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何海涛著 著

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• 面试
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 剑指Offer
• 求职
• 技术面试
• Java
• C++
• Python

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310928

商品编码：19284369569

出版时间：2017-05-01

剑指Offer 作  者:何海涛 著 定  价:65 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:334 装  帧:平装 ISBN:9787121310928

√ 以面试官视角拆解考题
结合作者在多家名企的经验，从面试官视角剖析考题构思、现场心理、题解优劣与面试心得。
√ 80余道精选编程面试题
从谷歌、微软等知名IT企业的海量面试题中精心筛选出80余道精华题目，提供多角度解题辅导。由于本书流传甚广，这些题已被大量企业真实采用，参考价值颇高。
√ 高标准的系统解题方法
系统总结如何在面试时写出高质量代码，如何优化代码效率，以及分析、解决难题的常用思路和方法。
√ 真实现场体验与生涯感悟
Au等

●第1章面试的流程1
●1.1面试官谈面试1
●1.2面试的3种形式2
●1.2.1电话面试2
●1.2.2共享桌面远程面试3
●1.2.3现场面试4
●1.3面试的3个环节5
●1.3.1行为面试环节5
●1.3.2技术面试环节10
●1.3.3应聘者提问环节17
●1.4本章小结18
●第2章面试需要的基础知识20
●2.1面试官谈基础知识20
●2.2编程语言21
●2.2.1C++22
●2.2.2C#27
●2.3数据结构36
●2.3.1数组36
●2.3.2字符串47
●2.3.3链表55
●部分目录

内容简介

本书剖析了80个典型的编程面试题，系统整理基础知识、代码质量、解题思路、优化效率和综合能力这5个面试要点。全书共分7章，主要包括面试的流程，讨论面试每一环节需要注意的问题；面试需要的基础知识，从编程语言、数据结构及算法三方面总结程序员面试知识点；高质量的代码，讨论影响代码质量的3个要素（规范性、完整性和鲁棒性），强调高质量代码除完成基本功能外，还能考虑特殊情况并对非法输入进行合理处理；解决面试题的思路，总结编程面试中解决难题的有效思考模式，如在面试中遇到复杂难题，应聘者可利用画图、举例和分解这3种方法将其化繁为简，先形成清晰思路，再动手编程；优化时间和空间效率，读者将学会优化时间效率及用空间换时间的常用算法，从而在面试中找到很优解；面试中的各项能力，总结应聘者如何充分表现学习和沟通能力，并通过具体面试题讨论如何培养知识迁移、抽象建模和发散思维能力；两个面试案例，总结哪些面试举动是不良行为，等 何海涛 著

何海涛，现美国微软总部软件工程师，先后在Autodesk、思科、微软中国等跨国企业任职。著有《剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题》、《Coding Interviews: Questions, Analysis and Solutions》（本书英文版）等书。多年来从事软件开发工作，对软件设计、开发、调试等均有较深的功底，对 C/C++、C#以及.NET等语言及平台都较为熟悉，对图形图像、CAD、设计模式、项目管理等领域均有专业经验。

第二版序言
时间总是在不经意间流逝，我们也在人生的旅途上不断前行，转眼间我在微软的美国总部工作近两年了。生活总给我们带来新的挑战，同时也有新的惊喜。这两年在陌生的国度里用着不太流利的英语和各色人种交流，体验着世界的多元化。这两年也加过班、熬过夜，为了进展不顺的项目也焦头烂额过。在微软Office新产品发布那天我也自豪过，忍不住在朋友圈里和大家分享自己的喜悦和兴奋。2015年4月，我和素云又一次迎来了一个小生命。之后的日子虽然辛苦，但每当看着呼呼、阳阳两兄弟天真灿烂的笑容时，我的心里只有无限的。
西雅图是一个IT氛围很浓的地方，这里是微软和的总部所在地，Google、Facebook等很多知名公司都在这里有研发中心。一群程序员聚在一起，总会谈到谁去这家公司面试了，谁拿到了那家公司的Offer。这让我有机会从多个角度去理解编程面试，也更加深入地思考怎样刷题才会更加有效。我等

《算法导论》 作者： Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 译者： 殷建平, 顾宁, 冯博, 邵军 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2013年10月 内容简介： 《算法导论》是一部享誉世界的经典计算机科学教材，深入浅出地介绍了计算机科学领域最核心、最基础的算法设计与分析方法。本书被誉为算法领域的“圣经”，在全球范围内被广泛用作高校计算机科学专业的教材，并被众多算法工程师、程序员和研究人员视为案头必备的参考书。 本书以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，系统地阐述了从基本数据结构到复杂算法的各个方面。它不仅涵盖了各种经典算法的原理、实现和性能分析，更重要的是，它教授读者如何去思考和设计新的算法，如何去分析算法的优劣，以及如何在实际应用中选择最适合的算法。 核心内容概述： 第一部分：基础知识 算法基础： 本部分奠定了全书的理论基础，详细介绍了算法的概念、性质、复杂性度量（时间复杂度和空间复杂度）以及渐进符号（O、Ω、Θ）等关键概念。读者将学习如何用数学语言精确地描述和分析算法的效率，这是理解后续所有算法的关键。 数值运算： 探讨了诸如大数分解、素数测试等与数值计算相关的基础算法。 第二部分：排序与选择 排序算法： 深入剖析了各种经典的排序算法，包括： 简单排序： 插入排序（Insertion Sort）、选择排序（Selection Sort）、冒泡排序（Bubble Sort），虽然在效率上不如高级算法，但它们易于理解，是学习排序思想的起点。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）和堆排序（Heap Sort），它们具有O(n log n)的平均和最坏时间复杂度，是许多实际应用中的首选。 快速排序（Quick Sort）： 这是一个在实践中非常常用的排序算法，虽然其最坏情况下的时间复杂度是O(n^2)，但其平均时间复杂度为O(n log n)，且具有原地排序的优点。本书对快速排序的各种优化策略进行了详细讲解。 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Radix Sort）、基数排序（Radix Sort）： 这些是线性时间排序算法，适用于特定类型的数据，本书对它们的原理和适用场景进行了深入探讨。 选择算法： 介绍了如何高效地找到一组数据中的第k小（或第k大）的元素，包括最坏情况下的线性时间选择算法（Median of Medians）。 第三部分：数据结构 链表（Linked Lists）： 讲解了单向链表、双向链表等基本链表结构，以及在链表上进行插入、删除、查找等操作的算法。 栈（Stacks）和队列（Queues）： 介绍了这两种基本的线性数据结构，以及它们的实现方法和应用。 树（Trees）： 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 详细阐述了二叉搜索树的结构、查找、插入、删除操作，以及平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的维护机制，以保证查找效率。 堆（Heaps）： 讲解了最大堆和最小堆的概念，以及如何构建堆、在堆上执行插入和删除操作，并将其应用于堆排序。 B树（B-Trees）： 介绍了一种用于磁盘存储的多路搜索树，广泛应用于数据库和文件系统中。 散列表（Hash Tables）： 详细阐述了哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）以及散列表的查找、插入、删除操作。 图（Graphs）： 图的表示： 介绍了邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法。 图的遍历： 深入讲解了广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）算法，它们是解决许多图问题的基础。 第四部分：高级算法设计技术 分治法（Divide and Conquer）： 讲解了如何将一个大问题分解成若干个规模更小的子问题，然后分别解决子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。归并排序和快速排序是典型的分治法应用。 动态规划（Dynamic Programming）： 介绍了一种通过将原问题分解为重叠子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的方法。本书通过经典的背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等例子，深入浅出地讲解了动态规划的设计思想和实现技巧。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解了一种在每一步选择局部最优解，期望最终能够得到全局最优解的算法设计策略。霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等是贪心算法的经典应用。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 探讨了利用随机性来设计算法，通常可以获得高效且易于实现的解决方案。 线性规划（Linear Programming）： 介绍了求解线性约束条件下目标函数最优值的问题，以及相关的算法（如单纯形法）。 第五部分：图算法 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 详细讲解了Prim算法和Kruskal算法，它们用于找到一个连通加权无向图的最小生成树。 单源最短路径（Single-Source Shortest Paths）： 介绍了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，用于计算从图中的一个源点到所有其他顶点的最短路径。 所有顶点对最短路径（All-Pairs Shortest Paths）： 讲解了Floyd-Warshall算法，用于计算图中所有顶点对之间的最短路径。 最大流（Maximum Flow）： 介绍了Ford-Fulkerson方法及其各种实现（如Edmonds-Karp算法），用于求解网络中的最大流问题。 连通性： 探讨了强连通分量（Strongly Connected Components, SCCs）和双连通分量（Biconnected Components, BCCs）等概念及其计算方法。 第六部分：杂项 计算几何（Computational Geometry）： 介绍了求解与几何对象相关的问题的算法，如凸包（Convex Hull）的计算。 NP完全性（NP-Completeness）： 深入探讨了计算复杂性理论的核心概念，包括P类问题、NP类问题、NP完全问题和NP难问题，以及NP完全性证明的方法（如规约）。本书详细分析了诸如旅行商问题（TSP）、顶点覆盖（Vertex Cover）、独立集（Independent Set）等NP完全问题的特性。 近似算法（Approximation Algorithms）： 针对NP难问题，介绍了如何设计能够找到接近最优解的算法，以及近似比的概念。 本书特色： 严谨性与全面性： 本书以高度严谨的学术风格，系统地介绍了算法领域的各个重要分支，覆盖面广，内容深入。 数学基础扎实： 强调数学在算法分析中的作用，对数学推导和证明的要求较高，有助于读者建立扎实的理论功底。 示例丰富： 提供了大量的算法示例和伪代码，便于读者理解算法的实现细节。 循序渐进： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的算法和理论，适合不同水平的学习者。 对现实世界的应用： 尽管是理论性教材，但本书中的算法思想和技术在实际的软件开发、数据科学、人工智能等领域有着广泛的应用。 指导性强： 不仅教授算法本身，更重要的是传授算法设计和分析的思维方式，培养读者解决问题的能力。 适合读者： 计算机科学专业的本科生和研究生： 本书是学习算法课程的标准教材。 软件工程师和开发人员： 掌握高效算法是提升软件性能和解决复杂问题的关键。 算法工程师和数据科学家： 深入理解算法是进行数据分析、机器学习和人工智能模型开发的基础。 对算法感兴趣的初学者： 尽管内容深入，但清晰的结构和丰富的例子也能帮助有一定编程基础的初学者入门。 学习价值： 阅读《算法导论》不仅仅是学习一系列的算法，更重要的是学习一种严谨的科学思维方式。本书能够帮助读者： 建立扎实的算法理论基础： 理解各种算法的原理、优缺点及其适用场景。 掌握算法分析的技巧： 能够评估算法的时间和空间复杂度，从而选择最高效的解决方案。 培养算法设计的能力： 学习如何运用分治、动态规划、贪心等策略来设计解决新问题的算法。 理解计算复杂性理论： 认识到问题的计算难度，理解NP完全性等概念的重要性。 提升解决复杂问题的能力： 能够将实际问题转化为算法问题，并找到最优的解决方案。 《算法导论》是一本能够陪伴开发者和学习者职业生涯的经典之作。它所教授的知识和思维方式，是应对日益增长的数据量和计算挑战，以及在技术浪潮中保持竞争力的重要基石。无论是为了学术研究还是实际工程应用，《算法导论》都将是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种非科班出身，但又想转行到技术岗位的职场人士来说，时间成本是最宝贵的资源。市面上很多资料都需要你自己去筛选、去交叉验证哪些是重点、哪些是枝蔓。而这套书最棒的地方在于它的“聚焦性”和“高效性”。它精准地抓住了工业界和面试中最常考察、也最能体现候选人基础功的那些核心算法和数据结构。你不需要花大量时间去研究那些在实际工作中可能十年都不会遇到一次的偏门算法。它就像一个高度浓缩的精华液，把最核心的知识点提炼出来，而且在讲解上保证了足够的深度。我发现，只要我能把书中的每一个案例都吃透，自信心都会有显著的提升。尤其是那些关于位运算和内存管理的题目讲解，它总是能提供一些非常巧妙的技巧，这些技巧在实际调试复杂代码时能发挥意想不到的作用。这本书极大地优化了我的学习路径，让我能够用更短的时间达到更扎实的效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于知识的传授，更在于它在面对复杂问题时所体现出的“系统思维”。我注意到，它在讲解完一个算法（比如哈希表）后，往往会紧跟着讲解几个应用场景，让你立刻明白这个工具在真实世界中的作用。更重要的是，它教会了我如何去“设计”一个数据结构来解决特定的问题，而不是被动地套用别人给定的结构。比如，书中对缓存淘汰策略（LRU等）的讨论，不仅清晰地展示了如何用链表和哈希表结合来实现，更深入地探讨了为什么这种结合是最高效的，对比了其他可能方案的优劣。这种引导式的学习，培养的是一种“问题解决者”的心态，让你在遇到新的、没有标准答案的问题时，不再感到无助。它真正做到了从“术”到“道”的提升，让读者不仅学会了招式，更领悟了内功心法，这种深刻的启发性，是我在其他任何学习资料中都难以寻觅的。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是算法与数据结构学习的“救星”！我之前啃了好几本国外教材，那些理论知识看得我头昏脑涨，感觉自己像是硬啃一块未经雕琢的石头，不得其法。直到我翻开这本，立刻感觉像是找到了地图的向导。它没有那种高高在上的学院派做派，而是非常接地气地把每一个核心概念都掰开了揉碎了讲，特别是对于那些容易混淆的动态规划、回溯法、深度优先搜索这些难点，作者总能找到一个巧妙的比喻或者一个非常直观的例子来让你瞬间“开窍”。我印象特别深的是它讲解二叉树的遍历时，那种层次分明的逻辑，让我一下子明白了递归和迭代的内在联系，而不是像以前那样只是机械地记住模板。而且，很多题目的解法，它会给出不止一种思路，让你能从不同的角度去思考问题的本质，这对于构建一个强大的算法思维体系至关重要。这本书的好处就在于，它不仅仅是教你怎么“解题”，更是教你一套“思考问题的框架”。对于准备技术面试的同学来说，这简直是必备的“内功心法”，让你面对任何新题都能找到切入点，而不是被题目的花哨外衣所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我以前在学习编程和算法时，最怕的就是遇到那种晦涩难懂的术语和过于抽象的描述，总觉得算法世界离我太远。这套书完全打破了我的这种刻板印象。它用一种非常生活化、非常直白的语言，将那些原本高高在上的计算机科学概念拉到了我们身边。阅读体验非常好，感觉就像是跟一位学长在咖啡馆里边聊天边探讨算法难题。举个例子，它在讲解图论中的最短路径问题时，那种循序渐进的推导过程，没有使用任何让人望而却步的数学公式堆砌，而是通过实际路径的“成本累加”来自然引出Dijkstra算法的核心思想。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了初学者的心理门槛。我带着这本书去公司实习时，遇到了一些现场编程挑战，发现书中的很多核心思想和解题模型都能快速迁移应用，这足以证明其内容并非纸上谈兵，而是具备极高的实战价值。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始系统性地刷面试题，就发现市面上很多题解要么就是代码堆砌，要么就是讲解得过于简略，根本无法让人体会到算法设计背后的深层逻辑。然而，这本书的讲解风格简直是反其道而行之，它更像是一位经验丰富的面试官在手把手教你如何构建一个完美的答案。它的排版和结构设计也极其人性化，章节的划分非常清晰，从基础的数据结构到高级的算法思想，过渡得自然流畅，让人在阅读时几乎没有产生任何阅读阻力。我个人最欣赏的是，它对每一个经典问题的分析都非常透彻，它不会止步于给出“最优解”，还会分析为什么其他解法效率不高，这种对比分析极大地加深了我对时间复杂度和空间复杂度的理解。我记得有几道关于字符串匹配的题目，书里详细对比了KMP算法的构建过程，那种清晰的逻辑链条，让我感觉不再是死记硬背一个算法，而是真的理解了它的设计哲学。对于一个渴望从“会做题”迈向“精通算法”的学习者来说，这种深度的剖析是无可替代的宝贵财富。