主要介绍算法面试的一些问题、以及如何准备算法面试
算法面试不仅仅是正确的回答问题
对于面试中遇到的大多数问题，都能有一个合理的思考路径
什么是算法面试？
- 让大家在面对面试中的算法问题时，有一个合理的思考路径:
- 不代表能够“正确”回答每一个算法问题，但是合理的思考方向其实更重要，也是正确完成算法面试问题的前提
- 算法面试优秀不意味着技术面试优秀
- 技术面试优秀不意味着能够拿到Offer
什么是给出合理的思考路径?
- 算法面试的目的不是给出一个“正确”答案，
- 而是展示给面试官你思考问题的方式。
“正确”本身是一个相对概念
- 算法面试不是高考。
- 把这个过程看作是和面试官一起探讨一个问题的解决方案。
- 对于问题的细节和应用环境，可以和面试官沟通。
- 这种沟通本身很重要，它暗示着你思考问题的方式。
例子
我们需要对一组数据进行排序
- 设计排序接口，标准库的设计，业务中排序算法。
- 排序是基础操作，很重要。
解决
快速排序算法：O(nlogn)
- 忽略了算法使用的基础环境。要动态选择。
(向面试官提问):这组数据有什么样的特征？
- 有没有可能包含有大量重复的元素？
- 如果有这种可能的话，三路快排是更好地选择。
- 普通数据：普通快速排序就行了；java语言标准库排序使用的三路快排。
- 是否大部分数据距离它正确的位置很近？是否近乎有序？
- 如果是这样的话，插入排序是更好地选择。
- 按照业务发生顺序,先发生先完成,几乎有序，插入排序是更好的选择。
- 是否数据的取值范围非常有限？比如对学生成绩排序。
- 如果是这样的话，计数排序是更好地选择。高考成绩取值范围有限：计数排序更好。
(向面试官提问):对排序有什么额外的要求？
- 是否需要稳定排序？
- 如果是的话，归并排序是更好地选择。
(向面试官提问):数据的存储状况是怎样的？
- 是否是使用链表存储的？
- 如果是的话，归并排序是更好地选择。
- 快排依赖于数组的随机存取。
(向面试官提问):数据的存储状况是怎样的？
- 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，不足以装载在内存里，需要使用外排序算法。
对一组数据进行排序小结
- 有没有可能包含有大量重复的元素？
- 是否大部分数据距离它正确的位置很近？是否近乎有序？
- 是否数据的取值范围非常有限？比如对学生成绩排序。
- 是否需要稳定排序？
- 是否是使用链表存储的？
- 数据的大小是否可以装载在内存里？
什么是“正确”的回答一个算法问题
- 正确除了你能把代码编出来运行出正确的结果。正确还包含对问题的独到见解；优化；代码规范；容错性；
- 不仅仅是给出解决算法问题的代码,还要把上面因素包括。
- 如果是非常难的问题，对你的竞争对手来说，也是难的。
- 关键在于你所表达出的解决问题的思路。
- 甚至通过表达解题思路的方向，得出结论：这个问题的解决方案，应该在哪一个领域，我可以通过查阅或者进一步学习解决问题。
算法面试只是面试的一部分
- 算法面试只是技术面试的一部分。
- 根据你的简历和应聘职位的不同，势必要考察其他技术方面。
- 项目经历和项目中遇到的实际问题
- 解决能力，是否参与
- 深入思考
- 技术态度
面试前梳理自己简历上所写到的项目：整理一下可能会问到的。
- 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（大规模）
技术面试优秀不意味着能够拿到Offer
技术面试只是面试的一部分。面试不仅仅是考察你的技术水平，还是了解你的过去以及形成的思考行为方式。
- 关于过去：参与项目至关重要
项目经历:
- 工作人士
- 研究生
- 本科生
- 毕业设计
- 其他课程设计（大作业）
如何找到项目？
- 实习
- 创建自己的项目
- 自己做小应用：计划表；备忘录；播放器…
- 自己解决小问题：爬虫；数据分析；词频统计...
- “不是项目”的项目：一本优秀的技术书籍的代码整理等…（github）
- 分享：自己的技术博客；github等等
行为类问题
通过过去了解你的思考行为方式：
- 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？
具体阐述：我在某某项目中遇到一个怎样的算法问题：这个问题是怎样的。它是我遇到的最大的挑战,我是如何克服解决的。
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？
- 为什么会选择某些技术？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？
算法面试仍然是非常重要的一部分
如何准备算法面试
准备面试和准备算法面试 是两个概念
- 算法面试，只是面试中的一个环节。
- 远远不需要啃完一本《算法导论》
- 强调理论证明
- 第一遍读不需要弄懂证明
- 前几遍阅读应该记住结论就行了，不需要弄懂证明。把更多的精力放在算法思想上。
- 针对算法面试，算法导论里面的理论推导和证明不是很重要的方面。
学习切记完美主义
- 高级数据结构和算法面试提及的概率很低
- 基础的概念要知道，但是不需要实现等更深入的层面。
- 远远不需要到达信息学竞赛的水平
算法面试的准备范围
- 不要轻视基础算法和数据结构，而只关注“有意思”的题目
- 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…
例子
Intel的面试题：
初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3的一组数采用堆排序，当建堆(小根堆)完毕时，堆所对应的二叉树中序遍历序列为：( )
A. 8 3 2 5 1 6 4 7
B. 3 2 8 5 1 4 6 7
C. 3 8 2 5 1 6 7 4
D. 8 2 3 5 1 4 7 6
乐视的面试题：
对一个含有20个元素的有序数组做二分查找，数组起始下标为1，则查找A[2]的比较序列的下标为（）
A. 9、5、4、2
B. 10、5、3、2
C. 9、6、2
D. 20、10、5、3、2
考查二分查找法。
阿里巴巴面试题
一组记录排序码为（5、11、7、2、3、17），则利用堆排序方法建立的初始堆为（）
A. （11、5、7、2、3、17)
B. （11、5、7、2、17、3)
C. （17、11、7、2、3、5)
D. （17、11、7、5、3、2)
E. （17、7、11、3、5、2)
F. （17、7、11、3、2、5)
百度面试题
在图采用邻接表存储时，求最小生成树的Prim算法的时间复杂度为( )
- O(n)
- O(n e)
- O(n^2)
- O(n^3)
重点关注
- 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（Online judge）:在线判题系统
- 不要选择过于偏向程序设计竞赛的OJ *面向竞赛难度过高
- 选择合适的oj
- leetcode
- Online Portal for IT Interview
- 真实的面试问题
- www.leetcode.com
- HankeRank
- 特点是对于问题的分类很详细。偏难，不过可以对某一类细分问题解决。
- www.hackerrank.com
注意
- 在学习和实践做题之间，要掌握平衡
- 基础算法实现与算法思想
如何回答算法面试问题
解决算法面试问题的整体思路
- 注意题目中的条件
- 给定一个有序数组...（二分法）
- 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：在一颗搜索树中完成任务，对于数据排序）
- 无需考虑额外的空间（用空间换时间上的优化）
- 数据规模大概是10000（O(n^2)就可以）
当没有思路的时候
- 自己给自己几个简单的测试用例，试验一下
- 不要忽视暴力解法。暴力解法通常是思考的起点。
例子
LeetCode 3 Longest Substring Without Repeating Characters
在一个字符串中寻找没有重复字母的最长子串 如”abcabcbb”，则结果为”abc” 如”bbbbb”，则结果为”b”
- 对于字符串s的子串s[i...j]
- 使用O(n^2)的算法遍历i,j，可以得到所有的子串s[i...j]
- 使用O(length(s[i...j]))的算法判断s[i...j]中是否含有重复字母
- 三重循环：复杂度O(n^3)，对于n=100的数据，可行
优化算法
- 遍历常见的算法思路
- 遍历常见的数据结构
- 空间和时间的交换 （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)
- O(n^2)能否优化。
- 什么样的问题使用什么样的思路和数据结构。
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?
- 代码规范:
- 变量名
- 模块化
- 复用性
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09. 注册中心 Registry
10. 动态编译 Compile
11. 动态代理 Proxy
12. 服务调用 Invoke
13. 调用特性
14. 过滤器 Filter
15. NIO 服务器
16. P2P 服务器
17. HTTP 服务器
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