字节后端面试!跪在算法面试环节,潜心学习3月,最终完成反杀拿下offer
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了字节后端面试!跪在算法面试环节,潜心学习3月,最终完成反杀拿下offer相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
计算机专业的应届生想进大厂做开发有多难呢?
我们来看一组网上的数据:
据统计,互联网公司笔试是最难的关卡之一,平均通过率只有 10%~20%。滴滴出行笔试通过率为 18.2%;腾讯秋招笔试通过率不足 15%;字节跳动通过率不足 25%...
你要知道的是,即便好不容易过淘汰率 50% 笔试,还有淘汰率 60% 的面试在等你,而且面试也有好几轮:一面群面→二面组长面→三面部门经理面→四面总监面→五面 HR 面→ Offer。
看完这个,不知道有多少同学的心已经凉得跟现在东北的气温一样了。
但是,你也要意识到。大多数人的危机其实也是你的机会。
由于工作关系,我经常接触各个大厂的 HR 和技术面试官。他们跟我说,其实不少技术还不错的应届生,是倒在了算法面试这个环节,但凡面试前一俩月多花点时间刷刷算法题,也不至于这样。
其实,面试前要多刷题,这事儿大家都知道。但问题在于,很多人自己硬着头皮刷俩星期,总是没啥效果,于是就知难而退了。还有一部分同学呢,是上学的时候没怎么好好学数据结构与算法这门课,基础薄弱,现在临时抱佛脚,也无济于事。
总结一下的话,其实就两点:
- 算法与数据结构没学好或者没好好学,补起来困难重重;
- 刷题方法不对,解题思路也不对,效率缓慢,容易放弃。
那么怎么解决以上这两个问题呢?
我给你推荐一套大厂面试常考的数据结构与算法。
在内容方面,不仅涵盖常见的算法面试题精讲,还包括数据结构和算法的理论知识的讲解、算法在实际工程上的应用,加入了很多高级数据结构(比如 狄克斯特拉算法、贪婪算法、广度优先搜索),以及很多高阶算法,一次性将数据结构和算法的方方面面讲透。
具体内容可以看一下大纲:
资料获取:文末有获取方式!
小结介绍
1.算法简介
为阅读后续内容打下基础。编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。了解一种常用的算法设计方法——递归。
- 1.1引這
- 1.2二分查找
- 1.3大O表示法
- 1.4小结
2.选择排序
学习两种最基本的数据结构——数组和链表,它们无处不在。第1章使用了数组,其他各章几乎也都将用到数组。数组是个重要的主题,一定要高度重视!但在有些情况下,使用链表比使用数组更合适。本章阐述数组和链表的优缺点,让你能够根据要实现的算法选择合适的一个。
学习第一种排序算法。很多算法仅在数据经过排序后才管用。还记得二分查找吗?它只能用于有序元素列表。本章将介绍选择排序。很多语言都内置了排序算法,因此你基本上不用从头开始编写自己的版本。但选择排序是下一章将介绍的快速排序的基石。快速排序是一种重要的算法,如果你熟悉其他排序算法,理解起来将更容易。
- 2.1 内存的工作原理
- 2.2数组和链表
- 2.3选择排序
- 示例代码
- 2.4小结
3.递归
学习递归。递归是很多算法都使用的一种编程方法,是理解本书后续内容的关键。学习如何将问题分成基线条件和递归条件。第4章将介绍的分而治之策略使用这种简单的概念来解决棘手的问题。
- 3.1递归
- 3.2基线条件和递归条性
- 3.3栈
- 3.4小结
4.快速排序
学习分而治之。有时候,你可能会遇到使用任何已知的算法都无法解决的问题。优秀的算法学家遇到这种问题时,不会就此放弃,而是尝试使用掌握的各种问题解决方法来找出解决方案。分而治之是你学习的第一种通用的问题解决方法。 学习快速排序——一种常用的优雅的排序算法。快速排序使用分而治之的策略。
- 4.1分而治之
- 4.2快速排序
- 4.3再谈大0表示法
- 4.4小结
5.散列表
学习散列表——最有用的基本数据结构之一。散列表用途广泛,本章将介绍其常见的用途。学习散列表的内部机制:实现、冲突和散列函数。这将帮助你理解如何分析散列表的性能。
- 5.1散列函数
- 5.2应用案例
- 5.3冲突
- 5.4性能
- 5.5小结
6.广度优先搜索
学习使用新的数据结构图来建立网络模型。学习广度优先搜索,你可对图使用这种算法回答诸如“到X的最短路径是什么”等问题。学习有向图和无向图。学习拓扑排序,这种排序算法指出了节点之间的依赖关系。
- 6.1图简介
- 6.2图是什么
- 6.3广度优先搜索
- 6.4实现图
- 6.5实现算法
资料获取:文末有获取方式!
7.狄克斯特拉算法
继续图的讨论,介绍加权图——提高或降低某些边的权重。介绍狄克斯特拉算法,让你能够找出加权图中前往X的最短路径。介绍图中的环,它导致狄克斯特拉算法不管用。
- 7.1使用狄克斯特拉算法
- 7.2术语
- 7.3换钢琴
- 7.4负权边
- 7.5实现
- 7.6小结
8.贪婪算法
学习如何处理不可能完成的任务:没有快速算法的问题(NP完全问题)。学习识别NP完全问题,以免浪费时间去寻找解决它们的快速算法。学习近似算法,使用它们可快速找到NP完全问题的近似解。学习贪婪策略——一种非常简单的问题解决策略。
- 8.1 教室调度问题
- 8.2背包问题
- 8.3集合覆盖问题
9.动态规划
学习动态规划,这是一种解决棘手问题的方法,它将问题分成小问题,并先着手解决这些小问题。学习如何设计问题的动态规划解决方案。
- 9.1背包问题
- 9.2背包间题FAQ
- 9.3最长公共子串
- 9.4小结
10.K最近邻算法
学习使用K最近邻算法创建分类系统。学习特征抽取。学习回归,即预测数值,如明天的股价或用户对某部电影的喜欢程度。学习K最近邻算法的应用案例和局限性。
- 10.1橙子还是柚子
- 10.2创建推荐系统
- 10.3机器学习简介
- 10.4小结
11.接下来如何做
概述本书未介绍的10种算法以及它们很有用的原因。 如何根据兴趣选择接下来要阅读的内容。
- 11.1树
- 11.2反向索引
- 11.3傅里叶变换
- 11.4并行算法
- 11.5 MapReduce
- 11.6布隆过滤器和HyperLogLog
- 11.7 SHA算法
- 11.8局部敏感的散列算法
- 11.9 Diffi-Hellman密钥交换
- 11.10线性规划
- 11.11结语
12.练习答案
总结
提醒大家一下,以上资料按需索取,千万不要一味的收藏,反正你都看不完的。把时间浪费在找资料上不值得。我当初就是找了各种资料,最后很大部分都落了尘,积了灰。自己是哪个方向的就取需要的就可以了。另外,希望大家在学习的过程中,千万不能有所见即所得的想法,有时你可能会遇到意想不到的坑,所谓大神也是踩坑、填坑不断循环这个过程锻炼而来的。
好了,今天就说到这里,上述资料获取方式:一键三连(点赞+收藏+关注)
在 2021 年,希望每一位即将毕业的学生,都可以攻克算法,斩获大厂 Offer。
以上是关于字节后端面试!跪在算法面试环节,潜心学习3月,最终完成反杀拿下offer的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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