# Google Interview University
यह मेरी एक वेब डेवलपर ( खुद से सीखा हुआ , बिना किसी कंप्यूटर साइंस डिग्री के ) से एक बड़ी कंपनी के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियर बनने की कई महीनो की योजना है ।
यह सामुग्री नये सॉफ्टवेयर इंजिनियर या जो सॉफ्टवेयर/वेब डेवलपमेंट से सॉफ्टवेर इंजीनियरिंग (जहा कंप्यूटर साइंस का ज्ञान जरुरी हे) में प्रवेश करना चाहते हे उनके लिए हे. अगर आपके पास अनेक वर्षो का अनुभव हैं तो आपका इंटरव्यू कठिन हो सकता हैं.
अगर आपके पास कई सालो का सॉफ्टवेर/वेब डेवलपमेंट का अनुभव हैं तो ध्यान दे की बड़ी कंपनिया जैसे गूगल, Amzaon, फेसबुक और माइक्रोसॉफ्ट सॉफ्टवेर इंजीनियरिंग सॉफ्टवेर/वेब डेवलपमेंट से अलग समज़ती हैं, और आपको कंप्यूटर साइंस का ज्ञान होना जरुरी हैं
मैंने जब ये परियोजना शुरू की, तब मैं स्टैक और हीप में फरक नहीं जनता था, मुजे नहीं पता था की Big-O क्या हे, ट्रीज क्या हे, या ग्राफ को पार कैसे करते हैं. अगर मुजे छाटने का अल्गोरिथम लिखना पड़ता तो मैं आपको ये बता सकता हु के वो इतना ख़ास नहीं होगा. जो भी डाटा स्ट्रक्चर का मैंने उपयोग किया वो भाषा में समाविष्ट था, और वो कैसे काम करता हे उसकी कोई जानकारी मुजे नहीं थी. मुजे कभी मेमोरी का संचालन नहीं करता पड़ा, जबतक मेरी चलाई कोई प्रोसेस "out of memory" का एरर न दे, और तब मुजे कोई वैकल्पिक हल धुन्दाना पड़ता था. मैंने मेरी जिन्दगी में बहोत कम मुल्ती-डायमेंशनल ऐरे और बहोत सारे अस्सोसिअतिव् ऐरे का उपयोग किया हे, पर मैंने कोई भी डाटा स्ट्रक्चर शुरू से नहीं लिखा था. पर इस अध्ययन योजना का उपयोग करने बाद मेरा नौकरी लगाने का आत्मविश्वास बहोत बढ़ा हें. यह एक लम्बी योजना हें. यह मेरे लिए बहोत महीनोतक चलेगी. अगर आपको ईंमैसे कुछ पता हैं तो आपको कम वक्त लगेगा.
नीचे सब कुछ एक रूपरेखा है, और आप ऊपर से नीचे के क्रम में पढ़े.
मैं गितहब के विशेष मार्कडाउन का उपयोग कर रहा हूँ, प्रगति की जाँच करने के लिए कार्य सूचियों का प्रयोग करे.
Github-flavored markdown की अधिक जानकारी
कुछ विडियो सिर्फ Coursera, EdX, or Lynda.com के वर्ग में दाखिला लेने का बाद ही उपलब्ध हैं. उन्हें MOOC कहा जाता हैं. It is free to do so, but sometimes the classes are not in session so you have to wait a couple of months, so you have no access.
I'd appreciate your help converting the MOOC video links to public sources to replace the online course विडियो over time. I like using university lectures.
[ ] ABC: Always Be Coding [ ] Whiteboarding [ ] Effective Whiteboarding during Programming Interviews [ ] Cracking The Coding Interview Set 1:
- [ ] [Gayle L McDowell - Cracking The Coding Interview (विडियो)](https://www.youtube.com/watch?v=rEJzOhC5ZtQ)
- [ ] [Cracking the Coding Interview with Author Gayle Laakmann McDowell (विडियो)](https://www.youtube.com/watch?v=aClxtDcdpsQ)
इंटरव्यू मैं आप कोंसिभी एक भाषा जिसमे आप आरामदायक हो वो चुन सकते हैं, पर गूगल के लिए निम्नलिखित भाषाएँ अच्छी रहेगी:
आप निम्न्लिहित भाषाएँ भी चुन सकते हैं, पर उन्हें सावधानीसे चुने
आप भाषा में बहुत सहज हो, और उसकी जानकार होने की जरूरत है.
विकल्पों के बारे में अधिक पढ़ें:
क्युकी में मैं पढ़ रहा हूँ, आपको कुछ C, C++, और Python शामिल दिखेगा. वहाँ कुछ शामिल किताबें, नीचे आखिर में देख ले.
इस सूची में कई महीनों से वृद्धि हुई है, और हाँ, यह एक तरह से हाथ से बाहर हो गयी हैं
निचे कुछ गलतिया हैं जो मैंने की हैं तो आपका अनुभव बेहतर होगा
मैंने घंटो वीडिय के विडियो देखे और टिप्पणिया लिखी, और महीनो बाद मुजे कुछ याद नहीं रहा. सबकी समीक्षा करने के लिए मैंने 3 दिन मेरी तिप्पनिओयो और flashcards बनाने में बितायें (नीचे देखें).
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:
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.
I keep a set of cheatsheets 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.
There are a lot of distractions that can take up valuable time. Focus and concentration is hard.
यह बड़ी सूचि गूगल इंटरव्यू टिप्पणियों से व्यक्तिगत कार्य सूचि से बनायीं गयी थी. निचे कुछ प्रचलित टेक्नोलॉजी हैं पर उन्हें टिप्पणियो में समविस्ट नहीं किया गया हैं.
कुछ विषय एक दिन ले सकते हैं और कुछ ज्यादा.कुचो का सिर्फ पढाई हो सकती हैं पर अमल नहीं हो सकता.
हर दिन मैं निचली सूचि से एक विषय लेता हु, उसका विडियो देखता हु, और उसका अमल निचे दिए तरह करता हूँ: C - struct और function का उपयोग करके जो struct * या args का उपयोग करते हैं. C++ - built-in types का उपयोग न करके C++ - built-in types का उपयोग करके, जैसे STL की std::list, linked list के लिए Python - built-in types का उपयोग करके (Python का अभ्यास रखने के लिए)
and write tests to ensure I'm doing it right, sometimes just using simple assert() statements
You may do Java or something else, this is just my thing.
Why code in all of these?
Practice, practice, practice, until I'm sick of it, and can do it with no problem (some have many edge cases and bookkeeping details to remember)
Work within the raw constraints (allocating/freeing memory without help of garbage collection (except Python))
Make use of built-in types so I have experience using the built-in tools for real-world use (not going to write my own linked list implementation in production)
I may not have time to do all of these for every subject, but I'll try.
You can see my code here:
You don't need to memorize the guts of every algorithm.
Write code on a whiteboard, not a computer. Test with some sample inputs. Then test it out on a computer.
[ ] How computers process a program:
[ ] How floating point numbers are stored:
[ ] Computer Arch Intro: (first video only - interesting but not required) Introduction and Basics - Carnegie Mellon - Computer Architecture
[ ] Compilers
[ ] Cheat sheet
If some of the lectures are too mathy, you can jump down to the bottom and watch the discrete mathematics विडियो to get the background knowledge.
[ ] विडियो:
[ ] Online Courses:
[ ] implement with array using linear probing
[ ] AVL trees
[ ] Splay trees
[ ] 2-3 search trees
[ ] 2-3-4 Trees (aka 2-4 trees)
[ ] B-Trees
[ ] Red/black trees
[ ] Notes:
For heapsort, see Heap data structure above. Heap sort is great, but not stable.
[ ] Stanford lectures on sorting:
[ ] Shai Simonson, Aduni.org:
[ ] Steven Skiena lectures on sorting:
[ ] UC बर्कले:
[ ] - Merge sort code:
[ ] - Quick sort code:
[ ] Implement:
[ ] For curiosity - not required:
Graphs can be used to represent many problems in computer science, so this section is long, like trees and sorting were.
Notes from Yegge:
[ ] Skiena Lectures - great intro:
[ ] Graphs (review and more):
Full Coursera Course:
Yegge: If you get a chance, try to study up on fancier algorithms:
I'll implement:
You'll get more graph practice in Skiena's book (see Books section below) and the interview books
Scalability and System Design are very large topics with many topics and resources, since there is a lot to consider when designing a software/hardware system that can scale. Expect to spend quite a bit of time on this.
This section will have shorter विडियो that can you watch pretty quickly to review most of the important concepts.
It's nice if you want a refresher often.
(More items will be added here)
Read and do exercises:
[ ] The Algorithm Design Manual (Skiena)
Once you've understood everything in the daily plan, and read and done exercises from the the books above, read and do exercises from the books below. Then move to coding challenges (further down below)
Read first:
Read second (recommended by many, but not in Google coaching docs):
These were not suggested by Google but I added because I needed the background knowledge
[ ] C Programming Language, Vol 2
[ ] C++ Primer Plus, 6th Edition
[ ] Introduction to Algorithms
[ ] Elements of Programming Interviews
Once you've learned your brains out, put those brains to work. Take coding challenges every day, as many as you can.
निचे दिए गए विषयो के साथ साथ, अपने २० इंटरव्यू प्रश्न तयार रखे. हर एक प्रश्न के २-३ जवाब तयार रखे. आपने जो हासिल किया हे उसकी कहानी रखे.
मेरे कुछ प्रश्न (मुजे पहिलेसेही कुछ जवाब बता हे पर मैं टीम की राय जानना चाहता हूँ):
Everything below is my recommendation, not Google's, and you may not have enough time to
learn, watch or read them all. That's ok. I may not either.
- [ ] लेखाचित्र अल्गोरिथम IV: ज्यामितीय एल्गोरिदम का परिचय - व्याख्यान ९ - [ ] ज्यामितीय एल्गोरिदम: ग्रैहम और जारविस - व्याख्यान १० - [ ] डिवाइड और कॉन्कर: कॉन्वेक्स हल, माध्य ढूँढना
- [ ] विडियो:
- [ ] [Why Learn Go?](https://www.youtube.com/watch?v=FTl0tl9BGdc)
- [ ] [Go Programming](https://www.youtube.com/watch?v=CF9S4QZuV30)
- [ ] [A Tour of Go](https://www.youtube.com/watch?v=ytEkHepK08c)
- [ ] पुस्तके: - [ ] गो प्रोग्रामिंग का परिचय (ऑनलाइन मुफ्त पढ़े) - [ ] गो प्रोग्रामिंग लैंग्वेज (दोनोवन & केर्निघन) - [ ] बूतकाम्प
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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?
[ ] और डायनामिक प्रोग्रामिंग (विडियो)
[ ] Advanced Graph Processing (विडियो)
[ ] MIT Probability (mathy, and go slowly, which is good for mathy things) (विडियो):
Sit back and enjoy. "netflix and skill" :P
[ ] List of individual Dynamic Programming problems (each is short)
[ ] Excellent - MIT Calculus Revisited: Single Variable Calculus
[ ] कंप्यूटर विज्ञान ७०, ००१ – वसंत २०१५ - Discrete Mathematics and Probability Theory
[ ] CSE373 - एल्गोरिदम का विश्लेषण (२५ विडियो)
[ ] UC बर्कले CS १५२: कंप्यूटर वास्तुकला और इंजीनियरिंग (२० विडियो )
[ ] MIT ६.०४२J: कंप्यूटर विज्ञान के लिए गणित, पतझड़ २०१० (२५ वीडियो)
[ ] स्टैनफोर्ड: प्रोग्रामिंग मानदंड (१७ विडियो)
[ ] विशाल डेटासेट खनन – स्तान्फोर्ड विश्वविद्यालय(९४ विडियो)
http://www.gainlo.co/ - बड़ी कंपनी के मोक इंटरव्यू
बधाई हो!
सिखाते रहो.
वास्तव में आपकी पढाई कभी ख़तम नहीं होती.