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구글 인터뷰 대학(Google Interview University)

번역:

구글 인터뷰 대학이란?

구글 인터뷰 대학은 웹 개발자(컴퓨터공학 학위 없이 독학한)에서 구글의 소프트웨어 엔지니어가 되기 위한 나의 몇 달 간의 공부 계획이다.

Coding at the whiteboard - from HBO's Silicon Valley

이 기나긴 리스트는 구글 코칭 노트에서 선별되고 확장된 것으로 여러분이 알아야 할 내용이다. 맨 아래에는 인터뷰에 등장하거나 문제를 푸는 데에 도움이 될 만한 추가적인 내용이 있다. 많은 내용이 Steve Yegge의 "Get that job at Google"이라는 책에서 나왔으며, 때때로 구글 코칭 노트의 내용을 그대로 담고있기도 하다.

나는 Yegge의 추천으로부터 여러분이 알아야만 할 내용들을 추려내었다. 구글과의 연락으로 얻은 정보를 바탕으로 그의 추천내용을 수정하였다. 이 리스트는 신입 소프트웨어 엔지니어, 혹은 소프트웨어/웹 개발에서 소프트웨어 엔지니어링(컴퓨터과학 지식이 필요한)으로 전환하는 사람들을 위한 것이다 만약 당신이 여러 해의 소프트웨어 엔지니어링 경력이 있다면, 더 어려운 인터뷰가 예상된다. 더 보기.

만약 당신이 여러 해의 소프트웨어/웹 개발 경험을 가지고 있다면, 구글은 소프트웨어 엔지니어링을 소프트웨어/웹 개발과 다르게 바라보고 있으며 컴퓨터과학 지식을 요구한다는 사실에 주목하도록 하자.

신뢰할만한 엔지니어, 혹은 시스템 엔지니어가 되고 싶다면 선택적 주제 목록(네트워크, 보안 등)을 더 공부하도록 하자.

Table of Contents

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

Why use it?

나는 구글 인터뷰를 준비하기 위해 이 계획을 따랐다. 1997년 부터 나는 웹과 서비스를 개발하고 스타트업을 세웠다. 나는 컴퓨터과학이 아닌 경제학 학위를 가지고 있다. 나의 커리어는 굉장히 성공적이어왔지만, 나는 구글에서 일하고 싶었다. 나는 더 큰 시스템을 다루고 컴퓨터 시스템, 알고리즘 효율, 자료구조 퍼포먼스, 저급 언어 등과 그 것들이 어떻게 작동하는지에 대하여 이해하고 싶었다. 그리고 당신이 그런 것들을 모른다면 구글은 당신을 채용하지 않을 것이다.

내가 이 프로젝트를 시작했을 때, 나는 힙스택, Big-O, 트리, 그래프 운행 등에 대하여 전혀 아는 바가 없었다. 만약 내가 정렬 알고리즘을 코딩해야했다면, 나는 그리 잘 하지 못했을 것이다. 모든 사용했던 모든 자료 구조는 언어 안에서 구현 되어 있던 것들이고, 나는 그 것들이 보이는 것 아래서 어떻게 작동하고 있는지 알지 못했다. 나는 진행 중인 프로세스가 메모리 부족 에러를 메세지를 보내지 않는 한 메모리를 관리할 필요가 없었고, 나는 회피방법을 찾아야만 했다. 나는 몇몇 다차원 배열이나 연관 배열을 사용해왔지만, 자료구조를 처음부터 구현해본 적은 없었다.

하지만 이 공부 계획을 진행하면서 나는 내가 고용될 것이라는 자신감을 갖게 되었다. 이 것은 내게 여러 달이 필요한 긴 계획이다. 만약 당신이 이 중 많은 내용에 익숙하다면 시간은 훨씬 덜 들 것이다.

How to use it

아래의 모든 것은 대략적인 개요이며 당신은 위에서 아래 순서대로 진행해야 한다.

진행상황을 확인하기 위한 목록를 포함하여, 나는 Github'special markdown flavor를 사용하고 있다.

새 브랜치를 만들어서 중괄호에 x표를 넣는 식으로 항목을 체크하라: [x]

브랜치를 포크하고 아래의 명령을 따라라

git checkout -b progress

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

git fetch --all

끝났으면 박스에 x로 체크하라

git add .

git commit -m "Marked x"

git rebase jwasham/master

git push --force

Github-flavored markdown에 대하여

구글 분위기 내기

"미래의 구글러"를 인쇄하고 자주 바라보자.

future Googler sign

Did I Get the Job?

I'm in the queue right now. Hope to interview soon.

Thanks for the referral, JP.

팔로우 하려면

나의 이야기: 내가 구글 인터뷰를 풀 타임으로 8 개월 동안 공부한 이유 (원문 : Why I Studied Full-Time for 8 Months for a Google Interview)

I'm on the journey, too. Follow along:

John Washam - Google Interview University

Don't feel you aren't smart enough

About Google

About Video Resources

Some videos are available only by enrolling in a Coursera, EdX, or Lynda.com class. These are called MOOCs. Sometimes the classes are not in session so you have to wait a couple of months, so you have no access. Lynda.com courses are not free.

I'd appreciate your help to add free and always-available public sources, such as YouTube videos to accompany the online course videos.
I like using university lectures.

Interview Process & General Interview Prep

Pick One Language for the Interview

I wrote this short article about it: Important: Pick One Language for the Google Interview

You can use a language you are comfortable in to do the coding part of the interview, but for Google, these are solid choices:

  • C++
  • Java
  • Python

You could also use these, but read around first. There may be caveats:

  • JavaScript
  • Ruby

You need to be very comfortable in the language and be knowledgeable.

Read more about choices:

See language resources here

You'll see some C, C++, and Python learning included below, because I'm learning. There are a few books involved, see the bottom.

도서 목록

아래의 목록은 내가 공부했던 책들보다는 적다. 당신의 시간을 절약하기 위해 몇몇 책들은 생략하였다.

Interview Prep (인터뷰 준비를 위해서)

만일 당신이 많은 여유 시간이 있다면:

  • Elements of Programming Interviews
    • 모든 코드가 C++로 되어있다, 만일 당신의 인터뷰에서 C++를 사용하길 고려한다면 정말 좋은 책이다.
    • 일반적인 문제들을 해결하기 위해 좋은 책이다.

Computer Architecture

If short on time:

  • Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine
    • The book was published in 2004, and is somewhat outdated, but it's a terrific resource for understanding a computer in brief.
    • The author invented HLA, so take mentions and examples in HLA with a grain of salt. Not widely used, but decent examples of what assembly looks like.
    • These chapters are worth the read to give you a nice foundation:
      • 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

If you have more time (I want this book):

Language Specific

You need to choose a language for the interview (see above). Here are my recommendations by language. I don't have resources for all languages. I welcome additions.

If you read though one of these, you should have all the data structures and algorithms knowledge you'll need to start doing coding problems. You can skip all the video lectures in this project, unless you'd like a review.

Additional language-specific resources here.

C++

I haven't read these two, but they are highly rated and written by Sedgewick. He's awesome.

If you have a better recommendation for C++, please let me know. Looking for a comprehensive resource.

Java

OR:

  • Data Structures and Algorithms in Java
    • 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

Optional Books

Some people recommend these, but I think it's going overboard, unless you have many years of software engineering experience and expect a much harder interview:

  • [ ] Algorithm Design Manual (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.
    • To quote Yegge: "More than any other book it helped me understand just how astonishingly commonplace (and important) graph problems are – they should be part of every working programmer's toolkit. The book also covers basic data structures and sorting algorithms, which is a nice bonus. But the gold mine is the second half of the book, which is a sort of encyclopedia of 1-pagers on zillions of useful problems and various ways to solve them, without too much detail. Almost every 1-pager has a simple picture, making it easy to remember. This is a great way to learn how to identify hundreds of problem types."
    • Can rent it on kindle
    • Half.com is a great resource for textbooks at good prices.
    • Answers:
    • Errata

  • [ ] Introduction to Algorithms

    • 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.
    • To quote Yegge: "But if you want to come into your interviews prepped, then consider deferring your application until you've made your way through that book."
    • Half.com is a great resource for textbooks at good prices.
    • aka CLR, sometimes CLRS, because Stein was late to the game

  • [ ] Programming Pearls

    • 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.

Before you Get Started

This list grew over many months, and yes, it kind of got out of hand.

Here are some mistakes I made so you'll have a better experience.

1. You Won't Remember it All

I watched hours of videos and took copious notes, and months later there was much I didn't remember. I spent 3 days going through my notes and making flashcards so I could review.

Read please so you won't make my mistakes:

Retaining Computer Science Knowledge

2. Use Flashcards

To solve the problem, I made a little flashcards site where I could add flashcards of 2 types: general and code. Each card has different formatting.

I made a mobile-first website so I could review on my phone and tablet, wherever I am.

Make your own for free:

Keep in mind I went overboard and have cards covering everything from assembly language and Python trivia to machine learning and statistics. It's way too much for what's required by Google.

Note on flashcards: The first time you recognize you know the answer, don't mark it as known. You have to see the same card and answer it several times correctly before you really know it. Repetition will put that knowledge deeper in your brain.

An alternative to using my flashcard site is Anki, which has been recommended to me numerous times. It uses a repetition system to help you remember. It's user-friendly, available on all platforms and has a cloud sync system. It costs $25 on iOS but is free on other platforms.

My flashcard database in Anki format: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (thanks @xiewenya)

3. Review, review, review

I keep a set of cheat sheets on ASCII, OSI stack, Big-O notations, and more. I study them when I have some spare time.

Take a break from programming problems for a half hour and go through your flashcards.

4. Focus

There are a lot of distractions that can take up valuable time. Focus and concentration are hard.

What you won't see covered

This big list all started as a personal to-do list made from Google interview coaching notes. These are prevalent technologies but were not mentioned in those notes:

  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, and other front-end technologies

하루 하루의 계획

어떤 주제들은 하루가 걸리고, 어떤 것들은 며칠이 걸릴 것이다. 또 어떤것은 구현할 것들이 없이 그냥 배우는 것들이다.

아래 리스트에 있는 것에서 매일 하나의 주제를 택했고, 그 주제에 대한 강의를 보고, 구현을 했다:

  • C - 인자를 가지는 구조체와 함수 사용
  • C++ - 빌트인 타입 사용하지 않음
  • C++ - 링크리스트를 위한 STL's std::list 같은 빌트인 타입 사용
  • Python - 빌트인 타입 사용 (파이선 연습을 계속 하려고)
  • 제대로 하고 있는지 테스트를 했고 가끔은 간단한 assert() 사용
  • 당신은 아마 자바나 그 어떤 언어를 이용하겠지만 이것은 그냥 내 것들이다.

당신은 이것을 다 할 필요는 없다. 단지 인터뷰를 위한 하나의 언어를 할 것..

왜 이 모든것을 코딩해야 하는가?

  • 나는 이것에 미칠때까지 연습하고 또 연습했고, 아무런 문제 없이 할 수 있게 되었다 (어떤 것들은 다양한 케이스가 있고 이것을 기억하기 위해 기록을 보관했다.)
  • 있는 그대로의 제한 속에서 연습 (garbage collection의 도움없이 메모리 할당과 해지 (파이선 빼고))
  • 빌트인 타입을 사용하여 나는 빌트인 도구에 대한 경험이 있게 되었다. (내 프로젝트의 링크 리스트 구현은 쓰지 않을 예정)

모든 주제에 대한 모든 것을 할 수 없지만 나는 노력했다.

나의 코드를 여기서 확인하세요:

당신은 모든 알고리즘에 대해서 기억할 필요는 없다.

컴퓨터에 코딩하지 말고 와이트보드나 종이에 적어보아라. 인풋 값으로 샘플 테스트를 해 보아라. 그리고 컴퓨터로 테스트해 보아라.

선수 과목

  • [ ] Learn C

    • C 는 어디에나 있다. 당신은 책이나 강의, 비디오 등 공부하는 동안 모든 곳에서 예제를 볼 것이다.
    • C Programming Language, Vol 2
      • 이 책은 분량이 적은 책이지만 C 를 잘 다룰 수 있게 해 줄 것이다. 또한 조금만 연습하더라도 연습량에 비해 빠르게 배울 수 있을 것이다. C 를 이해하는 것은 프로그램과 메모리가 어떻게 돌아가는지 이해하는 것을 도와준다.
      • answers to questions

  • [ ] How computers process a program:

Algorithmic complexity / Big-O / Asymptotic analysis

자료구조

More Knowledge

Trees

Sorting

If you need more detail on this subject, see "Sorting" section in Additional Detail on Some Subjects

Graphs

Graphs can be used to represent many problems in computer science, so this section is long, like trees and sorting were.

You'll get more graph practice in Skiena's book (see Books section below) and the interview books

Even More Knowledge

System Design, Scalability, Data Handling

Final Review

This section will have shorter videos that you can watch pretty quickly to review most of the important concepts.
It's nice if you want a refresher often.

코딩 문제 연습

이제 당신은 위의 컴퓨터 과학 주제들을 모두 알고 있으므로, 코딩 문제에 답하는 것을 연습할 차례이다.

코딩 문제 연습은 프로그래밍 문제에 대한 답을 외우는 것이 아니다.

당신에게 프로그래밍 문제를 푸는 연습이 필요한 이유:

  • 문제 인식, 그리고 어떤 자료구조와 알고리즘이 언제 필요한지
  • 문제의 조건을 모으기
  • 인터뷰를 하듯 당신이 문제를 푸는 과정을 말하기
  • 컴퓨터가 아닌 종이나 화이트보드에 코딩하기
  • 당신의 풀이의 시간, 공간 복잡도를 제시하기
  • 당신의 해답을 테스팅하기

체계적이고 소통하는 인터뷰에서의 문제풀이에 관한 좋은 시작점이 있다. 당신은 프로그래밍 인터뷰 책에서 이 서식을 얻을 수도 있지만, 나는 이 것이 가장 좋다고 본다: Algorithm design canvas

My Process for Coding Interview (Book) Exercises

집에 화이트보드가 없는가? 그럴 수 있다. 나는 커다란 화이트보드를 가진 괴짜이다. 화이트보드 대신에 상점에서 큰 도화지를 사오자. 소파에 앉아서 연습할 수 있다. 이 것은 내 "소파 화이트보드"이다. 크기 비교를 위해 사진에 펜을 추가하였다. 펜을 쓰면, 곧 지우고 싶어질 것이다. 금방 지저분해 진다.

my sofa whiteboard

보충:

읽고 프로그래밍 문제 풀기 (순서대로):

위의 도서 목록을 보라

Coding exercises/challenges

Once you've learned your brains out, put those brains to work. Take coding challenges every day, as many as you can.

Challenge sites:

Maybe:

Once you're closer to the interview

Your Resume

Be thinking of for when the interview comes

Think of about 20 interview questions you'll get, along with the lines of the items below. Have 2-3 answers for each. Have a story, not just data, about something you accomplished.

  • Why do you want this job?
  • What's a tough problem you've solved?
  • Biggest challenges faced?
  • Best/worst designs seen?
  • Ideas for improving an existing Google product.
  • How do you work best, as an individual and as part of a team?
  • Which of your skills or experiences would be assets in the role and why?
  • What did you most enjoy at [job x / project y]?
  • What was the biggest challenge you faced at [job x / project y]?
  • What was the hardest bug you faced at [job x / project y]?
  • What did you learn at [job x / project y]?
  • What would you have done better at [job x / project y]?

Have questions for the interviewer

Some of mine (I already may know answer to but want their opinion or team perspective):
  • How large is your team?
  • What does your dev cycle look like? Do you do waterfall/sprints/agile?
  • Are rushes to deadlines common? Or is there flexibility?
  • How are decisions made in your team?
  • How many meetings do you have per week?
  • Do you feel your work environment helps you concentrate?
  • What are you working on?
  • What do you like about it?
  • What is the work life like?

Once You've Got The Job

Congratulations!

Keep learning.

You're never really done.

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아래의 모든 것들은 선택 사항이다. 이 것들은 Google의 권장사항이 아니라, 나의 추천사항이다.
당신은 이것들을 공부함으로써 더 많은 CS 개념들에 대해 알 수 있을 것이며, 소프트웨어 엔지니어링 직업을 준비하는 데에도 도움이 될 것
이다. 더불어 당신은 훨씬 더 균형 잡힌 소프트웨어 엔지니어가 될 것이다.

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Additional Books

Additional Learning

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Additional Detail on Some Subjects

I added these to reinforce some ideas already presented above, but didn't want to include them
above because it's just too much. It's easy to overdo it on a subject.
You want to get hired in this century, right?

Video Series

Sit back and enjoy. "Netflix and skill" :P

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