[玩转算法面试]什么是算法面试?

算法面试

什么是算法面试？

·不代表能够“正确回答”每个算法问题，合理的思考方向更重要，是正确完成算法面试的前提；

·算法面试优秀不意味着技术面试优秀；

·技术面试的游戏不意味着能够拿到offer

对一组数据进行排序

·这组数据有什么样的特征？

·有没有可能包含大量重复的元素？

  如果有这种可能的话，三路排序法是更好的选择

如果可以肯定数组中每个元素都是独特的，那么普通的快速排序法是最佳的。

·是否大部分数据距离它正确的位置很近？是否近乎有序？

  如果是这种可能的话，插入排序是更好的选择

·是否数据的取值范围非常有限？比如说对学生的成绩排序。

  如果是这种可能的话，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

·数据具体的存储状况是怎么样的?

  快速排序非常依赖数组的随机存储

  若使用链表进行排序，归并排序是更好的选择

·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，不足以装载再内存里，需要使用外排序算法。

面试问题：

·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

通过过去了解思考行为方式

·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/中长期规划是如何的？

·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？

高级数据结构和算法面试提及概率很低：

·红黑树

·B-Tree

·斐波那契堆

·计算几何

·数论

·FFT

基础算法和数据结构

·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(在线判题系统)

·LeetCode真实的面试问题 www.leetcode.com

·HackerRank对问题的分类很详细www.hackerrank.com

注意题目中的条件

·给定一个有序数组……

·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（搜索树）、是否是考虑先排序，再找

O（n）或者O(logn)的算法

  ·无需考虑额外的空间——考虑是否开辟额外空间，以空间换时间的方法

  ·数据规模大概是10000——设计O(n^2)的算法

……

当没有思路的时候

·用几个简单的测试用例、体验一下

·不要忽视暴力解法。暴力解法通常是思考的起点

优化算法

·遍历常见的算法思路

·遍历常见的数据结构

·空间和事件的交换(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