前言

计算机专业的应届生想进大厂做开发有多难呢？
我们来看一组网上的数据：
据统计，互联网公司笔试是最难的关卡之一，平均通过率只有 10%~20%。滴滴出行笔试通过率为 18.2%；腾讯秋招笔试通过率不足 15%；字节跳动通过率不足 25%...
你要知道的是，即便好不容易过淘汰率 50% 笔试，还有淘汰率 60% 的面试在等你，而且面试也有好几轮：一面群面→二面组长面→三面部门经理面→四面总监面→五面 HR 面→ Offer。
看完这个，不知道有多少同学的心已经凉得跟现在东北的气温一样了。




但是，你也要意识到。大多数人的危机其实也是你的机会。
由于工作关系，我经常接触各个大厂的 HR 和技术面试官。他们跟我说，其实不少技术还不错的应届生，是倒在了算法面试这个环节，但凡面试前一俩月多花点时间刷刷算法题，也不至于这样。
其实，面试前要多刷题，这事儿大家都知道。但问题在于，很多人自己硬着头皮刷俩星期，总是没啥效果，于是就知难而退了。还有一部分同学呢，是上学的时候没怎么好好学数据结构与算法这门课，基础薄弱，现在临时抱佛脚，也无济于事。
总结一下的话，其实就两点：
  1. 算法与数据结构没学好或者没好好学，补起来困难重重；
  2. 刷题方法不对，解题思路也不对，效率缓慢，容易放弃。

那么怎么解决以上这两个问题呢？

我给你推荐一套大厂面试常考的数据结构与算法。
在内容方面，不仅涵盖常见的算法面试题精讲，还包括数据结构和算法的理论知识的讲解、算法在实际工程上的应用，加入了很多高级数据结构（比如 狄克斯特拉算法、贪婪算法、广度优先搜索），以及很多高阶算法，一次性将数据结构和算法的方方面面讲透。
具体内容可以看一下大纲：








小结介绍

1.算法简介
为阅读后续内容打下基础。编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。了解一种常用的算法设计方法——递归。
  • 1.1引這
  • 1.2二分查找
  • 1.3大O表示法
  • 1.4小结




2.选择排序
学习两种最基本的数据结构——数组和链表，它们无处不在。第1章使用了数组，其他各章几乎也都将用到数组。数组是个重要的主题，一定要高度重视！但在有些情况下，使用链表比使用数组更合适。本章阐述数组和链表的优缺点，让你能够根据要实现的算法选择合适的一个。
学习第一种排序算法。很多算法仅在数据经过排序后才管用。还记得二分查找吗？它只能用于有序元素列表。本章将介绍选择排序。很多语言都内置了排序算法，因此你基本上不用从头开始编写自己的版本。但选择排序是下一章将介绍的快速排序的基石。快速排序是一种重要的算法，如果你熟悉其他排序算法，理解起来将更容易。
  • 2.1 内存的工作原理
  • 2.2数组和链表
  • 2.3选择排序
  • 示例代码
  • 2.4小结




3.递归
学习递归。递归是很多算法都使用的一种编程方法，是理解本书后续内容的关键。学习如何将问题分成基线条件和递归条件。第4章将介绍的分而治之策略使用这种简单的概念来解决棘手的问题。
  • 3.1递归
  • 3.2基线条件和递归条性
  • 3.3栈
  • 3.4小结
4.快速排序
学习分而治之。有时候，你可能会遇到使用任何已知的算法都无法解决的问题。优秀的算法学家遇到这种问题时，不会就此放弃，而是尝试使用掌握的各种问题解决方法来找出解决方案。分而治之是你学习的第一种通用的问题解决方法。 学习快速排序——一种常用的优雅的排序算法。快速排序使用分而治之的策略。
  • 4.1分而治之
  • 4.2快速排序
  • 4.3再谈大0表示法
  • 4.4小结




5.散列表
学习散列表——最有用的基本数据结构之一。散列表用途广泛，本章将介绍其常见的用途。学习散列表的内部机制：实现、冲突和散列函数。这将帮助你理解如何分析散列表的性能。
  • 5.1散列函数
  • 5.2应用案例
  • 5.3冲突
  • 5.4性能
  • 5.5小结
6.广度优先搜索
学习使用新的数据结构图来建立网络模型。学习广度优先搜索，你可对图使用这种算法回答诸如“到X的最短路径是什么”等问题。学习有向图和无向图。学习拓扑排序，这种排序算法指出了节点之间的依赖关系。
  • 6.1图简介
  • 6.2图是什么
  • 6.3广度优先搜索
  • 6.4实现图
  • 6.5实现算法






7.狄克斯特拉算法
继续图的讨论，介绍加权图——提高或降低某些边的权重。介绍狄克斯特拉算法，让你能够找出加权图中前往X的最短路径。介绍图中的环，它导致狄克斯特拉算法不管用。
  • 7.1使用狄克斯特拉算法
  • 7.2术语
  • 7.3换钢琴
  • 7.4负权边
  • 7.5实现
  • 7.6小结




8.贪婪算法
学习如何处理不可能完成的任务：没有快速算法的问题（NP完全问题）。学习识别NP完全问题，以免浪费时间去寻找解决它们的快速算法。学习近似算法，使用它们可快速找到NP完全问题的近似解。学习贪婪策略——一种非常简单的问题解决策略。
  • 8.1 教室调度问题
  • 8.2背包问题
  • 8.3集合覆盖问题
9.动态规划
学习动态规划，这是一种解决棘手问题的方法，它将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题。学习如何设计问题的动态规划解决方案。
  • 9.1背包问题
  • 9.2背包间题FAQ
  • 9.3最长公共子串
  • 9.4小结



10.K最近邻算法
学习使用K最近邻算法创建分类系统。学习特征抽取。学习回归，即预测数值，如明天的股价或用户对某部电影的喜欢程度。学习K最近邻算法的应用案例和局限性。
  • 10.1橙子还是柚子
  • 10.2创建推荐系统
  • 10.3机器学习简介
  • 10.4小结
11.接下来如何做
概述本书未介绍的10种算法以及它们很有用的原因。 如何根据兴趣选择接下来要阅读的内容。
  • 11.1树
  • 11.2反向索引
  • 11.3傅里叶变换
  • 11.4并行算法
  • 11.5 MapReduce
  • 11.6布隆过滤器和HyperLogLog
  • 11.7 SHA算法
  • 11.8局部敏感的散列算法
  • 11.9 Diffi-Hellman密钥交换
  • 11.10线性规划
  • 11.11结语




12.练习答案




总结

提醒大家一下，以上资料按需索取，千万不要一味的收藏，反正你都看不完的。把时间浪费在找资料上不值得。我当初就是找了各种资料，最后很大部分都落了尘，积了灰。自己是哪个方向的就取需要的就可以了。另外，希望大家在学习的过程中，千万不能有所见即所得的想法，有时你可能会遇到意想不到的坑，所谓大神也是踩坑、填坑不断循环这个过程锻炼而来的。
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