编辑推荐
来自硅谷一线的IT公司程序员的经验和体验
汇集宝贵面试经验,经典面试题分门别类、举一反三地讲解
Thomas Yao、高博、蔡怡峰、张爱萍等技术工程师、面试官鼎力推荐
英文版电子书在Amazon倍受好评
内容简介
移动互联网和互联网+的浪潮,不仅催生了许多新兴的IT企业,而且带动了大批的传统企业寻求应变,引入更多计算机人才,利用云计算、大数据、机器学习等新手段与新兴公司竞争。对IT专业人才的需求极速扩大,这为从业人员创造了更多的工作机会。
本书是程序员和IT从业人员的面试求职指南。本书遵从大多数面试参考图书的组织方式,结合实例,按照常见的数据结构、算法以及计算机基础知识进行章节划分。每一章的“知识要点”部分介绍章节涉及的相关知识点,回顾重要的基础知识点;“模式识别”部分给出一些例题,帮助大家总结解决相关问题的常见方法,并且通过分析问题中的关键信息,教授读者如何从题目中分析题型和解题方法。程序员面试是对于面试者计算机知识的全面检测,因此,本书设有专门的章节覆盖了网络、操作系统、编译器、算法和数据结构等等各个领域的知识。
本书作者来自硅谷一线的IT公司,书中包含了作者亲身的经验和体验,书中收集的题目部分来自互联网上分享的面试经验、在线编程网站leetcode,以及一些面试参考资料。本书适合想要从事正规的程序员、架构师以及相关IT公司的专业人士和学生参考,尤其适合那些以一线IT外企或互联网公司为求职目标的读者阅读。
作者简介
作者介绍
逸超
竞赛保送国内Top2大学本科,毕业后前往加州大学攻读硕士学位,期间获得全额奖学金。毕业时获得十多个知名科技公司offer,现在在硅谷就职于科技公司,从事软件开发工作。擅长总结面试方法,乐于帮助朋友准备面试。
虾米
国内TOP2高校毕业,赴美硕士毕业后跨专业应聘程序员工作,有一套自己的面试方法学。现于硅谷公司任软件工程师,业余时间开设面试讲座,在圈内小有名气。
笑笑
国内top2大学本科,UCSD计算机硕士。现苹果公司软件工程师。曾拿到多个硅谷软件公司的offer,面试经验相当丰富。
董飞
本科南开大学,硕士杜克大学计算机系毕业。在攻读硕士期间,从事跟Hadoop大数据相关的研究项目,在VLDB,SOCC数据库大会发表过论文, 先后在创业公司酷迅,百度基础架构组,Amazon 云计算部门,Linkedin担任高级工程师,负责过垂直搜索引擎,百度云计算平台研发,广告系统和在线教育平台的架构。在大数据领域业界研究多年,涉及Hadoop调优,分布式框架,Data Pipeline, 实时系统。目前在线教育创业公司Coursera从事数据工程师工作。
在多年工作中,除了对技术的不懈追求,也积累了大量的面试经验,拿到北美热门公司10+ offer。在Linkedin期间,也积极参与面试过近200人,全公司前三的面试官,乐于分享并帮助很多人成功求职,实现目标。
内页插图
目录
目录
第1章 简历、面试和Offer 1
1.1 简历 1
1.1.1 格式 2
1.1.2 内容安排 2
1.1.3 描述技巧 5
1.2 面试 6
1.2.1 HR 7
1.2.2 技术面试官 8
1.2.3 老板 10
1.3 Offer 10
1.4 常见问题 12
1.5 工具箱 19
第2章 数组和字符串 27
2.1 知识要点 27
2.1.1 数组 27
2.1.2 哈希表 29
2.1.3 String 31
2.2 模式识别 31
2.2.1 使用哈希表 31
2.2.2 利用哈希表实现动态规划的思想 35
2.2.3 String相关问题的处理技巧 39
2.3 工具箱 41
第3章 链表 49
3.1 知识要点 49
3.2 模式识别 50
3.2.1 链表的基本操作 50
3.2.2 哑节点 50
3.2.3 Runner和Chaser 52
3.2.4 遍历并处理节点 56
3.2.5 交换节点的问题 57
3.2.6 同时操作两个链表 59
3.2.7 倒序处理 60
3.3 工具箱 64
第4章 栈和队列 67
4.1 知识要点 67
4.1.1 栈 67
4.1.2 队列 68
4.2 模式识别 68
4.2.1 通过栈实现特殊顺序的读取 68
4.2.2 “Save for later”问题 72
4.2.3 用栈解决自上而下结构的问题 74
4.3 工具箱 79
第5章 树和图 83
5.1 知识要点 83
5.1.1 树 83
5.1.2 字典树 86
5.1.3 堆与优先队列 88
5.1.4 图 89
5.1.5 图的遍历 90
5.1.6 单源最短路径问题 92
5.1.7 任意两点之间的最短距离 93
5.2 模式识别 93
5.2.1 利用分而治之(D&C;)策略判断树、图的性质 93
5.2.2 树的路径问题 100
5.2.3 树和其他数据结构的相互转换 104
5.2.4 寻找特定节点 108
5.2.5 图的访问 113
5.3 工具箱 116
第6章 位操作 121
6.1 知识要点 121
6.2 模式识别 122
6.2.1 基本的位操作 122
6.2.2 位掩码 125
6.3 工具箱 127
第7章 面向对象设计 129
7.1 知识要点 129
7.1.1 设计题解答要领 129
7.1.2 模拟面试 131
7.1.3 抽象、面向对象和解耦(Decoupling) 134
7.1.4 继承/组合/参数化类型 137
7.1.5 设计模式 139
7.2 模式识别 144
7.3 工具箱 159
第8章 递归和动态规划 167
8.1 知识要点 167
8.1.1 构建从子问题到最终目标的方法 167
8.1.2 递归的空间与时间成本 168
8.1.3 自底向上与自顶向下 169
8.1.4 算法策略 171
8.2 模式识别 172
8.2.1 用动态规划(自底向上)解决收敛结构问题 172
8.2.2 最长子序列类型的问题 181
8.2.3 用Memorization(自顶向下)解决收敛结构问题 190
8.2.4 用回溯法(自上而下)解决发散结构问题 193
8.2.5 用D&C;策略解决独立子问题 201
第9章 排序和搜索 203
9.1 知识要点 203
9.1.1 常见的内排序算法 203
9.1.2 常见的外排序算法 209
9.1.3 快速选择算法 210
9.1.4 二分查找 211
9.2 模式识别 212
9.2.1 动态数据结构的维护 212
9.2.2 对于有序/部分有序容器的搜索,用二分查找 216
9.2.3 数据范围有限、离散的排序问题 228
9.2.4 Scalability & Memory Limits 问题 230
9.3 工具箱 233
第10章 测试 235
10.1 知识要点 235
10.1.1 测试现实世界的物体、软件或函数 235
10.1.2 故障排除 236
10.2 模式识别 238
10.3 工具箱 242
第11章 网络 245
11.1 知识要点 245
11.1.1 网络分层 246
11.1.2 路由 246
11.1.3 常用网络统计指标 247
11.1.4TCP vs. UDP 248
11.2 模式识别 251
11.3 工具箱 254
第12章 计算机底层知识 257
12.1 知识要点 257
12.1.1 进程vs.线程 257
12.1.2 上下文切换 259
12.1.3 系统调用 259
12.1.4 Semaphore/Mutex 259
12.1.5 死锁 260
12.1.6 生产者消费者 260
12.1.7 进程间通信 261
12.1.8 逻辑地址/物理地址/虚拟内存 261
12.1.9 文件系统 263
12.1.10 实时vs.分时操作系统 263
12.1.11 编译器 264
前言/序言
《算法思维与代码精炼:面向实战的解决方案》 一、 何为“算法思维”? 在信息技术日新月异的今天,编程语言层出不穷,框架更新迭代迅猛,但驱动一切的底层逻辑,依然是那些经过时间检验的“算法”。然而,我们常常遇到的困境是,即便掌握了多种编程语言和框架,面对复杂问题时,依然会感到无从下手,或者写出的代码效率低下、可读性差。《算法思维与代码精炼》并非仅仅罗列各种算法的定义和实现,它更侧重于 “算法思维” 的培养——一种能够将现实世界的问题抽象化,并将其转化为一系列逻辑步骤(即算法)的能力。 这种思维方式,不仅仅是理解“如何实现一个快速排序”,更是理解“为什么快速排序是高效的”,以及“在什么场景下,归并排序比快速排序更合适”。它要求我们能够深入分析问题的本质,识别出其中的关键要素和内在联系,然后设计出最优的解决方案。书中将带领读者一步步拆解复杂问题,从最简单的 brute-force(暴力枚举)思路出发,逐步引导读者思考如何进行优化,如何利用数据结构来提升效率,最终触及动态规划、贪婪算法、分治策略等高级思想。 “算法思维”的培养,更是一种解决问题的通用能力。它让你在面对未知领域的挑战时,不再局限于某个特定技术栈的限制,而是能够灵活运用通用的算法思想,快速找到切入点,并构建出可靠的解决方案。本书的目标,就是将这种抽象的能力,通过丰富的实例和深入的剖析,具象化到每一位读者身上。 二、 从“理解”到“应用”:经典算法的精炼之道 本书并非冗长地堆砌算法目录,而是精选了在实际开发中最为常见且具有代表性的算法,并深入剖析其背后的原理、复杂度分析以及各种变体。我们关注的不仅仅是算法的“是什么”,更是“为什么”以及“如何更好地使用”。 排序算法的博弈: 从基础的冒泡排序、选择排序,到效率更高的快速排序、归并排序,再到特定场景下的堆排序、计数排序、桶排序,我们将详细讲解它们的实现细节、时间与空间复杂度,并探讨它们在不同数据规模和数据分布下的性能表现。更重要的是,我们会分析它们在实际应用中的权衡,例如,什么时候选择原地排序,什么时候可以牺牲空间换取时间。 搜索的艺术: 除了二分查找这一经典,我们还将深入探讨深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)在图和树结构中的应用。如何利用 DFS 解决迷宫问题、排列组合问题?如何利用 BFS 找到最短路径?本书将通过生动形象的例子,帮助读者理解这两种搜索策略的精髓,并掌握其在实际场景中的应用技巧。 树与图的遍历与构建: 从二叉树的各种遍历方式(前序、中序、后序、层序)到图的表示方法(邻接矩阵、邻接表),再到常见图算法如 Dijkstra(最短路径)、Floyd-Warshall(所有点对最短路径)、Prim/Kruskal(最小生成树),本书将一一呈现。我们不仅仅展示算法的实现,更强调理解它们在网络路由、社交网络分析、资源分配等领域的实际价值。 动态规划的智慧: 动态规划(DP)是解决许多优化问题的利器,但其概念往往让初学者感到困惑。本书将从最简单的斐波那契数列开始,逐步引导读者理解 DP 的核心思想:重叠子问题和最优子结构。通过背包问题、最长公共子序列、编辑距离等经典 DP 问题,读者将学会如何定义状态、推导状态转移方程,并最终设计出高效的 DP 解决方案。 字符串匹配的挑战: 字符串匹配是许多应用场景的基础,从简单的朴素匹配到 KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法,再到更高效的 Boyer-Moore 算法,我们将详细解析它们的原理和优化思想,以及在文本搜索、代码编辑等领域的应用。 本书强调的 “代码精炼”,是指在理解算法原理的基础上,写出高效、简洁、易于维护的代码。这不仅仅是代码的长度,更是代码的表达能力和运行效率。我们将探讨如何避免不必要的计算,如何合理地使用数据结构,如何利用语言特性来优化代码。 三、 面向实战:场景驱动的解决方案 理论知识的学习固然重要,但脱离实际的应用场景,算法的学习将变得空洞。《算法思维与代码精炼》将 “面向实战” 作为核心指导思想,通过大量的真实世界问题案例,将抽象的算法思想与具体的编程实践相结合。 数据结构与算法的联动: 任何一个优秀的算法都离不开高效的数据结构的支持。本书将深入讲解栈、队列、链表、哈希表、堆、树(二叉查找树、平衡二叉树、B树)等核心数据结构,并分析它们在不同算法中的应用。例如,如何利用哈希表实现 O(1) 的查找?如何利用堆来高效地找到 Top K 问题? 性能分析与优化: 理解算法的时间复杂度和空间复杂度是进行性能分析的基础。本书将引导读者学会如何准确地分析代码的复杂度,并在此基础上,学习各种优化技巧,例如,记忆化搜索、剪枝、分治等。通过对比分析,读者将深刻理解不同算法在性能上的差异,并学会根据实际需求选择最合适的方案。 常见问题模式解析: 很多复杂的算法问题,其背后都有一些常见的模式。本书将帮助读者识别这些模式,例如,滑动窗口、双指针、位运算、前缀和等。一旦掌握了这些模式,读者就能触类旁通,更快速地解决类似问题。 编码规范与调试技巧: “代码精炼”不仅在于算法的效率,还在于代码的可读性和可维护性。本书将融入一些通用的编码规范和良好的编程习惯,帮助读者写出清晰、易于理解的代码。同时,将分享实用的调试技巧,帮助读者快速定位和解决程序中的 bug。 四、 谁适合阅读本书? 希望系统性掌握算法基础的开发者: 无论你是初入职场的菜鸟,还是希望夯实基础的资深工程师,本书都能为你提供一个清晰的学习路径。 面临算法面试的求职者: 本书的内容深度和广度,能够帮助你全面准备各类互联网公司的技术面试,从容应对算法题的挑战。 追求代码效率和性能优化的开发者: 如果你希望写出更高效、更具竞争力的代码,那么掌握算法思维和精炼之道是必不可少的。 对计算机科学底层原理感兴趣的学习者: 本书将带你深入理解计算机科学的核心概念,为你进一步的学习打下坚实的基础。 《算法思维与代码精炼:面向实战的解决方案》是一本注重实效、理论与实践相结合的著作。它不仅仅是一本算法的“工具书”,更是一本帮助你提升解决问题能力、培养编程思维的“修炼手册”。通过本书的学习,你将能够用更高效、更优雅的方式解决复杂的编程挑战,并在瞬息万变的IT领域中,保持核心竞争力。