#Coding Interview University

>Επίσημη έκδοση: [Αγγλικά](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/blob/master/README.md)

## Τι είναι

Είναi το πλάνο διαβάσματός μου για να γίνω από web developer (αυτοδίδακτος, χωρίς πτυχίο στην Επιστήμη των Υπολογιστών), μηχανικός λογισμικού για μία μεγάλη εταιρία.

![Coding at the whiteboard - from HBO's Silicon Valley](https://dng5l3qzreal6.cloudfront.net/2016/Aug/coding_board_small-1470866369118.jpg)

Αυτό το έργο προορίζεται για νέους μηχανικούς λογισμικού ή για αυτούς που μεταβαίνουν από την ανάπτυξη λογισμικού/ιστοσελίδων στην τεχνολογία λογισμικού(εκεί που η γνώση για την επιστήμη  των υπολογιστών ειναι προαπαιτούμενο). Αν έχεις αρκετά χρόνια εμπειρίας και αξιώνεις πολλά χρόνια εμπερίας στην τεχνολογία λογισμικού, πρέπει να περιμένεις μία δυσκολότερη συνέντευξη.

Εάν έχεις αρκετά χρόνια εμπειρίας στην ανάπτυξη λογισμικού/ιστοσελίδων, σημείωσε ότι οι μεγάλες εταιρίες λογισμικού όπως οι Google, Amazon, Facebook και Microsoft βλέπουν την τεχνολογία λογισμικού ως ενα διαφορετικό κομμάτι από την ανάπτυξη λογισμικού/ιστοσελίδων, και απαιτούν γνώσεις πάνω στην επιστήμη υπολογιστών.

Εάν θέλεις να είσαι ένας αξιόπιστος μηχανικός ή μηχανικός συστημάτων, διάβασε περισσότερο απο την προεραιτική λίστα(δίκτυα, ασφάλεια).

---
# Πίνακας περιεχομένων

- [Τι είναι](#Tι-είναι)
- [Γιατί να το χρησιμοποιήσεις](#Γιατί-να-το-χρησιμοποιήσεις)
- [Πώς να το χρησιμοποιήσεις](#Πώς-να-το-χρησιμοποιήσεις)
- [Μη νιώθεις ανίκανος](#Μη-νιώθεις-ανίκανος)
- [Σχετικά με τα βίντεο](#Σχετικά-με-τα-βίντεο)
- [Διαδικασία Συνέντευξης & Γενική προετοιμασία συνέντευξης](#Διαδικασία-Συνέντευξης--Γενική-προετοιμασία-συνέντευξης)
- [Διάλεξε μία γλώσσα για τη συνέντευξη](#Διάλεξε-μία-γλώσσα-για-τη-συνέντευξη)
- [Λίστα βιβλίων](#Λίστα-βιβλίων)
- [Πριν αρχίσεις](#Πριν-αρχίσεις)
- [Τι δε θα δεις να καλύπτετε](#Τι-δε-θα-δεις-να-καλύπτετε)
- [Προαπαιτούμενη γνώση](#Προαπαιτούμενη-γνώση)
- [Το καθημερινό πλάνο](#Το-καθημερινό-πλάνο)
- [Αλγοριθμική πολυπλοκότητα / Big-O / Ασυμπτωτική ανάλυση](#Αλγοριθμική-πολυπλοκότητα--Big-O--Ασυμπτωτική-ανάλυση)
- [Data Structures](#data-structures)
    - [Arrays](#arrays)
    - [Linked Lists](#linked-lists)
    - [Stack](#stack)
    - [Queue](#queue)
    - [Hash table](#hash-table)
- [More Knowledge](#more-knowledge)
    - [Binary search](#binary-search)
    - [Bitwise operations](#bitwise-operations)
- [Trees](#trees)
    - [Trees - Notes & Background](#trees---notes--background)
    - [Binary search trees: BSTs](#binary-search-trees-bsts)
    - [Heap / Priority Queue / Binary Heap](#heap--priority-queue--binary-heap)
    - balanced search trees (general concept, not details)
    - traversals: preorder, inorder, postorder, BFS, DFS
- [Sorting](#sorting)
    - selection
    - insertion
    - heapsort
    - quicksort
    - merge sort
- [Graphs](#graphs)
    - directed
    - undirected
    - adjacency matrix
    - adjacency list
    - traversals: BFS, DFS
- [Even More Knowledge](#even-more-knowledge)
    - [Recursion](#recursion)
    - [Dynamic Programming](#dynamic-programming)
    - [Object-Oriented Programming](#object-oriented-programming)
    - [Design Patterns](#design-patterns)
    - [Combinatorics (n choose k) & Probability](#combinatorics-n-choose-k--probability)
    - [NP, NP-Complete and Approximation Algorithms](#np-np-complete-and-approximation-algorithms)
    - [Caches](#caches)
    - [Processes and Threads](#processes-and-threads)
    - [Papers](#papers)
    - [Testing](#testing)
    - [Scheduling](#scheduling)
    - [Implement system routines](#implement-system-routines)
    - [String searching & manipulations](#string-searching--manipulations)
    - [Tries](#tries)
    - [Floating Point Numbers](#floating-point-numbers)
    - [Unicode](#unicode)
    - [Endianness](#endianness)
- [Networking](#networking)
- [System Design, Scalability, Data Handling](#system-design-scalability-data-handling) (if you have 4+ years experience)
- [Final Review](#final-review)
- [Coding Question Practice](#coding-question-practice)
- [Coding exercises/challenges](#coding-exerciseschallenges)
- [Once you're closer to the interview](#once-youre-closer-to-the-interview)
- [Your Resume](#your-resume)
- [Be thinking of for when the interview comes](#be-thinking-of-for-when-the-interview-comes)
- [Have questions for the interviewer](#have-questions-for-the-interviewer)
- [Once You've Got The Job](#once-youve-got-the-job)

---------------- Everything below this point is optional ----------------

- [Additional Books](#additional-books)
- [Additional Learning](#additional-learning)
    - [Compilers](#compilers)
    - [Emacs and vi(m)](#emacs-and-vim)
    - [Unix command line tools](#unix-command-line-tools)
    - [Information theory](#information-theory)
    - [Parity & Hamming Code](#parity--hamming-code)
    - [Entropy](#entropy)
    - [Cryptography](#cryptography)
    - [Compression](#compression)
    - [Computer Security](#computer-security)
    - [Garbage collection](#garbage-collection)
    - [Parallel Programming](#parallel-programming)
    - [Messaging, Serialization, and Queueing Systems](#messaging-serialization-and-queueing-systems)
    - [A*](#a)
    - [Fast Fourier Transform](#fast-fourier-transform)
    - [Bloom Filter](#bloom-filter)
    - [HyperLogLog](#hyperloglog)
    - [Locality-Sensitive Hashing](#locality-sensitive-hashing)
    - [van Emde Boas Trees](#van-emde-boas-trees)
    - [Augmented Data Structures](#augmented-data-structures)
    - [N-ary (K-ary, M-ary) trees](#n-ary-k-ary-m-ary-trees)
    - [Balanced search trees](#balanced-search-trees)
        - AVL trees
        - Splay trees
        - Red/black trees
        - 2-3 search trees
        - 2-3-4 Trees (aka 2-4 trees)
        - N-ary (K-ary, M-ary) trees
        - B-Trees
    - [k-D Trees](#k-d-trees)
    - [Skip lists](#skip-lists)
    - [Network Flows](#network-flows)
    - [Disjoint Sets & Union Find](#disjoint-sets--union-find)
    - [Math for Fast Processing](#math-for-fast-processing)
    - [Treap](#treap)
    - [Linear Programming](#linear-programming)
    - [Geometry, Convex hull](#geometry-convex-hull)
    - [Discrete math](#discrete-math)
    - [Machine Learning](#machine-learning)
- [Additional Detail on Some Subjects](#additional-detail-on-some-subjects)
- [Video Series](#video-series)
- [Computer Science Courses](#computer-science-courses)

---

## Γιατί να το χρησιμοποιήσεις

Όταν άρχισα αυτό το πρότζεκτ, δεν ήξερα τη διαφορά μίας στοίβας από μία ουρά, δεν ήξερα τίποτα σχετικά με τον συμβολισμό Big-Ο, τίποτα σχετικά με τα δέντρα ή πως να διασχίσω ένα δέντρο. Εάν έπρεπε να γράψω σε κώδικα έναν αλγόριθμο ταξινόμησης, μπορώ να σου πω ότι δεν θα ήταν πολύ καλός. Κάθε δομή δεδομένων που είχα χρησιμοποιήσει ήταν πακέτο της γλώσσας, και δεν ήξερα καθόλου πως δούλευαν "κάτω από το καπό". Ποτέ δεν είχα να διαχειριστώ τη μνήμη εκτός εάν μία διεργασία που έτρεχα, μου επέστρεφε ένα σφάλμα του τύπου: "out of memory", και μετά έπρεπε να βρώ μία λύση. Έχω χρησιμοποιήσει μερικούς πολυδιάστατους πίνακες στη ζωή μου και χιλιάδες συναφείς πίνακες, αλλά δεν είχα δημιουργήσει δομές δεδομένων από το 0.

Είναι ένα μακροπρόθεσμο πλάνο. Μπορεί να σου πάρει μήνες. Εάν είσαι οικείος με πολλά από αυτά ήδη, θα σου πάρει πολύ λιγότερο χρόνο.

## Πώς να το χρησιμοποιήσεις

Οτιδήποτε παρακάτω είναι μία συνοπτική περιγραφή, και πρέπει να τα καταλάβεις από την αρχή μέχρι το τέλος.

Χρησιμοποιώ τη χαρακτηρηστική markdown γλώσσα του Github, σεμπεριλαμβανομένων και των tasks lists για να ελέγχω την εξέλιξη του πρότζεκτ.

**Δημιούργησε ένα καινούργιο branch [x]**


    Κάνε fork το branch και ακολούθησε τις παρακάτω εντολές

`git checkout -b progress`

`git remote add jwasham https://github.com/jwasham/coding-interview-university`

`git fetch --all`

    Μάρκαρε όλα τα κουτιά με X αφού ολοκληρώσεις τις αλλαγές 

`git add . `

`git commit -m "Marked x" `

`git rebase jwasham/master `

`git push --force `

[Περισσότερα σχετικά με την Github-flavored markdown](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/#GitHub-flavored-markdown)

## Μη νιώθεις ανίκανος
- Οι επιτυχυμένοι μηχανικοί λογισμικού είναι έξυπνοι, αλλά πολλοί έχουν την ανασφάλεια ότι δεν είναι αρκετά έξυπνοι.
- [The myth of the Genius Programmer](https://www.youtube.com/watch?v=0SARbwvhupQ)
- [It's Dangerous to Go Alone: Battling the Invisible Monsters in Tech](https://www.youtube.com/watch?v=1i8ylq4j_EY)

## Σχετικά με τα βίντεο

Μερικά βίντεο είναι διαθέσιμα μόνο κάνοντας εγγραφή σε μία Coursera, EdX, or Lynda.com τάξη. Αυτές καλούνται MOOCs.
Μερικές φορές οι τάξεις δεν είναι διαθέσιμες, έτσι πρέπει να περιμένεις 1-2 μήνες, έτσι ώστε να αποκτήσεις πρόσβαση. Τα μαθήματα του Lynada.com δεν είναι δωρεάν.

    Θα εκτιμούσα τη βοήθεια σου να προσθέσεις δωρεάν και πάντοτε-διαθέσιμες ανοικτές πηγές, όπως βίντεο από το Youtube να συνοδεύσουν τα online μαθήματα βίντεο. 
    Μου αρέσει να χρησιμοποιώ πανεπιστημιακές διαλέξεις.

## Διαδικασία Συνέντευξης & Γενική προετοιμασία συνέντευξης

- [ ] [ABC: Always Be Coding](https://medium.com/always-be-coding/abc-always-be-coding-d5f8051afce2#.4heg8zvm4)
- [ ] [Whiteboarding](https://medium.com/@dpup/whiteboarding-4df873dbba2e#.hf6jn45g1)
- [ ] [Demystifying Tech Recruiting](https://www.youtube.com/watch?v=N233T0epWTs)
- [ ] Cracking The Coding Interview Set 1:
    - [ ] [Gayle L McDowell - Cracking The Coding Interview (video)](https://www.youtube.com/watch?v=rEJzOhC5ZtQ)
    - [ ] [Cracking the Coding Interview with Author Gayle Laakmann McDowell (video)](https://www.youtube.com/watch?v=aClxtDcdpsQ)
- [ ] How to Get a Job at the Big 4:
    - [ ] [How to Get a Job at the Big 4 - Amazon, Facebook, Google & Microsoft (video)](https://www.youtube.com/watch?v=YJZCUhxNCv8)

- [ ] Μαθήματα προετοιμασίας:
    - [ ] [Software Engineer Interview Unleashed (paid course)](https://www.udemy.com/software-engineer-interview-unleashed):
        - Learn how to make yourself ready for software engineer interviews from a former Google interviewer.
    - [ ] [Python for Data Structures, Algorithms, and Interviews! (paid course)](https://www.udemy.com/python-for-data-structures-algorithms-and-interviews/): 
        - A Python centric interview prep course which covers data structures, algorithms, mock interviews and much more. 
        
## Διάλεξε μία γλώσσα για τη συνέντευξη

Μπορείς να χρησιμοποιήσεις μία γλώσσα με την οποία είσαι άνετος για να κάνεις το προγραμματιστικό κομμάτι της συνέντευξης, αλλά για τις μεγάλες εταιρίες, υπάρχουν ατόφιες επιλογές:

- C++
- Java
- Python

Μπορείς, επίσης, να χρησιμοποιήσεις αυτές, αλλά διάβασε γύρω από αυτό πρώτα. Μπορεί να υπάρχουν προειδοποιήσεις:

- Javascript
- Ruby

Πρέπει να είσαι πολύ εξοικιωμένος με τη γλώσσα  και γνώστης.

Διάβασε περισσότερα σχετικά με τις παραπάνω επιλογές:
- http://www.byte-by-byte.com/choose-the-right-language-for-your-coding-interview/
- http://blog.codingforinterviews.com/best-programming-language-jobs/

[Βρες πόρους για τη γλώσσα εδώ](programming-language-resources.md)

Θα δείς λίγη γνώση σχετικά με τις C, C++ και Python να περιέχεται παρακάτω, επείδη μαθαίνω. Υπάρχουν μερικά εμπλεκόμενα βιβλία, δες το κάτω μέρος.

## Λίστα βιβλίων

- [ ] [Programming Interviews Exposed: Secrets to Landing Your Next Job, 2nd Edition](http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-047012167X.html)
    - απαντήσεις στην C++ και στην Java
    - αυτό είναι ένα καλό ζέσταμα για να είσαι άριστος/η στο Coding Interview
    - όχι τόσο δύσκολο, τα περισσότερα προβλήματα ίσως είναι ευκολότερα από ότι θα δείς στην συνέντευξη (από αυτά που έχω διαβάσει)
- [ ] [Cracking the Coding Interview, 6th Edition](http://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-6th-Programming/dp/0984782850/)
    - απαντήσεις στην Java

Εάν έχεις αρκετό ελεύθερο χρόνο:

- [ ] [Elements of Programming Interviews (C++ version)](https://www.amazon.com/Elements-Programming-Interviews-Insiders-Guide/dp/1479274836)
- [ ] [Elements of Programming Interviews (Java version)](https://www.amazon.com/Elements-Programming-Interviews-Java-Insiders/dp/1517435803/)

### Αρχιτεκτονική Υπολογιστών

Αν έχεις λίγο χρόνο:

- [ ] [Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine](https://www.amazon.com/Write-Great-Code-Understanding-Machine/dp/1593270038)
    - Το βιβλίο δημοσιεύτηκε το 2004, και είναι λίγο απαρχεωμένο, αλλά είναι ένας υπέροχος πόρος για να κατανοήσεις έναν υπολογιστή εν συντομία.
    - Ο συγγραφέας εφηύρε το HLA, έτσι μην παίρνεις τις αναφορές του και παραδείγματά του για το HLA, τοις μετρητοίς.
    - Αυτά τα κεφάλαια αξίζουν το διάβασμα για να σου δώσουν ισχυρά θεμέλια:
        - Chapter 2 - Numeric Representation
        - Chapter 3 - Binary Arithmetic and Bit Operations
        - Chapter 4 - Floating-Point Representation
        - Chapter 5 - Character Representation
        - Chapter 6 - Memory Organization and Access
        - Chapter 7 - Composite Data Types and Memory Objects
        - Chapter 9 - CPU Architecture
        - Chapter 10 - Instruction Set Architecture
        - Chapter 11 - Memory Architecture and Organization

Αν έχεις αρκετό χρόνο (Το θέλω αυτό το βιβλίο):

- [ ] [Computer Architecture, Fifth Edition: A Quantitative Approach](https://www.amazon.com/dp/012383872X/)
    - Για μία πλουσιότερη, περισσότερο ενημερωμένη (2011), αλλά εκτενέστερη αντιμετώπιση 

### Συγκεκριμένη γλώσσα

**Θα πρέπει να επιλέξεις μία γλώσσα για τη συνέντευξη (δες παραπάνω).** Εδώ είναι οι προτάσεις μου ανά γλώσσα. Δεν έχω τους πόρους για όλες τις γλώσσες. Καλοδεχούμενες οι προσθήκες.

Εάν διαβάσεις μία από αυτές, θα πρέπει να έχεις όλη την γνώση σχετικά με δομές δεδομένων και αλγόριθμους που θα χρειαστείς για να αρχίσεις να λύνεις προβλήματα προγραμματισμού. 
**Μπορείς να παραλείψεις όλες τα βίντεο-διαλέξεις που περιέχονται σε αυτό το πρότζεκτ**, εκτός εάν θέλεις να κάνεις μία ανασκόπηση.

[Επιπρόσθετοι πόροι που αφορούν συγκεκριμένες γλώσσες εδώ.](programming-language-resources.md)

### C++

Δεν έχω διαβάσει αυτά τα δύο, αλλά έχουν λάβει υψηλές αξιολογήσεις και έχουν γραφτεί από τον Sedgewick. Είναι φοβερός.

- [ ] [Algorithms in C++, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structure, Sorting, Searching](https://www.amazon.com/Algorithms-Parts-1-4-Fundamentals-Structure/dp/0201350882/)
- [ ] [Algorithms in C++ Part 5: Graph Algorithms](https://www.amazon.com/Algorithms-Part-Graph-3rd-Pt-5/dp/0201361183/)

Εάν έχεις μία καλύτερη πρόταση για τη C++, παρακαλώ ενημέρωσέ με. Ψάχνοντας για έναν περιεκτικό πόρο.

### Java

- [ ] [Αλγόριθμοι σε Java(Sedgewick)](http://www.skroutz.gr/books/142957.%CE%91%CE%BB%CE%B3%CF%8C%CF%81%CE%B9%CE%B8%CE%BC%CE%BF%CE%B9-%CF%83%CE%B5-Java.html)
    - Διδάσκεται στο Τμήμα Πληροφορικής του Οικονομικού Πανεπιστημίου Αθηνών
    - βιντεο με το περιεχόμενο του βιβλίου (and Sedgewick!):
        - [Algorithms I](https://www.youtube.com/user/algorithmscourses/playlists?view=50&sort=dd&shelf_id=2)
        - [Algorithms II](https://www.youtube.com/user/algorithmscourses/playlists?shelf_id=3&view=50&sort=dd)

Ή:

- [ ] [Data Structures and Algorithms in Java](https://www.amazon.com/Data-Structures-Algorithms-Michael-Goodrich/dp/1118771338/)
    - by Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    - used as optional text for CS intro course at UC Berkeley
    - see my book report on the Python version below. This book covers the same topics.

### Python

- [ ] [Data Structures and Algorithms in Python](https://www.amazon.com/Structures-Algorithms-Python-Michael-Goodrich/dp/1118290275/)
    - by Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    - I loved this book. It covered everything and more.
    - Pythonic code
    - my glowing book report: https://startupnextdoor.com/book-report-data-structures-and-algorithms-in-python/


### Προαιρετικά Βιβλία

**Ορισμένοι συστήνουν αυτά, αλλά το παρακάνουν, εκτός εάν έχεις πολλά χρόνια εμπειρίας και περιμένεις μία δυσκολότερη συνέντευξη:**

- [ ] [Algorithm Design Manual](http://www.amazon.com/Algorithm-Design-Manual-Steven-Skiena/dp/1849967202) (Skiena)
    - As a review and problem recognition
    - The algorithm catalog portion is well beyond the scope of difficulty you'll get in an interview.
    - This book has 2 parts:
        - class textbook on data structures and algorithms
            - pros:
                - is a good review as any algorithms textbook would be
                - nice stories from his experiences solving problems in industry and academia
                - code examples in C
            - cons:
                - can be as dense or impenetrable as CLRS, and in some cases, CLRS may be a better alternative for some subjects
                - chapters 7, 8, 9 can be painful to try to follow, as some items are not explained well or require more brain than I have
                - don't get me wrong: I like Skiena, his teaching style, and mannerisms, but I may not be Stony Brook material.
        - algorithm catalog:
            - this is the real reason you buy this book.
            - about to get to this part. Will update here once I've made my way through it.
    - Can rent it on kindle
    - Half.com is a great resource for textbooks at good prices.
    - Answers:
        - [Solutions](http://www.algorithm.cs.sunysb.edu/algowiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_(Second_Edition))
        - [Solutions](http://blog.panictank.net/category/algorithmndesignmanualsolutions/page/2/)
    - [Errata](http://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/algorist/book/errata)

- [ ] [Introduction to Algorithms](https://www.amazon.com/Introduction-Algorithms-3rd-MIT-Press/dp/0262033844)
    - **Important:** Reading this book will only have limited value. This book is a great review of algorithms and data structures, but won't teach you how to write good code. You have to be able to code a decent solution efficiently.
    - Half.com is a great resource for textbooks at good prices.
    - aka CLR, sometimes CLRS, because Stein was late to the game

- [ ] [Programming Pearls](http://www.amazon.com/Programming-Pearls-2nd-Jon-Bentley/dp/0201657880)
    - The first couple of chapters present clever solutions to programming problems (some very old using data tape) but
      that is just an intro. This a guidebook on program design and architecture, much like Code Complete, but much shorter.

- ~~"Algorithms and Programming: Problems and Solutions" by Shen~~
    - A fine book, but after working through problems on several pages I got frustrated with the Pascal, do while loops, 1-indexed arrays, and unclear post-condition satisfaction results.
    - Would rather spend time on coding problems from another book or online coding problems.
    
## Πριν αρχίσεις

Αυτή η λίστα αυξήθηκε με την περίοδο πολλών μηνών, και ναι, βρίσκεται εκτός ελέγχου.

Εδώ βρίσκονται κάποια λάθη που έκανα για να έχεις μία καλύτερη εμπειρία.

### 1. Δε θα το θυμάσαι καθόλου

Είδα αρκετές ώρες βίντεο και πήρα άφθονες σημειώσεις, κα μήνες μετά υπήρχαν πολλά τα οποία δεν θυμόμουν. Ξόδεψα 3 μέρες εξετάζοντας λεπτομερώς τις σημειώσεις μου και έκανα καρτέλες για να μπορούσα να τις αξιολογήσω.

Σε παρακαλώ διάβασε τα για να μην κανεις τα ίδια λάθη με τα δικά μου:

[Retaining Computer Science Knowledge](https://startupnextdoor.com/retaining-computer-science-knowledge/)

### 2. Χρησιμοποιήσε κάρτες σημειώσεων

Να λύνεις το πρόβλημα, Εγώ έκανα μία μικρή ιστοσελίδα με κάρτες σημειώσεων 2 τύπων: γενικές και κώδικα. Κάθε μία κάρτα έχει διαφορετικό φορμάτ.

Έκανα ένα mobile-first website για να μπορούσα να τις αξιολογήσω στο κινητό μου και στο tablet μου, όπου κι αν είμαι.

Φτιάξε το δικό σου δωρεάν:

- [Flashcards site repo](https://github.com/jwasham/computer-science-flash-cards)
- [My flash cards database (old - 1200 cards)](https://github.com/jwasham/computer-science-flash-cards/blob/master/cards-jwasham.db):
- [My flash cards database (new - 1800 cards)](https://github.com/jwasham/computer-science-flash-cards/blob/master/cards-jwasham-extreme.db):

Θυμήσου ότι ξεπέρασα τα όρια και είχα κάρτες που κάλυπταν τα πάντα, από assembly και Python trivia έως και μηχανική μάθηση και στατιστική. Ήταν κάπως υπερβολικό από αυτό που χρειαζόταν.

**Σημείωσε στα flashcards:** Τον πρώτο καιρό θα αναγνωρίζεις ότι γνωρίζεις την απάντηση, μην την μαρκάρεις ως γνωστή. Έχεις να δεις την ίδια κάρτα και να την απαντήσεις αρκετές φορές σωστά πριν την κατανοήσεις πλήρως. Η επανάληψις είναι μήτηρ πάσης μαθήσεως!-Πλάτωνας.

Η εναλλακτική είναι να χρησιμοποιήσεις το δικό μου flashcard site: [Anki](http://ankisrs.net/), το οποίο έχει προταθεί σε εμένα αρκετές φορές. Χρησιμοποιεί ένα επαναληπτικό σύστημα για να σε βοηθήσει να θυμηθείς.
Είναι φιλικό προς τον χρήστη, διαθέσιμο σε όλες τις πλατφόρμες και διαθέτει συγχρονισμό με το cloud. Κοστίζει 25$ για iOS αλλά είναι δωρεάν στις άλλες πλατφόρμες.

Η flashcard βάση δεδομένων μου σε φορμάτ Anki: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (thanks [@xiewenya](https://github.com/xiewenya))

### 3. Αναθεώρησε, αναθεώρησε, αναθεώρησε

Διατηρώ το σετ μου απο σκονάκια σε ASCII, στοίβα OSI, σχηματισμούς Big-O, και άλλα. Τα μελετώ όταν έχω λίγο χρόνο.

Κάνε ένα διάλειμμα από τα προβλήματα προγραμματισμού για μισή ώρα και δούλεψε με τα flashcards.

### 4. Συγκεντρώσου

Υπάρχουν πολλοί αντιπερισπασμοί που μπορούν να κοστίσουν πολύτιμο χρόνο. Η συγκέντρωση είναι ένα αρκετά δύσκολο κομμάτι.

## Τι δε θα δεις να καλύπτετε

Υπάρχουν επικρατέστερες τεχνολογίες αλλά δεν είναι κομμάτι αυτού του πλάνου διαβάσματος:

- SQL
- Javascript
- HTML, CSS, και άλλες front-end τεχνολογίες

## Το καθημερινό πλάνο

Μερικά θέματα παίρνουν μία ολόκληρη μέρα, και μερικά θα κοστίσουν μερικές μέρες. Μερικά είναι μόνο γνώση χωρίς να χρειαστεί να υλοποιήσεις οτιδήποτε.

Κάθε μέρα παίρνω ένα θέμα από την παρακάτω λίστα, βλέπω βίντεο για το συγκεκριμένο θέμα, και γρράφω μία υλοποίηση σε:
- C - χρησιμοποιώντας structs και functions που παίρνουν struct * και κάτι άλλο σαν ορίσματα.
- C++ - χωρίς να χρησιμοποιώ built-in τύπους
- C++ - χρησιμοποιώντας built-in τύπους, όπως τα std::list της STL για μία συνδεδεμένη λίστα
- Python - χρησιμοποιώντας built-in τύπους (για να εξασκούμε στην Python)
- και γράφω tests για να σιγουρευτώ ότι το κάνω καλά, μερικές φορές χρησιμοποιώντας μόνο assert() δηλώσεις
- Μπορεί να κάνεις Java ή κάτι άλλο, αυτό είναι μόνο αυτό που κάνω.

Δεν χρειάζεσαι όλα αυτά. Χρειάζεσαι μόνο [μία γλώσσα για τη συνέντευξη](#Διάλεξε-μία-γλώσσα-για-τη-συνέντευξη).

Γιατί γράφω κώδικα σε όλα αυτά;
- Εξάσκηση, εξάσκηση, εξάσκηση, μέχρι να γίνω άρρωστος από αυτό, και να μπορώ να το κάνω χωρίς κανένα πρόβλημα (μερικά έχουν πολλές ακραίες περιπτώσεις και και τήρηση των λεπτομερειών του βιβλίου να θυμηθείς)
- Δουλέυω με τα εμπόδια (allocating/freeing memory χωρίς την βοήθεια του garbage collection (εκτός της Python))
- Κάνω χρήση των built-in τύπων έτσι έχω λίγη εμπειρία στη χρήση built-in εργαλείων για χρήση στον πραγματικό κόσμο (δεν πάω να γράψω τη δικιά μου υλοποίηση για τη συνδεδεμένη λίστα στην παραγωγή)

Μπορεί να μην έχω χρόνο να τα κάνω αυτά για όλα τα θέματα, αλλά θα προσπαθήσω.

Μπορείς να δεις τον κώδικα μου εδώ:
 - [C] (https://github.com/jwasham/practice-c)
 - [C++] (https://github.com/jwasham/practice-cpp)
 - [Python] (https://github.com/jwasham/practice-python)

Δε χρειάζεται να απομνημονεύσεις κάθε κομμάτι ενός αλγόριθμου.

Γράψε κώδικα σε ένα πίνακα ή σε ένα χαρτί, όχι σε υπολογιστή. Τέσταρε τον με μερικές απλές εισόδους. Μετά τέσταρε τον και σε έναν υπολογιστή.

## Προαπαιτούμενη γνώση

- [ ] **Μάθε C** (καλή τύχη με αυτό... :disappointed: )
    - Η C είναι παντού. Θα δείς παραδείγματα σε βιβλία, διαλέξεις, βίντεο, *ΠΑΝΤΟΥ* όσο θα διαβάζεις.
    - [ ] [C Programming Language, Vol 2](https://www.amazon.com/Programming-Language-Brian-W-Kernighan/dp/0131103628)
        - Είναι ένα σύντομο βιβλίο, αλλά θα σου δώσει ένα χεράκι στην γλώσσα C και εάν την εξασκείς λίγο
            θα την καταλάβεις γρήγορα. Το να καταλάβεις τη C θα σε βοηθήσει να καταλάβεις πως δουλεύουν τα προγράμματα και η μνήμη.
        - [απαντήσεις και ερωτήσεις από έναν Έλληνα](https://github.com/lekkas/c-algorithms)

- [ ] **How computers process a program:**
    - [ ] [How does CPU execute program (video)](https://www.youtube.com/watch?v=42KTvGYQYnA)
    - [ ] [Machine Code Instructions (video)](https://www.youtube.com/watch?v=Mv2XQgpbTNE)

## Αλγοριθμική πολυπλοκότητα / Big-O / Ασυμπτωτική ανάλυση
- τίποτα προς υλοποίηση
- [ ] [Harvard CS50 - Asymptotic Notation (video)](https://www.youtube.com/watch?v=iOq5kSKqeR4)
- [ ] [Big O Notations (general quick tutorial) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=V6mKVRU1evU)
- [ ] [Big O Notation (and Omega and Theta) - best mathematical explanation (video)](https://www.youtube.com/watch?v=ei-A_wy5Yxw&index=2&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN)
- [ ] Skiena:
    - [video](https://www.youtube.com/watch?v=gSyDMtdPNpU&index=2&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b)
    - [slides](http://www3.cs.stonybrook.edu/~algorith/video-lectures/2007/lecture2.pdf)
- [ ] [A Gentle Introduction to Algorithm Complexity Analysis](http://discrete.gr/complexity/)
- [ ] [Orders of Growth (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/59)
- [ ] [Asymptotics (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/61)
- [ ] [UC Berkeley Big O (video)](https://youtu.be/VIS4YDpuP98)
- [ ] [UC Berkeley Big Omega (video)](https://youtu.be/ca3e7UVmeUc)
- [ ] [Amortized Analysis (video)](https://www.youtube.com/watch?v=B3SpQZaAZP4&index=10&list=PL1BaGV1cIH4UhkL8a9bJGG356covJ76qN)
- [ ] [Illustrating "Big O" (video)](https://class.coursera.org/algorithmicthink1-004/lecture/63)
- [ ] TopCoder (includes recurrence relations and master theorem):
    - [Computational Complexity: Section 1](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-1/)
    - [Computational Complexity: Section 2](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/computational-complexity-section-2/)
- [ ] [Cheat sheet](http://bigocheatsheet.com/)


    Εάν μερικές διαλέξεις είναι πολύ μαθηματικές, μπορείς να μεταβείς προς τα κάτω και να παρακολουθήσεις μερικά βίντεο σχετικά με τα διακριτά μαθηματικά για να πάρεις όλες τις γνώσεις που απαιτούνται.

## Δομές Δεδομένων

- ### Πίνακες
    - Υλοποίησε μία λίστα, η οποία αλλάζει αυτόματα μέγεθος.
    - [ ] Περιγραφή:
        - [Πίνακες(EN) (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/OsBSF/arrays)
        - [UCBerkley CS61B - Linear and Multi-Dim Arrays (video)](https://youtu.be/Wp8oiO_CZZE?t=15m32s)
        - [Basic Arrays (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Basic-arrays/149042/177104-4.html)
        - [Multi-dim (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Multidimensional-arrays/149042/177105-4.html)
        - [Dynamic Arrays (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/EwbnV/dynamic-arrays)
        - [Jagged Arrays (video)](https://www.youtube.com/watch?v=1jtrQqYpt7g)
        - [Jagged Arrays (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Jagged-arrays/149042/177106-4.html)
        - [Resizing arrays (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Resizable-arrays/149042/177108-4.html)
    - [ ] Υλοποίησε μία συλλογή (ευμετάβλητο πίνακα με αυτόματη αλλαγή μεγέθους):
        - [ ] Κάνε πρακτική σε κώδικα χρησιμοποιώντας πίνακες και δείκτες, και pointer math για να πας σε ένα δείκτη από το να χρησιμοποιήσεις ευρετηρίαση.
        - [ ] new raw data array with allocated memory
            - can allocate int array under the hood, just not use its features
            - start with 16, or if starting number is greater, use power of 2 - 16, 32, 64, 128
        - [ ] size() - αριθμός των στοιχείων
        - [ ] capacity() - αριθμός στοιχείων που μπορεί να περιέχει
        - [ ] is_empty()
        - [ ] at(index) - επιστρέφει που υπάρχει στη θέση index, *εκρύγνειται* αν ο δείκτης είναι εκτός συνόρων του πίνακα
        - [ ] push(item)
        - [ ] insert(index, item) - εισάγει ένα σημείο στη θέση index, μετακινεί την τιμή του index και σύρει όλα τα στοιχεία στα δεξιά
        - [ ] prepend(item) - εισάγει το αντικείμενο στην αρχή της συλλογής(insert(0,item))
        - [ ] pop() - αφαιρεί από το τέλος, επιστρέφει την τιμή
        - [ ] delete(index) - διγράφη το στοιχείο στη θέση index, σύρει όλα τα στοιχεία στα αριστερά
        - [ ] remove(item) - ψάχνει για την τιμή και διαγράφει το δείκτη που την έχει (ακόμα και αν είναι σε περισσότερες από 1 θέσεις)
        - [ ] find(item) - ψάχνει για την τιμή και επιστρέφει τον πρώτο δείκτη με αυτή την τιμή, -1 έαν δε βρεθεί
        - [ ] resize(new_capacity) // private function
            - όταν φτάνεις στη χωρητικώτητα, άλλαξε το μέγεθος του πίνακα κατά το διπλάσιο
            - όταν αφαιρείς ένα στοιχείο, εάν το μέγεθος είναι 1/4 της χωρητικότητας, άλλαξε το μέγεθος κατά το μισό
    - [ ] Χρόνος
        - O(1) για πρόσθεση/αφαίρεση στο τέλος (απελευθέρωση των δεσμευμένων θέσεων για περισσότερο χώρο)
        - O(n) για πρόσθεση/αφαίρεση αλλού
    - [ ] Χώρος
        - συνεχόμενος στη μνήμη, έτσι η μικρή απόσταση βοηθάει στην απόδοση
        - απαιτούμενος χώρος = (χωρητικότητα πίνακα, η οποία είναι >= n) * μέγεθος του στοιχείου, αλλά ακόμα και αν είναι 2n => O(n)

- ### Συνδεδεμένες λίστες
    - [ ] Περιγραφή:
        - [ ] [Singly Linked Lists (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/kHhgK/singly-linked-lists)
        - [ ] [CS 61B - Linked Lists (video)](https://www.youtube.com/watch?v=sJtJOtXCW_M&list=PL-XXv-cvA_iAlnI-BQr9hjqADPBtujFJd&index=5)
    - [ ] [C Code (video)](https://www.youtube.com/watch?v=QN6FPiD0Gzo)
            - not the whole video, just portions about Node struct and memory allocation.
    - [ ] Linked List vs Arrays:
        - [Core Linked Lists Vs Arrays (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures-optimizing-performance/lecture/rjBs9/core-linked-lists-vs-arrays)
        - [In The Real World Linked Lists Vs Arrays (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures-optimizing-performance/lecture/QUaUd/in-the-real-world-lists-vs-arrays)
    - [ ] [why you should avoid linked lists (video)](https://www.youtube.com/watch?v=YQs6IC-vgmo)
    - [ ] Gotcha: you need pointer to pointer knowledge:
        (for when you pass a pointer to a function that may change the address where that pointer points)
        This page is just to get a grasp on ptr to ptr. I don't recommend this list traversal style. Readability and maintainability suffer due to cleverness.
        - [Pointers to Pointers](https://www.eskimo.com/~scs/cclass/int/sx8.html)
    - [ ] υλοποίηση (Το έκανα με δείκτη ουράς και χωρίς):
    
    # untill here
    
        - [ ] size() - returns number of data elements in list
        - [ ] empty() - bool returns true if empty
        - [ ] value_at(index) - returns the value of the nth item (starting at 0 for first)
        - [ ] push_front(value) - adds an item to the front of the list
        - [ ] pop_front() - remove front item and return its value
        - [ ] push_back(value) - adds an item at the end
        - [ ] pop_back() - removes end item and returns its value
        - [ ] front() - get value of front item
        - [ ] back() - get value of end item
        - [ ] insert(index, value) - insert value at index, so current item at that index is pointed to by new item at index
        - [ ] erase(index) - removes node at given index
        - [ ] value_n_from_end(n) - returns the value of the node at nth position from the end of the list
        - [ ] reverse() - reverses the list
        - [ ] remove_value(value) - removes the first item in the list with this value
    - [ ] Doubly-linked List
        - [Description (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/jpGKD/doubly-linked-lists)
        - No need to implement

- ### Stack
    - [ ] [Stacks (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/UdKzQ/stacks)
    - [ ] [Using Stacks Last-In First-Out (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Using-stacks-last-first-out/149042/177120-4.html)
    - [ ] Will not implement. Implementing with array is trivial.

- ### Queue
    - [ ] [Using Queues First-In First-Out(video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Using-queues-first-first-out/149042/177122-4.html)
    - [ ] [Queue (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/EShpq/queue)
    - [ ] [Circular buffer/FIFO](https://en.wikipedia.org/wiki/Circular_buffer)
    - [ ] [Priority Queues (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Priority-queues-deques/149042/177123-4.html)
    - [ ] Implement using linked-list, with tail pointer:
        - enqueue(value) - adds value at position at tail
        - dequeue() - returns value and removes least recently added element (front)
        - empty()
    - [ ] Implement using fixed-sized array:
        - enqueue(value) - adds item at end of available storage
        - dequeue() - returns value and removes least recently added element
        - empty()
        - full()
    - [ ] Cost:
        - a bad implementation using linked list where you enqueue at head and dequeue at tail would be O(n)
            because you'd need the next to last element, causing a full traversal each dequeue
        - enqueue: O(1) (amortized, linked list and array [probing])
        - dequeue: O(1) (linked list and array)
        - empty: O(1) (linked list and array)

- ### Hash table
    - [ ] Videos:
        - [ ] [Hashing with Chaining (video)](https://www.youtube.com/watch?v=0M_kIqhwbFo&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=8)
        - [ ] [Table Doubling, Karp-Rabin (video)](https://www.youtube.com/watch?v=BRO7mVIFt08&index=9&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb)
        - [ ] [Open Addressing, Cryptographic Hashing (video)](https://www.youtube.com/watch?v=rvdJDijO2Ro&index=10&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb)
        - [ ] [PyCon 2010: The Mighty Dictionary (video)](https://www.youtube.com/watch?v=C4Kc8xzcA68)
        - [ ] [(Advanced) Randomization: Universal & Perfect Hashing (video)](https://www.youtube.com/watch?v=z0lJ2k0sl1g&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp&index=11)
        - [ ] [(Advanced) Perfect hashing (video)](https://www.youtube.com/watch?v=N0COwN14gt0&list=PL2B4EEwhKD-NbwZ4ezj7gyc_3yNrojKM9&index=4)

    - [ ] Online Courses:
        - [ ] [Understanding Hash Functions (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Understanding-hash-functions/149042/177126-4.html)
        - [ ] [Using Hash Tables (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Using-hash-tables/149042/177127-4.html)
        - [ ] [Supporting Hashing (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Supporting-hashing/149042/177128-4.html)
        - [ ] [Language Support Hash Tables (video)](https://www.lynda.com/Developer-Programming-Foundations-tutorials/Language-support-hash-tables/149042/177129-4.html)
        - [ ] [Core Hash Tables (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures-optimizing-performance/lecture/m7UuP/core-hash-tables)
        - [ ] [Data Structures (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/home/week/3)
        - [ ] [Phone Book Problem (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/NYZZP/phone-book-problem)
        - [ ] distributed hash tables:
            - [Instant Uploads And Storage Optimization In Dropbox (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/DvaIb/instant-uploads-and-storage-optimization-in-dropbox)
            - [Distributed Hash Tables (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/tvH8H/distributed-hash-tables)

    - [ ] implement with array using linear probing
        - hash(k, m) - m is size of hash table
        - add(key, value) - if key already exists, update value
        - exists(key)
        - get(key)
        - remove(key)

## More Knowledge

- ### Binary search
    - [ ] [Binary Search (video)](https://www.youtube.com/watch?v=D5SrAga1pno)
    - [ ] [Binary Search (video)](https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/binary-search/a/binary-search)
    - [ ] [detail](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/binary-search/)
    - [ ] Implement:
        - binary search (on sorted array of integers)
        - binary search using recursion

- ### Bitwise operations
    - [ ] [Bits cheat sheet](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/blob/master/extras/cheat%20sheets/bits-cheat-cheet.pdf) - you should know many of the powers of 2 from (2^1 to 2^16 and 2^32)
    - [ ] Get a really good understanding of manipulating bits with: &, |, ^, ~, >>, <<
        - [ ] [words](https://en.wikipedia.org/wiki/Word_(computer_architecture))
        - [ ] Good intro:
            [Bit Manipulation (video)](https://www.youtube.com/watch?v=7jkIUgLC29I)
        - [ ] [C Programming Tutorial 2-10: Bitwise Operators (video)](https://www.youtube.com/watch?v=d0AwjSpNXR0)
        - [ ] [Bit Manipulation](https://en.wikipedia.org/wiki/Bit_manipulation)
        - [ ] [Bitwise Operation](https://en.wikipedia.org/wiki/Bitwise_operation)
        - [ ] [Bithacks](https://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html)
        - [ ] [The Bit Twiddler](http://bits.stephan-brumme.com/)
        - [ ] [The Bit Twiddler Interactive](http://bits.stephan-brumme.com/interactive.html)
    - [ ] 2s and 1s complement
        - [Binary: Plusses & Minuses (Why We Use Two's Complement) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=lKTsv6iVxV4)
        - [1s Complement](https://en.wikipedia.org/wiki/Ones%27_complement)
        - [2s Complement](https://en.wikipedia.org/wiki/Two%27s_complement)
    - [ ] count set bits
        - [4 ways to count bits in a byte (video)](https://youtu.be/Hzuzo9NJrlc)
        - [Count Bits](https://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html#CountBitsSetKernighan)
        - [How To Count The Number Of Set Bits In a 32 Bit Integer](http://stackoverflow.com/questions/109023/how-to-count-the-number-of-set-bits-in-a-32-bit-integer)
    - [ ] round to next power of 2:
        - [Round Up To Next Power Of Two](http://bits.stephan-brumme.com/roundUpToNextPowerOfTwo.html)
    - [ ] swap values:
        - [Swap](http://bits.stephan-brumme.com/swap.html)
    - [ ] absolute value:
        - [Absolute Integer](http://bits.stephan-brumme.com/absInteger.html)

## Trees

- ### Trees - Notes & Background
    - [ ] [Series: Core Trees (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures-optimizing-performance/lecture/ovovP/core-trees)
    - [ ] [Series: Trees (video)](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/95qda/trees)
    - basic tree construction
    - traversal
    - manipulation algorithms
    - BFS (breadth-first search)
        - [MIT (video)](https://www.youtube.com/watch?v=s-CYnVz-uh4&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=13)
        - level order (BFS, using queue)
            time complexity: O(n)
            space complexity: best: O(1), worst: O(n/2)=O(n)
    - DFS (depth-first search)
        - [MIT (video)](https://www.youtube.com/watch?v=AfSk24UTFS8&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=14)
        - notes:
            time complexity: O(n)
            space complexity:
                best: O(log n) - avg. height of tree
                worst: O(n)
        - inorder (DFS: left, self, right)
        - postorder (DFS: left, right, self)
        - preorder (DFS: self, left, right)