиква цялостно обхождане при всяко dequeue
- enqueue: O(1) (amortized, свъзран списък и масив [probing])
- dequeue: O(1) (свъзран списък и масив)
- empty: O(1) (свъзран списък и масив)
-
Хеш таблици
-
Клипове:
-
Онлайн курсовe:
-
Имплементирайте с масив, ползвайки linear probing
- hash(k, m) - m е размера на хеш таблицата
- add(key, value) - ако ключа съществува актуализирайте стойността
- exists(key)
- get(key)
- remove(key)
-
Повече знания
-
Двоично търсене
- Binary Search (клип)
- Binary Search (клип)
- детайли
- Имплементирайте:
- двоично търсене (на сортиран масив от integers)
- двоично търсене чрез рекурсия
-
Побитови операции
- Bits cheat sheet - трябва да знаете доста от степените на 2 от (2^1 до 2^16 и 2^32)
- Бъдете сигурни, че разбирате добре битовата манипулация: &, |, ^, ~, >>, <<
- 2s and 1s complement
- Преброяване на набор от битове
- Размяна на стойности:
- Абсолютна стойност:
Дървета
-
Дървета - бележки & основи
- Серия: Дървета (клип)
- основна структура на дървото
- обхождане
- алгоритми за манипулиране
- BFS(обхождане в ширина) and DFS(обхождане в дълбочина) (клип)
- бележки за BFS:
- level order (BFS, using queue)
- времева сложност O(n)
- пространствена сложност: в най-добрия случай: O(1), в най-лошия случай: O(n/2)=O(n)
- бележки за DFS:
- времева сложност: O(n)
- пространствена сложност: в най-добрия случай: O(log n) - средна височина на дървото в най-добрия случай: O(n)
- inorder (DFS: ляво, self, дясно)
- postorder (DFS: ляво, дясно, self)
- preorder (DFS: self, ляво, дясно)
- бележки за BFS:
-
Дървета за двоично търсене: BSTs
- Преговор над двоични дървета за търсене (клип)
- Въведение (клип)
- MIT (клип)
- C/C++:
- Двоично дърво за търсене - имплементация в C/C++ (клип)
- BST имплементация - memory allocation in stack and heap (клип)
- Намиране на мин. и макс. елемент в двоично дърво за търсенея (клип)
- Намиране на височината на двоично дърво (клип)
- Обхождане на двоично дърво - стратегии за обхождане по ширина и по дълбочина (клип)
- Двоично дърво: преминаване на порядъка на ниво (клип)
- Обхождане на двоично дърво: Preorder, Inorder, Postorder (клип)
- Проверка дали двоично дърво е двоично дърво за търсене (клип)
- Изтриване на възел от двоично дърво за търсене (клип)
- Редовен наследник в двоично дърво (клип)
- Имплементирайте:
- insert // вкарване на стойност в дървото
- get_node_count // вземане на бройката на запазените стойности
- print_values // принтира стойностите в дървото от най-малкия до най-големия
- delete_tree
- is_in_tree // връща true ако дадената стойност съществува в дървото
- get_height // returns the height in nodes (single node's height is 1)
- get_min // връща най-малката стойност, съхранявана в дървото
- get_max // връща най-голямата стойност, съхранявана в дървото
- is_binary_search_tree
- delete_value
- get_successor // връща следващата най-голяма стойност след дадената, -1 ако такава не съществува
-
Heap / Priority Queue / Binary Heap
- визуализира се като дърво, но обикновенно е линейна структура (масив, свързан списък)
- Heap
- Въведение (клип)
- Наивни имплементации (клип)
- Двоични дървета (клип)
- Tree Height Remark (клип)
- Основни операции (клип)
- Завършени двоични дървета (клип)
- Псевдокод (клип)
- Heap Sort - jumps to start (клип)
- Heap Sort (клип)
- Създаване на heap (клип)
- MIT: Heaps and Heap Sort (клип)
- CS 61B Lecture 24: Priority Queues (клип)
- Linear Time BuildHeap (max-heap)
- Имплементирайте max-heap:
- insert
- sift_up - нужно е за insert
- get_max - връща най-голямата стойност без да я премахва
- get_size() - връща броя на елементите
- is_empty() - връща true ако heap-a не съдържа елементи
- extract_max - връща най-големия елемент и го премахва
- sift_down - нужно е за extract_max
- remove(x) - премахва елемента на индекс x
- heapify - създава heap от масив от елементи, нужно е за heap_sort
- heap_sort() - превръща несортиран масив в сортиран такъв, ползвайки max heap или min heap
Сортиране
-
Бележки:
- Имплементирайте алгоритми за сортиране и знайте сложността в средния/ най-добрия/ най-лошия случай:
- без bubble sort - ужасен алгоритъм е - O(n^2), освен когато n <= 16
- Стабилност при сортиращите алгоритми ("Стабилен ли е Quicksort?")
- Кои алгоритми могат да се ползват чрез свързани списъци? Кои чрез масиви? Кои чрез двете?
- Не бих препоръчал да сортирате свързан списък, но би станало с merge sort.
- Merge Sort за свързани списъци
- Имплементирайте алгоритми за сортиране и знайте сложността в средния/ най-добрия/ най-лошия случай:
-
За heapsort, вижте Heap структурата от данни по-горе. Heapsort е чудесен, но не е стабилен
-
UC Berkeley:
-
Код за Merge sort:
-
Код за Quick sort:
-
Имплементирайте:
- Mergesort: O(n log n) сложност в средния/ най-лошия случай
- Quicksort O(n log n) сложност в средния случай
- Selection sort и insertion sort са със сложност O(n^2) в средния/ най-лошия случай
- За heapsort, вижте Heap структурата от данни нагоре
-
Не е задължително, но препоръчвам:
Като обобщение, това е визуализация на 15 алгоритъма за сортиране. Ако ви трябват повече детайли на тази тема вижте секцията "Сортиране" вДопълнителни детайли по някои теми
Графи
Графите могат да се ползват за онагледяване на много проблеми в компютърните науки, така че тази секция е дълга, също както тази за дърветата и сортирането..
-
Бележки:
- Има 4 основни начина една графа да бъде представена в паметта:
- обекти и пойнтъри
- матрици на съседство
- списъци на съседство
- мап на съседство
- Запознайте се с всяка от начините за представяне и плюсовете, и минусите, които предоставят
- BFS и DFS - знайте изчислителната им сложност, компромисите, които носят и как да ги имплементирате в истински код
- Когато Ви зададат въпрос, първо потърсете решение с граф и преминете нататък ако няма такова
- Има 4 основни начина една графа да бъде представена в паметта:
-
MIT(клипове):
-
Skiena Lectures - чудесно въведение:
- CSE373 2012 - Лекция 11 - Граф като структура от данни (клип)
- CSE373 2012 - Лекция 12 - Обхождане по ширина (клип)
- CSE373 2012 - Лекция 13 - Алгоритми за графи (клип)
- CSE373 2012 - Лекция 14 - Алгоритми за графи (продължение) (клип)
- CSE373 2012 - Лекция 15 - Алгоритми за графи (продължение 2) (клип)
- CSE373 2012 - Лекция 16 - Алгоритми за графи (продължение 3) (клип)
-
Графи (преговор и повече):
- 6.006 Задача за най-кратък път от един източник (клип)
- 6.006 Дейкстра (клип)
- 6.006 Белман-Форд (клип)
- 6.006 Как да забързаме Дейкстра (клип)
- Aduni: Алгоритми за графи I - Топологично сортиране, Минимално обхващащи дървета, Алгоритъм на Прим - Лекция 6 (клип)
- Aduni: Алгоритми за графи II - DFS, BFS, Алгоритъм на Крускал, Union Find структура от данни - Лекция 7 (клип)
- Aduni: Алгоритми за графи III: Най-кратък път - Лекция 8 (клип)
- Aduni: Алгоритми за графи IV: Въведение в геометричните алгоритми - Лекция 9 (клип)
CS 61B 2014 (от 58:09) (клип)- CS 61B 2014: Претеглени графи (клип)
- Алчни алгоритми: Минимално обхващащо дърво (клип)
- Алгоритъм за граф на Kosaraju за силно свързани компоненти (клип)
-
Пълен курс в Coursera:
-
Аз ще имплементирам:
- DFS със списък на съседство (рекурсивно)
- DFS със списък на съседство (итеративно със стек)
- DFS с матрица на съседство (рекурсивно)
- DFS с матрица на съседство (итеративно със стек)
- BFS със списък на съседство
- BFS с матрица на съседство
- най-кратък път от един източник (Дейкстра)
- минимално обхващащо дърво
- Алгоритми основани върху DFS (вижте клиповете на Aduni по-горе):
- проверка за цикъл (нужно за топологичното сортиране, защото ще проверяваме за цикъла преди стартиране)
- топологично сортиране
- преброяване на свързаните компоненти в графа
- изреждане на силно свързаните компоненти
- проверка за двустранна графа
Още повече знания
-
Рекурсия
- Лекции от Stanford за рекурсия и backtracking:
- Кога е подходящо да се използва?
- Как опашковата рекурсия е по-добра отколкото без?
-
Динамично програмиране
- Най-вероятно няма да срещнете задачи с динамично програмиране в интервютата си, но си струва да можете да разпознавате задачи, които са годни за решаване с динамично програмиране.
- Тази тема може да е доста сложна защото всяка задача, която може да се решава с ДП трябва да бъде дефинирана чрез рекурсивна връзка, а понякога може да е сложно да се измисли такава.
- Препоръчвам да разгледате много примери за задачи с ДП докато имате стабилно разбиране на структурата им.
- Клипове:
- клиповете от Skiena могат да бъдат сложни за проследяване, тъй като той понякога ползва дъската, която е прекалено малка, за да се види
- Skiena: CSE373 2012 - Лекция 19 - Въведение в динамичното програмиране (клип)
- Skiena: CSE373 2012 - Лекция 20 - Edit Distance (клип)
- Skiena: CSE373 2012 - Лекция 21 - Примери за динамично програмиране (клип)
- Skiena: CSE373 2012 - Лекция 22 - Приложение на динамичното програмиране (клип)
- Simonson: Динамично програмиране 0 (starts at 59:18) (клип)
- Simonson: Динамично програмиране I - Лекция 11 (клип)
- Simonson: Динамично програмиране II - Лекия 12 (клип)
- Списък с единични задачи за динамично програмиране (кратки са): Динамично програмиране (клип)
- Бележки от лекции в Yale:
- Coursera:
- The RNA secondary structure problem (клип)
- Алгоритъм за динамично програмиране (клип)
- Илюстриране на алгоритъма за ДП (клип)
- Време за изпълнение на алгоритъма за ДП (клип)
- ДП срещу рекурсивна имплементация (клип)
- Глобално подравняване на последователности по двойки (клип)
- Локално подравняване на последователности по двойки (клип)
-
Design patterns
- Бърз преговор върху UML (клип)
- Научете тези схеми:
- strategy
- singleton
- adapter
- prototype
- decorator
- visitor
- factory, abstract factory
- facade
- observer
- proxy
- delegate
- command
- state
- memento
- iterator
- composite
- flyweight
- Глава Част 1) - Patterns (клип)
- Глава 6 (Част 2) - Abstraction-Occurrence, General Hierarchy, Player-Role, Singleton, Observer, Delegation (клип)
- Глава 6 (Част 3) - Adapter, Facade, Immutable, Read-Only Interface, Proxy (клип)
- Поредица от клипове (27 клипа)
- Head First Design Patterns
- Знам, че каноничната книга е "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software", но Head First е чудесна за начинаещи в ОО.
- Удобен справочник: 101 Design Patterns & Tips for Developers
- Design patterns за хора
-
Комбинаторика & вероятности
- Математични умения: как да намираме пермутации, вариации и комбинации (клип)
- Make School: Вероятности (клип)
- Make School: Още вероятности и Марковски вериги (клип)
- Khan Academy:
- Оформление на курса:
- Само клиповете - 41 (всичките са прости и къси):
-
NP, NP-Complete and Approximation Algorithms
- Знайте за най-известните задачи за NP-завършеност като пътуващия търговец и бъдете сигурни, че можете да ги разпознавате, когато интервюиращия ви ги даде прикрити
- Знайте какво означава NP-завършен.
- Изчислителна сложност (клип)
- Simonson:
- Skiena:
- Сложност: P, NP, NP-завършеност, редукции (клип)
- Сложност: Алгоритми за приближаване (клип)
- Сложност: Алгоритми с фиксирани параметри (клип)
- Peter Norvig обсъжда почти оптимални решения на задачата за пътуващия търговец:
- Страници 1048 - 1140 в CLRS ако я имате.
-
Как компютрите обработват една програма
-
Кеширане
-
Процеси и нишки
- Computer Science 162 - Операционни системи (25 клипа):
- за процеси и нишки вижте клипове 1-11
- Операционни системи и системно програмиране (клип)
- Каква е разликата между процес и нишка?
- Покрива:
- Процеси, нишки, проблеми с concurrency
- Разликата между процеси и нишки
- Процеси
- Нишки
- Locks
- Мутекси
- Семафори
- Монитори
- Как работят?
- Deadlock
- Livelock
- CPU дейност, interrupts, смяна на контекста
- Модерни конструкции за concurrency с многоядрени процесори
- Пейджинг, сегментация и виртуална памет (клип)
- Interrupts (клип)
- Ресурси, от които се нуждаят процесите (памет: код, статично пространство, стек, heap, и file descriptors, i/o)
- Ресурси, от които се нуждаят нишките (споделя същите като по-горе (без стек) с други нишки в същия процес, но всяка има свой pc, стек брояч, регистри и стек)
- Forking is really copy on write (read-only) until the new process writes to memory, then it does a full copy.
- Смяна на контекста
- Как смяната на контекста се инициира от операционната система и хардуера?
- Процеси, нишки, проблеми с concurrency
- Нишки в C++ (серия - 10 клипа)
- CS 377 Spring '14: Операционни системи от University of Massachusetts
- concurrency в Python (клипове):
- Computer Science 162 - Операционни системи (25 клипа):
-
Тестване
- Да се покрие:
- как работи unit тестването
- какво са mock обекти
- какво е integration тестването
- какво е dependency injection
- Agile Software Testing с James Bach (клип)
- Лекция от James Bach върху софтуерното тестване (клип)
- Steve Freeman - Test-Driven Development (that’s not what we meant) (клип)
- Dependency injection:
- Как да пишем тестове
- Да се покрие:
-
String searching & manipulations
- Sedgewick - Суфиксни масиви (клип)
- Sedgewick - Substring Search (клипове)
- Търсене на на шаблон в текст (клип)
Ако ви трябват допълнителни детайли по тази тема вижте секцията "String Matching" в Допълнителни детайли по някои теми.
-
Tries
- Обърнете внимание, че има различни видове tries. Някои имат prefixes, а други нямат, също така някои ползват низове вместо битове за да следят пътеката
- Разгледах кода, но няма да го имплементирам
- Sedgewick - Tries (3 клипа)
- Бележки върху структурите от данни и техники за програмиране
- Малък курс с клипове:
- Trie: неглежираната структура от данни
- TopCoder - използване на Tries
- Stanford лекция (приложение в истинския живот) (клип)
- MIT, Структури от данни за напреднали, Низове (може да има доста неяснота към половината на клипа) (клип)
-
Floating Point Numbers
-
Уникод
-
Endianness
- Голям и малък Endian
- Голям Endian срещу Малък Endian (клип)
- Голям и малък Endian отвътре-навън (клип)
- Много техничен разговор за kernel разработчици. Не се тревожете ако не схващате повечето неща.
- Първата половина е достатъчна.
-
Мрежи
- очаквайте въпроси по тази тема ако имте опит с мрежи или искате да бъдете reliability engineer/ operations engineer
- Иначе това са неща, които е добре да се знаят
- Khan Academy
- UDP и TCP: Сравнение на протоколи за пренос на информация (клип)
- TCP/IP и OSI моделът обяснени! (клип)
- Пренос на пакети през интернет. Ръководство за мрежи & TCP/IP. (клип)
- HTTP (клип)
- SSL и HTTPS (клип)
- SSL/TLS (клип)
- HTTP 2.0 (клип)
- Видеосерия (21 клипа) (клип)
- Subnetting Demystified - Part 5 CIDR Notation (клип)
- Sockets:
Последен преглед
Тази секция съдържа по-кратки клипове за най-важните понятия, които можете да изгледате сравнително бързо. Полезни са ако искате да си припомните нещо от време на време.
- Серия от 2-3 минутни кратки клипове по различни теми (23 клипа)
- Серия от 2-5 минутни кратки клипове по различни теми - Michael Sambol (18 клипа):
- Sedgewick Videos - Алгоритми I
- Sedgewick Videos - Алгоритми II
Актуализирайте резюмето си
- See Resume prep information in the books: "Cracking The Coding Interview" and "Programming Interviews Exposed"
- Не знам колко важно е това (можете сами да си направите проучване), но ето една статия за това как да направим резюмето си ATS Compliant:
- "This Is What A GOOD Resume Should Look Like" от Gayle McDowell (авторът на Cracking the Coding Interview),
- Бележка от автора: "Това се отнася към резюмета за САЩ. Към CV-тата за Индия и други държави има различни изисквания, но много от точките ще са същите."
Намерете позиция
Процесът на интервюто & обща подготовка
- Как да минем през интервюто за инженер през 2021
- Демистифициране на Tech рекрутинга
- Как да намерим работа в Големите 4:
- Cracking The Coding Interview Set 1:
- Cracking the Facebook Coding Interview:
- Курсове за подготовка:
- Software Engineer Interview Unleashed (платен курс):
- Научете как да се подготвяте за интервюта за софтуерен разработчик от бивш интервюиращ в Google
- Python for Data Structures, Algorithms, and Interviews (платен курс):
- Курс, ориентиран към Python, който покрива структури от данни, алгоритми, mock интервюта и много повече.
- Intro to Data Structures and Algorithms using Python (безплатен курс от Udacity):
- Безплатен курс върху структури от данни и алгоритми, ориентиран към Python.
- Data Structures and Algorithms Nanodegree! (платен Nanodegree от Udacity):
- Get hands-on practice with over 100 data structures and algorithm exercises and guidance from a dedicated mentor to help prepare you for interviews and on-the-job scenarios.
- Grokking the Behavioral Interview (безплатен курс от Educative):
- Много често, не техническата Ви компетентност, а личностното интервю Ви спират да започнете мечтаната си работа.
- Software Engineer Interview Unleashed (платен курс):
Mock интервюта:
- Gainlo.co: Mock интервюта от големи компании - Използвах това и ми помогна да се успокоя за телефонното, screen и on-site интервютата
- Pramp: Mock интервюта от/с връсници - модел за подготовка за интервю с връсници
- interviewing.io: Mock интервюта за подготовка със senior инженери - анонимни интервюта за дизайн на алгоритми/системи със senior инженери от FAANG компаниите
Мислете за това, когато дойде интервюто
Помислете за около 20 въпроса за интервю, които може да ви се паднат и редовете надолу. Имайте поне един отговор за всеки от тях. Имайте история, а не само данни за нещо, което сте постигнали.
-
Защо искате тази работа?
-
Дайте пример за труден проблем, който сте разрешили.
-
Кое е най-голямото предизвикателство, с което сте се сблъсквали?
-
Best/worst designs seen?
-
Дайте идея за подобрение на съществуващ продукт.
-
Как работите най ефективно- самостоятелно или като част от екип?
-
Кои от уменията Ви ще са важни активи в позицията и защо?
-
Какво най-много Ви хареса на [работа x / проейт y]?
-
Какво беше най-голямото предизвикателство, с което се сблъскахте на [работа x / проект y]?
-
Кой е най-трудния bug, с който сте се сблъсквали на [работа x / проект y]?
-
Какво научихте на [работа x / проект y]?
-
Какво можехте да направите по-добре на [работа x / проект y]?
-
Ако Ви се струва трудно да давате отговор на подобни въпроси, ето някои идеи:
Подгответе въпроси за интервюиращия
Ето някои от моите (може вече да знам отговорът им когато ги задавам, но искам да чуя тяхното мнение и да видя перспективата им):
- Колко е голям екипът Ви?
- What does your dev cycle look like? Ползвате ли waterfall/sprints/agile методологии?
- Често ли се случва да гоните срокове? Или има гъвкавост?
- Как вземате решения във вашия екип?
- Колко срещи имате на седмица?
- Как работната среда Ви помага да се концентрирате, според Вас?
- Върху какво работите в момента?
- Какво Ви харесва за него?
- Как е работният Ви живот?
- Как е балансът Ви работа/свободно време?
След като са Ви наели
Поздравления!
Продължавайте да учите.
Никога не сте свършили наистина.
*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************
Всичко оттук надолу е по желание. НЕ е нужно за entry-level интервю, но ако научите тези неща ще сте изложени пред повече концепции от компютърните науки и ще сте добре подготвени за всяка работа за софтуерно инженерство. Ще сте много по-добър софтуерен инженер.
*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************