README-id.md 147 KB

Coding Interview University

Version original: Bahasa Inggris

Ringkasan apa ini?

Ini adalah ringkasan studi saya selama beberapa bulan dari web developer (otodidak, tanpa gelar sarjana informatika) hingga menjadi software engineer Google.

Menulis kode di papan tulis - dikutip dari serial TV Silicon Valley oleh HBO

Saya telah mengupas catatan Google's Coaching Note dan berikut adalah hal-hal penting dari catatan tersebut. Ada beberapa poin yang saya tambahkan pada bagian akhir yang mungkin muncul dalam wawancara atau dapat berguna dalam proses penyelesaian masalah. Banyak poin berasal dari artikel Steve Yegge "Get that job at Google" yang berisi poin-poin dari Google's Coaching Note.

Saya sudah meringkas poin-poin penting menurut saran dari Yegge. Saya juga mengubah beberapa rekomendasinya berdasarkan informasi yang saya dapatkan dari kontak saya di Google. Pedoman ini ditujukan untuk software engineer baru dan mereka yang ingin beralih profesi dari web developer menjadi software engineer (dimana ilmu komputer diperlukan).

Jika Anda mengaku memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam rekayasa perangkat lunak, bersiaplah untuk wawncara yang jauh lebih sulit. Baca lebih lanjut.

Jika Anda memiliki pengalaman sebagai developer software/web, catat bahwa Google memandang software engineer berbeda dari developer software/web karena software engineer menggunakan ilmu komputer.

Jika Anda ingin menjadi teknisi ketahanan sistem atau teknisi sistem, lebih banyak pelajari pada bagian tambahan (jaringan, keamanan).


Daftar Isi

---------------- Semua dibawah ini bersifat opsional ----------------


Mengapa menggunakan ini?

Saya mengikuti rencana ini untuk mempersiapkan saya dalam menghadapi wawancara kerja Google. Sejak 1997, saya telah menciptakan berbagai situs, servis, dan mendirikan startup. Saya memiliki gelar ekonomi, bukan gelar ilmu komputer. Saya telah meraih kesuksesan dalam karir saya, tapi saya ingin bekerja di Google. Saya ingin masuk ke sistem yang lebih besar dan mempunyai pemahaman mendalam tentang sistem komputer, efesiensi algoritma, performa struktur data, bahasa tingkat rendah, dan bagaimana semuanya bekerja. Jika anda tidak mengetahui satu pun, Google tidak akan mempekerjakan anda.

Ketika saya memulai proyek ini, saya tidak tahu tentang stack dari sebuah heap, tidak tahu tentang notasi Big-O apapun, begitupula dengan struktur data trees, atau bagaimana menyusuri sebuah graph. Jika saya harus menulis algoritma penyortiran, saya bisa katakan pada anda bahwa hasilnya tidak akan memuaskan. Setiap struktur data yang saya pernah pakai sudah tertanam dalam bahasa yang saya gunakan, dan saya tidak tahu bagaimana mereka bekerja secara riil. Saya tidak pernah diharuskan untuk mengatur penggunaan memori kecuali proses yang saya jalankan akan memberikan error 'memori tidak cukup', sehingga saya harus mencari jalan keluarnya. Saya pernah menggunakan beberapa array multidimensi dalam hidup saya dan ribuan array asosiatif, tapi saya tidak pernah menciptakan struktur data dari nol.

Tetapi setelah menjalani rencana studi ini saya memiliki kepercayaan diri yang tinggi bahwa saya akan diterima. Ini adalah rencana yang panjang. Ini akan menyita waktu saya selama berbulan-bulan. Tetapi jika anda sudah tidak asing lagi dengan materi yang dibutuhkan, hal ini akan membutuhkan waktu jauh lebih sedikit.

Bagaimana cara menggunakannya?

Apapun dibawah ini adalah garis besar, dan anda harus menguasai materi dari atas ke bawah secara runut.

Saya menggunakan markdown spesial dari Github, termasuk daftar tugas untuk mengecek perkembangan.

Buat branch baru sehingga anda bisa mencentang seperti ini, bubuhi tanda x dalam tanda kurung: [x]

Fork sebuah branch dan ikuti perintah berikut

git checkout -b progress

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

git fetch --all

Tandai semua kotak dengan tanda X setalah anda menyelesaikannya

git add .

git commit -m "Marked x"

git rebase jwasham/master

git push --force

Lebih jauh tentang markdown Github

Masuk ke Mode Googley

Print satu atau beberapa foto dari "future Googler" (untuk ditempel tentunya) sebagai reminder anda apa hasil usaha yang anda akan dapatkan.

future Googler sign

Jangan merasa anda kurang pintar

Tentang Google

Tentang Sumber Video

Beberapa video hanya dapat diakses dengan mengikuti kelas di Coursera, Edx, atau Lynda.com. Beberapa link tersebut biasa disebut MOOC (massive open online course) atau belajar online, seperti layaknya anda berkuliah biasa namun bedanya ini online dan diikuti oleh banyak orang dari seluruh dunia. Terkadang suatu saat kelas yang ada tidak dapat diikuti untuk sementara, dan harus menunggu beberapa bulan. Karena kelas tersebut ada waktunya dalam pembelajaran, dan ada waktunya untuk mendaftar, layaknya anda berkuliah. Khusus untuk Lynda.com merupakan situs yang berbayar untuk mengakses materinya.

Selain saya membagikan ilmu kepada kalian semua, saya juga mengapresiasi bantuan anda untuk menambahkan sumber pembelajaran yang gratis dan selalu terbuka untuk umum, seperti video di youtube untuk sebagai selingan dari kuliah online dari website yang disebutkan diatas.
Saya suka menggunakan media pembelajaran berbasiskan universitas.

Proses Interview dan Preparasi Wawancara Secara Umum

Pilih Satu Bahasa Pemrograman untuk Wawancara

Saya menulis artikel pendek tentang topik hal tersebut: Penting:Pilih Satu Bahasa Pemrograman untuk wawancara dengan Google (Penting: Pilih Satu Bahasa Pemrograman untuk wawancara dengan Google)

Anda dapat menggunakan sebuah bahasa pemrograman yang nyaman bagi anda untuk melaksanakan salah satu bagian wawancara yaitu sesi mengkoding, tapi bagi Google, berikut adalah beberapa pilihan:

  • C++
  • Java
  • Python

Anda juga dapat menggunakan beberapa bahasa pemrograman berikut, tapi cari informasi dahulu tentang hal ini, karena mungkin ada kualifikasi khusus:

  • JavaScript
  • Ruby

Anda harus sangat nyaman dan memahami bahasa yang akan digunakan untuk wawancara tersebut.

Baca lebih banyak tentang pilihan:

Lihat beberapa sumber bahasa pemrograman disini

Anda akan melihat beberapa C, C++, dan Python di cantumkan di link dibawah, karena saya juga sedang belajar. Ada beberapa buku juga diikutkan dalam list dibawah ini, lihat bagian bawah.

Daftar Buku

Ini adalah daftar pendek yang saya gunakan. Ini disingkat untuk menghemat waktu Anda.

Interview Prep

Jika anda memiliki banyak waktu:

  • Elements of Programming Interviews
    • semua kode adalah di C++, sangat bagus jika anda menggunakan C++ di wawancara anda.
    • sebuah buku yang bagus mengenai pemecahan masalah secara umum.

Computer Architecture

Jika kekurangan waktu:

  • Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine
    • Buku ini dirilis pada tahun 2004, dan agak ketinggalan jaman, tetapi dengan sumber daya yang hebat bisa untuk memahami komputer secara singkat.
    • Penulis menemukan HLA, sehingga menyebutkan dan memberi contoh di HLA dengan sebutir garam. Tidak banyak digunakan, tapi contoh yang baik seperti apa assembly itu.
    • Bab-bab ini patut dibaca untuk memberikan dasar yang baik:
      • 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

Jika anda punya banyak waktu (Saya ingin buku ini):

Language Specific

Anda harus memilih sebuah bahasa pemgrograman untuk wawancara (lihat diatas). Berikut adalah rekomendasi bahasa dari saya. Saya tidak memiliki sumber daya untuk semua bahasa. Saya menyambut penambahan.

Jika meskipun anda membaca salah satu dari ini, anda harus memiliki semua pengetahuan struktur data dan algoritma, anda harus mulai melakukan pemecahan masalah koding. Anda dapat melewati semua video ceramah di proyek ini, kecuali jika anda ingin sebuah review.

Additional language-specific resources here.

C++

Saya belum membaca keduanya. tapi mereka dinilai sangat bagus dan ditulis oleh Sedgewick. Dia mengagumkan.

Jika anda memiliki rekomendasi yang lebih baik untuk C++, tolong beritahu saya. Mencari sumber daya yang komprehensif.

Java

OR:

  • Data Structures and Algorithms in Java
    • oleh Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    • digunakan sebagai teks opsional untuk kursus pengenalan CS di UC Berkeley
    • lihat laporan buku saya pada versi Python dibawah. Buku ini mencakup topik-topik yang sama.

Python

Optional Books

Beberapa orang merekomendasikan ini, tapi saya pikir itu akan berlebihan, kecuali jika anda punya pengalaman di software engineering bertahun-tahun dan mengharapkan sebuah wawancara yang jauh lebih sulit

  • [ ] Algorithm Design Manual (Skiena)

    • Sebagai sebuah review dan pengenalan masalah
    • Bagian katalog algoritma adalah luar lingkup yang baik saat anda mendapatkan kesulitan di wawancara
    • Buku ini mempunyai 2 bagian:
      • class textbook on data structures and algorithms
        • pros:
          • adalah sebuah review yang bagus sebagai buku algoritma
          • cerita bagus dari pengalamannya memecahkan masalah dalam industri dan akademisi
          • contoh kode di C
        • cons:
          • dapat secara penuh dan tak tertembus sebagai CLRS, dan dalam beberapa kasus, CLRS mungkin menjadi alternatif yang lebih baik untuk beberapa mata pelajaran
          • bab 7, 8, 9 bisa menyakitkan untuk mencoba mengikutinya, karena beberapa item yang tidak dijelaskan dengan baik atau membutuhkan kinerja otak yang lebih daripada yang saya miliki
          • jangan salah paham: Saya suka Skiena, gaya mengajarnya, dan kelakuannya, tapi aku mungkin tidak akan seperti bahan Stony Brook.
      • algorithm catalog:
        • ini adalah alasan nyata kamu membeli buku ini
        • tentang untuk mendapatkan bagian ini. Akan diperbarui disini suatu waktu setelah saya membuat jalan melewati itu.
    • Mengutip 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."
    • Dapat menyewa di kindle
    • Half.com adalah sumber daya yang besar untuk buku dengan harga yang baik.
    • Jawaban:
    • Errata
  • [ ] Introduction to Algorithms

    • Penting: Membaca buku ini hanya akan memiliki nilai yang terbatas. Buku ini adalah review besar algoritma dan struktur data, tetapi akan mengajarkan cara menulis kode yang baik. Anda harus dapat mengkode yang layak secara efisien.
    • Mengutip 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 adalah sumber daya yang besar untuk buku dengan harga yang baik.
    • aka CLR, terkadang CLRS, karena Stein terlambat untuk permainan.
  • [ ] Programming Pearls

    • Pasangan pertama dari bab yang menyajikan solusi cerdas untuk masalah pemrogramman (beberapa sangat tua saat menggunakan tipe data) tapi itu hanya sebuah intro. Ini sebuah buku panduan tentang program desain dan arsitektur, seperti Code Complete, tapi jauh lebih pendek.
  • "Algorithms and Programming: Problems and Solutions" oleh Shen

    • Sebuah buku yang baik, tapi setelah bekerja melalui masalah pada halaman, saya frustasi dengan Pascal, do while loops, 1-indexed arrays, dan hasil post-condition yang tidak jelas.
    • Lebih suka menghabiskan waktu di masalah coding dari buku lain atau masalah coding online.

Sebelum Anda Mulai

Daftar ini tumbuh selama berbulan-bulan, dan ya, itu jenis keluaran dari tangan.

Berikut adalah beberapa kesalahan yang saya buat sehingga anda akan memiliki pengalaman yang lebih baik.

1. Kamu Tidak Akan Mengingat Semuanya

Saya menonton video berjam-jam dan mengambil catatan yang berlebihan, dan beberapa bulan kemudian disana ada banyak yang tidak saya ingat. Saya menghabiskan 3 hari melalui catatan saya dan membuat flashcards sehingga saya bisa meninjaunya dengan lebih cepat.

Tolong baca sehingga anda tidak akan membuat kesalahan seperti saya:

Menguasai Pengetahuan Ilmu Komputer

2. Menggunakan Flashcards

Untuk mengatasi masalah tersebut, saya membuat situs flashcards kecil di mana saya bisa menambahkan flashcards dari 2 jenis: umum dan code. Setiap kartu memiliki format yang berbeda.

Saya membuat sebuah mobile-first website jadi saya bisa mereview di telepon dan tablet saya, dimanapun saya berada.

Membuat punya anda sendiri secara gratis:

Perlu diingat aku pergi keluar kapal dan memiliki kartu meliputi segala sesuatu dari bahasa assembly dan Python trivia untuk pembelajaran machine learning dan statistik. Ini terlalu banyak untuk apa yang diminta oleh Google.

Catatan di flashcards: Pertama kali anda mengenali dan anda tahu jawabannya, jangan menandainya sebagai dikenal. Anda harus melihat kartu yang sama dan menjawab beberapa kali dengan benar sebelum anda benar-benar tahu akan hal itu. Pengulangan akan membuat pengetahuan yang lebih di otak anda.

Sebuah alternatif untuk menggunakan situs flashcards saya adalah Anki, yang telah direkomendasikan kepada saya berkali-kali. Ini menggunakan sistem pengulangan untuk membantu anda mengingatnya. Ini user-friendly, yang tersedia di semua platform dan memiliki sebuah sistem cloud sync. Ini memerlukan biaya $25 di iOS tapi ini gratis di platform lainnya.

Database flashcard saya di format Anki: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (terimakasih @xiewenya)

3. Review, review, review

Aku menyimpan satu set cheat sheet pada ASCII, OSI stack, Big-O notasi, dan banyak lagi. Saya mempelajari mereka ketika saya memiliki beberapa waktu luang.

Mengambil istirahat dari masalah pemgrogramman selama setengah jam dan pergi melalui flashcards anda.

4. Fokus

Disana ada banyak gangguan yang dapat menyita waktu yang berharga. Fokus dan kosentrasi adalah hal yang sulit.

Apa yang Tidak Akan Dibahas

Ini adalah teknologi yang lazim tetapi bukan bagian dari rencana studi ini:

  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, dan teknologi front-end lainnya

Rencana Harian

Beberapa mata pelajaran mengambil satu hari, dan beberapa akan mengambil beberapa hari. Beberapa hanya belajar dan tidak ada yang diimplimentasikan.

Setiap hari saya mengambil satu subjek dari daftar di bawah ini, menonton video tentang subjek itu, dan menulis sebuah implementasi di:

  • C - menggunakan structs dan functions yang mengambil sebuah struct * dan sesuatu yang lain seperti args.
  • C++ - tanpa menggunakan built-in types
  • C++ - menggunakan built-in types, seperti STL's std::list untuk daftar link
  • Python - menggunakan built-in types (untuk terus berlatih Python)
  • dan menulis tes untuk memastikan saya melakukannya dengan benar, kadang-kadang hanya menggunakan assert() statements yang sederhana
  • Anda mungkin bisa menggunakan Java atau sesuatu yang lain, ini hanyalah pendapat saya.

Anda tidak perlu semua ini. Anda hanya perlu satu bahasa untuk wawancara.

Mengapa meng-kode di semua ini?

  • Latihan, latihan, latihan, sampai saya sakit karenanya, dan dapat melakukannya tanpa masalah (beberapa memiliki banyak kasus dan rincian pembukuan untuk diingat)
  • Bekerja dalam batasan baku (mengalokasikan/membebaskan memori tanpa bantuan dari sekumpulan sampah (kecuali Python))
  • Menggunakan built-in types jadi saya memiliki pengalaman menggunakan alat built-in untuk digunakan di dunia nyata (tidak akan menulis daftar pelaksanaan saya sendiri di produksi)

Saya mungkin tidak punya waktu untuk melakukan semua ini untuk setiap mata pelajaran, tapi saya akan mencobanya.

Anda dapat melihat kode saya di sini:

Anda tidak perlu susah payah menghafal setiap algoritma.

Menulis kode pada papan tulis atau kertas, bukan komputer. Uji dengan beberapa sampel masukan. Kemudian menguji itu pada komputer.

Ilmu Prasyarat

Kompleksitas Algoritma / Big-O / Analisis Asimptotik

Struktur Data

  • Arrays

    • Menerapkan vektor yang mengubah ukuran secara otomatis.
    • Deskripsi:
    • Menerapkan vektor (array yang bisa berubah dengan ukuran otomatis):
      • Berlatih coding menggunakan array dan pointer, dan matematika pointer untuk melompat ke indeks daripada menggunakan pengindeksan.
      • Array data mentah baru dengan memori yang dialokasikan
        • dapat mengalokasikan array int di bawah tenda, hanya saja tidak menggunakan fitur-fiturnya
        • start dengan 16, atau jika angka awal lebih besar, gunakan pangkat 2 - 16, 32, 64, 128
      • size() - jumlah item
      • capacity() - jumlah barang yang bisa ditampungnya
      • is_empty()
      • at(index) - mengembalikan item pada indeks tertentu, meledak jika indeks di luar batas
      • push(item)
      • insert(index, item) - menyisipkan item pada indeks, menggeser nilai indeks dan elemen tambahan ke kanan
      • prepend(item) - dapat menggunakan sisipan di atas pada indeks 0
      • pop() - hapus dari akhir, nilai kembali
      • delete(index) - hapus item pada indeks, menggeser semua elemen tertinggal ke kiri
      • remove(item) - mencari nilai dan menghapus indeks yang menahannya (meskipun di banyak tempat)
      • find(item) - mencari nilai dan mengembalikan indeks pertama dengan nilai itu, -1 jika tidak ditemukan
      • resize(new_capacity) // fungsi pribadi
        • saat Anda mencapai kapasitas, ubah ukurannya menjadi dua kali lipat
        • saat memunculkan item, jika ukurannya 1/4 dari kapasitas, ubah ukurannya menjadi setengah
    • Waktu
      • O(1) untuk menambah/menghapus di akhir (diamortisasi untuk alokasi untuk lebih banyak ruang), indeks, atau pembaruan
      • O(n) untuk memasukkan/menghapus di tempat lain
    • Ruang
      • berdekatan dalam memori, jadi kedekatan membantu kinerja
      • ruang yang dibutuhkan = (kapasitas array, yaitu >= n)*ukuran item, tetapi meskipun 2n, tetap O(n)
  • Linked Lists

    • Deskripsi:
    • Kode C (video) - bukan keseluruhan video, hanya bagian tentang struct Node dan alokasi memori
    • Linked List vs Array:
    • mengapa Anda harus menghindari linked list (video)
    • Gotcha: Anda perlu pengetahuan pointer ke pointer: (untuk saat Anda meneruskan pointer ke fungsi yang dapat mengubah alamat tempat pointer itu menunjuk) Halaman ini hanya untuk memahami pointer ke pointer. Saya tidak merekomendasikan gaya traversal daftar ini. Keterbacaan dan pemeliharaan menderita karena kepintaran.
    • Implementasikan (saya lakukan dengan tail pointer & tanpa):
      • size() - mengembalikan jumlah elemen data dalam daftar
      • empty() - bool mengembalikan nilai true jika kosong
      • value_at(index) - mengembalikan nilai item ke-n (mulai dari 0 untuk yang pertama)
      • push_front(value) - menambahkan item ke depan daftar
      • pop_front() - hapus item depan dan kembalikan nilainya
      • push_back(value) - menambahkan item di akhir
      • pop_back() - menghapus item akhir dan mengembalikan nilainya
      • front() - dapatkan nilai barang depan
      • back() - dapatkan nilai item akhir
      • insert(index, value) - masukkan nilai pada indeks, maka item saat ini pada indeks tersebut ditunjuk oleh item baru pada indeks
      • erase(index) - menghapus node pada indeks tertentu
      • value_n_from_end(n) - mengembalikan nilai node pada posisi ke-n dari akhir daftar
      • reverse() - membalikkan daftar
      • remove_value(value) - menghapus item pertama dalam daftar dengan nilai ini
    • Doubly-linked List
  • Stack

    • Stack (video)
    • Tidak akan diterapkan. Menerapkan dengan array itu sepele
  • Queue

    • Queue (Antrean)
    • Queue (video)
    • Circular buffer/FIFO
    • Implementasikan menggunakan linked-list, dengan tail pointer:
      • enqueue(value) - menambah nilai pada posisi di ekor
      • dequeue() - mengembalikan nilai dan menghapus elemen yang paling baru ditambahkan (depan)
      • empty()
    • Menerapkan menggunakan array berukuran tetap:
      • enqueue(value) - menambahkan item di akhir penyimpanan yang tersedia
      • dequeue() - mengembalikan nilai dan menghapus elemen yang paling baru ditambahkan
      • empty()
      • full()
    • Biaya:
      • implementasi yang buruk menggunakan daftar tertaut di mana Anda mengantre di bagian depan dan antrean di bagian ekor akan menjadi O(n) karena Anda memerlukan elemen di sebelah terakhir, menyebabkan traversal penuh setiap dequeue
      • enqueue: O(1) (diamortisasi, daftar tertaut dan larik [probing])
      • dequeue: O(1) (daftar dan larik tertaut)
      • empty: O(1) (daftar dan larik tertaut)
  • Hash table

Lebih Banyak Pengetahuan

Trees

Penyortiran

Sebagai ringkasan, berikut adalah representasi visual dari 15 algoritma pengurutan. Jika Anda membutuhkan detail lebih lanjut tentang subjek ini, lihat bagian "Menyortir" di Detail Tambahan tentang Beberapa Subjek

Graphs

Graf (Graphs) dapat digunakan untuk merepresentasikan banyak masalah dalam ilmu komputer, jadi bagian ini panjang, seperti pohon dan penyortiran.

Bahkan Lebih Banyak Pengetahuan

Perancangan Sistem, Skalabilitas, Penganganan Data

Anda dapat mengharapkan pertanyaan desain sistem jika Anda memiliki pengalaman 4+ tahun.


Ulasan Akhir

Bagian ini akan memiliki video pendek yang dapat Anda tonton dengan cukup cepat untuk meninjau sebagian besar konsep penting.
Sangat menyenangkan jika Anda sering ingin penyegaran.

Latihan Pertanyaan Pemrograman

Sekarang setelah kamu mengetahui semua topik ilmu komputer di atas, sekarang saatnya berlatih menjawab soal coding.

Latihan pertanyaan coding bukan tentang menghafal jawaban atas masalah pemrograman.

Mengapa Anda perlu berlatih mengerjakan soal pemrograman:

  • Pengenalan masalah, dan di mana struktur data dan algoritme yang tepat cocok
  • Mengumpulkan persyaratan untuk masalah tersebut
  • Berbicara tentang masalah seperti yang akan Anda lakukan dalam wawancara
  • Coding di papan tulis atau kertas, bukan di komputer
  • Hadir dengan kerumitan ruang dan waktu untuk solusi Anda
  • Menguji solusi Anda

Ada pengantar yang bagus untuk pemecahan masalah metodis dan komunikatif dalam sebuah wawancara. Anda juga akan mendapatkan ini dari buku wawancara pemrograman, tetapi menurut saya ini luar biasa: Kanvas desain algoritme

Tidak ada papan tulis di rumah? Itu masuk akal. Saya orang aneh dan memiliki papan tulis besar. Alih-alih papan tulis, belilah papan gambar besar dari toko seni. Anda bisa duduk di sofa dan berlatih. Ini adalah "papan tulis sofa" saya. Saya menambahkan pena di foto untuk skala. Jika Anda menggunakan pena, Anda pasti berharap dapat menghapusnya. Cepat berantakan. Saya menggunakan pensil dan penghapus.

papan tulis sofa saya

Tambahan:

Baca dan Lakukan Masalah Pemrograman (dalam urutan ini):

Lihat Daftar Buku di atas

Latihan / tantangan coding

Setelah Anda mempelajari otak Anda, gunakan otak itu untuk bekerja. Ambil tantangan pengkodean setiap hari, sebanyak yang Anda bisa.

Video Pertanyaan Wawancara Coding:

Situs tantangan:

Situs pembelajaran bahasa, dengan tantangan:

Repo tantangan:

Wawancara Mock:

Menjelang Proses Interview

Resume Anda

  • Lihat Lanjutkan item persiapan di Cracking The Coding Interview dan bagian belakang Wawancara Pemrograman Terkena

Pikirkan saat wawancara datang

Pikirkan sekitar 20 pertanyaan wawancara yang akan Anda dapatkan, bersama dengan baris item di bawah ini. Miliki 2-3 jawaban untuk masing-masing. Memiliki cerita, bukan hanya data, tentang sesuatu yang Anda capai.

  • Mengapa Anda menginginkan pekerjaan ini?
  • Apa masalah sulit yang telah Anda selesaikan?
  • Tantangan terbesar yang dihadapi?
  • Desain terbaik / terburuk terlihat?
  • Ide untuk meningkatkan produk Google yang sudah ada.
  • Bagaimana Anda bekerja dengan baik, sebagai individu dan sebagai bagian dari tim?
  • Keterampilan atau pengalaman mana yang akan menjadi aset dalam peran tersebut dan mengapa?
  • Apa yang paling Anda nikmati di [job x / project y]?
  • Apa tantangan terbesar yang Anda hadapi di [pekerjaan x / proyek y]?
  • Bug tersulit apa yang Anda hadapi di [pekerjaan x / proyek y]?
  • Apa yang Anda pelajari di [pekerjaan x / proyek y]?
  • Apa yang akan Anda lakukan lebih baik di [pekerjaan x / proyek y]?

Bertanyalah Pada Pewawancara

Beberapa milik saya (saya mungkin sudah tahu jawaban tetapi ingin pendapat atau perspektif tim mereka):
  • Seberapa besar tim Anda?
  • Seperti apa siklus pengembang Anda? Apakah Anda melakukan waterfall / sprint / agile?
  • Apakah terburu-buru ke tenggat waktu biasa terjadi? Atau apakah ada fleksibilitas?
  • Bagaimana keputusan dibuat dalam tim Anda?
  • Berapa banyak pertemuan yang Anda lakukan per minggu?
  • Apakah Anda merasa lingkungan kerja membantu Anda berkonsentrasi?
  • Apa yang sedang kamu kerjakan?
  • Apa yang Anda suka tentang itu?
  • Seperti apa kehidupan kerja?

Saat Anda Berhasil Mendapatkan Pekerjaannya

Selamat!

Terus belajar.

Anda tidak pernah benar-benar selesai.


*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************

Segala sesuatu di bawah poin ini bersifat opsional. Ini adalah rekomendasi saya, bukan Google.
Dengan mempelajari ini, Anda akan mendapatkan eksposur yang lebih besar ke lebih banyak konsep CS,
dan akan lebih siap untuk pekerjaan rekayasa perangkat lunak apa pun.
Anda akan menjadi insinyur perangkat lunak yang jauh lebih berpengalaman.

*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************

Buku Tambahan

Ini ada di sini sehingga Anda dapat menyelami topik yang menurut Anda menarik.
  • Lingkungan Pemrograman Unix
    • Tua tapi bagus
  • Baris Perintah Linux: Pengantar Lengkap
    • Pilihan modern
  • Seri Ilustrasi TCP / IP
  • Pola Desain Kepala Pertama
    • Pengenalan lembut untuk pola desain
  • Pola Desain: Elemen Perangkat Lunak Object-Oriente yang Dapat Digunakan Kembali
    • Alias buku "Gang Of Four", atau GOF
    • Buku pola desain kanonik
  • Buku Pegangan Administrasi Sistem UNIX dan Linux, Edisi ke-5
  • Manual Desain Algoritma (Skiena)
    • Sebagai review dan pengenalan masalah
    • Porsi katalog algoritme jauh di luar cakupan kesulitan yang akan Anda dapatkan dalam wawancara
    • Buku ini memiliki 2 bagian:
      • Kelas buku teks tentang struktur data dan algoritma
        • Kelebihan:
          • Merupakan review yang bagus seperti buku teks algoritma apapun
          • Cerita bagus dari pengalamannya memecahkan masalah di industri dan akademisi
          • Contoh kode di C
        • Kekurangan:
          • Bisa padat atau tidak bisa ditembus seperti CLRS, dan dalam beberapa kasus, CLRS mungkin menjadi alternatif yang lebih baik untuk beberapa mata pelajaran
          • Bab 7, 8, 9 bisa menyakitkan untuk dicoba diikuti, karena beberapa item tidak dijelaskan dengan baik atau membutuhkan lebih banyak otak daripada yang saya miliki
          • Jangan salah paham: Saya suka Skiena, gaya mengajarnya, dan tingkah lakunya, tapi saya mungkin bukan materi Stony Brook
      • Katalog algoritma:
        • Inilah alasan sebenarnya Anda membeli buku ini
        • Akan sampai ke bagian ini. Akan memperbarui di sini setelah saya berhasil melewatinya
    • Bisa menyewanya di kindle
    • jawaban:
    • Errata
  • Tulis Kode Hebat: Volume 1: Memahami Mesin
    • Buku itu diterbitkan pada tahun 2004, dan agak ketinggalan jaman, tetapi merupakan sumber yang hebat untuk memahami komputer secara singkat
    • Penulis menemukan HLA, jadi ambillah sebutan dan contoh di HLA dengan sedikit garam. Tidak banyak digunakan, tetapi contoh yang layak tentang seperti apa perakitan itu
    • Bab-bab ini layak dibaca untuk memberi Anda dasar yang bagus:
      • Bab 2 - Representasi Numerik
      • Bab 3 - Aritmatika Biner dan Operasi Bit
      • Bab 4 - Representasi Titik Mengambang
      • Bab 5 - Representasi Karakter
      • Bab 6 - Organisasi Memori dan Akses
      • Bab 7 - Tipe Data Komposit dan Objek Memori
      • Bab 9 - Arsitektur CPU
      • Bab 10 - Arsitektur Set Instruksi
      • Bab 11 - Arsitektur dan Organisasi Memori
  • Pengantar Algoritma

    • Penting: Membaca buku ini hanya akan memiliki nilai yang terbatas. Buku ini adalah ulasan yang bagus tentang algoritme dan struktur data, tetapi tidak akan mengajari Anda cara menulis kode yang baik. Anda harus dapat membuat kode solusi yang layak secara efisien
    • Alias CLR, terkadang CLRS, karena Stein terlambat ke permainan
  • Arsitektur Komputer, Edisi Keenam: Pendekatan Kuantitatif

    • For a richer, more up-to-date (2017), but longer treatment
  • Pemrograman Mutiara

    • Beberapa bab pertama menyajikan solusi cerdas untuk masalah pemrograman (beberapa sangat lama menggunakan pita data) tetapi itu hanya intro. Ini adalah buku panduan tentang desain dan arsitektur program

Pembelajaran Tambahan

Saya menambahkannya untuk membantu Anda menjadi insinyur perangkat lunak yang berpengetahuan luas,
dan untuk mengetahui teknologi dan algoritme tertentu, sehingga Anda akan memiliki kotak peralatan yang lebih besar.

--

Detail Tambahan tentang Beberapa Subjek

Saya menambahkan ini untuk memperkuat beberapa ide yang sudah disajikan di atas, tetapi tidak ingin memasukkannya di atas karena terlalu banyak. Sangat mudah untuk melakukannya secara berlebihan pada suatu subjek.
Anda ingin dipekerjakan di abad ini, bukan?

Seri Video

Duduk dan nikmati. "Netflix dan keterampilan": P

Kursus Ilmu Komputer

Implementasi Algoritma

Dokumen

LICENSE

CC-BY-SA-4.0

Terjemahan Bahasa Indonesia oleh @hexatester, @santosomichael, @dikiaap, @rvlewerissa, @ziishaned, @rimonmostafiz, @hwhung0111, @fahminlb33, @davidsetyanugraha