# 程序员如何准备面试中的算法 #
## 备战面试中算法的五个步骤 ##
对于立志进一线互联网公司,同时不满足于一辈子干纯业务应用开发,希望在后端做点事情的同学来说,备战面试中的算法,分为哪几个步骤呢?如下:
### 1、掌握一门编程语言 ###
首先你得确保你已掌握好一门编程语言:
- C的话,推荐Dennis M. Ritchie & Brian W. Kernighan合著的《C程序设计语言》,和《C和指针》;
- C++ 则推荐《C++ Primer》,《深度探索C++对象模型》,《Effective C++》;
- Java推荐《Thinking in Java》,《Core Java》,《Effictive Java》,《深入理解Java虚拟机》。
掌握一门语言并不容易,不是翻完一两本书即可了事,语言的细枝末节需要在平日不断的编程练习中加以熟练。
### 2、过一遍微软面试100题系列 ###
我从2010年起开始整理[微软面试100题系列](http://blog.csdn.net/column/details/ms100.html),见过的题目不可谓不多,但不管题目怎般变化,依然是那些常见的题型和考察点,当然,不考察任何知识点,纯粹考察编程能力的题目也屡见不鲜。故不管面试题千变万化,始终不离两点:①看你基本知识点的掌握情况;②编程基本功。
而当你看了一遍微软面试100题之后(不要求做完),你自会意识到:数据结构和算法在笔试面试中的重要性。
### 3、苦补数据结构基础 ###
如果学数据结构,可以看我们在大学里学的任一本数据结构教材都行,如果你觉得实在不够上档次,那么可以再看看《STL源码剖析》。
然后,你会发现:大部分的面试题都在围绕一个点:基于各种数据结构上的增删改查。如字符串的查找翻转,链表的查找遍历合并删除,树和图的查找遍历,后来为了更好的查找,我们想到了排序,排序仍然不够,我们有了贪心、动态规划,再后来东西多了,于是有了海量数据处理,资源有限导致人们彼此竞争,出现了博弈组合概率。
### 4、看算法导论 ###
《算法导论》上的前大部分的章节都在阐述一些经典常用的数据结构和典型算法(如[二分查找](https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/04.01.md),[快速排序](http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6116297)、[Hash表](http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6256463)),以及一些高级数据结构(诸如[红黑树](https://github.com/Xuanwo/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/07.1.md)、[B树](http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142)),如果你已经学完了一本数据结构教材,那么建议你着重看贪心、动态规划、图论等内容,这3个议题每一个议题都大有题目可出。同时,熟悉[常用算法的时间复杂度](http://bigocheatsheet.com/)。
如果算法导论看不懂,你可以参看本博客。
### 5、刷leetcode或cc150或编程艺术系列 ###
- 如主要在国外找工作,推荐两个面试编程网站:一个是http://leetcode.com/ ,leetcode是国外一网站,它上面有不少编程题;另外一个是http://www.careercup.com/ ,而后这个网站的创始人写了本书,叫《careercup cracking coding interview》,最终这本英文书被图灵教育翻译出版为《程序员面试金典》。
- 若如果是国内找工作,则郑重推荐我编写的《程序员编程艺术》,有[编程艺术博客版](http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6460494),以及在博客版本基础上精简优化的[编程艺术github版](https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/Readme.md)。除此之外,还可看看《编程之美》,与《剑指offer》。
而不论是准备国内还是国外的海量数据处理面试题,此文必看:[教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题](http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693)。
此外,多看看优秀的开源代码,如[nginx](https://github.com/nginx/nginx)或[redis](http://redis.io/),多做几个项目加以实践之,尽早实习(在一线互联网公司实习3个月可能胜过你自个黑灯瞎火摸爬滚打一年)。
当然,如果你是准备社招,且已经具备了上文所说的语言 & 数据结构 & 算法基础,可以直接跳到本第五步骤,开始刷leetcode或cc150或编程艺术系列。
## 后记 ##
学习最忌心浮气躁,急功近利,即便练习了算法,也不一定代表能万无一失通过笔试面试关,因为总体说来,在一般的笔试面试中,70%**基础**+ 30%**coding能力**(含算法),故如果做到了上文中的5个步骤,还远远不够,最后,我推荐一份非算法的书单,以此为大家查漏补缺(不必全部看完,欢迎大家补充):
1. 《深入理解计算机系统》
2. W.Richard Stevens著的《TCP/IP详解三卷》,《UNIX网络编程二卷》,《UNIX环境高级编程:第2版》,详见此[豆瓣页面](http://book.douban.com/search/W.Richard%20Stevens);
3. 你如果要面机器学习一类的岗位,建议看看相关的算法(如[支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)](http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837)),及老老实实补补数学基础,包括微积分、线性代数、概率论与数理统计*(除了教材,推荐一本《数理统计学简史》)*、矩阵论*(推荐《矩阵分析与应用》)*等..
最后望大家循序渐进,踏实前进,若实在觉得算法 & 编程太难,转产品、运营、测试、运维、前端、设计都是不错的选择,因为虽然编程有趣,但不一定人人适合编程。
- 程序员如何准备面试中的算法
- 第一部分 数据结构
- 第一章 字符串
- 1.0 本章导读
- 1.1 旋转字符串
- 1.2 字符串包含
- 1.3 字符串转换成整数
- 1.4 回文判断
- 1.5 最长回文子串
- 1.6 字符串的全排列
- 1.10 本章习题
- 第二章 数组
- 2.0 本章导读
- 2.1 寻找最小的 k 个数
- 2.2 寻找和为定值的两个数
- 2.3 寻找和为定值的多个数
- 2.4 最大连续子数组和
- 2.5 跳台阶
- 2.6 奇偶排序
- 2.7 荷兰国旗
- 2.8 矩阵相乘
- 2.9 完美洗牌
- 2.15 本章习题
- 第三章 树
- 3.0 本章导读
- 3.1 红黑树
- 3.2 B树
- 3.3 最近公共祖先LCA
- 3.10 本章习题
- 第二部分 算法心得
- 第四章 查找匹配
- 4.1 有序数组的查找
- 4.2 行列递增矩阵的查找
- 4.3 出现次数超过一半的数字
- 第五章 动态规划
- 5.0 本章导读
- 5.1 最大连续乘积子串
- 5.2 字符串编辑距离
- 5.3 格子取数
- 5.4 交替字符串
- 5.10 本章习题
- 第三部分 综合演练
- 第六章 海量数据处理
- 6.0 本章导读
- 6.1 关联式容器
- 6.2 分而治之
- 6.3 simhash算法
- 6.4 外排序
- 6.5 MapReduce
- 6.6 多层划分
- 6.7 Bitmap
- 6.8 Bloom filter
- 6.9 Trie树
- 6.10 数据库
- 6.11 倒排索引
- 6.15 本章习题
- 第七章 机器学习
- 7.1 K 近邻算法
- 7.2 支持向量机
- 附录 更多题型
- 附录A 语言基础
- 附录B 概率统计
- 附录C 智力逻辑
- 附录D 系统设计
- 附录E 操作系统
- 附录F 网络协议
- sift算法
- sift算法的编译与实现
- 教你一步一步用c语言实现sift算法、上
- 教你一步一步用c语言实现sift算法、下
- 其它
- 40亿个数中快速查找
- hash表算法
- 一致性哈希算法
- 倒排索引关键词不重复Hash编码
- 傅里叶变换算法、上
- 傅里叶变换算法、下
- 后缀树
- 基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践
- 搜索关键词智能提示suggestion
- 最小操作数
- 最短摘要的生成
- 最长公共子序列
- 木块砌墙原稿
- 附近地点搜索
- 随机取出其中之一元素