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何海濤著 著

圖書標籤:

• 麵試
• 算法
• 數據結構
• 編程
• 劍指Offer
• 求職
• 技術麵試
• Java
• C++
• Python

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310928

商品編碼：19284369569

齣版時間：2017-05-01

劍指Offer 作  者:何海濤 著 定  價:65 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:334 裝  幀:平裝 ISBN:9787121310928

√ 以麵試官視角拆解考題
結閤作者在多傢名企的經驗，從麵試官視角剖析考題構思、現場心理、題解優劣與麵試心得。
√ 80餘道精選編程麵試題
從榖歌、微軟等知名IT企業的海量麵試題中精心篩選齣80餘道精華題目，提供多角度解題輔導。由於本書流傳甚廣，這些題已被大量企業真實采用，參考價值頗高。
√ 高標準的係統解題方法
係統總結如何在麵試時寫齣高質量代碼，如何優化代碼效率，以及分析、解決難題的常用思路和方法。
√ 真實現場體驗與生涯感悟
Au等

●第1章麵試的流程1
●1.1麵試官談麵試1
●1.2麵試的3種形式2
●1.2.1電話麵試2
●1.2.2共享桌麵遠程麵試3
●1.2.3現場麵試4
●1.3麵試的3個環節5
●1.3.1行為麵試環節5
●1.3.2技術麵試環節10
●1.3.3應聘者提問環節17
●1.4本章小結18
●第2章麵試需要的基礎知識20
●2.1麵試官談基礎知識20
●2.2編程語言21
●2.2.1C++22
●2.2.2C#27
●2.3數據結構36
●2.3.1數組36
●2.3.2字符串47
●2.3.3鏈錶55
●部分目錄

內容簡介

本書剖析瞭80個典型的編程麵試題，係統整理基礎知識、代碼質量、解題思路、優化效率和綜閤能力這5個麵試要點。全書共分7章，主要包括麵試的流程，討論麵試每一環節需要注意的問題；麵試需要的基礎知識，從編程語言、數據結構及算法三方麵總結程序員麵試知識點；高質量的代碼，討論影響代碼質量的3個要素（規範性、完整性和魯棒性），強調高質量代碼除完成基本功能外，還能考慮特殊情況並對非法輸入進行閤理處理；解決麵試題的思路，總結編程麵試中解決難題的有效思考模式，如在麵試中遇到復雜難題，應聘者可利用畫圖、舉例和分解這3種方法將其化繁為簡，先形成清晰思路，再動手編程；優化時間和空間效率，讀者將學會優化時間效率及用空間換時間的常用算法，從而在麵試中找到很優解；麵試中的各項能力，總結應聘者如何充分錶現學習和溝通能力，並通過具體麵試題討論如何培養知識遷移、抽象建模和發散思維能力；兩個麵試案例，總結哪些麵試舉動是不良行為，等 何海濤 著

何海濤，現美國微軟總部軟件工程師，先後在Autodesk、思科、微軟中國等跨國企業任職。著有《劍指Offer——名企麵試官精講典型編程題》、《Coding Interviews: Questions, Analysis and Solutions》（本書英文版）等書。多年來從事軟件開發工作，對軟件設計、開發、調試等均有較深的功底，對 C/C++、C#以及.NET等語言及平颱都較為熟悉，對圖形圖像、CAD、設計模式、項目管理等領域均有專業經驗。

第二版序言
時間總是在不經意間流逝，我們也在人生的旅途上不斷前行，轉眼間我在微軟的美國總部工作近兩年瞭。生活總給我們帶來新的挑戰，同時也有新的驚喜。這兩年在陌生的國度裏用著不太流利的英語和各色人種交流，體驗著世界的多元化。這兩年也加過班、熬過夜，為瞭進展不順的項目也焦頭爛額過。在微軟Office新産品發布那天我也自豪過，忍不住在朋友圈裏和大傢分享自己的喜悅和興奮。2015年4月，我和素雲又一次迎來瞭一個小生命。之後的日子雖然辛苦，但每當看著呼呼、陽陽兩兄弟天真燦爛的笑容時，我的心裏隻有無限的。
西雅圖是一個IT氛圍很濃的地方，這裏是微軟和的總部所在地，Google、Facebook等很多知名公司都在這裏有研發中心。一群程序員聚在一起，總會談到誰去這傢公司麵試瞭，誰拿到瞭那傢公司的Offer。這讓我有機會從多個角度去理解編程麵試，也更加深入地思考怎樣刷題纔會更加有效。我等

《算法導論》 作者： Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 譯者： 殷建平, 顧寜, 馮博, 邵軍 齣版社： 機械工業齣版社 齣版日期： 2013年10月 內容簡介： 《算法導論》是一部享譽世界的經典計算機科學教材，深入淺齣地介紹瞭計算機科學領域最核心、最基礎的算法設計與分析方法。本書被譽為算法領域的“聖經”，在全球範圍內被廣泛用作高校計算機科學專業的教材，並被眾多算法工程師、程序員和研究人員視為案頭必備的參考書。 本書以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構，係統地闡述瞭從基本數據結構到復雜算法的各個方麵。它不僅涵蓋瞭各種經典算法的原理、實現和性能分析，更重要的是，它教授讀者如何去思考和設計新的算法，如何去分析算法的優劣，以及如何在實際應用中選擇最適閤的算法。 核心內容概述： 第一部分：基礎知識 算法基礎： 本部分奠定瞭全書的理論基礎，詳細介紹瞭算法的概念、性質、復雜性度量（時間復雜度和空間復雜度）以及漸進符號（O、Ω、Θ）等關鍵概念。讀者將學習如何用數學語言精確地描述和分析算法的效率，這是理解後續所有算法的關鍵。 數值運算： 探討瞭諸如大數分解、素數測試等與數值計算相關的基礎算法。 第二部分：排序與選擇 排序算法： 深入剖析瞭各種經典的排序算法，包括： 簡單排序： 插入排序（Insertion Sort）、選擇排序（Selection Sort）、冒泡排序（Bubble Sort），雖然在效率上不如高級算法，但它們易於理解，是學習排序思想的起點。 高效排序： 歸並排序（Merge Sort）和堆排序（Heap Sort），它們具有O(n log n)的平均和最壞時間復雜度，是許多實際應用中的首選。 快速排序（Quick Sort）： 這是一個在實踐中非常常用的排序算法，雖然其最壞情況下的時間復雜度是O(n^2)，但其平均時間復雜度為O(n log n)，且具有原地排序的優點。本書對快速排序的各種優化策略進行瞭詳細講解。 計數排序（Counting Sort）、桶排序（Radix Sort）、基數排序（Radix Sort）： 這些是綫性時間排序算法，適用於特定類型的數據，本書對它們的原理和適用場景進行瞭深入探討。 選擇算法： 介紹瞭如何高效地找到一組數據中的第k小（或第k大）的元素，包括最壞情況下的綫性時間選擇算法（Median of Medians）。 第三部分：數據結構 鏈錶（Linked Lists）： 講解瞭單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶等基本鏈錶結構，以及在鏈錶上進行插入、刪除、查找等操作的算法。 棧（Stacks）和隊列（Queues）： 介紹瞭這兩種基本的綫性數據結構，以及它們的實現方法和應用。 樹（Trees）： 二叉搜索樹（Binary Search Trees, BST）： 詳細闡述瞭二叉搜索樹的結構、查找、插入、刪除操作，以及平衡二叉搜索樹（如AVL樹、紅黑樹）的維護機製，以保證查找效率。 堆（Heaps）： 講解瞭最大堆和最小堆的概念，以及如何構建堆、在堆上執行插入和刪除操作，並將其應用於堆排序。 B樹（B-Trees）： 介紹瞭一種用於磁盤存儲的多路搜索樹，廣泛應用於數據庫和文件係統中。 散列錶（Hash Tables）： 詳細闡述瞭哈希函數的設計原則、衝突解決方法（如鏈地址法、開放地址法）以及散列錶的查找、插入、刪除操作。 圖（Graphs）： 圖的錶示： 介紹瞭鄰接矩陣和鄰接錶兩種常用的圖錶示方法。 圖的遍曆： 深入講解瞭廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）算法，它們是解決許多圖問題的基礎。 第四部分：高級算法設計技術 分治法（Divide and Conquer）： 講解瞭如何將一個大問題分解成若乾個規模更小的子問題，然後分彆解決子問題，最後將子問題的解閤並起來得到原問題的解。歸並排序和快速排序是典型的分治法應用。 動態規劃（Dynamic Programming）： 介紹瞭一種通過將原問題分解為重疊子問題，並存儲子問題的解來避免重復計算的方法。本書通過經典的背包問題、最長公共子序列、矩陣鏈乘法等例子，深入淺齣地講解瞭動態規劃的設計思想和實現技巧。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 講解瞭一種在每一步選擇局部最優解，期望最終能夠得到全局最優解的算法設計策略。霍夫曼編碼、最小生成樹（Prim算法、Kruskal算法）等是貪心算法的經典應用。 隨機化算法（Randomized Algorithms）： 探討瞭利用隨機性來設計算法，通常可以獲得高效且易於實現的解決方案。 綫性規劃（Linear Programming）： 介紹瞭求解綫性約束條件下目標函數最優值的問題，以及相關的算法（如單純形法）。 第五部分：圖算法 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）： 詳細講解瞭Prim算法和Kruskal算法，它們用於找到一個連通加權無嚮圖的最小生成樹。 單源最短路徑（Single-Source Shortest Paths）： 介紹瞭Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，用於計算從圖中的一個源點到所有其他頂點的最短路徑。 所有頂點對最短路徑（All-Pairs Shortest Paths）： 講解瞭Floyd-Warshall算法，用於計算圖中所有頂點對之間的最短路徑。 最大流（Maximum Flow）： 介紹瞭Ford-Fulkerson方法及其各種實現（如Edmonds-Karp算法），用於求解網絡中的最大流問題。 連通性： 探討瞭強連通分量（Strongly Connected Components, SCCs）和雙連通分量（Biconnected Components, BCCs）等概念及其計算方法。 第六部分：雜項 計算幾何（Computational Geometry）： 介紹瞭求解與幾何對象相關的問題的算法，如凸包（Convex Hull）的計算。 NP完全性（NP-Completeness）： 深入探討瞭計算復雜性理論的核心概念，包括P類問題、NP類問題、NP完全問題和NP難問題，以及NP完全性證明的方法（如規約）。本書詳細分析瞭諸如旅行商問題（TSP）、頂點覆蓋（Vertex Cover）、獨立集（Independent Set）等NP完全問題的特性。 近似算法（Approximation Algorithms）： 針對NP難問題，介紹瞭如何設計能夠找到接近最優解的算法，以及近似比的概念。 本書特色： 嚴謹性與全麵性： 本書以高度嚴謹的學術風格，係統地介紹瞭算法領域的各個重要分支，覆蓋麵廣，內容深入。 數學基礎紮實： 強調數學在算法分析中的作用，對數學推導和證明的要求較高，有助於讀者建立紮實的理論功底。 示例豐富： 提供瞭大量的算法示例和僞代碼，便於讀者理解算法的實現細節。 循序漸進： 從基礎概念入手，逐步深入到復雜的算法和理論，適閤不同水平的學習者。 對現實世界的應用： 盡管是理論性教材，但本書中的算法思想和技術在實際的軟件開發、數據科學、人工智能等領域有著廣泛的應用。 指導性強： 不僅教授算法本身，更重要的是傳授算法設計和分析的思維方式，培養讀者解決問題的能力。 適閤讀者： 計算機科學專業的本科生和研究生： 本書是學習算法課程的標準教材。 軟件工程師和開發人員： 掌握高效算法是提升軟件性能和解決復雜問題的關鍵。 算法工程師和數據科學傢： 深入理解算法是進行數據分析、機器學習和人工智能模型開發的基礎。 對算法感興趣的初學者： 盡管內容深入，但清晰的結構和豐富的例子也能幫助有一定編程基礎的初學者入門。 學習價值： 閱讀《算法導論》不僅僅是學習一係列的算法，更重要的是學習一種嚴謹的科學思維方式。本書能夠幫助讀者： 建立紮實的算法理論基礎： 理解各種算法的原理、優缺點及其適用場景。 掌握算法分析的技巧： 能夠評估算法的時間和空間復雜度，從而選擇最高效的解決方案。 培養算法設計的能力： 學習如何運用分治、動態規劃、貪心等策略來設計解決新問題的算法。 理解計算復雜性理論： 認識到問題的計算難度，理解NP完全性等概念的重要性。 提升解決復雜問題的能力： 能夠將實際問題轉化為算法問題，並找到最優的解決方案。 《算法導論》是一本能夠陪伴開發者和學習者職業生涯的經典之作。它所教授的知識和思維方式，是應對日益增長的數據量和計算挑戰，以及在技術浪潮中保持競爭力的重要基石。無論是為瞭學術研究還是實際工程應用，《算法導論》都將是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值不僅僅在於知識的傳授，更在於它在麵對復雜問題時所體現齣的“係統思維”。我注意到，它在講解完一個算法（比如哈希錶）後，往往會緊跟著講解幾個應用場景，讓你立刻明白這個工具在真實世界中的作用。更重要的是，它教會瞭我如何去“設計”一個數據結構來解決特定的問題，而不是被動地套用彆人給定的結構。比如，書中對緩存淘汰策略（LRU等）的討論，不僅清晰地展示瞭如何用鏈錶和哈希錶結閤來實現，更深入地探討瞭為什麼這種結閤是最高效的，對比瞭其他可能方案的優劣。這種引導式的學習，培養的是一種“問題解決者”的心態，讓你在遇到新的、沒有標準答案的問題時，不再感到無助。它真正做到瞭從“術”到“道”的提升，讓讀者不僅學會瞭招式，更領悟瞭內功心法，這種深刻的啓發性，是我在其他任何學習資料中都難以尋覓的。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種非科班齣身，但又想轉行到技術崗位的職場人士來說，時間成本是最寶貴的資源。市麵上很多資料都需要你自己去篩選、去交叉驗證哪些是重點、哪些是枝蔓。而這套書最棒的地方在於它的“聚焦性”和“高效性”。它精準地抓住瞭工業界和麵試中最常考察、也最能體現候選人基礎功的那些核心算法和數據結構。你不需要花大量時間去研究那些在實際工作中可能十年都不會遇到一次的偏門算法。它就像一個高度濃縮的精華液，把最核心的知識點提煉齣來，而且在講解上保證瞭足夠的深度。我發現，隻要我能把書中的每一個案例都吃透，自信心都會有顯著的提升。尤其是那些關於位運算和內存管理的題目講解，它總是能提供一些非常巧妙的技巧，這些技巧在實際調試復雜代碼時能發揮意想不到的作用。這本書極大地優化瞭我的學習路徑，讓我能夠用更短的時間達到更紮實的效果。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我以前在學習編程和算法時，最怕的就是遇到那種晦澀難懂的術語和過於抽象的描述，總覺得算法世界離我太遠。這套書完全打破瞭我的這種刻闆印象。它用一種非常生活化、非常直白的語言，將那些原本高高在上的計算機科學概念拉到瞭我們身邊。閱讀體驗非常好，感覺就像是跟一位學長在咖啡館裏邊聊天邊探討算法難題。舉個例子，它在講解圖論中的最短路徑問題時，那種循序漸進的推導過程，沒有使用任何讓人望而卻步的數學公式堆砌，而是通過實際路徑的“成本纍加”來自然引齣Dijkstra算法的核心思想。這種“潤物細無聲”的教學方式，極大地降低瞭初學者的心理門檻。我帶著這本書去公司實習時，遇到瞭一些現場編程挑戰，發現書中的很多核心思想和解題模型都能快速遷移應用，這足以證明其內容並非紙上談兵，而是具備極高的實戰價值。

評分☆☆☆☆☆

自從我開始係統性地刷麵試題，就發現市麵上很多題解要麼就是代碼堆砌，要麼就是講解得過於簡略，根本無法讓人體會到算法設計背後的深層邏輯。然而，這本書的講解風格簡直是反其道而行之，它更像是一位經驗豐富的麵試官在手把手教你如何構建一個完美的答案。它的排版和結構設計也極其人性化，章節的劃分非常清晰，從基礎的數據結構到高級的算法思想，過渡得自然流暢，讓人在閱讀時幾乎沒有産生任何閱讀阻力。我個人最欣賞的是，它對每一個經典問題的分析都非常透徹，它不會止步於給齣“最優解”，還會分析為什麼其他解法效率不高，這種對比分析極大地加深瞭我對時間復雜度和空間復雜度的理解。我記得有幾道關於字符串匹配的題目，書裏詳細對比瞭KMP算法的構建過程，那種清晰的邏輯鏈條，讓我感覺不再是死記硬背一個算法，而是真的理解瞭它的設計哲學。對於一個渴望從“會做題”邁嚮“精通算法”的學習者來說，這種深度的剖析是無可替代的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是算法與數據結構學習的“救星”！我之前啃瞭好幾本國外教材，那些理論知識看得我頭昏腦漲，感覺自己像是硬啃一塊未經雕琢的石頭，不得其法。直到我翻開這本，立刻感覺像是找到瞭地圖的嚮導。它沒有那種高高在上的學院派做派，而是非常接地氣地把每一個核心概念都掰開瞭揉碎瞭講，特彆是對於那些容易混淆的動態規劃、迴溯法、深度優先搜索這些難點，作者總能找到一個巧妙的比喻或者一個非常直觀的例子來讓你瞬間“開竅”。我印象特彆深的是它講解二叉樹的遍曆時，那種層次分明的邏輯，讓我一下子明白瞭遞歸和迭代的內在聯係，而不是像以前那樣隻是機械地記住模闆。而且，很多題目的解法，它會給齣不止一種思路，讓你能從不同的角度去思考問題的本質，這對於構建一個強大的算法思維體係至關重要。這本書的好處就在於，它不僅僅是教你怎麼“解題”，更是教你一套“思考問題的框架”。對於準備技術麵試的同學來說，這簡直是必備的“內功心法”，讓你麵對任何新題都能找到切入點，而不是被題目的花哨外衣所迷惑。