データ構造とアルゴリズムを再学習する

データ構造とアルゴリズムの再学習リソースの紹介:

コースの背景

優秀なソフトウェアエンジニアには、強力なコード開発能力が求められます。コードを開発する能力は、データ構造、アルゴリズムの思考、コード効率の最適化に関する知識の蓄積に反映されます。

現在、国内の一流インターネット企業の面接では、データ構造とアルゴリズムが必須科目となっている。コーディングスキルを迅速に向上させるために、多くのプログラマーは公開されている問題バンクから問題を練習することを選択します。しかし、初心者はルーチンを習得する前に、絶えず変化するコーディング問題に混乱したり当惑したりすることがよくあります。

コラムの解釈

このコースでは、方法論、基礎知識、実際の質問による練習、面接スキルという 4 つの側面から、優れたエンジニアになる方法を学ぶための完全なパスを提供します。次の 5 つの部分が含まれます。

パート 1: 「悪い」コードを効率的なコードに最適化する方法とパス。コードの目標は、タスクを完了することに加えて、タスクを効率的に完了することです。

2 番目の部分では、データ構造に関する必要な基本知識を補足するのに役立ちます。時間/空間の複雑さを軽減するには、データを整理する強力な方法が必要です。これらの能力には、データ構造の基礎知識を非常に深く理解していることが必要です。データ構造の長所と短所を理解することによってのみ、適切なデータ構造を柔軟に選択することができます。

3 番目の部分は、アルゴリズムを使用して問題を考えるロジックとプログラミング手法であり、学習の焦点となります。再帰、バイナリ検索、ソートアルゴリズムなどを紹介し、データを変更しない組織化の方法をいくつか教えることにより、巧妙な方法を使用してコードの複雑さを計算できるようになります。

第 4 部では、BAT の面接で頻繁に聞かれる質問について詳しく説明します。このパートでは、これまでに学習した内容を活用して、大企業での面接に役立つ、実際によく聞かれる質問の解決方法や考え方を深く分析します。

第5部の面接シーンでは、就職活動に関する実践的なアドバイスをお届けします。多くのエンジニアが抱える共通の問題は、能力はあるのにそれを表現できず、まるで初心者のように振る舞ってしまうことです。このパートでは、現場での手書きコード、問題分析、面接官が重視するソフト面の資質など、面接の経験を補足することで、この問題の解決をお手伝いします。

コースカタログ

01 複雑性: プログラム操作の効率をどのように測定するか?.mp4

02 データ構造: 「高価な」時間計算量を「安価な」空間計算量に変換する.mp4

03 追加、削除、チェック：データ処理の基本操作をマスターし、常に変化する状況に対応します。mp4

04 線形テーブル構造の追加、削除、クエリを完了するにはどうすればよいでしょうか?.mp4

05 スタック: 後入れ先出しの順序を持つ線形テーブル、追加、削除、およびクエリを実装する方法。.mp4

06 キュー: 先入先出順の線形リスト。追加、削除、クエリを実装する方法。.mp4

07 配列: インデックスベースの検索を実装する方法.mp4

08 文字列：面接で頻繁にテストされる文字列マッチングアルゴリズムに正しく答えるには？.mp4

09 ツリーとバイナリツリー: ブランチ関係と階層構造の下で追加、削除、クエリを効果的に実装する方法。mp4

10 ハッシュテーブル: 効率的な検索のための「ツール」をうまく活用するには?.mp4

11 再帰: 再帰を使用してハノイの塔問題を解決する方法.mp4