演算法面試
三個for循環，第一個和第二個有啥區別?去掉一個吧
可以用迭代器remove方法，在移除的同時添加。
不知道是你記錯了還是題本身就這樣，我只想說：
寫這代碼的是二貨么？
1、每個循環的索引都是從0開始，這是什麼遍歷方式？
2、看這題的目的是想把用戶添加到相應的組里，這我就不明白了，新建一個用戶的時候就沒分配組么？那用戶的GroupId哪來的？
3、這是一個操作，難道就不會根據GroupId直接查出用戶或者組么？
這哪是優化代碼？分明是挖坑。
2. 如何面試演算法工程師
牆面是演算法工程師話你基本上你要有這個工程師的證，還有就是一些個人資料的簡歷證明
3. 演算法面試
我在《再談「我是怎麼招程序員」》中比較保守地說過，「問難的演算法題並沒有錯，錯的很多面試官只是在膚淺甚至錯誤地理解著面試演算法題的目的。」，今天，我想加強一下這個觀點——我反對純演算法題面試！（注意，我說的是純演算法題）圖片源Wikipedia（點擊圖片查看詞條）我再次引用我以前的一個觀點——能解演算法題並不意味著這個人就有能力就能在工作中解決問題，你可以想想，小學奧數題可能比這些題更難，但並不意味著那些奧數能手就能解決實際問題。好了，讓我們來看一個示例（這個示例是昨天在微博上的一個討論），這個題是——「找出無序數組中第2大的數」，幾乎所有的人都用了O(n)的演算法，我相信對於我們這些應試教育出來的人來說，不用排序用O(n)演算法是很正常的事，連我都不由自主地認為O(n)演算法是這個題的標准答案。我們太習慣於標准答案了，這是我國教育最悲哀的地方。（廣義的洗腦就是讓你的意識依賴於某個標准答案，然後通過給你標准答案讓你不會思考而控制你）功能性需求分析試想，如果我們在實際工作中得到這樣一個題 我們會怎麼做？我一定會分析這個需求，因為我害怕需求未來會改變，今天你叫我找一個第2大的數，明天你找我找一個第4大的數，後天叫我找一個第100大的數，我不搞死了。需求變化是很正常的事。分析完這個需求後，我會很自然地去寫找第K大數的演算法——難度一下子就增大了。很多人會以為找第K大的需求是一種「過早擴展」的思路，不是這樣的，我相信我們在實際編碼中寫過太多這樣的程序了，你一定不會設計出這樣的函數介面 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不會設計出 DestroyBaghdad(); 這樣的介面，而是設計一個DestoryCity( City& ); 的介面，而把Baghdad當成參數傳進去！所以，你應該是聲明一個叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2當成參數傳進去。這是最基本的編程方法，用數學的話來說，叫代數！最簡單的需求分析方法就是把需求翻譯成函數名，然後看看是這個介面不是很二？！（註：不要糾結於FindMaxNum()或FindMinNum()，因為這兩個函數名的業務意義很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那麼二）非功能性需求分析性能之類的東西從來都是非功能性需求，對於演算法題，我們太喜歡研究演算法題的空間和時間復雜度了。我們希望做到空間和時間雙豐收，這是演算法學術界的風格。所以，習慣於標准答案的我們已經失去思考的能力，只會機械地思考演算法之內的性能，而忽略了演算法之外的性能。如果題目是——「從無序數組中找到第K個最大的數」，那麼，我們一定會去思考用O(n)的線性演算法找出第K個數。事實上，也有線性演算法——STL中可以用nth_element求得類似的第n大的數，其利用快速排序的思想，從數組S中隨機找出一個元素X，把數組分為兩部分Sa和Sb。Sa中的元素大於等於X，Sb中元素小於X。這時有兩種情況：1）Sa中元素的個數小於k，則Sb中的第 k-|Sa|個元素即為第k大數；2） Sa中元素的個數大於等於k，則返回Sa中的第k大數。時間復雜度近似為O(n)。搞學術的nuts們到了這一步一定會歡呼勝利！但是他們哪裡能想得到性能的需求分析也是來源自業務的！我們一說性能，基本上是個人都會問，請求量有多大？如果我們的FindKthMaxNum()的請求量是m次，那麼你的這個每次都要O(n)復雜度的演算法得到的效果就是O(n*m)，這一點，是書獃子式的學院派人永遠想不到的。因為應試教育讓我們不會從實際思考了。工程式的解法根據上面的需求分析，有軟體工程經驗的人的解法通常會這樣：1）把數組排序，從大到小。2）於是你要第k大的數，就直接訪問 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然後，接下來的m次對FindKthMaxNum()的調用全是O(1)的，整體復雜度反而成了線性的。其實，上述的還不是工程式的最好的解法，因為，在業務中，那數組中的數據可能會是會變化的，所以，如果是用數組排序的話，有數據的改動會讓我重新排序，這個太耗性能了，如果實際情況中會有很多的插入或刪除操作，那麼可以考慮使用B+樹。工程式的解法有以下特點：1）很方便擴展，因為數據排好序了，你還可以方便地支持各種需求，如從第k1大到k2大的數據（那些學院派寫出來的代碼在拿到這個需求時又開始撓頭苦想了）2）規整的數據會簡化整體的演算法復雜度，從而整體性能會更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代碼變得清晰，易懂，易維護！（學院派的和STL一樣的近似O(n)復雜度的演算法沒人敢動）爭論你可能會和我有以下爭論，如果程序員做這個演算法題用排序的方式，他一定不會像你想那麼多。是的，你說得對。但是我想說，很多時候，我們直覺地思考，恰恰是正確的路。因為「排序」這個思路符合人類大腦處理問題的方式，而使用學院派的方式是反大腦直覺的。反大腦直覺的，通常意味著晦澀難懂，維護成本上升。就是一道面試題，我就是想測試一下你的演算法技能，這也扯太多了。沒問題，不過，我們要清楚我們是在招什麼人？是一個只會寫演算法的人，還是一個會做軟體的人？這個只有你自己最清楚。這個演算法題太容易誘導到學院派的思路了。是的這道「找出第K大的數」，其實可以變換為更為業務一點的題目——「我要和別的商戶競價，我想排在所有競爭對手報價的第K名，請寫一個程序，我輸入K，和一個商品名，系統告訴我應該訂多少價？（商家的所有商品的報價在一數組中）」——業務分析，整體性能，演算法，數據結構，增加需求讓應聘者重構，這一個問題就全考了。你是不是在說演算法不重要，不用學？千萬別這樣理解我，搞得好像如果面試不面，我就可以不學。演算法很重要，演算法題能鍛煉我們的思維，而且也有很多實際用處。我這篇文章不是讓大家不要去學演算法，這是完全錯誤的，我是讓大家帶著業務問題去使用演算法。問你業務問題，一樣會問到演算法題上來。小結看過這上面的分析，我相信你明白我為什麼反對純演算法面試題了。原因就是純演算法的面試題根本不能反應一個程序的綜合素質！那麼，在面試中，我們應該要考量程序員的那些綜合素質呢？我以為有下面這些東西：會不會做需求分析？怎麼理解問題的？解決問題的思路是什麼？想法如何？會不會對基礎的演算法和數據結構靈活運用？另外，我們知道，對於軟體開發來說，在工程上，難是的下面是這些挑戰：軟體的維護成本遠遠大於軟體的開發成本。軟體的質量變得越來越重要，所以，測試工作也變得越來越重要。軟體的需求總是在變的，軟體的需求總是一點一點往上加的。程序中大量的代碼都是在處理一些錯誤的或是不正常的流程。所以，對於編程能力上，我們應該主要考量程序員的如下能力：設計是否滿足對需求的理解，並可以應對可能出現的需求變化。
4. 演算法面試一般都考什麼
慕課網有相關的演算法面試的課程，會告訴你一些面試常考的常用數據結構與演算法
5. java面試演算法題一定考嗎
主要看你面試的公司是什麼類型的公司.外包公司一般考的都是基礎題,要是面試的公司有自己的項目,並且做自己的產品.就有可能考演算法題.但是大部分公司還是不考演算法的.放心吧 .哈哈
6. 為什麼很多大公司都面試演算法和數據結構
你說的那個數據結構不一定考的。Java面試就那麼點東西，各個公司也不一樣。有的分筆試和機試。這些公司
7. 如何准備互聯網公司面試（演算法相關）
書籍： 《演算法導論》 這本是大部頭，很多人都看不完。我本人也並沒有看完，它跟了我這么多年，完全是屬於常看常新的牛書。每一次看，都發現會有新的收獲。比如，以前並不知道求K位數或者中位數有平均為O(n)復雜度的演算法。看到了別的地方的參考資料，才知道，原來《算導》上專門有一小節講這個內容。我基本上是本科比較集中的看了一遍，研一的時候又集中的看了一遍，才算是粗略的看完。但是其實，很多理論性的，以及圖論一部分依然還是沒有看完。個人推薦，先從簡單的開始，挑選比較熟悉的一些偏重與數據結構方面的知識作為起點。這本書的習題非常重要，要是有時間，能夠全部做完，那絕對是能夠神功在手了。其實，集中把，第二部分（排序），第三部分（數據結構），第四部分（高級設計，我基本主要看動態規劃和貪心），第五部分（高級數據結構，B樹和二項堆，並差集），第六部分（圖演算法，最大流部分較難，自己可以看情況掌握）。這些部分可以先從演算法本身開始，偽代碼全部看懂。因為演算法導論講的很詳細，而且有來龍去脈，基本不會有太大難度。數學證明，推薦大家掌握，但是，突擊或者第一次，可以選擇性的看看。我自己是重復看，才把證明看掉的。第一次看的時候，基本都跳過了。不過，證明和習題是精髓！希望如果有時間，一定要補回來。 《編程之美》《挑戰編程》 這本書絕對是將全中國企業，或者說是一部分懶惰的企業面試題庫提升了一個檔次的一本神書。網路面我師兄的時候，我師兄直接把有一道題的最優解答出來了。但是，那個面試官顯然是不知道最優解，一直在引導我師兄答出，這本書裡面的第四個解。呵呵。書很不錯。全部看一遍並不難。說個不好聽的，可以背下來，而且相信我，基本上絕對有用！比如說，n!後面有多少個0。我相信，你們今年面試或者筆試，一定會碰到這道題。《挑戰編程》大家可以自行考慮一下吧，這個完全是針對acm競賽的，不過，看看題也不錯。 《編程珠璣》 業界神書嘛。習題全部做完就是了。其實都是些小東西，但是，基本上一步步考察你的解決問題的能力。個人覺得，最常用的就是bit map做排序或者去重，拓展一下就是bloom filter，我當時都是在這本書裡面看到的。 《演算法技術手冊》 這本書貌似出鏡不多。書很薄，代碼寫的非常好，其實基本上全部都是基礎演算法和數據結構的實現。但是，它牛逼就在於，代碼寫的太好了，基本上，看一遍，絕對能背下來。面試基礎很重要。基本上每個筆試或者面試，都會考一個100行以內的小程序。比如，給定一棵樹，以及其中一個節點x，要求出這棵樹的中序遍歷序列中，x的後續節點，非遞歸實現。這種題非常簡單，但是，真正寫對的，其實並不多。《STL源碼剖析》《C標准庫》 都不厚。挑著看一遍非常舒服。特別是，看看STL每個數據結構迭代器類型啊，紅黑書如何實現啊。C標准庫，最常見的，比如strcpy()和memcpy()有什麼區別啊。特別是，STL，看過之後，對泛型還是能有一定了解的。《C專家編程》《Effective c++》《深度探索C++對象模型》 第一本比較簡單，可以當八卦書看。後兩本其實也沒啥好說的，其實都是些業界公認的牛書。我再重復一遍也沒什麼意義。但是，的確，考察基本上也就都是這么幾本書上面的東西。基本上後兩本主要側重看c++對象方面的一些指示，特別是多態相關的。 《具體數學》《組合數學》 這兩本其實可以看作修身養性的書。我當時是時間比較充裕的時候看完的。純突擊，大家就可以跳過了。但是，看完真的很有用。比如說，你們就可以跟面試官扯約瑟夫環的構造解了（這道題我覺得80%會遇到），直接推推公式，就不用寫模擬代碼了。《組合數學》也是，很多筆試一般會有些小智力題。不過，其實一般的題目，不看這本書也可以搞定。所以，這兩本僅供參考。大家有興趣的時候，可以翻翻。《Linux內核源碼剖析》《Linux環境高級編程》…… 要是有機會，能看看最好。因為很多公司都會考察Linux相關的知識。最少要會點腳本，一些簡單的Linux命令，以及正則表達式什麼的。要是能聊聊內核源碼或者驅動開發什麼的東西，面試官肯定更加喜歡了。 知識： c & c++ 首先要知道c和c++的區別。常考的有const的用法，一些生僻關鍵字比如extern，static的用法。 結構體與類的差別。類裡面的字對齊問題，也就是說一個類到底有多大。以及一個空的類有多大。 虛函數以及多態相關的顯然是重點。比如析構函數什麼時候需要寫成虛函數，構造函數是否可以是虛函數。 int a[10]; a 和 &a的區別。 java java我並不熟。但是基本上肯定會考一些虛擬機相關的，以及GC等知識。然後，一般招聘的java程序員都會問到很多多線程編程的東西，以及hadoop！這個絕對是重點，淘寶絕對就是問這個的。 操作系統 這個看工作崗位的實際要求。基本的進程線程區別==肯定是會問到的。要是要求高一些，就會問很多多線程編程的問題。一些競爭死鎖等基礎知識，一些進程調度的演算法，最近的kernel好像用的是CFS調度演算法。shell編程，如何讀取程序堆棧，寫一些core mp的讀取程序等等的。 數據結構 基本上所有的排序都要會寫。與樹有關的操作都要會些非遞歸版本。圖一般考的不多。Flood-Fill演算法等等。查找中位數。B樹和紅黑書最好要掌握，不用會寫，能扯扯基本就行。KMP，這個很有可能考！而且的確真的不好懂。要是實在不行，背下來吧。哈哈。 網路 這個其實比較基礎了。我個人網路方面的知識並不好。但是各種協議的基礎，幾次握手啊，一些操作系統的api實現到底是單工還是雙工用的是TCP還是UDP。我個人網路純粹靠拼RP。 資料庫 資料庫非常重要。基本的SQL肯定是要會的。最常見有一道題，inner join和out join的區別。MySQL是重點，基本上很多企業都是問這個。然後，網路扯多了會跟你扯MySQL引擎 的一些東西。這些我就不太懂了。要是能准備的話，或者說的確是做這方面的，就可以著重多准備下。 大規模數據處理這一塊絕對是重點！而且本身不是一個系統的學科分支。但是，基本上幾家大公司都會問這方面的。推薦先讀讀google那幾篇論文。Page Rank那一篇，然後Map Rece好像有幾篇吧。Big Table什麼的。推薦一個網址。這篇貌似是轉載的，我以前找到的源地址現在找不到了。處理這一類問題基本上思路都是，哈希，map rece以及bit map等等的。對了，推薦看一下外排序以及相關的敗者樹。這些都是大規模數據處理的一些典型問題。掌握了這些其實也就夠了。這塊有點屠龍之技的感覺，特別是對於學生，基本沒有誰能有機會把這些代碼實現出來。但是，沒辦法，這些公司就是喜歡考。看完那篇博客的，然後再自行查找一些資料，基本就夠了。萬變不離其中，而且，這些東西，沒辦法考那麼難的。 推薦一個博客吧，作者收集了100+道面試題，並且全部給出了代碼。把這個全部看完，基本上很多面試筆試，都是這些原題。 推薦Top Language裡面的今天我們思考系列，好幾年前的了。看大牛的思考過程，非常有幫助。希望自己能多想想再看答案。注意，google group好像有時被牆。 我把發芽網的題庫版塊也掃了一遍。 還有好多一時想不起來了。
8. 數據挖掘演算法面試什麼
數據挖掘演算法主要面試那些常用的數據挖掘的方法
9. 程序員面試時都要考演算法嗎
看應聘什麼職位...我面試的時候一點演算法都沒有涉及到...
某些特定開發崗位確實需要扎實的演算法基礎.比如根雲存儲，大數據什麼的.但是像普通的程序開發崗位應該對演算法要求不大.
所以，我猜測：如果面試跟演算法不怎麼相關的職位考官還問演算法的問題時，應該是你前面的回答還不足以讓考官錄用你。考官在給你展示自己的機會.