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  • 提升程式設計師的面試力:189道面試題目與解答
  • 點閱:881
  • 譯自:Cracking the coding interview, 6th ed
  • 作者: Gayle Laakmann McDowell著 , 楊尊一譯
  • 出版社:碁峰資訊
  • 出版年:2018[民107]
  • ISBN:978-986-476-947-6;
  • 格式:JPG
  • 附註:原紙本書ISBN: 978-986-476-719-9

內容簡介

Amazon.com面試參考書排行榜第一名
 
我不是人力資源部門員工,我是程式設計師。所以我知道被要求在白板上畫出聰明的演算法然後寫出無懈可擊的程式碼是什麼感覺。我經歷過,應徵者與面試官兩者都有。
 
這本書將幫助你準備這個過程,告訴你必須知道的事情以達成最佳表現。我訓練與面試過數百個軟體工程師,然後有了這本書。

 
本書內容包括學習如何發現題目中的提示與隱藏的細節、分解問題、遇到難題時的脫困技巧、(重新)學習計算機核心概念、以及189道面試題目與解答。
 
題庫來自真正的面試,並非摘自教科書。它們反映出頂尖公司真正會出的題目,你可以藉此做好充分準備。
 
本書包含:
‧189道面試題,從最基本的問題到最微妙的演算法
‧詳細的解題過程
‧每一道題目都有提示,如同真正的面試過程
‧五種演算法解題策略讓你解決沒遇過的問題
‧涵蓋各種基本題型,例如big O時間、資料結構與演算法
‧“幕後故事”說明Google與Facebook等公司如何僱用開發者
‧面試中的“軟性”面準備技巧:行為問題
‧面試官與公司:如何設計面試題目與聘僱流程


作者簡介
 
Gayle Laakmann McDowell
 
Gayle Laakmann McDowell 是CareerCup的創辦人與CEO,另著有Cracking the PM Interview與Cracking the Tech Caeer。

 
Gayle有很好的軟體開發背景,曾經在Google、Microsoft與Apple擔任軟體工程師。她在Google任職期間面試了數百個軟體工程師並是聘僱委員之一,具有賓大的電腦科學B.S.E與M.S.E學位與華頓的MBA學位。
 
她現在為科技公司提供聘僱流程與面試的顧問服務。


  • 序(第2頁)
  • I 面試流程(第4頁)
    • 為什麼?(第5頁)
    • 題目是怎麼出的(第7頁)
    • 相對性(第7頁)
    • 常見問題(第8頁)
  • II 幕後故事(第9頁)
    • Microsoft 的面試(第10頁)
    • Amazon 的面試(第11頁)
    • Google 的面試(第12頁)
    • Apple 的面試(第13頁)
    • Facebook 的面試(第14頁)
    • Palantir 的面試(第15頁)
  • III 特殊狀況(第16頁)
    • 經驗豐富的求職者(第16頁)
    • 測試者與 SDET(第16頁)
    • 產品(與程式)管理(第17頁)
    • 開發主管(第18頁)
    • 新創公司(第19頁)
    • 公司收購(第20頁)
    • 給面試官(第23頁)
  • IV 面試前(第29頁)
    • 正確的經驗(第29頁)
    • 寫好履歷表(第30頁)
    • 準備方式(第33頁)
  • V 行為題目(第36頁)
    • 面試準備表格(第36頁)
    • 認識你的技術專案(第38頁)
    • 回答行為題目(第38頁)
    • 請描述你自己…(第41頁)
  • VI Big O(第44頁)
    • 譬喻(第44頁)
    • 時間複雜性(第44頁)
    • 空間複雜性(第47頁)
    • 降低常數(第48頁)
    • 降低非優勢條件(第48頁)
    • 多部分演算法:加與乘(第49頁)
    • 平攤時間(第50頁)
    • log N 執行時間(第51頁)
    • 遞迴執行時間(第52頁)
    • 範例與練習(第53頁)
  • VII 技術題目(第71頁)
    • 如何準備(第71頁)
    • 必須知道的事(第71頁)
    • 解題(第73頁)
    • 最佳化與解題技巧 #1:尋找 BUD(第79頁)
    • 最佳化與解題技巧 #2:DIY(自己動手)(第82頁)
    • 最佳化與解題技巧 #3:簡化與歸納(第84頁)
    • 最佳化與解題技巧 #4:底條件與疊加(第84頁)
    • 最佳化與解題技巧 #5:資料結構腦力激盪(第85頁)
    • 最理想執行時間(第86頁)
    • 處理錯誤答案(第90頁)
    • 看到考古題(第90頁)
    • "完美"的面試語言(第91頁)
    • 好程式(第92頁)
    • 別放棄!(第97頁)
  • VIII 薪資與福利(第98頁)
    • 聘僱與拒絕(第98頁)
    • 評估僱用條件(第99頁)
    • 談判(第101頁)
    • 任職(第102頁)
  • IX 面試題目(第104頁)
    • 資料結構(第105頁)
    • 概念與演算法(第134頁)
    • 知識基礎(第191頁)
    • 更多面試題目(第219頁)
  • X 解答(第232頁)
    • 資料結構(第233頁)
    • 概念與演算法(第333頁)
    • 知識基礎(第506頁)
    • 更多面試題目(第556頁)
  • XI 進階題目(第756頁)
    • 實用數學(第758頁)
    • 拓撲排序(第761頁)
    • Dijkstra 演算法(第762頁)
    • 雜湊表碰撞解析(第766頁)
    • Rabin-Karp 字串搜尋(第767頁)
    • AVL 樹(第768頁)
    • 紅黑樹(第769頁)
    • MapReduce(第774頁)
    • 額外研究(第776頁)
  • XII 函式庫(第779頁)
    • HashMapList(第779頁)
    • TreeNode(二元搜尋樹)(第781頁)
    • LinkedListNode(鏈接清單)(第782頁)
    • 前綴樹與 TrieNode(第783頁)
  • XIII 提示(第786頁)
    • 資料結構提示(第787頁)
    • 概念與演算法提示(第797頁)
    • 知識問題提示(第813頁)
    • 額外審核問題提示(第817頁)
  • XIV 關於作者(第837頁)
紙本書 NT$ 880
單本電子書
NT$ 616

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