- vừa được xem lúc

Computer Science Fundamental Popular Questions in Interviews - The Essentials(Part 1)

0 0 2

Người đăng: EngineerPro

Theo Viblo Asia

image.png

Chào mừng bạn đến với phần đầu tiên của chuỗi bài viết đi sâu vào các câu hỏi nền tảng Khoa học Máy tính thường gặp nhất trong các buổi phỏng vấn kỹ thuật. Nắm vững những khái niệm này là rất quan trọng, không chỉ để có được công việc mơ ước mà còn để xây dựng một nền tảng vững chắc trong sự nghiệp phát triển phần mềm của bạn. Trước khi bắt đầu, EngineerPro xin cám ơn anh Nguyễn Anh Việt - Ex-Staff Engineer tại Shopee Singapore/ 1 mentor tại EngineerPro - đã giúp team hoàn thành series này.

Hãy cùng bắt đầu nhé!

1. Data Structures: Building Blocks of Efficient Code

(Cấu trúc dữ liệu: Những khối xây dựng cho mã nguồn hiệu quả)

Understanding data structures is paramount. Interviewers want to see if you can choose the right tool for the job. Think of them as your toolkit; knowing what each tool does and when to use it makes you a much more effective engineer.

Arrays:

  • What is an array? How is it stored in memory?

  • What are the time complexities for accessing, inserting, and deleting elements in an array (at the beginning, middle, and end)?

  • Discuss the concept of dynamic arrays (e.g., ArrayList in Java, std::vector in C++). How do they handle resizing?

  • Tip thêm: Hãy liên hệ array với việc lưu trữ danh sách các món đồ cùng loại trong siêu thị, mỗi món có một "số thứ tự" (index) riêng. Hiểu được cơ chế resize của dynamic array giúp bạn tránh được các lỗi liên quan đến hiệu suất khi làm việc với dữ liệu lớn.

Linked Lists (Singly, Doubly, Circular):

  • Explain the difference between arrays and linked lists. When would you use one over the other?

  • Describe how to traverse, insert, and delete nodes in a singly linked list.

  • What are the advantages and disadvantages of doubly linked lists over singly linked lists?

  • Tip thêm: Hãy hình dung linked list như một "chuỗi" các toa tàu, mỗi toa biết toa kế tiếp là gì. Khi cần thêm hoặc bớt toa ở giữa, bạn chỉ cần điều chỉnh các mối nối mà không cần di chuyển cả đoàn tàu như array.

Stacks and Queues:

  • Explain the LIFO (Last-In, First-Out) principle of stacks and FIFO (First-In, First-Out) principle of queues.

  • Implement a stack using an array and a linked list. Discuss the trade-offs.

  • What are common applications of stacks and queues? (e.g., function call stack, breadth-first search).

  • Tip thêm: Stack giống như chồng đĩa ăn, đĩa cuối cùng đặt vào sẽ là đĩa đầu tiên được lấy ra (LIFO). Queue thì như hàng đợi ở ngân hàng, ai đến trước được phục vụ trước (FIFO). Những ví dụ thực tế này sẽ giúp bạn ghi nhớ lâu hơn.

Hash Tables (Hash Maps/Dictionaries):

  • How do hash tables work? Explain the role of a hash function and collision resolution strategies (e.g., chaining, open addressing).

  • What is the average and worst-case time complexity for insertion, deletion, and lookup?

  • When would you use a hash table? What are its limitations?

  • Tip thêm: Hash table giống như một cuốn từ điển siêu nhanh. Bạn tra từ nào, nó gần như ngay lập tức đưa ra nghĩa của từ đó. Hiểu về collision resolution là cực kỳ quan trọng, vì đó là lúc "cuốn từ điển" này có thể bị chậm lại.

Trees (Binary Trees, BSTs, Heaps):

  • Define a tree and its basic terminology (root, node, child, parent, leaf, depth, height).

  • What is a Binary Search Tree (BST)? How does it maintain sorted order?

  • Discuss tree traversals: In-order, Pre-order, Post-order. Provide examples.

  • What is a Heap? Explain min-heap and max-heap properties. What are heaps commonly used for? (e.g., priority queues).

  • Tip thêm: Cây là một trong những cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ nhất, được dùng trong rất nhiều ứng dụng từ hệ thống file cho đến cơ sở dữ liệu. Hãy cố gắng vẽ ra các ví dụ cụ thể cho từng loại tree traversal để dễ hình dung hơn. Heap là nền tảng cho thuật toán sắp xếp Heapsort và các hệ thống hàng đợi ưu tiên.

2. Algorithms: The Logic Behind the Code

(Giải thuật: Logic đằng sau mã nguồn)

Algorithms are the step-by-step procedures to solve computational problems. Interviewers want to see your problem-solving approach and efficiency considerations. This is where you demonstrate your ability to think critically and optimize solutions.

Sorting Algorithms:

  • Explain and compare common sorting algorithms: Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort.

  • Discuss their average and worst-case time complexities and space complexities.

  • When would you choose one over another? What are the practical implications?

  • Tip thêm: Thay vì chỉ học thuộc, hãy thử tự code các thuật toán sắp xếp này từ đầu. Bạn sẽ hiểu sâu hơn về cách chúng hoạt động và sự khác biệt về hiệu suất của chúng. Hãy nghĩ xem khi nào bạn cần một thuật toán ổn định (stable sort) hoặc khi nào bạn quan tâm đến bộ nhớ (in-place sort).

Searching Algorithms:

  • Linear Search: Explain its process and time complexity.

  • Binary Search: How does it work? What are its prerequisites? What is its time complexity?

  • Tip thêm: Binary Search là một "siêu anh hùng" khi bạn làm việc với dữ liệu đã được sắp xếp. Hãy nhớ điều kiện tiên quyết là dữ liệu phải sorted (đã sắp xếp) để Binary Search có thể phát huy sức mạnh O(logn) của nó.

Recursion:

  • What is recursion? Explain the concept of a base case and a recursive step.

  • Provide examples of problems naturally solved with recursion (e.g., factorial, Fibonacci sequence, tree traversals).

  • Discuss the potential pitfalls of recursion (e.g., stack overflow, performance). How can it be optimized (e.g., memoization)?

  • Tip thêm: Đệ quy thường khó hiểu ban đầu, nhưng một khi bạn đã nắm được "base case" (điểm dừng) và "recursive step" (bước lặp), nó sẽ mở ra một cách tư duy giải quyết vấn đề rất thanh lịch. Hãy cẩn thận với lỗi tràn stack khi dùng đệ quy nhé!

Time and Space Complexity (Big O Notation):

  • Why is analyzing complexity important?

  • Explain Big O, Big Omega, and Big Theta notation. Focus on Big O as it's most common in interviews.

  • Analyze the time and space complexity of simple algorithms (e.g., iterating through an array, nested loops).

  • Understand common complexities: O(1), O(logn), O(n), O(nlogn), O(n2), O(2n), O(n).

  • Tip thêm: Đây là một trong những khái niệm quan trọng nhất mà mọi lập trình viên đều phải nắm rõ. Big O không chỉ là lý thuyết, nó giúp bạn đánh giá hiệu suất của code mình viết và chọn giải pháp tối ưu nhất khi đối mặt với dữ liệu lớn. Luôn luôn nghĩ về cách code của bạn sẽ scale (mở rộng) khi input tăng lên.

Đây là những kiến thức về cấu trúc dữ liệu và giải thuật cơ bản nhất. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào các chủ đề nâng cao hơn và các khái niệm khoa học máy tính quan trọng thường xuất hiện trong các buổi phỏng vấn. Hãy cùng đón đọc nhé!

Part2: Các bạn vui lòng bấm vào link này nhé để đọc tiếp Part 2

https://substack.com/home/post/p-168078462

Các bạn quan tâm về khoá Computer Science Interview chuyên sâu từ team EngineerPro có thể xem thêm tại:

https://engineerprogurus.com/blogs/khoa-hoc/computer-science-fundamental-interview

Các bạn thấy hứng thú muốn đăng kí học có thể nhắn qua fanpage Facebook phía dưới.

------------------------------------------------------------------------

EngineerPro là một trung tâm đào tạo các khóa học chuyên sâu dành cho các software engineer. Với 100% giảng viên đến từ các Big Tech như Google, Amazon, Shopee, TikTok, … EngineerPro đảm bảo chất lượng giảng dạy và lộ trình học tập rõ ràng, từ cơ bản đến nâng cao, giúp học viên tự tin ứng tuyển vào các vị trí software engineer trong ngành công nghệ này.

Thông tin liên hệ:

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

PHÍA SAU OFFER SENIOR TẠI NAB LÀ CẢ QUÁ TRÌNH BỀN BỈ

Con đường sự nghiệp của mỗi kỹ sư phần mềm thường không đi theo một đường thẳng. Với nhiều người, quá trình trưởng thành trong nghề là chuỗi những lần thử – sai, học hỏi, làm lại.

0 0 11

- vừa được xem lúc

“FAIL” KHÔNG PHẢI KẾT THÚC - HỌC VIÊN EP BỨT TỐC VÀO ANT GROUP

Không phải ai cũng thành công trong lần đầu phỏng vấn vào các công ty công nghệ lớn. Nhưng có những người chọn cách học hỏi từ thất bại, tích lũy thêm kỹ năng và kiên trì tiến bước.

0 0 6

- vừa được xem lúc

Học viên Engineer Pro nhận offer ANZ sau chuỗi thất bại

Từ những lần thất bại trong các vòng phỏng vấn tại các công ty lớn như Microsoft hay Grab, một kỹ sư phần mềm trẻ tuổi đã từng bước xây dựng lại nền tảng kiến thức, kỹ năng, và sự tự tin – để rồi cuối

0 0 6

- vừa được xem lúc

ANH TRIẾT – CÂU CHUYỆN VƯỢT “VŨ MÔN” VÀO BIG TECH

Việc gia nhập các công ty công nghệ hàng đầu (Big Tech) là một mục tiêu đầy thách thức nhưng cũng rất hấp dẫn đối với nhiều kỹ sư phần mềm. Hôm nay, chúng ta sẽ cùng trò chuyện với anh Triết – một kỹ

0 0 7

- vừa được xem lúc

7 NĂM KINH NGHIỆM, 3 KHÓA HỌC, 1 TẤM VÉ VÀO GFG

Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, vai trò của Data Engineer ngày càng trở nên quan trọng trong các công ty công nghệ. Hôm nay, Engineer Pro có cơ hội được trò chuyện cùng một học viên kỳ cựu của Engine

0 0 8

- vừa được xem lúc

BÓC TÁCH TỪNG VÒNG PHỎNG VẤN THOUGHTWORKS CÙNG HỌC VIÊN ENGINEER PRO

Engineer Pro đã có cơ hội trò chuyện cùng một học viên – người đã từng tham gia nhiều khóa học tại Engineer Pro và hiện đang làm việc tại SAP Việt Nam, đồng thời cũng vừa nhận được một offer từ Though

0 0 4