出处:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6543438
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以下是本blog内的微软面试100题系列,经典算法研究系列,程序员编程艺术系列,红黑树系列,及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦:
一、微软面试100题系列
- 横空出世,席卷Csdn--评微软等数据结构+算法面试100题 (微软面试100题系列原题+答案索引)
- 微软100题 (微软面试完整第1-100题)
- 微软面试100题2010年版全部答案集锦(含下载地址)
- 全新整理:微软、谷歌、百度等公司经典面试100题[第101-160题]
- 全新整理:微软、Google等公司的面试题及解答[第161-170题]
- 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结 (十道海量数据处理面试题)
- 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解 (十七道海量数据处理面试题)
- 教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题 (海量数据处理PDF)
- 九月腾讯,创新工场,淘宝等公司最新面试三十题(第171-200题) (2011年度九月最新面试三十题)
- 十月上旬百度,阿里巴巴,迅雷搜狗最新面试七十题(第201-270题) (2011年度十月上旬七十题)
- 十月下旬腾讯,网易游戏,百度最新校园招聘笔试题集锦(第271-330题) (2011年度十月下旬校招)
- 九月十月百度人搜,阿里巴巴,腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题) (2012年度笔试面试八十题)
- 九月百度,迅雷,华为,阿里巴巴,最新校招笔试面试十(第411-470题) (2013年度校招笔试面试十题)
上述微软面试100题系列(
共计11篇文章,300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来,其下载地址为:
http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4583815。
二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引
- 一、A*搜索算法
- 一(续)、A*,Dijkstra,BFS算法性能比较及A*算法的应用
- 二、Dijkstra 算法初探 (Dijkstra算法系列4篇文章)
- 二(续)、彻底理解Dijkstra算法
- 二(再续)、Dijkstra 算法+fibonacci堆的逐步c实现
- 二(三续)、Dijkstra 算法+Heap堆的完整c实现源码
- 三、dynamic programming
- 四、BFS和DFS优先搜索算法
- 五、教你透彻了解红黑树 (红黑树系列6篇文章之其中两篇)
- 五(续)、红黑树算法的实现与剖析
- 六、教你初步了解KMP算法
- 六(续)、从KMP算法一步一步谈到BM算法
- 六(三续)、从头到尾彻底理解KMP (KMP的PDF)
- 七、遗传算法 透析GA本质
- 八、再谈启发式搜索算法
- 九、图像特征提取与匹配之SIFT算法 (sift算法系列五篇文章)
- 九(续)、sift算法的编译与实现
- 九(再续)、教你一步一步用c语言实现sift算法、上
- 九(再续)、教你一步一步用c语言实现sift算法、下
- 九(三续):SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
- 九(四续)、SIFT + KD_BBF算法 (此文第3部分)
- 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上
- 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下
- 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法
- 十一(续)、倒排索引关键词Hash不重复编码实践
- 十二、快速排序算法 (快速排序算法3篇文章)
- 十二(续)、快速排序算法的深入分析
- 十二(再续):快速排序算法之所有版本的c/c++实现
- 十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法
- 十四、快速选择SELECT算法的深入分析与实现
- 十五、多项式乘法与快速傅里叶变换
最新的
十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下(
1个月5000+人次下载):http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4478027。
「
此外
原来的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档,Csdn下载地址:
http://download.csdn.net/source/3427838;新浪爱问共享下载地址:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/16968707.html 」
。
三、程序员编程艺术第一~四十章集锦与总结
- 第一章、左旋转字符串
- 第二章、字符串是否包含问题
- 第三章、寻找最小的k个数
- 第三章续、Top K算法问题的实现
- 第三章再续:快速选择SELECT算法的深入分析与实现
- 三之三续、求数组中给定下标区间内的第K小(大)元素
- 第四章、现场编写类似strstr/strcpy/strpbrk的函数
- 第五章、寻找满足条件的两个或多个数
- 第六章、求解500万以内的亲和数
- 第七章、求连续子数组的最大和
- 第八章、从头至尾漫谈虚函数
- 第九章、闲话链表追赶问题
- 第十章、如何给10^7个数据量的磁盘文件排序
- 第十一章、最长公共子序列(LCS)问题
- 第十二~十五章:数的判断,中签概率,IP访问次数,回文问题(初稿)
- 第十六~第二十章:全排列/跳台阶/奇偶调序,及一致性hash算法
- 第二十一~二十二章:出现次数超过一半的数字,最短摘要的生成
- 第二十三、四章:杨氏矩阵查找,倒排索引关键词Hash不重复编码实践
- 第二十五章:Jon Bentley:90%无法正确实现二分查找
- 第二十六章:基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践
- 第二十七章:不改变正负数之间相对顺序重新排列数组
- 第二十八~二十九章:最大连续乘积子串、字符串编辑距离
- 第三十~三十一章:字符串转换成整数,字符串匹配问题
- 第三十二~三十三章:最小操作数,木块砌墙问题
- 第三十四~三十五章:格子取数问题,完美洗牌算法
- 第三十六~三十七章、搜索智能提示suggestion,附近地点搜索
- 第三十八章:Hero在线编程判题、出题系统的演进与优化
- 第三十九~四十章:最近公共祖先LCA问题、打印螺旋矩阵
- 第四十一章~四十二章:荷兰国旗、矩阵相乘Strassen算法
- ...
程序员
编程艺术第1~37章带标签的最新PDF下载地址为(3天3000人下载):
http://download.csdn.net/detail/v_july_v/6694053
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编程艺术github优化版阅读地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/Readme.md
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重大消息:我的新书《编程之法》终于在2015年10月14日上架开卖了!新书抢购地址:http://www.epubit.com.cn/book/details/4051 。后面会陆续上架京东、当当、亚马逊、互动出版网等各大网店。
四、红黑树、B树、R树、KD树
- 教你透彻了解红黑树 (红黑树系列)
- 红黑树算法的实现与剖析
- 红黑树的C实现完整源码
- 一步一图一代码,R-B Tree
- 红黑树插入和删除结点的全程演示
- 红黑树的C++完整实现源码
- 从2-3-4树谈到Red-Black Tree(红黑树)
- 从B树、B+树、B*树谈到R 树 (B树的PDF)
- B树的C 实现
- 从Trie树(字典树)谈到后缀树 (其余树结构)
- 从LSM-Tree、COLA-Tree谈到StackOverflow、OSQA
- 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法 (kd树)
五、数学·数据挖掘·机器学习算法系列
- 数据挖掘领域十大经典算法初探
- 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上
- 从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
- 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) PDF下载 LaTeX版本1 LaTeX版本2
- 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
- 最大熵模型中的数学推导
- Adaboost 的原理与推导 LaTeX版本下载
- 从拉普拉斯矩阵说到谱聚类
- 从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 LaTeX版本下载
- 通俗理解LDA主题模型 LaTeX版本下载
- ...
六、其它重要文章节选
- 6.4、推荐 & 搜索算法系列:
- 细数二十世纪最伟大的10大算法
- 当今世界最为经典的十大算法--投票进行时 (本blog将评选出当今世界最为经典的十大算法)
- 推荐引擎算法学习导论
- 搜索引擎技术之概要预览
- 6.5、其它:
- 程序员如何快速准备面试中的算法
- 重启开源,分享无限--诚邀你加入微软面试187题的解题中
- 敏捷软件开发模型Scrum通俗讲义
- 由快速排序引申而来--如何学习算法
- Machine Learning读书会,面试算法讲座,创业活动,算法班(14年10月) (含所有线下讲座PPT 集锦)
- 三五杆枪,可干革命,三五个人,可以创业
- 我的大学生涯
- 结构之法算法之道blog博文集锦第6、第7期CHM文件 第8期 第9期下载(第9期截止到2014年12月9日)
- ....
后记
世上本无路,走的人多了,也就成了路。世上本无免费的午餐,分享的人多了,也就造就了开源的辉煌。
如果你发现了本blog中的任何一个错误,漏洞,bug,和问题,请一定不吝指正,thanks。此外,你可以永久通过搜索引擎搜索本博客名称的前4个字,即:“结构之法” 这4个关键字,进入本博客。
最后,感谢CSDN,感谢所有一直以来关注本blog的所有朋友。谢谢大家,谢谢。
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2015年,July团队正式创业,上半年推出在线教育网站:http://www.julyedu.com/(面试、算法、机器学习在线课程),下半年推出笔试面试刷题神器:七月题库APP(iOS版 Android版均已上线:http://www.julyapp.com/),欢迎下载体验,thanks。July、二零一五年九月十五日。
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