私はもともとこれをソフトウェアエンジニアになるための短いトピックリストとして作成しましたが、 今日それは大きなリストに成長しました。この学習計画を経て、私はAmazonで ソフトウェアエンジニアとして雇われました!! おそらく、あなたは私ほど勉強する必要はないでしょう。とにかく、必要なものはすべてここにあります。 私は数ヶ月間、1日約8〜12時間勉強しました。これが私のストーリーです: Google の面接のために8か月間フルタイムで勉強した理由 注意してください: あなたは私ほど勉強する必要はありません。私は、知る必要のないことに多くの時間を無駄にしました。詳細については、以下をご覧ください。貴重な時間を無駄にすることなく、必要なことを勉強するのを手伝います。 ここに掲載されている項目を学べば、Amazon、Facebook、Google、Microsoftなど 大手企業を含む、ほぼすべてのソフトウェア会社の面接に備えることができます。
あなたに最高の幸運がありますように!
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これは、大企業のソフトウェア エンジニアになるための私の数か月にわたる学習計画です。
必須:
これはソフトウェア エンジニアリングの学習計画であり、フロントエンド エンジニアリングやフルスタック開発ではないことに注意してください。 他の場所でのキャリア パスのスーパー ロードマップとコースワーク (詳細については https://roadmap.sh/ を参照)。
大学のコンピューター サイエンス プログラムでは学ぶべきことがたくさんありますが、面接には 75% 程度知っていれば十分なので、ここではそれについて説明します。 完全な CS 独学プログラムについては、私の学習計画のリソースがカムラン アーメッドのコンピューター サイエンス ロードマップに含まれています: https://roadmap.sh/computer-science
大企業でソフトウェア エンジニアとして働きたいのであれば、これらのことを知っておく必要があります。
私のようにコンピューター サイエンスの学位を取得できなかった場合は、これで人生の 4 年間取り戻すことができます。
このプロジェクトを始めたとき、私はヒープからのスタックのことも、Big-O のことも、木についても、何も知りませんでした。 グラフを横断します。もし私が並べ替えアルゴリズムをコーディングしなければならなかったとしたら、それは酷いことになるでしょう。 私がこれまで使用してきたデータ構造はすべて言語に組み込まれており、それがどのように機能するのかわかりませんでした。 ボンネットの下にはまったくありません。実行しているプロセスで「不足」が発生しない限り、メモリを管理する必要はありませんでした。 「memory」エラーが発生した場合は、回避策を見つける必要があります。私は人生でいくつかの多次元配列を使用しましたが、 何千もの連想配列を作成しましたが、データ構造を最初から作成したことはありません。
長い計画ですね。何か月もかかるかもしれません。しかし、すでにこの内容の多くに精通している場合は、時間ははるかに短くなります。
以下はすべて概要であり、順に項目に取り組む必要があります。
私は進捗状況を追跡するためのタスク リストを含む、GitHub 風マークダウン を使用しています。
このページで、上部近くの「Code」ボタンをクリックし、「Download ZIP」をクリックします。ファイルを解凍すると、テキスト ファイルを操作できるようになります。
マークダウンを理解できるコード エディターで開いている場合は、すべてが適切にフォーマットされていることを確認できます。
新しいブランチを作成して、次のような項目を確認できるようにします。括弧内に x を入力するだけです: [x]
https://github.com/jwasham/coding-interview-university
をフォーク ボタンをクリックしてフォークします。ローカル リポジトリにクローンを作成します。
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 # 個人の進捗を元のレポにプッシュバックしないようにするため
変更を完了したら、すべてのボックスに X を付けます。
git commit -am "Marked personal progress"
git pull upstream main # 元のレポからの変更でフォークを最新に保つ
git push # フォークにプッシュするだけ
一部のビデオは、Coursera または EdX クラスに登録することによってのみ視聴できます。 これらは MOOC と呼ばれます。 場合によっては、クラスが開催されていないため、数か月待たなければならず、アクセスできないこともあります。
オンラインコースのリソースを、YouTube ビデオ (できれば大学の講義) など、いつでも利用できる無料の公開ソースに置き換えて、特定のオンラインコースの開催中だけでなく、いつでも学習できるようにするのは素晴らしいことです。
コーディング面接に使用するプログラミング言語を選択する必要がありますが、コンピューターサイエンスの概念を学習するために使用できる言語も見つける必要があります。
できれば、どちらか 1 つの言語に習熟するだけで済むように、言語が同じであることが望ましいです。
学習計画を立てたとき、そのほとんどで C と Python の 2 つの言語を使用しました。
これが私の好みです。もちろん、好きなことをしてください。 必要ないかもしれませんが、新しい言語を学習するためのサイトをいくつか紹介します。
面接のコーディング部分には、使い慣れた言語を使用できますが、大企業の場合は、次の言語を選択するのが確実です。
これらを使用することもできますが、最初に読んでください。注意事項がある場合があります:
面接の言語の選択について私が書いた記事は次のとおりです: Pick One Language for the Coding Interview.
これは私の投稿の元の記事です: Choosing a Programming Language for Interviews
言語に非常に慣れており、知識が豊富である必要があります。
選択肢について詳しくは、次を参照してください。
たくさん買う必要はありません。正直なところ、「コーディング面接の攻略」で十分だと思いますが、さらに練習するためにさらに購入しました。しかし、私はいつもやりすぎます。
これを両方購入しました。彼らは私にたくさんの練習をさせてくれました。
1 つ選択してください:
このリストは何か月もかけて大きくなり、はい、手に負えなくなりました。
より良い経験をしていただくために、私が犯したいくつかの間違いを以下に示します。そして、何か月も時間を節約できます。
時間もビデオを見て大量のメモを取りましたが、数か月後には覚えていないことがたくさんありました。 3日間かけてメモを見直し、フラッシュカードを作成して復習しましたが、そんな知識は必要ありませんでした。
私と同じ間違いを犯さないように、
Retaining Computer Science Knowledge を読んでください。
この問題を解決するために、一般とコードの 2 種類のフラッシュカードを追加できる小さなフラッシュカード サイトを作成しました。 各カードには異なる形式があります。どこにいても携帯電話やタブレットでレビューできるように、モバイルファーストのウェブサイトを作成しました。
無料で独自に作成します。
フラッシュカードの使用はお勧めしません。 フラッシュカードが多すぎて、ほとんどがトリビアです。必要ありません。
しかし、私の言うことを聞きたくない場合は、ここからどうぞ:
やりすぎて、アセンブリ言語や Python のトリビアから機械学習や統計まで、あらゆるものをカバーするカードがあることに注意してください。 必要なものが多すぎます。
フラッシュカードに関する注意: 初めて答えを知っていると気づいたときは、その答えを既知としてマークしないでください。 本当に理解するには、同じカードを見て何度か正しく答える必要があります。 繰り返すことで知識が脳に深く定着します。
私のフラッシュカード サイトを使用する代わりに、Anki が私に何度も勧められてきました。 繰り返しシステムを使用しているので、覚えやすくなります。ユーザーフレンドリーで、すべてのプラットフォームで利用でき、クラウド同期システムを備えています。 iOS では 25 ドルかかりますが、他のプラットフォームでは無料です。
Anki 形式のフラッシュカード データベース: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (thanks @xiewenya).
一部の学生は、空白に関する書式の問題について次の手順を実行することで修正できると述べています。デッキを開いて、カードを編集し、カードをクリックし、「スタイル」ラジオ ボタンを選択して、メンバー「white-space: pre;」を追加します。カードクラスへ。
これは非常に重要です。
データ構造とアルゴリズムを学習しながら、コーディング面接の質問に答え始めます。
問題を解決するには、学んだことを応用する必要があります。そうしないと忘れてしまいます。私はこの間違いを犯しました。
トピックを学習し、リンク リスト などにある程度慣れたら:
学習後ではなく、学習している間も問題を解き続けてください。
あなたは知識のために雇われているのではなく、その知識をどのように応用するかによって雇われているのです。
以下に示すように、これに関する多くのリソースがあります。続けて。
気を散らすものがたくさんあり、貴重な時間が奪われてしまう可能性があります。集中力と集中力は難しいです。歌詞のない音楽をかける と、かなり集中できるようになります。
以下は一般的なテクノロジですが、この学習計画には含まれていません:
このコースでは多くの主題について説明します。おそらくそれぞれに数日、場合によっては 1 週間以上かかる場合があります。それはあなたのスケジュール次第です。
毎日、リストの次の主題を取り上げ、その主題に関するビデオをいくつか見てから、 このコース用に選択した言語でそのデータ構造またはアルゴリズムの実装を作成します。
私のコードはここで見ることができます:
すべてのアルゴリズムを覚える必要はありません。独自の実装を作成できる程度に理解できれば十分です。
なぜこれがここにあるのでしょうか? 面接する準備ができていません。
プログラミングの問題を練習する必要がある理由:
面接で体系的かつコミュニケーション的に問題を解決するための素晴らしい入門書があります。これはプログラミングのインタビュー本からもわかります が、私はこれが素晴らしいと思いました: Algorithm design canvas
コードを紙ではなく、ホワイトボードまたは紙に書きます。コンピューター。いくつかのサンプル入力を使用してテストします。次に、それを入力してコンピュータでテストします。
家にホワイトボードがない場合は、画材店で大きな描画パッドを購入してください。ソファに座って練習することもできます。 こちらは私の「ソファホワイトボード」です。写真ではスケールを調整するためにペンを追加しました。ペンを使っていると、消せたらいいのにと思うでしょう。 すぐに散らかります。鉛筆と消しゴムを使用します。
コーディングの問題の練習は、プログラミングの問題の答えを覚えることではありません。
ここ の主要なコーディング インタビュー ブックを忘れないでください。
問題の解決:
コーディング インタビューの質問ビデオ:
チャレンジ/練習サイト:
さて、話は十分です、学びましょう!
ただし、学習中に上記のコーディング問題に取り組むことを忘れないでください。
講義の中には数学的にも余裕がある場合は、下にジャンプして 離散数学ビデオを見て、背景知識を得る。
[ ] 動画:
[ ] オンラインコース:
[ ] 線形プロービングを使用して配列で実装する
[ ] note:
ヒープソートについては、上記のヒープデータ構造を参照してください。ヒープソートは素晴らしいですが、安定していません。
[ ] バブルソート(動画)
[ ] バブルソートの分析(動画)
[ ] 挿入ソート、マージソート(動画)
[ ] 挿入ソート(動画)
[ ] マージソート(動画)
[ ] クイックソート(動画)
[ ] 選択ソート(動画)
[ ] マージソートコード:
[ ] クイックソートコード:
[ ] 実装:
[ ] 必須ではありませんが、私はそれらをお勧めしました:
まとめとして、ここには15ソートアルゴリズムの視覚的表現があります。 このテーマの詳細が必要な場合は、[いくつかの科目の追加の詳細]の[ソート]の項を参照してください(#additional-detail-on-some-subjects)
グラフはコンピュータサイエンスの多くの問題を表現するために使用することができるので、このセクションは木やソートのように長いです。
メモ:
[ ] Skiena Lectures - 素晴らしいイントロ:
[ ] グラフ(レビューなど):
フルcourseraコース:
私は実装します:
Skienaの本(下記の書籍の節を参照)と面接の書籍
IS A
プリンシパルに従います
このテーマについてさらに詳しく知りたい場合は、[いくつかの科目の追加の詳細]の「文字列のマッチング」の項を参照してください(#additional-detail-on-some-subjects)
考慮事項:
[ ] ここをクリック:システム設計入門
[ ] アルゴリズム設計
[ ] システム設計の面接 - この中には多くのリソースがあります。記事や例を見てください。私はそれらのいくつかを下に置いた。
[ ] システム設計面接の方法
[ ] 誰もが知っておくべき数字
[ ] データセンター間の取引(動画)
[ ] CAP定理の簡単な英語入門
[ ] Paxosアルゴリズム:
[ ] コンシステントハッシュ法
[ ] スケーラビリティ:
[ ] スパナ
[ ] 現代のキャッシュのデザイン
[ ] [アーキテクチャ - 40Mビジター、200Mダイナミックページビュー、30TBデータ]()
[ ] サービスを結合する技術の情報については、以下の「メッセージング、シリアライゼーション、およびキューイングシステム」を参照してください。
[ ] Twitter:
さらに詳しくは、ビデオシリーズセクションの「Mining Massive Datasets」ビデオシリーズを参照してください。
[ ] システム設計プロセスの練習:紙で作業しようとするいくつかのアイデアがあります。実際にどのように処理されたかについてのいくつかの文書があります。
このセクションでは、重要な概念のほとんどを見直すためにかなり短いビデオを見ることができます。 あなたが頻繁に再学習をしたいならいいですね。
上のすべてのコンピュータサイエンスのトピックを知ったので、コーディングの問題に答える練習をしましょう。
コーディング質問の練習は、プログラミング問題への回答を記憶することではありません。
プログラミングの問題を練習する必要がある理由
面接では、体系的でコミュニケーション的な問題解決の素晴らしいイントロがあります。あなたはプログラミングの面接の本からもこれを手に入れるでしょうが、私はこの優れた発見しました: アルゴリズム設計キャンバス
自宅にホワイトボードはありませんか?それは理にかなっている。私は変わった人で、大きなホワイトボードを持っています。ホワイトボードの代わりに、 アートストアから大きなドローイングパッドを拾い上げます。あなたはソファに座って練習することができます。これが私の「ソファホワイトボード」です。 私はスケールの写真にペンを追加しました。ペンを使うと、あなたは消すことができます。すぐに厄介になる。
補足:
プログラミングの問題を読んでやる(この順番で):
上記のブックリストを参照してください
あなたの脳を学んだら、脳を働かせてください。 できるだけ多く、毎日コーディングの課題に取り組んでください。
コーディング面接質問ビデオ:
チャレンジサイト:
チャレンジレポ:
疑似面接:
あなたが得る20の面接の質問と、以下の項目の行を考えてみましょう。 それぞれ2-3の答えがあります。 あなたが達成したことについての物語だけでなく、データを持ってください。
私の中には(私は既に知っているかもしれませんが、彼らの意見やチームの視点が必要です):
あなたのチームはどれくらいの規模ですか?
おめでとう!
学び続けてください。
あなたは決して本当に終わらない。
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この点以下のものはすべてオプションです。 これらを勉強することで、より多くのCSコンセプトにさらされることになります。 任意のソフトウェアエンジニアリングジョブ。あなたはもっと豊富なソフトウェアエンジニアになるでしょう。
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これらの話題は面接では出てこないかもしれませんが、 特定のテクノロジとアルゴリズムを認識するためには、より大きなツールボックスが必要になります。
[ ] アルゴリズムイントロダクション
シェンの "アルゴリズムとプログラミング:問題と解決策"
[ ] AVL木 - 実際には: 私が言うことから、これらは実際にはあまり使われていませんが、どこになるか分かります。 AVL木は、O(log n)検索、挿入、および削除をサポートする別の構造です。より厳格に 赤黒の木よりもバランスがとれているため、挿入と取り出しが遅くなりますが、検索が速くなります。これにより 一度構築され、再構成なしでロードされる、例えば言語 辞書(または、アセンブラまたはインタプリタのオペコードなどのプログラム辞書)を含む。
[ ] スプレッド木 - 実際には: スプレイ・木は、キャッシュ、メモリ・アロケータ、ルータ、ガベージ・コレクタ、 データ圧縮、ロープ(長いテキスト文字列に使用される文字列の置換)、Windows NT(仮想メモリ、 ネットワークおよびファイルシステムコードなど)
[ ] レッド/ブラックの木
[ ] 2-3の検索木
実際には: 2〜3本の木は、検索が遅くなるため(AVL木よりも高さが高いため)、挿入が速くなります。
[ ] 2-3-4木(別名2-4木) - 実際には: すべての2-4木には、同じ順序でデータ要素を持つ対応する赤黒の木があります。挿入と削除 2-4木の操作は、赤黒の木の色の反転と回転にも相当します。これは2-4の木を 赤黒の木の背後にある論理を理解するための重要なツールです。そのため、多くの導入アルゴリズムのテキストでは、 2〜4本の木は実用的ではありません**。
[ ] N-ary(K-ary、M-ary)木
[ ] B-Tree
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私は既に上記のいくつかのアイデアを強化するためにこれらを追加しましたが、それらを含めたくありませんでした それはちょうどあまりにも多くのためです。それは科目にそれを過ごすのは簡単です。 あなたは今世紀に雇われたかったですね。
[ ] 連合検索
[ ] もっとダイナミックなプログラミング(ビデオ)
[ ] 高度なグラフ処理(ビデオ)
[ ] MIT 確率(mathy、ゆっくりと進み、数学的なことに良い)(ビデオ):
[ ] 文字列マッチング
[ ] ソート
座って楽しんでください。 「ネットフリックスとスキル」:P
[ ] CSE373 - アルゴリズムの分析(25ビデオ)