- vừa được xem lúc

Lộ trình ôn luyện thuật toán để apply vào các công ty bigtech - Phần 1

0 0 9

Người đăng: Đại Củ Cải

Theo Viblo Asia

1. Mở đầu

Sau bài viết Học gì để có thể xin intern/fresher ở các công ty big tech thì mình đã nhận được rất nhiều sự quan tâm của các bạn. Nên hôm nay mình sẽ chia sẻ lộ trình để ôn luyệt thuật toán tốt nhất dành cho người mới và cả người đã có kinh nghiệm. Các bạn hãy học tuần tự theo từng mục của bài viết nhé.

2. Lộ trình ôn luyện thuật toán

2.1. Arrays & Hashing

Đây là dạng dễ nhất trong lộ trình này, nhưng cũng là nền tảng để học các phần sau, các bạn nên luyện tập kĩ.

Một số dạng bài easy:

Một số dạng bài ở mức Medium:

2.2. Two Pointers

Độ khó easy:

Độ khó medium

2.3. Stack

Độ khó easy:

Độ khó medium

2.4. Binary Search

Độ khó easy:

Độ khó medium

2.5. Linked List

Độ khó easy:

Độ khó medium

3. Tổng kết

Ở phần một này chỉ liệt kê 5 dạng bài cơ bản, tuy nhiên để có thể hiểu rõ và vận dụng nhuần nhuyễn thì cũng cần kha khá thời gian để luyện tập. Hầu hết các công ty vừa và nhỏ thì chỉ phỏng vấn 5 dạng này thôi, và chủ yếu là những bài easy. Các công ty bigtech thì đa số cũng tập trung vào 5 dạng này nhưng ở độ khó medium, hard.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Thuật toán, tính chất và ý nghĩa đặc biệt của thuật toán

1. Thuật toán là gì .

0 0 24

- vừa được xem lúc

Thuật toán di truyền - Ứng dụng giải một số bài toán kinh điển (phần 1)

Trong quá trình học phổ thông cũng như ở đại học, chắc không ít lần các bạn gặp phải một số bài toán như "bài toán người du lịch", "bài toán người bán hàng", "bài toán cái túi".... . Nghiệm là một tập

0 0 15

- vừa được xem lúc

Chương 1: Introduction - Analysis of Algorithrms

Trong bài viết này mình sẽ nói về cách chúng ta sẽ sử dụng để phân tích và so sánh các loại thuật toán khác nhau. 1.

0 0 23

- vừa được xem lúc

Chương 1: Introduction - 3.Độ phức tạp thuật toán

Ở bài viết trước chúng ta đã có idea solution cho việc phân tích và so sánh các thuật toán: "Thể hiện thời gian chạy của một thuật toán nhất định dưới dạng một hàm của kích thước đầu vào n (tức là f (

0 0 17

- vừa được xem lúc

Chương 1: Introduction - 4. Tiệm cận và kí hiệu

Bài viết này mình sẽ trình bày chi tiết về cách mà chúng ta sẽ biểu diễn 3 trường hợp xảy ra với 1 hàm toán học như đã trình bày ở trên sử dụng các kí hiệu và đồ thị để minh họa. Chúng ta đã biết các

0 0 15

- vừa được xem lúc

Chương 1: Introduction - 5. Ứng dụng trong phân tích thuật toán

Từ cuộc thảo luận trong bài viết trước (cho cả ba ký hiệu: worst case, best case, và average case), chúng ta đã hiểu được rằng trong mọi trường hợp với một hàm f(n), chúng ta cố gắng tìm 1 hàm g(n) xấ

0 0 11