搞定大厂算法面试之leetcode精讲1.开篇介绍

搞定大厂算法面试之leetcode精讲1.开篇介绍

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目录:

1.开篇介绍

2.时间空间复杂度

3.动态规划

4.贪心

5.二分查找

6.深度优先&广度优先

7.双指针

8.滑动窗口

9.位运算

10.递归&分治

11剪枝&回溯

12.堆

13.单调栈

14.排序算法

15.链表

16.set&map

17.栈

18.队列

19.数组

20.字符串

21.树

22.字典树

23.并查集

24.其他类型题

为什么要学习数据结构和算法

  1. 面试需要: 大家都知道,国内外的一二线互联网公司都需要面试算法,像google、fb或者像阿里、字节这样的公司,都喜欢在面试的最后环节让候选人手写一段代码解决某个问题,甚至是需要白板编程,没有任何编辑器的提示,这就需要候选者有扎实的数据结构和算法的功力,而且对编码习惯、代码风格、设计模式都有较高的要求。不管是前端、后端、不管用什么语言,这些编程思想和解决问题的方式都是一致的。 那么为什么这么多公司都喜欢考察数据结构和算法呢?这是因为啊,面试短短的1、2个小时,面试官很难判断候选人的能力,就算是考察项目经验和以往的开发经验,由于面试官没有参与过你开发过项目或者研发方向,也很难理解候选人面临的问题和挑战。而考察数据结构和算法,既是对编程基础的考察,又能很好的考量解决问题的能力、思考问题的方式和路径,以及编码的习惯和风格。

    不知道大家有没有这样的感觉,就是面试了很多公司,一到面试算法的部分总是掉链子,刷了很多题,但是依然写不好,总是挂在手写题上,或者明明有能力但面试的时候却说不出来,究其原因就是缺少正确的刷题方式和方法、以及刻意的练习。

  2. 核心能力的提升

    数据结构和算法是程序员最核心的能力,不管负责什么业务,是前端还是后端还是人工智能领域的工程师、这项能力都是一个必备的最基础的能力。为什么数据结构和算法这么重要呢。

    我们日常开发用到的大量的框架、库,都是以数据结构和算法为基础设计出来的,举个例子,react源码中就用到了大量的链表,还有小顶堆这些数据结构,作为使用了react多年的工程师,如果对日常使用的框架的底层原理和运行逻辑没有一个大概的认识,怎么能设计好技术方案,做好选型以及项目优化改进呢。数据结构和算法就好比武侠小说里的内力,而大家学的框架、库都是招式,框架经常会变,而数据结构和算法却是最基础也是最核心的能力,招式用的好不好,打出来的效果怎样,都需要强大的内功来支撑。

    千万不要说这些数据结构和算法我平时工作用不到啊,其实恰恰相反,如果想深挖技术,想要用算法提升程序运行的效率,或者提高自己的编码能力,学习数据结构和算法是一个非常好的方式,这也是我们的核心竞争力之一

  3. 提升职业生涯的高度

    不知道大家有没有遇见过一些技术很厉害的程序员,不管在哪家公司,他们总能找到自己的位置,随着时间的推移,独立lead一个项目或者带团队都是迟早的事,为什么这些人职业生涯会走的更远呢?引用乔布斯的一句话,“Stay hungry,Stay foolish”。

    要想职业生涯走的更高更远就需要不断精进自己的技术和能力,比如程序员最核心的数据结构和算法的能力,当然,如果走向了技术管理层,还需要技术的前瞻性和管理能力,这些都是需要方法和刻意练习。时刻保持危机感,不要只停留在某个技术的使用层面,只有这样能选择机会才会更多。

    这里我分享一些个人的经验,不要相信所谓的35岁危机,本质就是到了相应的年龄就需更高的能力,不要做无效的内卷,但是基础的数据结构和算法却是必须的。底层能力才能决定我们走多远。

怎样学习数据结构和算法

  1. 了解基础的数据结构:比如链表、栈、队列、树等等,可以借助博客,书籍,课程进行学习,书籍比如「javascript数据结构与算法」,以及其他语言的数据结构和算法的书籍,不推荐「算法导论」,因为推理和证明性的内容很多。

  2. 按照类别刻意练习:按照leetcode上的分类进行刷题,比如按照动态规划、分治、回溯等分类练习,leetcode题目虽然多,但如果按类别来刷,其实也没多少,很多题目都是类似的套路和延伸,掌握其中面试热门的一百多道就足够应付面试了。

如何刷题:

  1. 切碎知识点:对每个类型的题目形成一套解题思路和模版,比如解动态规划的步骤有

    • 根据重叠子问题定义状态

    • 寻找最优子结构推导状态转移方程

    • 确定dp初始状态

    • 确定输出值

  2. 刻意练习:要练习缺陷的、弱的地方,那些写起来不舒服、不爽、枯燥的题目就是薄弱点,不要只练习熟悉类型的题

  3. 反馈:在leetcode上寻找别人的解题思路,包括评论区的讨论,还有程序的运行时间和占用内存的数据,顺便提一句,leetcode的运行时间和占用内存情况的数据不准确,就当个参考就好,不要太在意运行时间的排名。

  4. 多写:反复练习,加强记忆,三分学,七分练。

  5. 总结规律;将刷题的套路总结成自己方法,比如拆解问题、找基本的子问题、问题的组装、数学归纳等等。最后这些方法落实到代码层面无非是if else,for while、递归等,总结了这些规律,才能在题目变化的时候还能找到正确的解题路径。题目做多了也会有相应的感觉,有时从题目要求中也能明显的感觉到该用什么算法,比如题中提到了用O(logn)的复杂度来解,那很有可能要用到二分法,提到了O(nlogn),那可能是用归并或者快排的思想解题。

面试时如何做一道题

  • 明确题意:有不清楚的地方要和面试官明确题目的意思,包括程序的特殊数据输入,数据量,边界条件的处理等等。

  • 可能的解:要尽可能的列出你知道的方法,对比他们的优劣势,选择你认为最好的方法进行编码。不要小看暴力解法,它往往是题目思考和优化的起点。

  • 写完之后进行复杂度分析:包括时间和空间复杂度分析。

    面试官往往是考察思考和解决问题的方式,我们要尽量的让面试官看到我们思考的路径和过程,即使最后的运行结果不太正确,也不一定会影响最后的录用,可能也就是因为某个条件或者返回值出现了问题。

    在面试的过程中,如果完全没有思路,也可以向面试官寻求提示和帮助,人无完人,就算是在平时的工作中我们也会遇到困难,这不丢人,积极寻找帮助也是推进项目前进的方式,没有问题有时候才是最大的问题。如果确定这道题是你完全没有遇到过的,可以要求面试官更换一道题,与其浪费时间思考,不如直接换一道,也许换了之后就是熟悉的题目了,知识点和题目这么多,每个人都有自己的知识盲区。不要想着面试官是监考的老师,而是未来的同事,面试不是考试,大多数题都没有标准答案,有时候只要表现的比其他候选人更好一点就可以了。

课程特色

  • leetcode分类讲解:对leetcode高频面试题进行分类讲解,讲到对应的题目时,会介绍对应的数据结构,它有什么特点,以及它的实现,比如堆的实现、字典树的实现等,然后会介绍这道题相应的算法,比如递归,回溯、贪心、动态规划等。

  • 思考路径和套路:每道题都会列出尽可能多的解题方式,以及复杂度分析,然后讲解思考的路径,同类型的题总结相应的套路,比如二分法,双指针,动态规划,dfs,bfs等的模版。

  • 题目量和难度达到面试的要求:目前课程包涵174道高频面试题,后续会不定时增加新的面试题,其他同类型的题目基本都是这些问题的变种和延伸,hard题22道,medium题83道,easy题69道,每道题都有详细的注释,后面还会更新更多大厂高频面试题

  • 节省时间:难题理解困难,解法看不懂,花了大量时间刷题还是刷不会,这可能是大家最头疼的问题了,这门课程会讲解必要的前置知识,相应的解题套路,大量的图解配合视频讲解,不多废话,做到通俗易懂,节省大家的理解和刷题成本。在面试前几天快速进入做题的状态。

  • 解题语言:这门课主要主要的用JavaScript来解题,也会附上Java的解题代码,数据结构和算法与相应的实现语言没有太大关系,不管用python还是Go,其实理解了逻辑和方法,只需要相应的改一下if else,for while,数组和对象的声明等等,就可以用对应的语言来解题了。

适合人群

  • 应届校招生:校招门槛水涨船高,对同学们的能力要求也越来越高,当然薪资肯定也是一年比一年高,做到提前准备,提前刷题,对于处于即将毕业的计算机学科的同学来说还是很必要的。

  • 算法薄弱在职工程师:社招的同学如果是想进入bat、美团、字节这样的公司,算法的考察基本是必考的,就算是一些中型的公司,现在也越来越多的考察同学们的基础能力了,对算法的考察也是非常重要的一个环节。

课程大纲和目录

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