Adatszerkezetek és algoritmusok: teljes körű útmutató programozóknak

Informatec Digital » Erőforrás » Adatszerkezetek és algoritmusok: teljes körű útmutató programozóknak

Algoritmusok és adatstruktúrák Két olyan darabról van szó, amelyek úgy illeszkednek egymáshoz, mint egy kirakós: az egyik felvázolja a probléma megoldásának eljárását, a másik pedig meghatározza, hogy hol és hogyan tároljuk az információkat. Bár ez elméletileg hangozhat, ennek a párosnak az elsajátítása az, ami megkülönbözteti a pusztán működő kódot attól, amelyik fut és skálázódik anélkül, hogy hibátlanul működne.

Ha professzionális programozást szeretnél folytatni, felkészülni a technikai interjúkra, vagy egyszerűen csak abbahagyni a LeetCode és a Codewarshoz hasonló gyakorlatokkal való küzdelmet, szilárd alapokra van szükséged. adatszerkezetek és algoritmusokEbben a cikkben megismerheti, hogy mik ezek, miért olyan fontosak, milyen főbb típusok léteznek, milyen alapvető műveleteket hajtanak végre, és milyen kérdések jelennek meg általában a vizsgákon és a kiválasztási folyamatokban.

Mik azok az adatszerkezetek és algoritmusok?

egy adatstruktúra Alapvetően ez az információ memóriában történő rendszerezésének és tárolásának egy speciális módja, hogy hatékonyan lehessen rajtuk dolgozni. Ez a szervezés nem véletlenszerű: közvetlenül meghatározza, hogy mely műveletek gyorsak és melyek költségesek (beszúrás, keresés, törlés, bejárás stb.).

Amikor a megfelelő adatszerkezetet választod, a programod képes lesz kezelni nagy mennyiségű adat anélkül, hogy izzadnánk; ha rosszul választunk, még egy kis alkalmazás is lassúvá válhat, túl sok memóriát fogyaszthat, vagy idővel lehetetlenné válhat a karbantartása.

Egy algoritmus Ez egy véges és rendezett, jól definiált lépéssorozat, amely a bemeneteket kimenetekké alakítja egy adott probléma megoldása érdekében. Olyan, mint egy főzőrecept: megmondja, mit kell tenni, milyen sorrendben és milyen körülmények között, de nem törődik azzal, hogyan tároljuk az összetevőket a hűtőszekrényben, ami az adatszerkezeti rész lenne.

A számítástechnikában minden algoritmust az általa kezelendő adattípus figyelembevételével terveznek. Az adatstruktúra megválasztása nem apró részlet: A struktúra és az algoritmus kéz a kézben járnakÉs a két rész egyikében bekövetkező apró változtatások növelhetik vagy ronthatják a teljesítményt.

Elméleti szempontból olyan szerzők, mint Niklaus Wirth, már az 70-es években népszerűsítették az elképzelést, miszerint algoritmusok + adatszerkezetek = programokÉvtizedekkel később is ez továbbra is igaz: mindegy, hogy Java, Python, C++ nyelven programozol, vagy egy bootcampről érkeztél, az interjúkon és komoly projekteken az a legfontosabb, hogy tudd, hogyan válaszd ki és kombináld jól a két elemet.

Miért olyan fontosak a programozásban?

Bármely valós alkalmazásban, bármilyen egyszerűnek is tűnik, mindig adatokkal dolgozol: fizetések, termékek, felhasználók, tranzakciók, útvonalak, dokumentumokNaplórekordok stb. A kérdés nem az, hogy fogsz-e adatokat kezelni, hanem az, hogy hogyan fogod azokat rendszerezni, hogy a kódod gyors, áttekinthető és könnyen karbantartható legyen.

Az adatszerkezeteket arra használják, hogy az információkat rendezett és koherens módon tárolják a probléma szerint. Nem ugyanaz Mindig az első elemhez kell hozzáférni, kulcs alapján kell keresni, sorrendben kell bejárni, középre kell beszúrni, vagy gyakran kell törölni; minden használati minta más struktúrához illik jobban.

Az algoritmusok a maguk részéről lehetővé teszik hatékonyan feldolgozza az adatokat: rendezni őket, szűrni őket, elemeket keresni, optimális útvonalakat találni, mintákat észlelni adatbányászat, optimalizálja az erőforrásokat stb. Sok nehéznek tűnő probléma triviálissá válik, ha megtaláljuk az algoritmus és az adatstruktúra megfelelő kombinációját.

A szoftverfejlesztési technikai interjúkon ritkán fordul elő, hogy olyan kérdést tegyenek fel, amely nem foglalkozik közvetlenül ezekkel a témákkal. Néha a kérdés explicit módon megemlíti a struktúrát, például „adott egy bináris fa…”, máskor pedig implicit módon: „meg akarjuk számolni, hogy az egyes szerzőknek hány könyvük van”, ami egy hash tábla vagy kulcs-érték térkép.

Továbbá a formális és szakmai képzés gyakran ezen a területen zajlik. Számos egyetem és felsőoktatási program tartalmaz egy tantárgyat a következő témában... Adatstruktúrák és algoritmusok, hivatalos programmal, előfeltételekkel, elméleti és gyakorlati foglalkozásokkal, vizsgákkal és feladatokkal, mivel ez minden szoftvermérnök számára alaptantárgynak számít.

Előfeltételek és szükséges alapok

Ahhoz, hogy a legtöbbet hozd ki az adatszerkezetek és algoritmusok tanulmányozásából, hasznos, ha ismersz egy általános célú programozási nyelvet, például Java, Python vagy C++Nem kell gurunak lenned, de az olyan alapfogalmakkal kell tisztában lenned, mint a változók, adattípusok, feltételes utasítások, ciklusok, függvények és paraméterátadás.

Az is sokat segít, ha megértjük az ötletet, algoritmikus komplexitás és a Big O jelölés: hogyan növekszik a végrehajtási idő vagy a memóriahasználat az adatméret (n) növekedésével. Az O(1), O(log n), O(n), O(n log n) és O(n²) megkülönböztetésének ismerete lehetővé teszi, hogy józan ítélőképességgel hasonlítsa össze az alternatívákat, és indokolja döntéseit.

Egy másik fontos szempont, hogy volt egy kis veszekedésünk a Probléma megoldásaStrukturált programozási gyakorlatok, kis logikai kihívások, egyszerű kata-k stb. Minél jobban edzed az „orrodat”, hogy egy problémát lépésekre bonts, annál könnyebb lesz látni, hogy melyik adatstruktúra illik az egyes esetekhez.

Néhány tanterv kifejezetten kimondja előfeltételek vagy együttes feltételek Az Adatszerkezetek és algoritmusok kurzushoz sikeresen teljesítened kell a Programozás alapjai, a Programozás I vagy a Diszkrét matematika tantárgyakat. Ez érthető: szilárd programozási alapok és némi logika nélkül könnyű frusztrálttá válni ebben a tantárgyban.

Végül, némi ismeretség a valós gyakorlati környezetek (például kis webes projektek, szkriptek vagy konzolalkalmazások) segítenek jobban elképzelni, hogy mire fogod használni az egyes struktúrákat, ahelyett, hogy pusztán elméleti dologként tekintenél rájuk.

Leggyakrabban használt adatszerkezetek

A számítástechnikában számos adatszerkezet létezikVan azonban egy csoport „alap” függvény, amelyek újra és újra ismétlődnek: tömbök (vektorok), veremelemek, sorok, láncolt listák, fák, gráfok, próbálkozások és hash táblák. Működésük, az általuk kínált műveletek és a tipikus költségek megértése kulcsfontosságú a programozás zökkenőmentes lebonyolításához.

Most megyünk tekintse át mindegyiket, fő gondolatával, tipikus műveleteivel és a fejlesztők számára készült órákon, gyakorlatokon és állásinterjúkon általában előforduló problémák példáival.

Tömbök

A tömb Ez a legegyszerűbb lineáris adatstruktúra, és az egyik legszélesebb körben használt. Egy összefüggő memóriablokkból áll, amely azonos típusú elemek gyűjteményét tárolja, amelyekhez egy egész index tartozik, általában nullától kezdve.

Képzeljünk el egy 4 méretű tömböt, amely az 1, 2, 3 és 4 értékeket tartalmazza. Minden pozícióhoz tartozik egy index (0, 1, 2, 3) és bármely elemhez közvetlenül hozzáférhetsz az indexével konstans O(1) időben. Ezáltal a tömbök nagyon hatékonnyá válnak a véletlenszerű olvasáshoz.

Két fő kategória létezik: egydimenziós tömbök (egyetlen sornyi elem) és többdimenziós tömbök (például mátrixok, amelyek tömbök tömbjei). Sok programozási nyelv natívan vagy apró szintaxisbeli és teljesítménybeli eltérésekkel mindkét változatot kínálja.

A tömbökön végzett alapvető műveletek általában a következők:

• Beszúrás: egy elem adott pozícióba helyezése, ami statikus tömbökben más elemek eltolását is magában foglalhatja.
• Kap: az adott indexű, jellemzően O(1) indexű elem elérése.
• Töröl: egy adott pozícióban lévő elem törlése vagy üresként megjelölése, általában az elemek balra eltolásával.
• Méret: ellenőrizze a tárolt elemek számát vagy a tömb maximális kapacitását.

Az interjúkon és vizsgákon az ilyen gyakorlatok nagyon gyakoriak. Keresse meg egy tömb második minimumátAz első nem ismétlődő egész szám megkeresése, két már rendezett tömb egyesítése, vagy pozitív és negatív számok átrendezése bizonyos tulajdonságok megőrzése mellett. Mindez indexhozzáférésre és lineáris vagy dupla bejárásra támaszkodik.

Stackek

Az akkumulátor Ez egy lineáris adatstruktúra, amely a LIFO elvet követi: Utolsóként be, elsőként ki. Képzelj el egy egymásra helyezett könyvköteget: csak felülről vehetsz el vagy tehetsz le könyveket.

Ez a viselkedés azt jelenti, hogy Csak a verem tetején lévő elemhez férünk hozzáNem távolíthatjuk el a középső elemet anélkül, hogy először eltávolítanánk a felette lévő elemeket. Ez ideális struktúrává teszi a műveleti előzmények (visszavonás), beágyazott függvényhívások, navigáció (vissza/előre) stb. modellezéséhez.

Tipikus veremműveletek a következők:

• Nyomja: új elem beszúrása felülre.
• Pop: kinyeri és visszaadja a legfelső elemet, csökkentve a verem méretét.
• Felülről vagy betekintéssel: a legfelső elem megtekintése törlés nélkül.
• üres: ellenőrizze, hogy lemerült-e az akkumulátor.

Az interjúk során az alábbi problémák merülnek fel: kifejezések kiértékelése postfix jelölésben (RPN), elemek rendezése csak veremekkel, vagy zárójelek (és más szimbólumok) sorozatának megfelelő kiegyensúlyozásának ellenőrzése push és pop használatával.

A gyakorlatban a nyelvek számos belső implementációja (például a rendszerhívási verem) ugyanazon elvek szerint működnek, még akkor is, ha nem látjuk őket közvetlenül.

Várólisták

A farok Ez egy másik lineáris adatstruktúra, de a LIFO elv követése helyett a FIFO modellt használja: First In, First Out. A legtisztább analógia egy mozijegy-fülkénél várakozó emberek sora.

Egy szabványos sorban az elemek a következők: A végén hozzáadnak, az elején pedig visszavonnakÉrkezési sorrendben működik, így ideális a függőben lévő feladatok, operációs rendszerfolyamatok, szerverkérések, nyomtatási sorok stb. kezelésére.

Az alapvető sorműveletek a következők:

• Sorba állítás: új elem beszúrása a sor végére.
• Sorból: távolítsa el és adja vissza az elején található elemet.
• Elöl vagy felül: az első elem megtekintése eltávolítás nélkül.
• üres: ellenőrizze, hogy üres-e a sor.

A programozási kihívásokban gyakori, hogy például azt kérdezik tőled, hogy implementáljon egy verem két sor használatával, megfordíthatja egy sor első k elemét a többi megváltoztatása nélkül, vagy bináris számokat generálhat 1-től n-ig a sor FIFO viselkedését használva.

Az alap farok mellett vannak variációk is, mint például a kör alakú farok, a prioritási sor vagy dupla sorok (deque), amelyek további műveleteket kínálnak és bizonyos esetekben javítják a teljesítményt.

linkelt listák

A láncolt lista Egy láncolt lista szintén lineáris struktúra, de belsőleg nagyon eltér a tömböktől. Nem egy összefüggő memóriablokkot használ, hanem ritka csomópontokból áll, amelyek referenciákkal vagy mutatókkal kapcsolódnak egymáshoz.

Minden csomópont jellemzően két részből áll: az adatok amelyeket tárolni kell, és egy (vagy több) mutatót, amely a sorozat következő csomópontjára mutat (és duplán láncolt listák esetén az előzőre is). A listát a fejére mutató hivatkozáson keresztül kezeljük, amely az első csomópontra mutat, összetettebb listákban pedig a farokra mutató hivatkozást is fenntartunk.

Két fő változata van:

• egyszeresen láncolt lista: minden csomópont csak a következőre mutat; az út általában egyetlen irányban halad.
• kétszeresen láncolt listaMinden csomópont a következő és az előző csomópontra mutat, megkönnyítve a kétirányú bejárásokat és a hatékonyabb törlési műveleteket.

A láncolt listákon végzett tipikus műveletek a következők:

• Beszúrás a fejléchez: új csomópont beszúrása a lista elejére.
• BeszúrásVégére: hozzáad egy csomópontot a végéhez, frissítve a várólistát, ha létezik.
• Törölni : egy adott csomópont eltávolítása a szomszédos csomópontok mutatóinak módosításával.
• Törlés a fejlécnél: töröld az első csomópontot, és helyezd át a fejlécet a következőre.
• Keresés: bejárja a listát egy adott érték keresése közben.
• üres: ellenőrizd, hogy a fejléc null-e, és ezért a listának nincsenek-e elemei.

Az ilyen problémák bővelkednek az órákon és az interjúkon fordított láncolt lista, ciklus jelenlétének észlelése (általában a "teknősbéka és nyúl" algoritmus használatával), az N csomópont megszerzése a végétől számolva, vagy az ismétlődő csomópontok eltávolítása, mindig gondosan kezelve a mutatókat.

A láncolt listákat széles körben használják a megvalósításhoz hash táblák láncolássalszomszédsági listák gráfokban és dinamikus adatstruktúrákban, ahol az elemeket gyakran beszúrják és törlik.

arboles

Egy fa Ez egy hierarchikus adatstruktúra, amely élekkel összekötött csomópontokból áll. Az általános gráfokkal ellentétben egy fának nincsenek ciklusai: mindig van gyökér, gyermekek, szülők, testvérek, levelek, szintek és részfák, "családi" vagy "szervezeti ábra" típusú szerveződéssel.

A fák nagyon hasznosak, amikor akarjuk hierarchikus kapcsolatokat képviselnek vagy bontsunk egy problémát kisebb részproblémákra: fájlrendszerek, menük, böngészők DOM-struktúrái, mesterséges intelligencia döntési fái stb.

Sokféle fa létezik, beleértve:

• N-ary fa: minden csomópontnak változó (és esetleg nagy) számú gyermeke lehet.
• Kiegyensúlyozott fa: az ágait hasonló mélységben tartja a teljesítményromlás elkerülése érdekében.
• Bináris fa: minden csomópontnak maximum két gyermeke lehet (bal és jobb).
• Bináris keresőfa (BST): bináris fa, amelynek az a tulajdonsága, hogy egy csomóponttól balra minden kisebb, jobbra pedig minden nagyobb (valamilyen rendezési kritérium szerint).
• AVL fa, piros-fekete, 2-3 és egyéb változatokEzek kiegyensúlyozott keresőfák, amelyek jó bonyolultsági korlátokat garantálnak a beszúrási, törlési és keresési műveletekben.

A gyakorlatban a leggyakoribbak a gyakorlatok során a következők: bináris fa és bináris keresőfaTipikus problémák közé tartozik a fa magasságának kiszámítása, a k-adik maximális érték megkeresése egy BST-ben, a gyökértől bizonyos távolságra lévő csomópontok listázása, vagy egy adott csomópont őseinek meghatározása.

Továbbá a bejárási algoritmusok (előrendezés, sorban állás, utórendezés, szintről szintre) alapvető fontosságúak számos későbbi folyamathoz: rendezett nyomtatás, kifejezéskiértékelés, fa szerializálás és deszerializálás stb.

Grafikonok

Egy grafikon Általánosítja a fa fogalmát azáltal, hogy ciklusokat és többszörös tetszőleges kapcsolatokat tesz lehetővé a csomópontok között. Csúcspontok (csomópontok) halmazából és élek halmazából áll, amelyek csúcspárokat kötnek össze, néha súllyal vagy költséggel.

Többféle grafikon létezik: irányítatlan (az éleknek nincs irányérzékük, a kapcsolat kétirányú) és irányította (Az éleknek van kiindulópontjuk és célpontjuk.) Besorolhatók súlyozottként vagy súlyozatlanként, összefüggőként vagy össze nem kapcsolódóként, ciklusokkal vagy ciklusok nélkül stb.

A kódban a gráfokat általában két alapvető módon ábrázolják:

• Szomszédsági mátrix: egy mátrix, ahol a cella jelzi, hogy van-e él az i és j csúcs között (és esetleg a kapcsolat súlyát).
• Szomszédsági lista: minden csúcshoz a szomszédai listája tárolódik, ami memóriát takarít meg a ritka gráfokban.

A legklasszikusabb bejárási algoritmusok a következők: Szélesség-első keresés (BFS) és mélyreható keresés (DFS)Mindkettőt alapvető építőelemként használják számos problémához: gráf összefüggőségének ellenőrzéséhez, körök detektálásához, összefüggő komponensek kereséséhez stb.

Technikai tesztekben gyakran kérik a felhasználókat, hogy implementálják a BFS-t és a DFS-t, ellenőrizzék, hogy egy gráf fát alkot-e, számolják meg az élek számát, vagy keressenek. legrövidebb utak két csomópont között (például egy várostérképen) olyan variánsok használatával, mint a Dijkstra-féle vagy a BFS súlyozatlan gráfokban.

Próbálkozások vagy előtagfák

A trie (vagy előtagfa) egy fa alakú adatstruktúra, amely karakterláncok kezelésére van optimalizálva, különösen hasznos szótárak, automatikus kiegészítési rendszerek vagy előtagkeresések esetén.

Egy trie-ban minden csomópont jellemzően egy karaktert jelöl, és a gyökértől bizonyos csomópontokig vezető útvonalak jelzik teljes szavakA végső szócsomópontokat általában valamilyen módon megjelölik (például egy logikai indikátorral), hogy megkülönböztessék őket az egyszerű előtagoktól.

Ha a „top”, a „thus” és a „their” szavakat egy trie-ban tároljuk, akkor a kezdeti útvonal egy részét megosztjuk mindazokkal, amelyek azonos betűkkel kezdődnek, lehetővé téve az előtag szerinti keresést és javaslatokat. nagyon hatékony időbeosztás, arányos a keresett szó hosszával, és nem a tárolt szavak teljes számával.

A próbálkozásokkal kapcsolatos gyakori műveletek és problémák a következők: számold meg, hány szó van tárolva, lexikográfiai sorrendben kinyomtatja az összes szót, trie-ba beillesztve rendezi egy tömb elemeit, érvényes szavakat generál betűk halmazából, vagy T9 szótárhoz hasonló struktúrákat épít.

Interjúkon ez nem a legalapvetőbb struktúra, amit kérni fognak, de rendszeresen előfordul azoknál a cégeknél, amelyek… keresések, szövegszerkesztés vagy javaslatrendszerek.

Hash táblák és hashelési

Hasheléssel Ez egy olyan technika, amely minden adathoz determinisztikus módon rendel hozzá egy numerikus kulcsot (hash-t), így az elemeket szinte állandó időben tárolhatjuk és kinyerhetjük, ezt a kulcsot indexként használva egy belső struktúrában, általában egy tömbben.

La hash tábla Ez az az adatstruktúra, amely ezt a mechanizmust használja ki. Minden elem kulcs-érték párként tárolódik: a kulcsot egy hash függvény segítségével táblázatindexszé alakítják, és az értéket (vagy egy ráhivatkozást) ott tárolják. Később, a kereséshez egyszerűen újra hasheljük a kulcsot, és keressük meg a megfelelő pozíciót.

Egy hash tábla teljesítménye három tényezőtől függ: hash függvény kiválasztott (a billentyűket jól kell elosztani a koncentráció elkerülése érdekében), a asztal mérete (a nem megfelelő méret sok ütközést okoz) és a ütközések kezelésének módszere (láncolt listákkal való összekapcsolás, nyílt címzés stb.). Ez hasonló egy index az adatbázisbanahol a megfelelő struktúra kiválasztása javítja a keresést és a hozzáférést.

A tipikus hash programozási gyakorlatok gyakran megkövetelik például, hogy szimmetrikus párok keresése egy tömbbenEgy utazás teljes útvonalának rekonstruálása az egyes járatokból, annak gyors ellenőrzése, hogy egy tömb részhalmaza-e egy másiknak, vagy annak ellenőrzése, hogy két tömb diszjunkt-e, mindezt a hash tábla közelítő O(1) kereséseinek kihasználásával.

A legtöbb modern nyelvben olyan szerkezetek találhatók, mint például térkép, szótár, hash map vagy hash halmaz Belsőleg hash táblákra támaszkodnak, bár a programozó számára egy magas szintű felületet is kínálnak.

Hogyan kapcsolódnak egymáshoz az algoritmusok és az adatszerkezetek?

Az adatstruktúra megválasztása közvetlenül meghatározza, hogy mely algoritmusoknak van értelme, és mekkora lesz a komplexitásuk. Egy lineáris keresési algoritmus egy rendezetlen lista Egyenként végigmegy az elemeken; ha a struktúrát kiegyensúlyozott keresőfára vagy hash táblára változtatjuk, sokkal jobb időket kapunk.

Például, ha ismételten kulcsokat szeretne keresni egy nagy gyűjteményben, az adatok tárolása egy hash tábla vagy bináris keresőfa Lehetővé teszi olyan keresési algoritmusok tervezését, amelyek sokkal gyorsabbak, mintha egy egyszerű rendezetlen tömböt használnánk. Ugyanez vonatkozik a prioritási sorokra és a heapekre ütemezéshez vagy a legrövidebb út algoritmusokhoz.

Ezzel szemben egy algoritmus tervezésekor gyakran rájövünk, hogy bizonyos tulajdonságokra szükségünk van: indexhozzáférés, gyors beszúrások az elejére, hierarchikus bejárások, prefixkeresések stb. Ezek az igények irányítják a struktúra kiválasztását. tömbök, listák, fák, gráfok, hash táblák, próbálkozások...

Az algoritmus és az adatstruktúra megfelelő kombinációja teszi lehetővé az összetett alkalmazások létrehozását. hatékony és skálázhatóJó alapok nélkül a megoldások hajlamosak lassúvá, nehezen érthetővé és fenntarthatóvá válni, vagy lehetetlenné válni az információmennyiség növekedésével.

Ezért az algoritmusok és adatszerkezetek elsajátítása nem egy szinte nélkülözhetetlen követelmény mindenkinek, aki a mai munkaerőpiacon versenyképes és kompetens programozóvá szeretne válni.

Hogyan tanuljunk meg adatszerkezeteket és algoritmusokat

Sokan elakadnak, amikor önállóan próbálnak tanulni olyan platformokon, mint például LeetCode vagy CodewarsGyakori, hogy „könnyű” gyakorlatokkal kezdjük, és még mindig nem tudjuk, hogyan közelítsük meg a problémát, végül a megoldást keressük, és nem világos, hogyan reprodukáljuk azt utána.

A gyakorlati megközelítés általában több összetevőt ötvöz: a jó elméleti magyarázat Minden struktúra és algoritmus vizuális példákat, rengeteg irányított gyakorlást és lehetőség szerint tapasztalt személy támogatását tartalmazza, aki segít finomítani a problémamegoldó készségeidet.

A spanyol ajkú világban számos, nagy tapasztalattal rendelkező szakember járult hozzá e tanulás elősegítéséhez. Erre példa a következők munkája: Üzleti és oktatási tapasztalattal rendelkező tanárok akik könyveket és kurzusokat publikáltak programozási alapokról, Javáról, adatszerkezetekről és játékokkal kapcsolatos programozási kihívásokról, ezeket a koncepciókat szórakoztató és valós projektekben alkalmazható módon tették hozzáférhetővé.

Az is gyakori, hogy az akadémiák és képzési központok webfejlesztőknek vagy alkalmazásprogramozóknak szóló programjaikban külön modulokat építenek be az adatszerkezetekről és algoritmusokról. Sok esetben egy adott megközelítésre helyezik a hangsúlyt. nagyon gyakorlatias és projekt alapú, egyre nehezebb gyakorlatokkal és tipikus technikai interjúproblémák szimulációjával.

Ha elakadtál, egy strukturált útvonal követése segíthet: tömbökkel és listákkal kezdjük, veremeken és sorokon, majd fákon és alapvető gráfokon, végül hash táblákon és próbálkozásokon haladva, mindig váltakozva az elméleti magyarázatokkal, kis kódpéldákkal és rengeteg egyéni gyakorlással.

Az interjúra való felkészülés során nemcsak a struktúrákat, hanem a nyers erő algoritmusok és a kapcsolódó klasszikus algoritmusokat (bejárások, keresések, rendezés, egyszerű visszalépés, alapvető dinamikus programozás), és gondoskodjon arról, hogy hangosan el tudja magyarázni, miért választott egy adott struktúrát, és mit a megoldásod összetettsége.

Idővel és némi következetességAmi elsőre falnak tűnik, végül ismerős eszközökké válik, amelyeket szinte ösztönösen használsz, amikor új problémákkal szembesülsz.

Az algoritmusok, a főbb adatszerkezetek működésének és egymáshoz való viszonyának jó ismerete lehetővé teszi a programok írását. gyorsabb, tisztább és robusztusabbEz megnyitja előtted az igényes kiválasztási folyamatok kapuit, és biztosítja, hogy projektjeid, mind tudományos, mind szakmai szempontból, szilárd alapokon nyugodjanak és jövőt biztosítsanak.