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关于算法:大厂都爱考算法那怎么学习算法呢

如果最近你进来面试,不论是大厂还是小的守业公司,最初都会问你几个算法题。看似不怎么实用的算法,成为很多面试者的拦路虎,那对于算法,咱们应该怎么面对,又有没有好的办法在短期内晋升算法的解题能力呢?

对于这个问题,很难给出明确的回答。首先,算法的确很重要,它能将你和一般的程序员辨别开来,助你拿到⼤⼚的 Offer。其次,算法更多的益处是隐性的、耳濡目染的,会给你带来很多隐形的益处。很多时候,公司在招人的时候,会要求面试者除了经验丰富之外,还要求技术要好,根底扎实,熟练掌握算法和数据结构,这时候算法面试就显得尤为重要。

比方,我之前去面试过 BAT、字节等大厂,到第二面个别都会问你一些算法题目,依照他们的说法,为什么要考算法呢?其实就是想看候选⼈是不是⾜够聪慧。那如何看候选人是否聪慧呢,那就是算法。在大厂的算法考核中,⼀般会分两步,第⼀步是间接让你说思路,第⼆
步是让你间接上⼿写代码。我之前面试过字节跳动的算法题,就是间接上手些代码,并且要可能运行胜利,算法的难度⼀般不会太高,对应的大多数是 LeetCode 中级模式,所以如果你筹备面试这些大厂,花工夫学习算法是十分必要的。

很多技术⼤⽜都说过一句话,那就是【程序 = 数据结构 + 算法】,在我看来这话⼀点也不虚。咱们写代码并不仅仅是为了把代码写进去,让它能运⾏就能够了。咱们真正的⽬的
是⽤代码将逻辑正确地表达出来,这就是咱们学习数据结构和算法的意义。另一方面,咱们的⽬的是学习算法背地的思维和逻辑,建⽴工夫复杂度、空间复杂度意识,写出⾼品质的代码,可能设计基础架构,从⽽晋升编程技能,训练逻辑思维,提⾼核⼼竞争⼒,以此取得更多的⼯作回报,让职业⽣涯⾛得更顺更远。

说到这⾥,可能有⼈会说,我也分明算法的重要性,但算法太难学了,之前也屡次尝试⾃
学,然而找不到⾼效的学习⽅法,很难坚持下去,有时就算明⽩算法的常识原理,做题的时
候却始终找不到最优解,等等。

我只能说,算法学习也是有⽅法的,如果想要学好,必须要把握正确的学习⽅法,建⽴⾃⼰
的算法常识体系。对于大多数开发者来说,算法并不需要学习的多深,然而一些根本的数据结构,如数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树;以及一些根本的算法:递归、排序、二分查找、搜寻、哈希算法、贪婪算法、分治算法、回溯算法、动静布局、字符串匹配算法等还是须要把握的,如下图所示。


把握了这些根底的数据结构和算法,再学更加简单的数据结构和算法,就会非常容易,上面是五分钟学算法大佬收集的一些常见算法题,当然网上也有很多 LeetCode 的算法笔记。

1、复杂度剖析

  • 看动画轻松了解工夫复杂度(一)
  • 看动画轻松了解工夫复杂度(二)
  • 冰与火之歌:「工夫」与「空间」复杂度
  • 每个程序员都应该珍藏的算法复杂度速查表

2、根本算法思维

  • 五分钟理解一下什么是「贪婪算法」
  • 有了四步解题法模板,再也不胆怯动静布局!
  • (进阶版)有了四步解题法模板,再也不胆怯动静布局!
  • (再进阶版)有了四步解题法模板,再也不胆怯动静布局!
  • 浅谈什么是分治算法
  • 看动画轻松了解「递归」与「动静布局」
  • 浅谈什么是动静布局以及相干的「股票」算法题
  • 深度解析「正则表达式匹配」:从暴力解法到动静布局

3、排序算法

  • 「多图正告」手撕排序算法 – iOS 进阶必备
  • 十大经典排序算法动画与解析,看我就够了!(配代码完全版)
  • 东半球剖析十大排序算法最好的一篇文章

4、搜寻

  • 几道和「广度优先搜寻」无关的算法面试题
  • 初识广度优先搜寻与解题套路
  • 从简略二叉树问题从新来看深度优先搜寻

5、查找算法

  • 二分查找算法详解
  • 一网打尽!二分查找解题模版与题型全面解析
  • 完满的二分查找法

6、字符串匹配

  • BM 算法中的坏字符规定与好后缀规定
  • 七分钟了解什么是 KMP 算法
  • 什么是 BF 算法
  • 动静布局之 KMP 算法详解

7、线性表

  • 如何高效对有序数组 / 链表去重?
  • 超具体!详解一道高频算法题:数组中的第 K 个最大元素
  • 一道简略的数组遍历题,加上四个条件后感觉无从下手
  • 数组个性的妙用!如何找到「缺失的第一个负数」
  • 剑指 offer 第一题:二维数组中的查找
  • 什么是枯燥栈?
  • 在数据结构中穿针引线:链表实现栈和队列
  • 从简略的线性数据结构开始:栈与队列
  • 五分钟学算法小常识:用栈实现队列 / 用队列实现栈
  • 几道和「堆栈、队列」无关的面试算法题
  • 超具体!图解「合并 K 个排序链表」
  • 动画:面试如何轻松手写链表?
  • LeetCode 上最难的链表算法题,没有之一!
  • 链表算法面试问题?看我就够了!
  • 看动画轻松了解「链表」实现「LRU 缓存淘汰算法」
  • 从简略的线性数据结构开始:穿针引线的链表(一)
  • 在数据结构中穿针引线:链表实现栈和队列

8、散列表

  • 五分钟速读:什么是散列表(哈希表)?
  • 什么是哈希洪水攻打(Hash-Flooding Attack)?
  • 几道和散列(哈希)表无关的面试题
  • 如何判断一个元素在亿级数据中是否存在?

9、树

  • 面试前筹备:二叉树高频面试题和答案
  • 懵逼树上懵逼果:学习二分搜寻树
  • LeetCode 二叉树问题小总结
  • 从简略二叉树问题从新来看深度优先搜寻
  • 几道和「二叉树」无关的算法面试题
  • 详解什么是均衡二叉树(AVL)(订正补充版)
  • 【面试现场】为什么 MySQL 数据库要用 B + 树存储索引?

字典树概念与题型解析

面试官:为什么 MySQL 的索引要应用 B+ 树,而不是其它树?比方 B 树?

数据结构与算法——最小生成树

植树节,程序猿种的那些树

数据结构与算法——2-3- 4 树

数据结构与算法——2- 3 树

看动画轻松了解「Trie 树」

10、图

浅谈什么是图拓扑排序

数据结构与算法——图论根底与图存储构造

数据结构与算法:三十张图弄懂「图的两种遍历形式」

数据结构与算法——图最短门路

总的来说,数据结构和算法能够无效的晋升一个一个人的思维训练的过程,并且学习算法是一个继续的过程,所以须要做到坚持不懈。

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