Bản gốc:
Tác giả gốc: John Washam
Đóng góp cho bản dịch tiếng Việt:
Ghi chú riêng cho việc duy trì và cập nhật bản dịch tiếng Việt:
Bản dịch này nhằm mục đích khuyến khích các bạn trẻ yêu thích công nghệ nhưng chưa vững tiếng Anh dễ tiếp cận, và tìm được hướng nghiên cứu. Để đi xa hơn trong ngành công nghệ thông tin (CNTT), sớm hay muộn, bạn cũng cần phải trau dồi vốn tiếng Anh của mình. Vì vậy, các thuật ngữ chuyên ngành, mình xin được giữ nguyên gốc. Ví dụ như: stack
, heap
, queue
,...
Mình cố gắng dịch thoát nghĩa, sao cho các bạn với ít kiến thức công nghệ thông tin nhất cũng có thể hiểu được. Trong quá trình dịch khó có thể trách khỏi sai sót, xin được lượng thứ.
Mọi ý kiến, đóng góp về bản dịch, vui lòng tạo một issue mới hoặc bạn có thể chỉnh sửa và tạo Pull Request, đồng thời cc trực tiếp các dịch giả để kiểm tra.
Ban đầu, đây chỉ là một danh sách to-do (danh sách các việc cần làm) ngắn về các chủ đề phải ôn tập của tôi, để trở thành một kỹ sư phần mềm. Nhưng rôi nó lớn dần nên như ngày nay. Sau khi đi hết con đường này, tôi đã được tuyển vào vị trí Software Development Engineer ở Amazon! Bạn có lẽ không cần phải học nhiều như tôi đã học. Nhưng dù sao, mọi thứ bạn cần ở đây.
I studied about 8-12 hours a day, for several months. This is my story: Why I studied full-time for 8 months for a Google interview
Lưu ý: Bạn sẽ không cần phải học nhiều như tôi đã làm. Tôi đã lãng phí rất nhiều thời gian vào những thứ mà tôi không cần biết. Thêm thông tin về điều này ở phía dưới. Tôi sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu mà không lãng phí thời gian quý giá của bạn.
Những chủ đề này sẽ chuẩn bị cho bạn nền tảng kiến thức vững vàng cho cuộc phỏng vấn kỹ thuật tại bất kỳ công ty phần mềm nào, bao gồm cả những gã khổng lồ như: Amazon, Facebook, Google hay Microsoft.
Chúc may mắn!
Đây là kế hoạch học tập kéo dài nhiều tháng của tôi để trở thành một software engineer cho một công ty lớn.
Yêu cầu:
Lưu ý rằng đây là một kế hoạch dành cho software engineering, không phải frontend engineering hay full-stack. Thực sự có một siêu lộ trình và khóa học cho những career path đó ngoài kia (xem https://roadmap.sh/ để biết thêm chi tiết).
Có rất nhiều điều để học trong một chương trình Khoa học Máy tính tại trường đại học, nhưng chỉ cần biết khoảng 75% là đủ tốt cho một cuộc phỏng vấn, vì vậy đó là những gì tôi đề cập ở đây. Để có một chương trình tự học Khoa học Máy tính hoàn chỉnh, các tài nguyên cho kế hoạch học tập của tôi đã được đưa vào Lộ trình Khoa học Máy tính của Kamran Ahmed: https://roadmap.sh/computer-science
---------------- Những mục dưới đây là tuỳ chọn ----------------
Nếu bạn muốn làm kỹ sư phần mềm cho một công ty lớn, đây là những điều bạn phải biết.
Nếu bạn đã bỏ lỡ cơ hội để có được bằng cử nhân khoa học máy tính, giống như tôi, điều này sẽ giúp bạn bắt kịp và tiết kiệm bốn năm cuộc đời của bạn.
Khi tôi bắt đầu dự án này, tôi không phân biệt được stack và heap, không biết về Big-O, không có khái niệm gì về cây (tree
) hay việc duyệt đồ thị (graph traversal
). Và nếu buộc phải viết code cho một thuật toán sắp xếp, tôi đảm bảo rằng nó sẽ không chạy tốt.
Tất cả các cấu trúc dữ liệu tôi từng sử dụng đều được cài đặt sẵn trong ngôn ngữ lập trình và tôi không nhất thiết phải biết chúng làm việc như thế nào. Tôi chưa từng phải tự quản lý vùng nhớ, trừ khi một Process đang chạy ném lỗi "hết bộ nhớ" (out of memory
), và sau đó tôi phải tìm một cách giải quyết khác. Tồi từng sử dụng mảng nhiều chiều vài lần trong đời, và hàng ngàn mảng kết hợp (associate arrays
). Nhưng thực sự tôi chưa từng tự mình xây dựng một cấu trúc dữ liệu nào.
Đây là một kế hoạch dài hơi, sẽ tốn của bạn vài tháng. Nếu bạn đã quen với nhiều nội dung trong này, bạn sẽ mất ít thời gian hơn.
Tất cả những gì dưới đây là một bản phác thảo, và bạn nên tiếp cận các mục theo thứ tự từ trên xuống dưới.
Phần này được viết lại khá nhiều để thuận tiện cho các bạn tiếp cận. Dựa theo bản gốc, tác giả có vẻ như cũng đang cố hướng dẫn cho người mới dùng git.
Bạn có thể bỏ qua mục này nếu đã có kiến thức về Git, Github và Github Flavored Markdown
Nếu bạn chưa biết về git thì vui lòng tham khảo các bài hướng dẫn sau để nắm cách sử dụng:
Trên trang này, nhấp vào nút Code gần phía trên, sau đó nhấp vào "Download ZIP". Giải nén file và bạn có thể làm việc với các file văn bản.
Nếu bạn mở trong một trình soạn thảo code hiểu markdown, bạn sẽ thấy mọi thứ được định dạng đẹp mắt.
Tiếp theo, bạn cần biết cách gắp (fork) một repo trên github:
Fork GitHub repo: https://github.com/jwasham/coding-interview-university
bằng cách clicking vào nút Fork.
Clone bản fork của bạn về máy tính cá nhân.
git clone https://github.com/<YOUR_GITHUB_USERNAME>/coding-interview-university.git
cd coding-interview-university
git remote add upstream https://github.com/jwasham/coding-interview-university.git
git remote set-url --push upstream DISABLE # để bạn không đẩy Process cá nhân của mình trở lại repo gốc
Tạo một branch mới để đánh dấu tiến độ của bạn:
git checkout -b progress
Check các phần đã hoàn thành bằng cách thêm x
vào giữa cặp ngoặc vuông ([ ]
), như thế này: [x]
.
Chạy git add .
để bắt đầu lưu lại các thay đổi.
Chạy git commit -m "commit message"
. Thay commit message
với ghi chú của bạn cho sự thay đổi đó.
Đồng bộ thay đổi với bản fork trên Github của bạn bằng git push origin main
.
Một vài video chỉ xem được khi bạn tham gia vào các lớp học online trên Coursera, EdX, hay Lynda.com. Các lớp đó được gọi là MOOC. Đôi khi các lớp chưa mở, và bạn phải đợi một vài tháng đến khi chúng được mở lại, do đó bạn không thể truy cập vào video được. Lynda.com thì không miễn phí.
Tôi sẽ rất cảm kích sự hỗ trợ của các bạn trong việc thêm các nguồn video miễn phí và luôn sẵn có, ví dụ như Youtube, để hỗ trợ nguồn video từ các khóa học online. Tôi cũng rất thích xem các bài giảng của các trường đại học.
Bạn sẽ cần phải chọn một ngôn ngữ lập trình cho các cuộc phỏng vấn lập trình mà bạn tham gia, nhưng bạn cũng cần tìm một ngôn ngữ mà bạn có thể sử dụng để nghiên cứu các khái niệm khoa học máy tính.
Ưu tiên là ngôn ngữ đó sẽ giống nhau, để bạn chỉ cần thành thạo một ngôn ngữ.
Khi tôi thực hiện kế hoạch học tập, tôi đã sử dụng 2 ngôn ngữ cho hầu hết phần này: C và Python
Đây là các khuyến nghị của tôi. Tất nhiên bạn có thể làm những gì bạn thích.
Có thể bạn không cần, nhưng dưới đây là một số trang web để học một ngôn ngữ mới:
Bạn có thể sử dụng một ngôn ngữ mà bạn quen thuộc để làm phần lập trình trong cuộc phỏng vấn, nhưng đối với các công ty lớn, những ngôn ngữ sau đây là thích hợp nhất:
Bạn cũng có thể sử dụng các ngôn ngữ sau đây, nhưng hãy tìm hiểu thêm trước. Chúng có thể có bất lợi:
Dưới đây là một bài viết mà tôi đã viết về việc chọn ngôn ngữ cho cuộc phỏng vấn: Chọn Một Ngôn Ngữ cho Cuộc Phỏng Vấn Lập Trình. Đây là bài viết gốc mà bài đăng của tôi dựa trên: Chọn Một Ngôn Ngữ Lập Trình cho Cuộc Phỏng Vấn
Bạn cần phải quen thuộc với ngôn ngữ và có kiến thức về nó.
Xem thêm về các sự lựa chọn:
Xem tài liệu về các ngôn ngữ ở đây
Cuốn sách này sẽ tạo nền tảng cho khoa học máy tính của bạn.
Chỉ cần chọn một cuốn, bằng một ngôn ngữ mà bạn quen thuộc. Bạn sẽ đọc và code rất nhiều.
Lựa chọn ở bạn:
Lựa chọn ở bạn:
Bạn không cần phải mua nhiều sách như thế này. Thực sự "Cracking the Coding Interview" có lẽ đã đủ, nhưng tôi đã mua thêm để tạo thêm cơ hội thực hành cho bản thân. Nhưng tôi luôn luôn làm quá mức.
Tôi đã mua cả hai. Chúng đã cho tôi rất nhiều bài tập thực hành.
Chọn 1:
Danh sách này ngày càng dài theo năm tháng và tôi phải thừa nhận là nó ngoài tầm kiểm soát.
Sau đây là 1 vài lỗi tôi đã mắc phải, hy vọng rằng có thể mang lại cho bạn một chút kinh nghiệm.
Tôi đã xem hàng giờ video và viết rất nhiều ghi chú, và chỉ sau vài tháng không còn nhớ chút gì. Tôi đã bỏ ra 3 ngày đọc lại các ghi chú và làm thẻ ghi nhớ để có thể đọc dễ dàng hơn.
Hãy đọc để tránh phạm phải sai lầm tương tự:
Retaining Computer Science Knowledge
Để giải quyết vấn đề, tôi đã viết 1 trang web nhỏ về flash card để thêm các thẻ mới với 2 dạng chính: kiến thức chung và code. Mỗi loại có định dạng riêng.
Tôi đã làm một trang mobile-first (lấy mobile là trọng tâm phát triển trang web) để có thể xem trên điện thoại và máy tính bảng, ở bất cứ đâu.
Tự tạo cho mình hoàn toàn miễn phí:
TÔI KHÔNG KHUYẾN NGHỊ sử dụng bộ flash card của tôi. Có quá nhiều và hầu hết chúng là những thông tin vặt không cần thiết.
Nhưng nếu bạn không muốn nghe lời tôi, đây là những gì bạn cần:
Hãy nhớ rằng tôi đã làm quá mức và các flash card có thể bao gồm cả assembly (ngôn ngữ máy) và Python cho đến cả máy học (machine learning) và thống kê. Như thế là quá nhiều so với những gì cần thiết.
Ghi chú dành cho các flash card: Lần đầu tiên bạn nhận ra bạn biết câu trả lời, đừng đánh dấu là đã biết.Bạn phải xem thẻ tương tự và đưa ra câu trả lời chính xác vài lần trước khi bạn thực sự khẳng định đã nắm được vấn đề. Lặp đi lặp lại việc này sẽ giúp kiến thức được khắc sâu vào não bạn.
Có thể thay thế thẻ ghi nhớ với Anki, đây là ứng dụng mà bạn sẽ thấy tôi khuyến khích sử dụng rất nhiều lần. Nó sử dụng một hệ thống lặp để giúp bạn có thể ghi nhớ được kiến thức.
Đây là ứng dụng cực kì thân thiện với người dùng, có mặt trên tất cả các hệ điều hành, và có hệ thống lưu trữ đồng bộ đám mây. Tốn khoản 25$ cho iOS nhưng miễn phí trên các hệ điều hành khác.
Cơ sở dữ liệu thẻ ghi nhớ của tôi tuân theo chuẩn định dạng của Anki: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (cảm ơn @xiewenya)
Một số sinh viên đã đề cập đến vấn đề định dạng với khoảng trắng có thể được sửa bằng cách thực hiện như sau: mở bộ thẻ, chỉnh sửa thẻ, nhấp vào thẻ, chọn nút "styling", và thêm "white-space: pre;" vào class thẻ.
Tôi giữ một danh sách xem nhanh các mã của ASCII, OSI stack, định nghĩa về Big-O, và nhiều hơn nữa. Tôi đọc bất cứ khi nào rảnh rỗi.
Khi gặp vấn đề trong lúc code, nghỉ ngơi chừng nửa giờ và đọc lại các thẻ ghi nhớ.
ĐIỀU NÀY RẤT QUAN TRỌNG.
Bắt đầu làm câu hỏi phỏng vấn lập trình trong khi bạn đang học cấu trúc dữ liệu và thuật toán.
Bạn cần áp dụng những gì bạn đang học để giải quyết vấn đề, nếu không bạn sẽ quên. Tôi đã mắc phải lỗi này.
Một khi bạn đã học một chủ đề, và cảm thấy khá quen thuộc với nó, ví dụ, danh sách liên kết:
Tiếp tục làm các vấn đề trong khi bạn đang học tất cả những điều này, không phải sau này.
Bạn không được tuyển dụng vì kiến thức, mà là cách bạn áp dụng kiến thức.
Có rất nhiều nguồn lực cho điều này, được liệt kê dưới đây. Hãy tiếp tục.
Có rất nhiều thứ lấy đi sự tập trung của ta, việc này tốn rất nhiều thời gian. Tập trung và toàn tâm toàn ý rất khó. Bật vài bản nhạc không lời và bạn có thể tập trung hơn.
Có vài công nghệ đang thịnh hành nhưng không được đề cập đến, ví dụ:
Khóa học này bao gồm rất nhiều chủ đề. Mỗi chủ đề có thể mất của bạn vài ngày, hoặc thậm chí hơn một tuần. Điều này phụ thuộc vào lịch trình của bạn.
Mỗi ngày, hãy chọn chủ đề tiếp theo trong danh sách, xem một số video về chủ đề đó, sau đó viết code về cấu trúc dữ liệu hoặc thuật toán đó bằng ngôn ngữ bạn đã chọn cho khóa học này.
Bạn có thể xem code của tôi tại đây:
Bạn không cần phải ghi nhớ mọi thuật toán. Bạn chỉ cần hiểu đủ để có thể viết cài đặt của riêng bạn.
Tại sao cái này lại ở đây? Tôi chưa sẵn sàng để phỏng vấn.
Lý do bạn cần thực hành giải các bài toán lập trình:
Có một lời giới thiệu tuyệt vời về việc giải quyết vấn đề một cách có phương pháp và giao tiếp trong một cuộc phỏng vấn. Bạn cũng sẽ nhận được điều này từ các sách phỏng vấn lập trình, nhưng tôi thấy điều này xuất sắc:: Thuật toán thiết kế canvas
Viết code trên bảng trắng hoặc giấy, không phải máy tính. Kiểm tra với một số đầu vào mẫu. Sau đó gõ nó và kiểm tra nó trên máy tính.
Nếu bạn không có bảng trắng ở nhà, hãy mua một tờ giấy vẽ lớn từ cửa hàng mỹ thuật. Bạn có thể ngồi trên ghế sofa và thực hành. Đây là "bảng trắng sofa" của tôi. Tôi đã thêm bút vào ảnh chỉ để đo lường. Nếu bạn sử dụng bút, bạn sẽ ước gì mình có thể tẩy. Nhanh chóng trở nên lộn xộn. Tôi sử dụng 1 chiếc bút chì và 1 cục gôm.
Việc luyện tập giải các bài toán lập trình không phải là việc học thuộc lòng các câu trả lời cho các vấn đề lập trình.
Đừng quên các sách phỏng vấn lập trình quan trọng của bạn ở đây.
Giải quyết vấn đề:
Video Câu Hỏi Phỏng Vấn Lập Trình:
Trang web Thử thách/Thực hành:
Được rồi, nói đủ nhiều rồi, hãy cùng học nào!
Nhưng đừng quên làm các bài toán lập trình ở phía trên trong khi bạn đang học!
Ồ, chắc cũng đủ rồi.
Khi bạn đọc "Cracking the Coding Interview", có một chương về điều này, và cuối chương có một bài kiểm tra để xem nếu bạn có thể xác định độ phức tạp thời gian chạy của các thuật toán khác nhau. Đó là một bài ôn tập và kiểm tra tuyệt vời.
[ ] Video:
[ ] Các khóa học online:
[ ] Cài đặt với mảng sử dụng thăm dò tuyến tính:
BST: Binary search tree - cây tìm kiếm nhị phân.
stack
và heap
- video[ ] Cài đặt:
insert
// thêm giá trị vào câyget_node_count
// lấy số lượng nút trong câyprint_values
// In ra gíá trị trong cây, từ nhỏ nhất đến lớn nhấtdelete_tree
// Xóa câyis_in_tree
// cho biết giá trị cho trước có tồn tại trong cây hay khôngget_height
// cho biết chiều cao của cây(chiều cao của node đơn là 1)get_min
// cho biết giá trị nhỏ nhất trong câyget_max
// cho biết giá trị lớn nhất trong câyis_binary_search_tree
// kiểm tra xem cây cho trước có thỏa mãn điều kiện của một BST khôngdelete_value
// xóa một giá trị trong câyget_successor
// Trả về phần tử cao nhất trong cây liền sau một gíá trị cho trước hoặc -1 nếu không tìm đượcO(n)
insert
sift_up
- cần thiết cho hàm insert
.get_max
- trả về phần tử lớn nhất mà không xóa nó khỏi heapget_size()
- trả về số lượng các phần từ trong một heapis_empty()
- trả về true
nếu heap rỗngextract_max
- trà về phần tử lớn nhất và đồng thời xóa nó khỏi heapsift_down
- cần thiết cho hàm extract_max
remove(i)
- xóa phần tử tại một vị trí i
cho trướcheapify
- tạo một heap từ một mảng các phần tử, cần thiết cho hàm heap_sort
heap_sort()
- nhận vào một mảng chưa sắp xếp, sắp xếp nó tại chỗ (không tốn thêm bộ nhớ) bằng một kỹ thuật sử dụng heap
[ ] Ghi chú:
Với sắp xếp vun đống (Heapsort), xem lại cấu trúc Heap ở trên. Sắp xếp vun đống tốt, nhưng không ổn định.
[ ] UC Berkeley:
[ ] Phân tích thuật toán sắp xếp nổi bọt (Analyzing Bubble Sort) - video
[ ] Sắp xếp chèn và sắp xếp trộn (Insertion Sort, Merge Sort) - video
[ ] Code cho sắp xếp trộn (Merge sort):
[ ] Cài đặt cho sắp xếp nhanh (Quick sor):
[ ] Bài tập cài đặt:
[ ] Không nhất thiết, nhưng tôi khuyến khích xem các phần sau:
Tóm lại, dưới đây là biểu đồ trực quan của 15 thuật toán sắp xếp. Nếu bạn cần thêm chi tiết về chủ đề này, xem qua phần "Sắp xếp" trong Đọc thêm về một số đề tài
Đồ thị có thể được sử dụng để miêu tả nhiều bài toán trong khoa học máy tính, vậy nên phần này cũng khá dài, tương đương với Cây và Sắp xếp.
Ghi chú:
[ ] MIT(videos):
[ ] Các bài giảng của giáo sư Skiena, tốt để dẫn nhập:
[ ] Đồ thị (ôn tập và mở rộng) (tên video được giữ nguyên vì có quá nhiều thuật ngữ và viết tắt):
Khóa học đầy đủ về đồ thị trên Coursera:
Yegge: Nếu bạn có cơ hội, hãy thử nghiên cứu các thuật toán đẹp hơn:
Tôi sẽ viết code cài đặt:
Bạn sẽ biết thêm nhiều ứng dụng của đồ thị trong sách của Skiena (xem danh mục sách bên dưới) và các sách về phỏng vấn.
Tôi đề nghị xem nhiều ví dụ về các vấn đề DP cho đến khi bạn có sự hiểu biết vững chắc về mô hình liên quan.
[ ] Video:
[ ] Ghi chú cho các bài giảng của đại học Yale:
[ ] Coursera:
Nếu bạn cần thêm thông tin chi tiết, hãy đọc qua phần "So khớp chuỗi" trong các mục đọc thêm Đọc thêm về một số đề tài
Tries: cấu trúc dữ liệu dạng cây cho phép chèn và tìm kiếm một chuỗi con nhanh (
O(L)
) và một vài lợi thế khác, thích hợp cho một số dạng toán xử lý chuỗi.
Tôi đã đọc qua code, nhưng sẽ không thực hiện
[ ] Các khóa video ngắn:
[ ] MIT, Advanced Data Structures, Strings (can get pretty obscure about halfway through)
Endianness: thứ tự phiên dịch các byte của một chuỗi byte trong bộ nhớ máy tính sang dạng số (4 byte với
int
hoặc 8 byte vớidouble
). Ví dụ như với 2 byte0x00
và0x01
lưu trên bộ nhớ, đọc theo Big-Endian ta được số 1 (0x00001. Đọc theo Little-Endia ta được 256 (0x100). Xem thêm ở các đường link bên duới.
Phần này sẽ là các video ngắn đề bạn ôn tập lại hầu hết các khái niệm quan trọng.
Cũng tốt nếu như bạn muốn bồi dưỡng thường xuyên.
[ ] Cracking the Facebook Coding Interview:
Các khóa học chuẩn bị:
Phỏng vấn mô phỏng:
Nghĩ sẵn 20 câu hỏi kỹ thuật bạn có thể gặp phải, cùng với danh sách bên dưới. Chuẩn bị 2 đến 3 câu trả lời cho mỗi câu hỏi. Hãy chuẩn bị cả câu chuyện (từ chính kinh nghiệm của bạn), chứ không chỉ một câu trả lời suông.
Một vài câu hỏi của tôi (Tôi có thể đã tìm hiểu trước rồi, nhưng vẫn muốn được nghe ý kiến từ góc nhìn của người phỏng vấn):
Chúc mừng!
Hãy tiếp tục rèn luyện.
Bạn không bao giờ thực sự học xong!
*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************
Mọi thứ dưới đây là tùy chọn. Nó không cần thiết cho một cuộc phỏng vấn ở cấp độ mới vào nghề.
Tuy nhiên, bằng cách nghiên cứu những điều này, bạn sẽ tiếp xúc nhiều hơn với các khái niệm CS và sẽ được chuẩn bị tốt hơn
cho bất kỳ công việc kỹ sư phần mềm nào. Bạn sẽ trở thành một kỹ sư phần mềm toàn diện hơn.
*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************
Đây là nơi bạn có thể đào sâu vào các chủ đề bạn thấy hứng thú
Algorithm (Jeff Erickson)
[ ] Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine
[ ] Introduction to Algorithms - Chú ý: Đọc cuốn này chỉ có một ít giá trị. Đây là một tổng hợp xuất sắc về giải thuật và cấu trúc dữ liệu, nhưng nó không dạy cho bạn cách viết code xuất sắc. Để làm một lập trình viên giỏi, bạn đồng thời phải có khả năng phát triển một giải pháp một cách hiệu quả nữa.
Kiến trúc Máy tính, Ấn bản thứ Sáu: Một cách tiếp cận định lượng
Bạn có thể sẽ bị hỏi câu hỏi liên quan đến thiết kế hệ thống nếu có hơn 4 năm kinh nghiệm
Khả năng mở rộng và Thiết kế hệ thống là các chủ đề rất rộng, với nhiều vấn đề và tài liệu liên quan, bởi vì có rất nhiều vấn đề cần phải giải quyết khi thiết kế các hệ thống phần mềm (hoặc phần cứng) có thể mở rộng được. Cần phải đầu tư một chút thời gian cho vấn đề này.
Lời khuyên từ Yegge:
[ ] BÁT ĐẦU TỪ ĐÂY: The System Design Primer
[ ] System Design from HiredInTech - Thiết kế hệ thống bởi HiredInTech
[ ] Chuẩn hóa trong cơ sở dữ liệu (Database Normalization - 1NF, 2NF, 3NF and 4NF) (video)
[ ] Phỏng vấn về thiết kế hệ thống (System Design Interview) - Có rất nhiều tài liệu trong link nay. Hãy đọc qua các bài viết và các ví dụ. Tôi có liệt kê sau đây:
[ ] Những con số ai cũng nên biết (Numbers Everyone Should Know)
[ ] Mất bao lâu để làm một chuyển đổi ngữ cảnh? (How long does it take to make a context switch)
[ ] Các luồng xử lý trong trung tâm dữ liệu (Transactions Across Datacenters)(video)
[ ] Một hướng dẫn đơn giản về lý thuyết CAP (A plain English introduction to CAP Theorem)
[ ] Thuật toán đồng thuận:
[ ] NoSQL Patterns
[ ] Khả năng mở rộng:
[ ] Thực hành thêm về thiết kế hệ thống: Sau đây là vài ý tưởng có thể thực hiện trên giấy, mỗi ý tưởng đều có tư liệu đi cùng để hiểu rõ nó thực thi thế nào trong thế giới thực.
Tiêu đề của các video, các thuật ngữ cao cấp xin được giữ nguyên. Một số thuật ngữ có thể dịch được, nhưng người dịch không đủ vốn từ đề diễn đạt chúng một cách ngắn gọn như trong tiếng Anh, nên cũng xin phép cho qua.
Tôi đã thêm chúng để giúp bạn trở thành một kỹ sư phần mềm toàn diện và để bạn biết về một số
công nghệ và thuật toán, vì vậy bạn sẽ có một bộ công cụ lớn hơn.
Trình dọn rác (garbage collection) là một tính năng của các ngôn ngữ lập trình cấp cao, trong đó hệ thông tự động thu hồi vùng nhớ của các data (biến, đối tượng) không còn được sử dụng nữa, và cấp phát chúng cho các data mới. Trước khi có tính năng này, lập trình viên phải quản lý vùng nhớ thủ công, tự xin cấp phát và tự giải phóng.
[ ] 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
--
Tôi thêm những phần này để củng cố các kiến thức đã được trình bày ở trên, nhưng không muốn đưa chúng vào danh sách trên, vì đã quá nhiều rồi. Cũng có hơi vượt mức cần thiết. Nhưng dù sao, bạn muốn trúng tuyển mà phải không?
SOLID
Union-Find
Đi sâu hơn vào quy hoạch động (videos)
Xử lý đồ thị nâng cao (videos)
MIT Xác suất (nặng toán học, và hãy đi chậm chậm, sẽ tốt cho các vấn đề toán học khác) (videos):
So khớp chuỗi
Sắp xếp
NAND To Tetris: Build a Modern Computer from First Principles
Hãy ngồi xuống và thưởng thức.
List of individual Dynamic Programming problems (each is short)
Excellent - MIT Calculus Revisited: Single Variable Calculus
Skiena lectures from Algorithm Design Manual - CSE373 2020 - Analysis of Algorithms (26 videos)
Carnegie Mellon - Computer Architecture Lectures (39 videos)
MIT 6.042J: Mathematics for Computer Science, Fall 2010 (25 videos)
1978: Process giao tiếp tuần tự (1978: Communicating Sequential Processes)
2003: Hệ thống tập tin của Google (2003: The Google File System)
2006: Bigtable: Một Hệ thống Lưu trữ Phân tán cho Dữ liệu Cấu trúc
2006: Dịch vụ Khóa Chubby cho Hệ thống Phân tán Kết nối Lỏng lẻo
2007: Dynamo: Key-value store Có khả năng Sẵn sàng cao của Amazon
More papers: 1,000 papers