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算法面试到底是什么鬼?

玩转算法面试 从真题到思维全面提升算法思维

为了面试,更为了提升你的算法思维

一提起算法面试,很多同学就会心有余悸。可其实,大多数企业的算法面试,并没有那么可怕。并不是一定要啃完整本《算法导论》,才能玩儿转算法面试;也并不是只有ACM参赛选手,才能笑傲算法面试。恰恰相反,大多数算法面试关注的算法思维,其实很基础。在这一章,和大家聊一聊,算法面试,到底是什么鬼?...

1-1 算法面试不仅仅是正确的回答问题

算法面试是什么?

  • 让大家在面对面试中的算法问题时,有一个合理的思考路径
    • 不代表能够“正确”回答每一个算法问题,但是合理的思考方向其实更重要,这也是正确完成算法面试问题的前提
    • 算法面试优秀不意味着技术面试优秀
    • 技术面试优秀不意味着能够拿到 Offer

引言

问题:对一组数据进行排序

不假思索思考方向:

  • 快速排序算法 O(nlogn)

正确的方式是:应该和面试官探讨( 思考路径 ):

  • 这组数据有什么样的特征?
    • 有没有可能包含有大量重复的元素?
    • 如果有这种可能的话,三路快排是更好的选择。
  • 这组数据有什么样的特征?
    • 是否大部分数据距离它正确的位置很近?是否近乎有序?
    • 如果是这样的话,插入排序是更好的选择
  • 这组数据有什么样的特征?
    • 是否数据的取值范围非常有限?比如对学生成绩排序
    • 如果是这样的话,计数排序是更好的选择
  • 对排序有什么额外的要求?
    • 是否需要稳定排序?
    • 如果是的话,归并排序是更好的选择
  • 数据的存储状况是怎么样的?
    • 是否是使用链表存储的?
    • 如果是的话,归并排序是更好的选择
  • 数据的存储状态是怎样的?
    • 数据的大小是否可以装载在内存里?
    • 数据量很大,或者内存很小,不足以装载在内存里,需要使用外排序算法

1-2 什么是“正确”的回答一个算法问题

正确 还包含对问题的独到见解;优化;代码规范;容错性

如果是 非常难的问题,对你的竞争对手来说,也是难的。

关键在于你所表达出的解决问题的思路

甚至通过表达解题思路的方向,得出结论:这个问题的解决方案,应该在哪一个领域,我可以通过查阅或者进一步学习解决问题

常见问题

  • 项目经历 和 项目中遇到的实际问题
  • 你遇到的印象最深的 bug 是什么?
  • 面向对象
  • 设计模式
  • 网络相关;安全相关;内存相关;并发相关
  • 系统设计;scalability

技术面试只是面试的一部分。面试不仅仅是考察你的技术水平,还是了解你的过去以及形成的思考行为方式

关于过去:参与项目至关重要

项目经历

  • 本科生
    • 毕业设计
    • 其它课程设计(大作业,大一点的程序设计等等)
  • 如何找到项目?
    • 实习
    • 参与实战课程学习
      • 慕课网
      • Coursera
  • 创建自己的项目
    • 自己做小应用:计划表;备忘录;播放器...
    • 自己解决小问题:爬虫;数据分析;词频统计
    • “不是项目” 的项目:一本优秀的技术书籍的代码整理等...
    • 分享:自己的技术博客;github等等...

行为类问题

通过过去了解你的思考行为方式?

  • 遇到的最大的挑战?
  • 犯过的错误?
  • 遭遇的失败?
  • 最享受的工作内容?
  • 遇到冲突的处理方式?
  • 做的最与众不同的事儿?

准备好合适的问题问面试官

  • 整个小组的大概运行模式是怎样的?
  • 整个项目的后续规划是如何的?
  • 这个产品中的某个问题是如何解决的?
  • 为什么会选择某些技术?标准?
  • 我对某个技术很感兴趣,在你的小组中我会有怎样的机会深入这种技术?

算法面试仍然是非常重要的一部分

1-3 如何准备算法面试

准备面试 和 准备算法面试 是两个概念

算法面试 ,只是面试中的一个环节

算法面试并没有那么难

  • 远远不需要啃完一本 《算法导论》
    • 过于强调理论证明
  • 高级数据结构 和 算法面试提及的概率很低
    • 红黑树
    • 计算几何
    • B - Tree
    • 数论
    • 斐波那契堆
    • FFT

算法面试远远不需要达到信息学竞赛的水平

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算法面试的准备范围

  • 不要轻视基础算法 和 数据结构,而只关注 “有意思” 的题目

重点关注:

  • 各种排序算法
  • 基础数据结构和算法的实现:如堆、二叉树、图....
  • 基础数据结构的使用:如链表、栈、队列、哈希表、图、Trie、并查集...
  • 基础算法:深度优先、广度优先、二分查找、递归...
  • 基本算法思想:递归、分治、回溯搜索、贪心、动态规划...

选择合适的 OJ

OJ:online judge

在线判题系统

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推荐

  • LeetCode ( 源于真实的面试问题 )
  • HackerRank ( 对问题分类很详细 ,更难一点,辅助作用)

注意: 在学习和实践做题之间,要掌握平衡

1-4 解决算法面试问题的整体思路

注意题目中的条件

  • 给定一个有序数组...
    • 有序: 是不是可以使用二分查找法
  • 有一些题目中的条件本质是暗示:
    • 设计一个O(nlogn)的算法
      • 分治法
    • 无需考虑额外的空间
      • 开辟额外的空间
    • 数据规模大概是 10000
      • O(n的二次方)

当没有思路的时候

  • 自己给自己几个简单的测试用例,试验一下
  • 不要忽视暴力解法。暴力解法通常是思考的起点

不要忽视暴力法

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优化算法

无头绪的思路

  • 遍历常见的算法思路
  • 遍历常见的数据结构
  • 空间 和 时间的 交换 ( 哈希表 )
  • 预处理信息 ( 排序 )
  • 在瓶颈处寻找答案:O(nlogn)+ O(n ∧ 2);O(n∧3)

实际编写问题

  • 极端条件的判断
    • 数组为空?字符串为空?数量为0? 指针为 NULL ?
  • 变量名
  • 模块化,复用性
精彩评论:
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