មហាវិទ្យាល័យការសរសេរកូដសំរាប់ការសម្ភាសន៍ (Coding Interview University)
ពីដំបូងខ្ញុំបង្កើតនេះជាបញ្ជីប្រធានបទត្រូវធ្វើខ្លីដើម្បីក្លាយជាវិស្វករអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ប៉ុន្តែវាបានកើនឡើងដល់បញ្ជីធំដែលអ្នកបានឃើញសព្វថ្ងៃនេះ។ បន្ទាប់ពីឆ្លងកាត់គំរោងសិក្សានេះ ខ្ញុំបានក្លាយ ជាវិស្វករអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីនៅអាមាហ្សូន (Amazon)
អ្នកប្រហែលជាមិនចាំបាច់សិក្សាច្រេីនដូចខ្ញុំទេ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលអ្នកត្រូវការគឺនៅទីនេះ។
ខ្ញុំបានសិក្សាប្រហែលជា ៨ ទៅ ១២ ម៉ោងក្នុងមួយថ្ងៃអស់រយៈពេលជាច្រើនខែ។ អ្នកអាចអានារឿងរបស់ខ្ញុំ៖ ហេតុអ្វីខ្ញុំសិក្សាពេញម៉ោងរយៈពេល ៨ ខែសំរាប់ការសំភាសន៍ហ្គូហ្គល
ចំណុចដែលបានរាយនៅទីនេះនឹងជួយអ្នករៀបចំការសំភាសន៍បច្ចេកទេសនៅក្រុមហ៊ុនកម្មវិធីណាមួយ។
រាប់បញ្ចូលទាំងក្រុមហ៊ុនធំៗដូចជា Amazon, Facebook, Google និង Microsoft ។
សូមសំណាងល្អដល់អ្នក!
ការបកប្រែ៖
- [ភាសារចិន - 中文版本](translations/README-cn.md)
- [ភាសារវៀតណាម - Tiếng Việt - Vietnamese](translations/README-vi.md)
- [ភាសារអេស្ប៉ាញ - Español](translations/README-es.md)
- [ភាសារព័រទុយហ្កាល់ - Português Brasileiro](translations/README-ptbr.md)
- [ភាសារប៉ូឡូញ - Polish](translations/README-pl.md)
ភាសារដែលកំពុងបកប្រែ:
- [हिन्दी](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/81)
- [עברית](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/82)
- [Bahasa Indonesia](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/101)
- [Arabic](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/98)
- [Turkish](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/90)
- [French](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/89)
- [Russian](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/87)
- [Ukrainian](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/106)
- [Korean(한국어)](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/118)
- [Telugu](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/117)
- [Urdu](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/140)
- [Thai](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/156)
- [Greek](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/166)
- [Italian](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/170)
- [Malayalam](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/239)
- [Japanese (日本語)](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/issues/257)
តារាងមាតិកា
What is it?
តើវាគឺជាអ្វី?
នេះគឺជាគំរោងសិក្សារបស់ខ្ញុំដែលមានរយៈពេលជាច្រើនខែសំរាប់ការរៀនក្លាយពីអ្នកបង្កើតគេហទំព័រ (បង្រៀនដោយខ្លួនឯង និង មិនមានសញ្ញាប័ត្រ
វិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ) រហូតដល់ក្លាយជាវិស្វករអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីសំរាប់ក្រុមហ៊ុនធំ។!
នេះមានន័យថាសម្រាប់ "វិស្វករអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីថ្មី" ឬអ្នកដែលប្តូរពី
ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី / អ្នកបង្កេីតវេបសាយ (ដែលត្រូវការចំណេះដឹងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ) ។ ប្រសិនបើអ្នកមាន
បទពិសោធជាច្រើនឆ្នាំក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី នោះអ្នកអាចនឹងរំពឹងថាមានបទសម្ភាសន៍ពិបាក។
ប្រសិនបើអ្នកមានបទពិសោធន៍អភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ឬ វេបសាយច្រើនឆ្នាំ សូមកត់សម្គាល់ថាក្រុមហ៊ុនធំ ៗ ដូចជាហ្គូហ្គោល(Google) អាម៉ាហ្សូន (Amazon)
ហ្វេសប៊ុក (Facebook) និង ម៉ៃក្រូសូហ្វ (Microsoft) មានទស្សនៈថាវិស្វករអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ខុសគ្នាពីអ្នកបង្កេីតកម្មវិធី ឬ ការអភិវឌ្ឍន៍គេហទំព័រវេបសាយ ហើយពួកគេត្រូវការចំណេះដឹងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ។
ប្រសិនបើអ្នកចង់ក្លាយជាវិស្វករដែលអាចទុកចិត្តបានឬវិស្វករប្រតិបត្តិការសូមសិក្សាបន្ថែមពីបញ្ជីជម្រើស (បណ្តាញ និង សុវត្ថិភាព) ។
Why use it?
ហេតុអ្វីប្រើវា?
នៅពេលដែលខ្ញុំចាប់ផ្តើមគំរោងនេះ ខ្ញុំមិនដឹងពី stack, heap, Big-O, trees និង មិនដឹងរបៀបឆ្លងកាត់ក្រាហ្វ។ ប្រសិនបើខ្ញុំត្រូវសរសេរកូដដោះស្រាយ Sort ខ្ញុំអាចប្រាប់អ្នកថាវានឹងមិនល្អទេ។
Data Structure ទាំងអស់ដែលខ្ញុំធ្លាប់បានប្រើត្រូវបានបង្កើតឡើងមកជាមួយភាសា ហើយខ្ញុំមិនដឹងពីរបៀប និង ដំណេីរការដែល Data Structure។ ខ្ញុំមិនដែលត្រូវគ្រប់គ្រង Programming Memory ទេលុះត្រាតែកម្មវិធីខ្ញុំសរសេរមានបញ្ហា "អស់ Memory" ហើយបន្ទាប់មកខ្ញុំត្រូវរកដំណោះស្រាយបណ្តោះអាសន្ន។ ខ្ញុំបានប្រើ Multidiemsional arrays ពីរបីនៅក្នុងជីវិតរបស់ខ្ញុំ និង រាប់ពាន់នៃ Associate arrays ប៉ុន្តែខ្ញុំមិនដែលបង្កើត Data Structure ពីដំបូងឡើយ។
វាជាផែនការវែង។ វាអាចចំណាយពេលច្រើនខែ។ ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់ស្គាល់រឿងនេះរួចហើយវានឹងនាំអ្នកចំណាយពេលតិចជាងមុន។
How to use it?
របៀបប្រើវា
អ្វីគ្រប់យ៉ាងខាងក្រោមគឺជាគ្រោង អ្នកគួរតែដោះស្រាយតាមលំដាប់ពីលើចុះក្រោម។
ខ្ញុំកំពុងប្រើសញ្ញាសម្គាល់ពិសេសរបស់ GitHub រួមទាំងបញ្ជីភារកិច្ចដើម្បីពិនិត្យមើលវឌ្ឍនភាពការងារខ្ញុំ។
បង្កើតសាខាថ្មី ដូច្នេះអ្នកអាចពិនិត្យមើលដូចនេះគ្រាន់តែដាក់សញ្ញា x ក្នុងតង្កៀប៖ [x]
ដាក់សាខាមួយ ហើយធ្វើតាមពាក្យបញ្ជាខាងក្រោម
git checkout -b progress
git remote add jwasham https://github.com/jwasham/coding-interview-university
git fetch --all
គូសសញ្ញា X ក្នុងប្រអប់ទាំងអស់បន្ទាប់ពីអ្នកបានបញ្ចប់ការកែសម្រួល
git add .
git commit -m "Marked x"
git rebase jwasham/master
git push --force
[ព័ត៌មានបន្ថែមអំពីសញ្ញាសម្គាល់ Github]](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/#GitHub-flavored-markdown )
Don't feel you aren't smart enough
កុំមានអារម្មណ៍ថាអ្នកមិនឆ្លាតគ្រប់គ្រាន់
About Video Resources
ធនធានវីដេអូ
វីដេអូខ្លះអាចប្រើបានតែតាមរយៈការចុះឈ្មោះចូលរៀនវគ្គ Coursera ឬ EdX ប៉ុណ្ណោះ។ ទាំងនេះត្រូវបានគេហៅថា MOOCs ។
ពេលខ្លះថ្នាក់រៀនមិននៅក្នុងវគ្គដូច្នេះអ្នកត្រូវរង់ចាំពីរបីខែសិន។
ខ្ញុំសូមកោតសរសើរចំពោះជំនួយរបស់អ្នកក្នុងការបន្ថែមប្រភពសាធារណៈដែលអាចរកបានដោយឥតគិតថ្លៃជានិច្ចដូចជាវីដេអូយូធ្យូប (YouTube) ដើម្បីភ្ជាប់វីដេអូវគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត។
ខ្ញុំចូលចិត្តប្រើការបង្រៀនសាកលវិទ្យាល័យ។
Interview Process & General Interview Prep
ដំណើរការសំភាសន៍និងកម្មវិធីសម្ភាសន៍ទូទៅ
Pick One Language for the Interview
ជ្រើសរើសភាសាមួយសម្រាប់ការសម្ភាសន៍
អ្នកអាចប្រើភាសាដែលអ្នកមានភាពងាយស្រួលក្នុងការសរសេរកូដសំភាសន៍ប៉ុន្តែសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនធំ ៗ ទាំងនេះគឺជាជំរើសដ៏រឹងមាំ៖
អ្នកក៏អាចប្រើរបស់ទាំងនេះដែរប៉ុន្តែត្រូវអានជាមុនសិន។ វាអាចមានការនិយាយតៗគ្នា៖
នេះគឺជាអត្ថបទមួយដែលខ្ញុំបានសរសេរអំពីការជ្រើសរើសភាសាសម្រាប់ការសម្ភាសន៍៖ ជ្រើសរើសយកភាសាមួយសម្រាប់ការសម្ភាសន៍សរសេរកូដ
អ្នកគួររេីសភាសាដែលអ្នកទំលាប់ជាមួយ និង មានចំណេះដឹង។
សូមអានបន្ថែមអំពីជំរើស៖
មើលធនធានភាសានៅទីនេះ
អ្នកនឹងឃើញការរៀន C, C ++ និង Python ខាងក្រោមព្រោះខ្ញុំកំពុងរៀន។ មានសៀវភៅពីរបីដែលពាក់ព័ន្ធសូមមើលនៅខាងក្រោម។
Book List
បញ្ជីសៀវភៅ
នេះគឺជាបញ្ជីខ្លីជាងអ្វីដែលខ្ញុំបានប្រើ។ នេះត្រូវបានសង្ខេបដើម្បីជួយសន្សំសំចៃពេលវេលារបស់អ្នក។
Interview Prep
ត្រៀមការសម្ភាសន៍
If you have tons of extra time:
ប្រសិនបើអ្នកមានពេលវេលាបន្ថែមច្រេីន
ជ្រើសរើសមួយ:
Language Specific
ភាសាជាក់លាក់
អ្នកត្រូវជ្រើសរើសភាសាសំរាប់សំភាសន៍ (សូមមើលខាងលើ) ។
នេះជាអ្នីដែលខ្ញុំគិតថាអ្នកគួរមេីល។ ខ្ញុំមិនមានធនធានសម្រាប់ភាសាទាំងអស់ទេ។ ខ្ញុំស្វាគមន៍ការដាក់បន្ថែមពីអ្នក។
ប្រសិនបើអ្នកអានចំណុចមួយក្នុងចំណោមចំណុចទាំងនេះអ្នកគួរតែមានចំនេះដឹង Data Structure និងចំណេះដឹងអំពីក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm) ដែលអ្នកត្រូវចាប់ផ្តើមធ្វើបញ្ហាសរសេរកូដ។
អ្នកអាចរំលងការបង្រៀនវីដេអូទាំងអស់នៅក្នុងគម្រោងនេះ លើកលែងតែអ្នកចង់ពិនិត្យឡើងវិញ។
ធនធានភាសាជាក់លាក់នៅទីនេះ។
C++
ខ្ញុំមិនបានអានទាំងពីរនេះទេ ប៉ុន្តែវាត្រូវបានវាយតម្លៃនិងសរសេរយ៉ាងខ្ពស់ដោយ Sedgewick ។ គាត់អស្ចារ្យណាស់។
ប្រសិនបើអ្នកមានអនុសាសន៍ល្អប្រសើរសម្រាប់ C++ សូមប្រាប់ខ្ញុំឱ្យដឹង។ រកមើលធនធានទូលំទូលាយ។
Java
រឺ៖
Python
Before you Get Started
មុនពេលអ្នកចាប់ផ្តើម
បញ្ជីនេះបានកើនឡើងអស់រយៈពេលជាច្រើនខែហើយ ។
នេះគឺជាកំហុសមួយចំនួនដែលខ្ញុំបានធ្វើដូច្នេះអ្នកនឹងមានបទពិសោធប្រសើរជាងមុន។
1. អ្នកនឹងមិនចងចាំវាទាំងអស់
ខ្ញុំបានមើលវីដេអូជាច្រើនម៉ោងនិងកត់ចំណាំគួរអោយចង់សើច ហើយប៉ុន្មានខែក្រោយមកមានរឿងជាច្រើនដែលខ្ញុំមិនចាំ។ ខ្ញុំចំណាយពេល ៣ ថ្ងៃទៀត
តាមរយៈកំណត់ចំណាំរបស់ខ្ញុំនិងធ្វើប័ណ្ណបញ្ជាក់ដូច្នេះខ្ញុំអាចពិនិត្យមើលឡើងវិញ។
សូមមេត្តាអានដូច្នេះអ្នកនឹងមិនធ្វើឱ្យខ្ញុំខុសទេ។
រក្សាចំណេះដឹងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ។
វគ្គសិក្សាដែលបានណែនាំដល់ខ្ញុំ (មិនបានសិក្សាវាទេ)៖ ការរៀនពីរបៀបរៀន
2. ប្រើកាតបង្ហាញ
ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហា ខ្ញុំបានបង្កើតវេបសាយកាតតូចមួយដែលខ្ញុំអាចបន្ថែមកាតចំនួន ២ ប្រភេទគឺទូទៅនិងលេខកូដ។
កាតនីមួយៗមានទ្រង់ទ្រាយខុសៗគ្នា។
ខ្ញុំបានបង្កើតវេបសាយសំរាប់ទូរស័ព្ទដំបូងមួយ ដូច្នេះខ្ញុំអាចពិនិត្យមើលឡើងវិញនៅលើទូរស័ព្ទ និង ថេប្លេតរបស់ខ្ញុំទោះបីខ្ញុំនៅទីណាក៏ដោយ។
អ្នកអាចបង្កេីតដោយឥតគិតថ្លៃ៖
សូមចងចាំថាខ្ញុំបានឡើងលើក្តារហើយមានកាតគ្របដណ្តប់លើអ្វីៗទាំងអស់ចាប់ពីភាសាការជួបប្រជុំគ្នា និង សំនួរទាក់ទងនឹង Python រហូតដល់ការរៀនម៉ាស៊ីននិងស្ថិតិ។ វាជាវិធីច្រើនពេកសម្រាប់អ្វីដែលត្រូវការ។
កំណត់ចំណាំនៅលើបណ្ណបង្ហាញ៖ ជាលើកដំបូងដែលអ្នកទទួលស្គាល់អ្នកដឹងពីចម្លើយ សូមកុំសម្គាល់វាថាត្រូវបានគេស្គាល់។ អ្នកត្រូវតែមើល
កាតដូចគ្នានិងឆ្លើយវាច្រើនដងឱ្យបានត្រឹមត្រូវមុនពេលដែលអ្នកពិតជាដឹង។ ពាក្យដដែលៗនឹងធ្វើឱ្យចំណេះដឹងនោះកាន់តែស៊ីជម្រៅ
ខួរក្បាលរបស់អ្នក។
ជំរើសមួយផ្សេងទៀតក្នុងការប្រើប្រាស់បណ្តាញកាតរបស់ខ្ញុំគឺ Anki ដែលត្រូវបានណែនាំអោយខ្ញុំច្រើនដង។ វាប្រើប្រព័ន្ធពាក្យដដែលៗដើម្បីជួយអ្នកចងចាំ។
វាមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកប្រើដែលមាននៅលើគ្រប់វេទិកាទាំងអស់និងមានប្រព័ន្ធធ្វើសមកាលកម្មពពក។ វាមានតម្លៃ ២៥ ដុល្លារលើប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ iOS ប៉ុន្តែមិនគិតថ្លៃនៅលើវេទិកាផ្សេងទៀតទេ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យបណ្ណបង្ហាញរបស់ខ្ញុំក្នុងទំរង់អាគី (Anki) ៖ https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (សូមអរគុណ @xiewenya
៣. ចាប់ផ្តើមធ្វើសំណួរសម្ភាសន៍សរសេរកូដខណៈពេលដែលអ្នកកំពុងរៀនរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ (Data Structure) និង ក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm)
អ្នកត្រូវអនុវត្តអ្វីដែលអ្នកកំពុងរៀនដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាឬអ្នកនឹងភ្លេច។ ខ្ញុំបានធ្វើកំហុសនេះ។ នៅពេលដែលអ្នកបានរៀនប្រធានបទមួយ
ហើយមានអារម្មណ៍ស្រួលជាមួយវាដូចជាបញ្ជីភ្ជាប់បើកសៀវភៅសម្ភាសន៍កូដសរសេរមួយហើយធ្វើសំណួរពីរបីទាក់ទងនឹង
បញ្ជីដែលបានភ្ជាប់។ បន្ទាប់មកបន្តទៅប្រធានបទសិក្សាបន្ទាប់។ បន្ទាប់មកពេលក្រោយ ត្រលប់ក្រោយហើយធ្វើបញ្ហាបញ្ជីដែលបានភ្ជាប់ផ្សេងទៀត
ឬបញ្ហាការហៅឡើងវិញឬអ្វីផ្សេងទៀត។ ប៉ុន្តែនៅតែធ្វើបញ្ហានៅពេលអ្នកកំពុងរៀន។ អ្នកមិនត្រូវបានគេជួលដើម្បីចំណេះដឹងទេ
ប៉ុន្តែរបៀបដែលអ្នកអនុវត្តចំណេះដឹង។ មានសៀវភៅនិងគេហទំព័រជាច្រើនដែលខ្ញុំសូមណែនាំ។
សូមមើលនៅទីនេះសម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែម: ការអនុវត្តសំណួរសំណួរសរសេរកូដ
4. ពិនិត្យឡើងវិញ ពិនិត្យឡើងវិញ ពិនិត្យឡើងវិញ
ខ្ញុំរក្សាទុកសន្លឹកបន្លំមួយសន្លឹកនៅលើ ASCII, OSI stack, សញ្ញាណសំគាល់ធំ ៗ (Big-O) និងច្រើនទៀត។ ខ្ញុំសិក្សាវានៅពេលខ្ញុំមានពេលទំនេរខ្លះ។
សម្រាកពីបញ្ហាសរសេរកម្មវិធីរយៈពេលកន្លះម៉ោង ហើយអានកាតរបស់អ្នក។
5. ផ្តោតអារម្មណ៍
មានការរំខានជាច្រើនដែលអាចចំណាយពេលដ៏មានតម្លៃ។ ការផ្តោតអារម្មណ៍គឺពិបាក។ បើកតន្ត្រីមួយចំនួនដែលគ្មានទំនុកច្រៀងទេអ្នកនឹងអាចផ្តោតអារម្មណ៍បានល្អ។
What you won't see covered
អ្វីដែលអ្នកនឹងមិនឃើញគ្របដណ្តប់
ទាំងនេះជាបច្ចេកវិទ្យាដែលមានជាទូទៅប៉ុន្តែមិនមែនជាផ្នែកនៃផែនការសិក្សានេះទេ៖
SQL
Javascript
HTML, CSS និងបច្ចេកវិទ្យាផ្នែក front-end
The Daily Plan
ផែនការប្រចាំថ្ងៃ
មុខវិជ្ជាខ្លះចំណាយពេលមួយថ្ងៃហើយ មុខវិជ្ជាខ្លះនឹងចំណាយពេលច្រើនថ្ងៃ។ អ្នកខ្លះរៀនតែគ្មានអ្វីអនុវត្ត។
ជារៀងរាល់ថ្ងៃខ្ញុំយកប្រធានបទមួយចេញពីបញ្ជីខាងក្រោមមើលវីដេអូអំពីប្រធានបទនោះហើយសរសេរកូតនៅក្នុង៖
C - ប្រើរចនាសម្ព័ន្ធ និង មុខងារដែលយករចនាសម្ព័ន្ធ * និង អ្វីផ្សេងទៀតជា Arguments។
C++ - ដោយមិនប្រើមុខងារដែលភ្ជាប់មកជាមួយនឹង ភាសា
C++ - ប្រើប្រភេទដែលមានស្រាប់ដូចជា STL's::list សម្រាប់បញ្ជីភ្ជាប់ (Linked list)
Python - ប្រើប្រភេទដែលមានស្រាប់ (ដើម្បីរំលឹក Python)
និងសរសេរការធ្វើតេស្តដើម្បីធានាថាខ្ញុំធ្វើវាបានត្រឹមត្រូវពេលខ្លះគ្រាន់តែប្រើសេចក្តីថ្លែងអះអាងសាមញ្ញ assert()
អ្នកអាចធ្វើ Jav ឬ អ្វីផ្សេងទៀតនេះគ្រាន់តែជារឿងរបស់ខ្ញុំប៉ុណ្ណោះ។
អ្នកមិនត្រូវការរបស់ទាំងអស់នេះទេ។ អ្នកត្រូវការតែ ភាសាមួយសម្រាប់ការសម្ភាសន៍ ។
ហេតុអ្វីត្រូវកូដទាំងអស់នេះ?
អនុវត្ត អនុវត្ត អនុវត្តរហូតដល់ខ្ញុំច្បាស់ហើយអាចធ្វើវាដោយគ្មានបញ្ហា (អ្នកខ្លះមានករណីកំរច្រើន និង ព័ត៌មានលំអិតនៃការរក្សាទុកសៀវភៅដើម្បីចងចាំ)
ធ្វើការនៅក្នុងឧបសគ្គ (បែងចែក / លុបចេញអង្គចងចាំ (Memory) ដោយគ្មានជំនួយពីការប្រមូលសំរាម (Gabage Collection) (លើកលែងតែ Python ឬ Java))
ប្រើប្រភេទដែលមានស្រាប់ដូច្នេះខ្ញុំមានបទពិសោធន៍ប្រើឧបករណ៍ដែលមានស្រាប់សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ដូចពេលធ្វេីការ (មិនមែនថាសរសេរការអនុវត្តន៍បញ្ជី (Linked List) របស់ខ្ញុំផ្ទាល់ក្នុងពេលធ្វេីការ)
ខ្ញុំប្រហែលជាមិនមានពេលវេលាដើម្បីធ្វើការទាំងអស់សម្រាប់មុខវិជ្ជាទាំងអស់នោះទេប៉ុន្តែខ្ញុំនឹងព្យាយាម។
អ្នកអាចឃើញកូដរបស់ខ្ញុំនៅទីនេះ៖
អ្នកមិនចាំបាច់ទន្ទេញចាំគ្រប់ក្បួនដោះស្រាយទាំងអស់។
សរសេរកូដនៅលើក្ដារខៀនឬក្រដាស មិនមែនកុំព្យូទ័រទេ។ សាកល្បងជាមួយធាតុចូលគំរូមួយចំនួន។ បន្ទាប់មកសាកល្បងវានៅលើកុំព្យូទ័រ។
ចំណេះដឹងចាំបាច់
Algorithmic complexity / Big-O / Asymptotic analysis
ភាពស្មុគស្មាញនៃក្បួនដោះស្រាយ / ការវិភាគ Big-O
Data Structures
រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ
Stack
Queue
តារាងហាស (Hash table)
More Knowledge
ចំណេះដឹងបន្ថែម
Binary search
ប្រតិបតិ្តការ Bitwise
Trees
Trees - កំណត់ត្រា និង ព័ត៌មាន
Binary search trees: BSTs
Heap / Priority Queue / Binary Heap
Sorting
ជាការសង្ខេបនេះគឺជាការបង្ហាញជាក់ស្តែងនៃ ១៥ វិធីដោះស្រាយ Sorting ។
ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការព័ត៌មានលម្អិតបន្ថែមលើប្រធានបទនេះសូមមើលផ្នែក "Sorting" នៅក្នុង ព័ត៌មានលំអិតលើប្រធានបទមួយចំនួន
Graphs
Graphs អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្ហាញពីបញ្ហាជាច្រើននៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ដូចជា Trees និង Sorting។
Even More Knowledge
ចំណេះដឹងបន្ធែម
System Design, Scalability, Data Handling
** អ្នកអាចរំពឹងថានឹងមានសំណួររចនាប្រព័ន្ធប្រសិនបើអ្នកមានបទពិសោធ 4+ ឆ្នាំ។ **
Scalability និង System Designគឺជាប្រធានបទដែលមានប្រធានបទជាច្រេីន និង ធនធានជាច្រើន ដោយសារវាត្រូវការគិតច្រេីនពេលបង្កេីតប្រព័ន្ធដែលល្អ
រំពឹងថានឹងចំណាយពេលបន្តិចលើរឿងនេះ
ការពិចារណា:
Scalability
Distill large data sets to single values
Transform one data set to another
Handling obscenely large amounts of data
System design
features sets
interfaces
class hierarchies
designing a system under certain constraints
simplicity and robustness
tradeoffs
performance analysis and optimization
ចាប់ផ្តើមនៅទីនេះ : The System Design Primer
System Design from HiredInTech
How Do I Prepare To Answer Design Questions In A Technical Inverview?
8 Things You Need to Know Before a System Design Interview
Algorithm design
Database Normalization - 1NF, 2NF, 3NF and 4NF (វីដេអូ)
System Design Interview - There are a lot of resources in this one. Look through the articles and examples. I put some of them below
How to ace a systems design interview
Numbers Everyone Should Know
How long does it take to make a context switch?
Transactions Across Datacenters (វីដេអូ)
A plain English introduction to CAP Theorem
Consensus Algorithms:
Consistent Hashing
NoSQL Patterns
Scalability:
You don't need all of these. Just pick a few that interest you.
Great overview (វីដេអូ)
Short series:
Scalable Web Architecture and Distributed Systems
Fallacies of Distributed Computing Explained
Pragmatic Programming Techniques
Jeff Dean - Building Software Systems At Google and Lessons Learned (វីដេអូ)
Introduction to Architecting Systems for Scale
Scaling mobile games to a global audience using App Engine and Cloud Datastore (វីដេអូ)
How Google Does Planet-Scale Engineering for Planet-Scale Infra (វីដេអូ)
The Importance of Algorithms
Sharding
Scale at Facebook (2012), "Building for a Billion Users" (វីដេអូ)
Engineering for the Long Game - Astrid Atkinson Keynote(វីដេអូ)
7 Years Of YouTube Scalability Lessons In 30 Minutes
How PayPal Scaled To Billions Of Transactions Daily Using Just 8VMs
How to Remove Duplicates in Large Datasets
A look inside Etsy's scale and engineering culture with Jon Cowie (វីដេអូ)
What Led Amazon to its Own Microservices Architecture
To Compress Or Not To Compress, That Was Uber's Question
Asyncio Tarantool Queue, Get In The Queue
When Should Approximate Query Processing Be Used?
Google's Transition From Single Datacenter, To Failover, To A Native Multihomed Architecture
Spanner
Machine Learning Driven Programming: A New Programming For A New World
The Image Optimization Technology That Serves Millions Of Requests Per Day
A Patreon Architecture Short
Tinder: How Does One Of The Largest Recommendation Engines Decide Who You'll See Next?
Design Of A Modern Cache
Live Video Streaming At Facebook Scale
A Beginner's Guide To Scaling To 11 Million+ Users On Amazon's AWS
How Does The Use Of Docker Effect Latency?
A 360 Degree View Of The Entire Netflix Stack
Latency Is Everywhere And It Costs You Sales - How To Crush It
Serverless (very long, just need the gist)
What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies
Cinchcast Architecture - Producing 1,500 Hours Of Audio Every Day
Justin.Tv's Live Video Broadcasting Architecture
Playfish's Social Gaming Architecture - 50 Million Monthly Users And Growing
TripAdvisor Architecture - 40M Visitors, 200M Dynamic Page Views, 30TB Data
PlentyOfFish Architecture
Salesforce Architecture - How They Handle 1.3 Billion Transactions A Day
ESPN's Architecture At Scale - Operating At 100,000 Duh Nuh Nuhs Per Second
See "Messaging, Serialization, and Queueing Systems" way below for info on some of the technologies that can glue services together
Twitter:
For even more, see "Mining Massive Datasets" video series in the វីដេអូ section
Practicing the system design process: Here are some ideas to try working through on paper, each with some documentation on how it was handled in the real world:
review: The System Design Primer
System Design from HiredInTech
cheat sheet
flow:
Understand the problem and scope:
Define the use cases, with interviewer's help
Suggest additional features
Remove items that interviewer deems out of scope
Assume high availability is required, add as a use case
Think about constraints:
Ask how many requests per month
Ask how many requests per second (they may volunteer it or make you do the math)
Estimate reads vs. writes percentage
Keep 80/20 rule in mind when estimating
How much data written per second
Total storage required over 5 years
How much data read per second
Abstract design:
Layers (service, data, caching)
Infrastructure: load balancing, messaging
Rough overview of any key algorithm that drives the service
Consider bottlenecks and determine solutions
Exercises:
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.
Coding Question Practice
Now that you know all the computer science topics above, it's time to practice answering coding problems.
Coding question practice is not about memorizing answers to programming problems.
Why you need to practice doing programming problems:
Problem recognition, and where the right data structures and algorithms fit in
Gathering requirements for the problem
Talking your way through the problem like you will in the interview
Coding on a whiteboard or paper, not a computer
Coming up with time and space complexity for your solutions
Testing your solutions
There is a great intro for methodical, communicative problem solving in an interview. You'll get this from the programming
interview books, too, but I found this outstanding:
Algorithm design canvas
No whiteboard at home? That makes sense. I'm a weirdo and have a big whiteboard. Instead of a whiteboard, pick up a
large drawing pad from an art store. You can sit on the couch and practice. This is my "sofa whiteboard".
I added the pen in the photo for scale. If you use a pen, you'll wish you could erase. Gets messy quick. I use a pencil
and eraser.
Supplemental:
Read and Do Programming Problems (in this order):
See Book List above
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.
Coding Interview Question Videos:
Challenge sites:
Language-learning sites, with challenges:
Challenge repos:
Mock Interviews:
Once you're closer to the interview
Cracking The Coding Interview Set 2 (videos):
Your Resume
See Resume prep items in Cracking The Coding Interview and back of Programming Interviews Exposed
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 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?
How is work/life balance?
Once You've Got The Job
Congratulations!
Keep learning.
You're never really done.
*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************
Everything below this point is optional.
By studying these, you'll get greater exposure to more CS concepts, and will be better prepared for
any software engineering job. You'll be a much more well-rounded software engineer.
*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************
Additional Books
These are here so you can dive into a topic you find interesting.
Additional Learning
I added them to help you become a well-rounded software engineer, and to be aware of certain
technologies and algorithms, so you'll have a bigger toolbox.
Compilers
Emacs and vi(m)
Familiarize yourself with a unix-based code editor
vi(m):
emacs:
Unix command line tools
I filled in the list below from good tools.
bash
cat
grep
sed
awk
curl or wget
sort
tr
uniq
strace
tcpdump
Information theory (videos)
Khan Academy
More about Markov processes:
See more in MIT 6.050J Information and Entropy series below
Parity & Hamming Code (videos)
Entropy
Cryptography
Compression
Computer Security
Garbage collection
Parallel Programming
Messaging, Serialization, and Queueing Systems
A*
Fast Fourier Transform
Bloom Filter
HyperLogLog
Locality-Sensitive Hashing
Used to determine the similarity of documents
The opposite of MD5 or SHA which are used to determine if 2 documents/strings are exactly the same
Simhashing (hopefully) made simple
van Emde Boas Trees
Augmented Data Structures
Balanced search trees
Know at least one type of balanced binary tree (and know how it's implemented):
"Among balanced search trees, AVL and 2/3 trees are now passé, and red-black trees seem to be more popular.
A particularly interesting self-organizing data structure is the splay tree, which uses rotations
to move any accessed key to the root." - Skiena
Of these, I chose to implement a splay tree. From what I've read, you won't implement a
balanced search tree in your interview. But I wanted exposure to coding one up
and let's face it, splay trees are the bee's knees. I did read a lot of red-black tree code
Splay tree: insert, search, delete functions
If you end up implementing red/black tree try just these:
Search and insertion functions, skipping delete
I want to learn more about B-Tree since it's used so widely with very large data sets
Self-balancing binary search tree
AVL trees
In practice:
From what I can tell, these aren't used much in practice, but I could see where they would be:
The AVL tree is another structure supporting O(log n) search, insertion, and removal. It is more rigidly
balanced than red–black trees, leading to slower insertion and removal but faster retrieval. This makes it
attractive for data structures that may be built once and loaded without reconstruction, such as language
dictionaries (or program dictionaries, such as the opcodes of an assembler or interpreter)
MIT AVL Trees / AVL Sort (video)
AVL Trees (video)
AVL Tree Implementation (video)
Split And Merge
Splay trees
In practice:
Splay trees are typically used in the implementation of caches, memory allocators, routers, garbage collectors,
data compression, ropes (replacement of string used for long text strings), in Windows NT (in the virtual memory,
networking and file system code) etc
CS 61B: Splay Trees (video)
MIT Lecture: Splay Trees:
Gets very mathy, but watch the last 10 minutes for sure.
Video
Red/black trees
នេះជាការពិពណ៌នាអំពីដេីមឈេី 2-3 (មើលខាងក្រោម).
ក្នុងការអនុវត្ត ៖
Red–black trees ផ្តល់ជូនការធានាករណីអាក្រក់បំផុតសម្រាប់ពេលវេលាបញ្ចូល ពេលវេលាលុប និង ពេលវេលាស្វែងរក។
វាមិនត្រឹមតែធ្វើឱ្យពួកគេល្អនៅក្នុងកម្មវិធីដែលត្រូវការពេលវេលាប៉ុណ្ណោះទេ ដូចជាកម្មវិធីជាក់ស្តែង
ប៉ុន្តែវាធ្វើឱ្យពួកគេប្លុកមានតម្លៃនៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យផ្សេងទៀតដែលផ្តល់នូវការធានាករណីអាក្រក់បំផុត។
ឧទាហរណ៍រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យជាច្រើនដែលត្រូវបានប្រើក្នុងធរណីមាត្រគណនាអាចផ្អែកលើដើមឈើ red–black និង Completely Fair Scheduler ដែលប្រើនៅក្នុងខឺណែលលីនុចបច្ចុប្បន្នប្រើដើមឈើred–black ។
នៅក្នុងកំណែ ៨ នៃចាវ៉ា ការប្រមូលHashMapត្រូវបានកែប្រែហើយដើមឈើ Red-Black ត្រូវបានប្រើ ជំនួសឱ្យការប្រើLinkedListដើម្បីផ្ទុកធាតុដូចគ្នាបេះបិទទៅនឹងhashcodes មិនល្អ
Aduni - Algorithms - Lecture 4 (តំណភ្ជាប់លោតទៅចំណុចចាប់ផ្តើម) (វីដេអូ)
Aduni - Algorithms - Lecture 5 (វីដេអូ)
Red-Black Tree
An Introduction To Binary Search And Red Black Tree
2-3 search trees
2-3-4 Trees (aka 2-4 trees)
ក្នុងការអនុវត្ត៖
សម្រាប់រាល់ 2-4 tree, វាមាន red–black trees ជាមួយ data elements ដែលមានលំដាប់ដូចគ្នា. ការបញ្ចូលនិងការលុប
ប្រតិបត្ដិការនៅលើដើមឈើ 2-4 គឺស្មើទៅនឹងត្រឡប់ពណ៌និងការបង្វិលនៅក្នុងដើមឈើខ្មៅក្រហម. នេះធ្វើឱ្យដើមឈើ 2-4 ដើម
ឧបករណ៍សំខាន់សម្រាប់ការស្វែងយល់ពីតក្កវិជ្ជានៅពីក្រោយដើមឈើក្រហម - ក្រហមហើយនេះជាមូលហេតុដែលអត្ថបទណែនាំជាច្រើននៃក្បួនដោះស្រាយណែនាំ
ដើមឈើ ២-៤ ដើមមុនដើមឈើក្រហម - ក្រហមទោះបី ** ដើមឈើ ២-៤ ក៏មិនត្រូវបានប្រើក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែងដែរ ** ។
CS 61B មេរៀនទី 26: Balanced Search Trees (វីដេអូ)
Bottom Up 234-Trees (វីដេអូ)
Top Down 234-Trees (វីដេអូ)
N-ary (K-ary, M-ary) trees
ចំណាំ: the N ឬ K ជា branching factor (max branches)
binary trees គឺជា 2-ary tree មួយ, ដែលមាន branching factor = 2
2-3 trees គឺជា 3-ary
K-Ary Tree
B-Trees
k-D Trees
Skip lists
Network Flows
Disjoint Sets & Union Find
Math for Fast Processing
Treap
Linear Programming (វីដេអូ)
Geometry, Convex hull (វីដេអូ)
Discrete math
Machine Learning
Additional Detail on Some Subjects
ពត៌មានលំអិតបន្ថែមលើមុខវិជ្ជាមួយចំនួន
ខ្ញុំបានបន្ថែមគំនិតទាំងនេះដើម្បីពង្រឹងគំនិតមួយចំនួនដែលបានបង្ហាញខាងលើប៉ុន្តែខ្ញុំមិនចង់បញ្ចូលវាខាងលើព្រោះវាច្រើនពេក។ វាងាយស្រួលក្នុងការធ្វើឱ្យវាហួសប្រមាណលើប្រធានបទ។
អ្នកចង់ទទួលបានការងារនៅសតវត្សនេះមែនទេ?
SOLID
Union-Find
More Dynamic Programming (វីដេអូ)
Advanced Graph Processing (វីដេអូ)
MIT Probability ប្រូបាប (គណិតវិទ្យា បងៀនយឹតល្អ) (វីដេអូ):
Simonson: Approximation Algorithms (video)
String Matching
Rabin-Karp (វីដេអូ):
Knuth-Morris-Pratt (KMP):
Boyer–Moore string search algorithm
Coursera: Algorithms អំពី Strings
ចាប់ផ្តើមល្អ ប៉ុន្តែដល់ពេលហួស KMP វាកាន់តែស្មុគស្មាញ
ការពន្យល់ដ៏ល្អនៃការព្យាយាម
អាចរំលងបាន
Sorting
Stanford lectures on sorting:
Shai Simonson, Aduni.org :
ការបង្រៀនរបស់ Steven Skiena អំពី sorting:
Video Series
ស៊េរីវីដេអូ
រីករាយជាមួយវិដេអូរខាងក្រោម
Computer Science Courses
វគ្គសិក្សាវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ
Papers
អត្ថបទ
LICENSE
សាលាកប័រត
CC-BY-SA-4.0