Etusivu Tutki Apua
Rekisteröidy Kirjaudu sisään
jeremy
/
coding-interview-university
peilaus alkaen https://github.com/jwasham/coding-interview-university
1
0
Fork 0
Tiedostot Ongelmat 0 Wiki
Puu: cdab1248a7
Haarat Tagit
coding-intervie...
/
README-vn.md

README-vn.md 65 KB
Historia Raaka

Google Interview University

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.

Giới thiệu

Đây là kế hoạch học tập trong nhiều tháng của tôi, để từ một nhà phát triển web (tự học, không có bằng cấp về Khoa Học Máy Tính - KHMT) trở thành một kỹ sư phần mềm ở Google.

Viết code trên bảng - ánh trích từ bộ phim Silicon Valley của HBO

Danh sách dài này được trích và mở rộng từ Ghi chú huấn luyện của Google, vậy nên đây là những gì bạn cần biết. Một vài mục tôi thêm vào ở cuối danh sách có thể xuất hiện trong cuộc phỏng vấn hoặc hữu ích cho việc giải quyết các bài toán. Nhiều mục đến từ bài viết Lấy được việc ở Google (Get that job at Google)" của Steve Yegge.

Tôi lược bớt những gì bạn cần từ lời khuyên của yegge. Tôi cũng chỉnh sửa lại các yêu cầu dựa trên thông tin tôi có được từ bạn bè ở Google. Danh sách này được thiết kế cho Kỹ sư phần mềm hoặc những ai chuyển từ phát triển web hoặc phần mềm sang kỹ nghệ phần mềm (khi mà kiến thức về Khoa Học Máy Tính là bắt buộc). Nếu bạn có nhiều kinh nghiệm và muốn khẳng định nhiều năm trong đó bạn làm việc như một kỹ sư phần mềm, hãy sẵn sàng cho một buổi phòng vấn khó hơn. Xem thêm ở đây.

Nếu bạn có kinh nghiệm trong phát triển web hoặc ứng dụng, hãy chú ý rằng Google xem việc xây dựng phần mềm khác với web và ứng dụng thông thường. Họ yêu cầu kiến thức về Khoa Học Máy Tính.

Thêm vào đó, nếu bạn muốn trở thành một kỹ sư hệ thống (System Engineer), hãy học thêm từ danh sách bổ sung (mạng máy tính, bảo mật,...)

Mục lục

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

Vì sao tôi cần tài liệu này?

Tôi đang chuẩn bị tham gia phỏng vấn ở Google. Tôi từng làm web, xây dựng các dịch vụ và lập các công ty khởi nghiệp từ năm 1997. Tôi có bằng Kinh Tế, nhưng không có bằng Khoa Học Máy Yính. Tôi thấy sự nghiệp của mình khá thành công, nhưng như thế chưa đủ. Tôi muốn làm việc ở Google, được tham gia xử lý một hệ thống lớn; thực sự hiểu rõ về máy tính, sự hiệu quả của các thuật toán và cấu trúc dự liệu, các ngôn ngữ lập trình cấp thấp, và chúng hoạt động cùng nhau như thế nào. Và nếu bạn không biết về cái nào trong số đó, Google sẽ không tuyển 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 dự 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 tiến trình 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.

Nhưng, sau khi trải qua dự án này, tôi rất tự tin rằng mình sẽ được tuyển. Đây là một dự án dài hơi, sẽ tốn của tôi hàng tháng. Nếu bạn đã quen với nhiều nội dung trong này, bạn sẽ mất ít thời gian hơn.

Sử dụng như thế nào?

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:

Tiếp theo, bạn cần biết cách fork một repo trên github (Mình không tìm được hướng dẫn tiếng Việt nào thích hợp.)

Ok, bây giờ bạn có thể bắt đầu:

  • Fork repo này.

  • Clone bản fork của bạn về máy tính cá nhân.

    git clone https://github.com/<your-username>/google-interview-university

  • Chạy các dòng lệnh sau

  • 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 master.

Tự tạo cảm hứng Googley

In một (hay vài cái cũng được) đề can "future Googler" và để nó (chúng) ở đâu đó mà bạn luôn nhìn thấy và nghĩ đến được.

future Googler sign

Tôi đã được tuyển chưa?

Tôi đang ở trong hàng đợi. Hy vọng sẽ sớm đến lược phỏng vấn.

Cảm ơn vì đồng ý giới thiệu tôi, JP.

Theo dõi cuộc hành trình của tôi

Tôi cũng đang đi trên con đường này. Hãy cùng xem chúng ta đi được đến đâu:

John Washam - Google Interview University

Đừng nghĩ rằng bạn không đủ thông minh

Về Google

Về nguồn video

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 không có sẵn, 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.

Quy trình phỏng vấn & các bước chuẩn bị tổng quát

Chọn ngôn ngữ lập trình cho cuộc phỏng vấn

Tôi viết bài báo ngắn về điêu này: Quan trọng: Chọn ngôn ngữ lập trình cho phỏng vấn ớ Google

Bạn có thể chọn ngôn ngữ mà bạn quen thuộc để thực hiện phần viết mã trong lúc phỏng vấn, nhưng với Google, những ngôn ngữ sau đây là thích hợp nhất:

  • C++
  • Java
  • Python

Bạn cũng có thể sử dụng các ngôn ngữ sau đây, nhưng hãy tìm hiểu thêm trước. Chúng có thể có bất lợi:

  • JavaScript
  • Ruby

Dù sao, bạn cũng cần phải rất quen thuộc với ngôn ngử lập trình của mình.

Xem thêm về các sự lựa chọn:

Xem tài liệu về các ngôn ngữ ở đây

Bạn sẽ thấy vài tài liệu về C, C++ và Python bên dưới, vì tôi đang học chúng. Ngoài ra còn có một vài đầu sách nữa, xem ở cuối.

Danh mục sách

Đây là danh sách rút gọn từ những gì mà tôi đọc, để tiết kiệm thời gian cho bạn.

Tên sách được giữ nguyên gốc tiếng Anh.

Chuẩn bị phỏng vấn

  • Programming Interviews Exposed: Secrets to Landing Your Next Job, 2nd Edition
    • Có câu trả lời bằng C++ và Java
    • Được khuyến khích bởi các khóa hướng dẫn của Google.
    • Đây là một phần luyện tập tốt trước khi bắt đầu với quyển Cracking the Coding Interview
    • Không quá khó, phần lớn các bài toán có lẽ dễ hơn nhiều so với những gì bạn thường thấy trong một buổi phỏng vấn (dựa theo những gì tôi đọc được)
  • Cracking the Coding Interview, 6th Edition
    • Trả lời bằng Java   - Được khuyến nghị trên Google Careers site    - Nếu bạn thấy mọi người trích dẫn "The Google Resume", đó là một cuốn sách được thay thế bởi "Cracking the Coding Interview".

Nếu bạn có nhiều thời gian hơn nữa:

  • Elements of Programming Interviews
    • Code trên C++, rất tốt nếu bạn muốn sử dụng C++ làm ngôn ngữ chính cho cuộc phỏng vấn.
    • Một quyển sách hay về giải quyết vấn đề nói chung.

Kiến trúc máy tính

Nếu không có nhiều thời gian:

  • Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine
    • Quyển này được xuất bản năm 2004, phần nào đã lỗi thời, nhưng nó vẫn là một tài liệu tuyệt vời để tìm hiểu về máy tính một cách ngắn gọn.   - Tác giả phát minh ra HLA (High Level Assembly), vậy nên hãy hãy chú ý một chút về các ví dụ và định nghĩa trong sách. Tuy không được sử dụng rộng rãi, nhưng đó là một ví dụ hiện đại về hợp ngữ.
    • Những chương này rất đáng đọc để xây dựng cho bạn một nền tảng tốt (giữ nguyên gốc tiếng Anh):
      • 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

Nếu bạn có nhiều thời gian (tôi đã muốn đọc quyển này):

Từng ngôn ngữ riêng biệt

Bạn phải chọn một ngôn ngữ cho cuộc phỏng vấn (xem ở trên). Đây là các khuyến nghị của tôi. Tôi không có tài liệu cho tất cả các ngôn ngữ lập trình, vậy nên, đóng góp từ bạn luôn được chào đón.

Nếu bạn muốn đọc xuyên suốt một trong những quyển sách này, bạn nên có kiến thức về cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Bạn cũng nên luyện tập giải toán lập trình.

Bạn có thể bỏ qua bài giảng video trong project này, trừ khi bạn muốn tự đánh giá lại kiến thức của mình.

Đây là tài liệu ngôn ngữ lập trình bổ sung.

C++

Tôi chưa đọc 2 cuốn này, nhưng chúng được đánh giá cao, và được viết bởi Sedgewick. Giáo sư Sedgewick rất xuất sắc.

Nếu bạn có đề xuất nào tốt hơn cho C++, hãy cho tôi biết. Tôi đang tìm một tài liệu súc tích.

Java

hoặc:

  • Data Structures and Algorithms in Java
    • Bởi Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    • Được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho khóa Dẫn nhập vào khoa học máy tính của UC Berkeley   - Hãy xem mục sách của tôi bên dưới cho phiên bản Python. Cuốn sách này cũng bao phủ các chủ đề đó.

Python

Sách tùy chọn

Một vài người đề xuất mấy quyển này, nhưng tôi nghĩ chúng là quá nặng, trừ khi bạn có nhiều kinh nghiệm với kỹ nghệ phần mềm và đang mong đợi một cuộc phỏng vấn khó hơn nhiều:

  • [ ] Algorithm Design Manual (Skiena)

    • Như một tài liệu ôn tập và hỗ trợ nhận dạng vấn đề.
    • Danh mục thuật toán thật sự vượt xa độ khó của một cuộc phỏng vấn.
    • Cuốn sách có 2 phần:
      • Giáo trình về cấu trúc dữ liệu và giải thuật:
        • Ưu:
          • Là một bài tổng quát tốt tương đương với các giáo trình khác.
          • Nhiều câu chuyện thú vị từ kinh nghiệm của tác giả trong việc giải quyết các vấn đề thực tế và trong giới học thuật.
          • Code mẫu bằng C.
        • Nhược:               - Cô đặc và có thể khó hiểu ngang với CLRS, và trong một số chủ đề, CLRS có thể là một tài liệu tốt hơn để tham khảo.
          • Các chương 7, 8, 9 có thể rất vất vả để theo được, vì một vài phần không được giải thích rõ, hoặc là yêu cầu nhiều não hơn những gì tôi có.
          • Đừng hiểu lầm: Tôi thích Skiena, cách dạy học và phong các của ông ấy, nhưng tôi có lẽ không đủ khả năng để tốt nghiệp ở Stony Brook (nơi Skiena giảng dạy).
      • Danh mục thuật toán:
        • Đây là phần chính yếu mà bạn mua được từ quyển sách.
        • Sắp đến được phần này rồi. Tôi sẽ cập nhật một khi tôi xong với nó.
    • Trích dẫn từ Yegge: "Hơn hẳn những quyến sách khác, cuốn này giúp tôi hiểu rõ các bài toán về Graph phổ biến một cách đáng kinh ngạc và quan trọng như thế nào - chúng nên là một phần trong các công cụ của bất kỳ lập trình viên nào. Quyển sách đồng thời cũng bao phủ các cấu trúc dữ liệu cơ bản, các thuật toán sắp xếp. Đó là một điểm cộng. Nhưng phần quý giá thật sự nằm ở nửa sau, chính là bách khoa toàn thư ngắn gọn về hàng triệu bài toán hữu dụng và vô số cách để giải quyết chúng, trình bày sơ lược. Mỗi trang đều có một hình minh họa, giúp người đọc dễ ghi nhớ hơn. Đó là một cách tốt đề định dạng và phân loại các bài toán".
    • Có thể thuê quyển sách này trên Kindle
    • Half.com là một trang hữu dụng để tìm sách với giá tốt.
    • Câu trả lời cho các bài tập trong sách:
    • Danh mục lỗi của sách

  • [ ] 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.

    • Trích lời Yegge: "Nhưng nếu bạn muốn đến với buổi phỏng vấn một cách có chuẩn bị, vậy hãy hoãn đơn xin ứng tuyển lại cho đến khi bạn hoàn tất quyển sách này"
    • Half.com là một trang hữu dụng để tìm sách với giá tốt.
    • Đôi được gọi là CLR, hoặc là CLRS (trích chữ cái đầu trong tên của các tác giả), vì Stein (một trong 4 tác giả, S trong CLRS) nhập cuộc trễ

  • [ ] Programming Pearls

    • Vài chương đầu trình bày những giải pháp thông minh để giải quyết các vấn đề lập trình (một số đã rất cũ, từ thời người ta còn sử dụng băng từ). Nhưng, đó chỉ là phần mở đầu. đây là một quyển sách về thiết kế và cấu trúc phần mềm, giống như Code Complete, nhưng ngắn hơn nhiều.

  • "Algorithms and Programming: Problems and Solutions" by Shen   - Sách tạm được, nhưng sau khi làm việc với các bài toán trong vài trang, tôi thấy nhức đầu với ngôn ngữ Pascal, do-while loop, mảng bắt đầu với số 1 (thay vì 0 như Java, C, C++, ...), và một vài thông tin không rõ ràng.

    • Lẽ ra nên dành thời gian để giải toán từ các quyển sách khác hoặc làm toán lập trình online.

Trước khi bắt đầu

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.

1. Bạn sẽ không nhớ được tất cả

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

2. Sử dụng thẻ ghi nhớ

Để giải quyết vấn đề, tôi đã viết 1 trang web nhỏ về thẻ ghi nhớ 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:

Ghi chú dành cho các thẻ ghi nhớ: The first time you recognize you know the answer, don't mark it as known. 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 sỏ dữ liệu thẻ ghi nhớ của tôi tuân theo chuẩn định dạng của Anki: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (cảm ơn @xiewenya)

3. Xem đi xem lại và xem lại nữa

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.

4. Tập trung

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.

Những phần không được đề cập

Danh sách lớn này bắt đầu như một bản To-do lược trích từ Huấn luyện phỏng vấn cho Google. Có vài công nghệ đang thịnh hành nhưng không được đề cập đến, ví dụ:

  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, và các công nghệ thiết kế giao diện người dùng ("front-end").

Kế hoạch hàng ngày

Một vài môn học chỉ mất một ngày, vài môn khác có thể mất nhiều ngày. Có vài môn chỉ có thể học thôi chứ không cài đặt được gì.

Mỗi ngày tôi sẽ chọn một trong các thứ liệt kê bên dưới, xem video bải giảng về nó, và viết mã trên:

  • C - luyện tập sử dụng struct và các hàm nhận các struct đó cùng với các tham số khác.
  • C++ - không sử dụng các kiểu dữ liệu, cấu trúc sẵn có.
  • C++ - sử dụng các kiểu, cấu trúc sẵn có, ví dụ như std::list cho danh sách liên kết.
  • Python - sử dụng kiểu, cấu trúc sẵn có (để luyện tập Python).
  • Viết test (thuật ngữ dành cho các đoạn mã chuyên để kiểm tra phẩn mềm, ở đây tác giả cõ lẽ muốn đề cập đến unit test) để chắc rằng tôi làm đúng. Đôi khi có thể chỉ là vài hàm assert() đơn giản.
  • Bạn có thể thực hành với Java hoặc ngôn ngữ khác. Đây chỉ là sự lựa chọn của tôi.

Bạn không cần luyện tất cả các ngôn ngữ đó. Chỉ cần một ngôn ngữ cho cuộc phỏng vấn là đủ.

Tại sao lại viết mã với tất cả các ngôn ngữ đó?

  • Luyện tập, luyện tập, luyện tập, cho đến khi tôi phát bệnh với việc đó, và có thể giải các bài toán mà không gặp trục trặc gì (một vài bài toán có thể có nhiều trường hợp đặc biệt, hãy lưu lại các lần sai lầm đề ghi nhớ)
  • Tôi muốn làm việc với các sức ép căn bản nhất (xin cấp phát/ giải phóng vùng nhớ, không sử dụng trợ giúp từ bộ dọn rác trong các ngôn ngữ câp cao, ngọai trừ Python)
  • Học cách vận dụng kiểu dữ liệu sẵn có, nhờ đó, tôi có kinh nghiệm nhiều hơn và biết cách dùng chúng trong thực tế (sẽ không bao giờ bỏ thời gian ra tự thiết kế danh sách liên kết của riêng mình nữa).

Tôi có lẽ không đủ thời gian để thử hết tất cả các bước trên với từng chủ đề, nhưng tôi sẽ cố.

Bạn có thể xem code của tôi ở các trang sau:

Bạn không cần phải ghi nhớ cặn kẽ từ giải thuật.

Hãy viết code trên bảng đen hoặc trên giấy. Đừng sử dụng máy tính. Chạy thử trên giấy với vài bộ dữ liệu mẫu, sau đó chạy thử thuật tóan của bạn trên một máy tính.

Kiến thức tiên quyết

Độ phức tạp của thuật toán / Big-O / Phân tích tiệm cận

Cấu trúc dữ liệu

  - [ ] Cài đặt với mảng sử dụng thăm dò tuyến tính:

    - hash(k, m) - m là kích thước của bảng băm
    - add(key, value) - nếu khóa đã tồn tại, cập nhật giá trị
    - exists(key)
    - get(key)
    - remove(key)

Kiến thức ngoài

Cây

In progress