Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
97 lines (80 loc) · 3.41 KB

README.md

File metadata and controls

97 lines (80 loc) · 3.41 KB

LeetCode 面试准备指南

LeetCode在面试时常被认为是衡量CS水平的重要指标。精刷大于泛刷，熟练度大于题量。因此，尽量提高熟练度，并踩对得分点和signal

1. 面试评分维度

大厂面试相对规范和模版化。评分细则化，想到某个方向加多少分，写一个实现加多少分，有bug扣多少分，答错复杂度扣多少分等。

大厂面试通常从四个维度评分：

  • Communication: 沟通表达能力
  • Problem Solving: 问题分析能力
  • Coding: 代码实现能力
  • Verification: 代码验证能力

2. 刷题策略

快速给出bug free代码，有良好的沟通和思路介绍。做题前项目介绍不必随意展开(1~2min)，留够做题时间。

2.1 平时准备

  1. 基础准备：掌握常见数据结构和算法，熟悉各类题型的解题模板
  2. 系统训练：按tag刷题，强化模板应用；尝试多种解法，提高熟练度
  3. 实战演练：参加周赛，提升实战能力；练习边说边写，模拟面试场景
  4. 针对性准备：根据目标公司调整刷题重点；找最新面经，针对性练习

2.2 面试解题流程

  1. 理解题目
    • 仔细阅读题目要求
    • 提出 clarifying questions。可以通过列举test case，确保理解问题并涵盖所有情况
    • 确认输入输出类型和边界条件 (input/output type)
      • 输入数字全是正数或全是负数，会不会是null or empty
      • 输入string是不是都是English letters (A-Z)，有没有特殊符号
      • 输入是否有重复样本，输出是否允许重复
      • standard input, empty input, malformed input, long input, null input, other edge input
      • 能不能改input，immutable or not (1D/2D array比较常见）
      • 特殊情况输出返回什么
      • 要不要in place
      • 有没有内存限制
  2. 思路分析
    • 与面试官讨论解题思路
      • Whenever coming across a solution, talk it out and discuss it
    • 确认思路可行性，思路未得到认同前不要急于写代码
    • 必要时寻求提示
  3. 代码实现
    • 选择合适的数据结构并介绍
    • 实现算法
    • 处理边界情况
  4. 验证优化
    • 编写测试用例
    • 分析时间和空间复杂度
    • 讨论可能的优化方案

3. 公司特点

Google

  • 注重问题解决过程
  • 原题较多，难度较高
  • 重视算法思维和测试用例设计

Meta

  • 35分钟两道题
  • 重视代码质量和最优解
  • ML system design 重点：推荐系统、视频搜索

Microsoft

  • 基础算法和数据结构
  • 注重代码实现速度

Amazon

  • Grind75 题目为主
  • 15分钟一道题
  • BQ 占比较大（30分钟+）

Tiktok

  • 题目不按 tag
  • ML 方向注重项目深度

4. 学习资源

4.1 刷题列表

4.2 编程语言基础

  • Python: GC机制、GIL、数据结构实现
  • Java: Java Guide
  • C++: 容器库、并发编程

4.3 计算机基础

  • CS50x: 计算机科学导论
  • CS61A: 程序结构与解释
  • CSAPP: 深入理解计算机系统
  • 算法导论
  • 分布式系统 (MIT 6.824)
  • 操作系统 (MIT 6.s081)
  • 数据库 (CMU 15445)