不要自以為自己足夠聰明

• Google 的工程師都是才智過人的。但是，就算是工作在 Google 的他們，仍然會因為自己不夠聰明而感到一種不安。
• 天才程序員的神話

關(guān)于 Google

•  面向?qū)W生 —— Google 的職業(yè)生涯：技術(shù)開發(fā)指導
•  Google 檢索的原理：
  •  Google 檢索的發(fā)展史（視頻）
  •  Google 檢索的原理 —— 故事篇
  •  Google 檢索的原理
  •  Google 檢索的原理 —— Matt Cutts（視頻）
  •  Google 是如何改善其檢索算法（視頻）
•  系列文章：
  •  Google 檢索是如何處理移動設備
  •  Google 為了尋找大眾需求的秘密研究
  •  Google 檢索將成為你的下一個大腦
  •  Demis Hassabis 的心靈直白
•  書籍：Google 公司是如何運作的
•  由 Google 通告所制作 —— 2016年10月（視頻）

相關(guān)視頻資源

部分視頻只能通過在 Coursera、Edx 或 Lynda.com class 上注冊登錄才能觀看。這些視頻被稱為網(wǎng)絡公開課程（MOOC）。即便是免費觀看，部分課程可能會由于不在時間段內(nèi)而無法獲取。因此，你需要多等待幾個月。

很感謝您能幫我把網(wǎng)絡公開課程的視頻鏈接轉(zhuǎn)換成公開的視頻源，以代替那些在線課程的視頻。此外，一些大學的講座視頻也是我所青睞的。

面試過程 & 通用的面試準備

•  視頻：

  •  如何在 Google 工作 —— 考生指導課程（視頻）
  •  Google 招聘者所分享的技術(shù)面試小竅門（視頻）
  •  如何在 Google 工作：技術(shù)型簡歷的準備（視頻）

•  文章：

  •  三步成為 Googler
  •  得到在 Google 的工作機會
    • 所有他所提及的事情都列在了下面
  •  （早已過期） 如何得到 Google 的一份工作，面試題，應聘過程
  •  手機設備屏幕的問題

•  附加的（雖然 Google 不建議，但我還是添加在此）：

  •  ABC：永遠都要去編程（Always Be Coding）
  •  四步成為 Google 里一名沒有學位的員工
  •  共享白板（Whiteboarding）
  •  Google 是如何看待應聘、管理和公司文化
  •  程序開發(fā)面試中有效的白板（Whiteboarding）
  •  震撼開發(fā)類面試 第一集：
    •  Gayle L McDowell —— 震撼開發(fā)類面試（視頻）
    •  震撼開發(fā)類面試 —— 作者 Gayle Laakmann McDowell（視頻）
  •  如何在世界四強企業(yè)中獲得一份工作：
    •  “如何在世界四強企業(yè)中獲得一份工作 —— Amazon、Facebook、Google 和 Microsoft”（視頻）
  •  面試 Google 失敗

為你的面試選擇一種語言

在這，我就以下話題寫一篇短文 —— 重點：為在 Google 的面試選擇一種語言

在大多數(shù)公司的面試當中，你可以在編程這一環(huán)節(jié)，使用一種自己用起來較為舒適的語言去完成編程。但在 Google，你只有三種固定的選擇：

• C++
• Java
• Python

有時你也可以使用下面兩種，但需要事先查閱說明。因為，說明中會有警告：

• JavaScript
• Ruby

你需要對你所選擇的語言感到非常舒適且足夠了解。

更多關(guān)于語言選擇的閱讀：

• http://www.byte-by-byte.com/choose-the-right-language-for-your-coding-interview/
• http://blog.codingforinterviews.com/best-programming-language-jobs/
• https://www.quora.com/What-is-the-best-language-to-program-in-for-an-in-person-Google-interview

在此查看相關(guān)語言的資源

由于，我正在學習C、C++ 和 Python。因此，在下面你會看到部分關(guān)于它們的學習資料。相關(guān)書籍請看文章的底部。

在你開始之前

該列表已經(jīng)持續(xù)更新了很長的一段時間，所以，我們的確很容易會對其失去控制。

這里列出了一些我所犯過的錯誤，希望您不要重滔覆轍。

1. 你不可能把所有的東西都記住

就算我查看了數(shù)小時的視頻，并記錄了大量的筆記。幾個月后的我，仍然會忘卻其中大部分的東西。所以，我翻閱了我的筆記，并將可回顧的東西制作成抽認卡（flashcard）（請往下看）

2. 使用抽認卡

為了解決善忘的問題，我制作了一些關(guān)于抽認卡的頁面，用于添加兩種抽認卡：正常的及帶有代碼的。每種卡都會有不同的格式設計。

而且，我還以移動設備為先去設計這些網(wǎng)頁，以使得在任何地方的我，都能通過我的手機及平板去回顧知識。

你也可以免費制作屬于你自己的抽認卡網(wǎng)站：

• 抽認卡頁面的代碼倉庫
• 我的抽認卡數(shù)據(jù)庫：有一點需要記住的是，我做事有點過頭，以至于把卡片都覆蓋到所有的東西上。從匯編語言和 Python 的細枝末節(jié)，乃至到機器學習和統(tǒng)計都被覆蓋到卡片上。而這種做法，對于 Google 的要求來說，卻是多余。

在抽認卡上做筆記： 若你第一次發(fā)現(xiàn)你知道問題的答案時，先不要急著把其標注成“已懂”。你需要做的，是去查看一下是否有同樣的抽認卡，并在你真正懂得如何解決問題之前，多問自己幾次。重復地問答可幫助您深刻記住該知識點。

3. 回顧，回顧，回顧

我留有一組 ASCII 碼表、OSI 堆棧、Big-O 記號及更多的小抄紙，以便在空余的時候可以學習。

每編程半個小時就要休息一下，并去回顧你的抽認卡。

4. 專注

在學習的過程中，往往會有許多令人分心的事占據(jù)著我們寶貴的時間。因此，專注和集中注意力是非常困難的。

你所看不到的

由于，這個巨大的列表一開始是作為我個人從 Google 面試指導筆記所形成的一個事件處理列表。因此，有一些我熟悉且普遍的技術(shù)在此都未被談及到：

• SQL
• Javascript
• HTML、CSS 和其他前端技術(shù)

日常計劃

部分問題可能會花費一天的時間去學習，而部分則會花費多天。當然，有些學習并不需要我們懂得如何實現(xiàn)。

因此，每一天我都會在下面所列出的列表中選擇一項，并查看相關(guān)的視頻。然后，使用以下的一種語言去實現(xiàn)：

C —— 使用結(jié)構(gòu)體和函數(shù)，該函數(shù)會接受一個結(jié)構(gòu)體指針 * 及其他數(shù)據(jù)作為參數(shù)。
C++ —— 不使用內(nèi)建的數(shù)據(jù)類型。
C++ —— 使用內(nèi)建的數(shù)據(jù)類型，如使用 STL 的 std::list 來作為鏈表。
Python ——  使用內(nèi)建的數(shù)據(jù)類型（為了持續(xù)練習 Python），并編寫一些測試去保證自己代碼的正確性。有時，只需要使用斷言函數(shù) assert() 即可。
此外，你也可以使用 Java 或其他語言。以上只是我的個人偏好而已。

為何要在這些語言上分別實現(xiàn)一次？

因為可以練習，練習，練習，直至我厭倦它，并完美地實現(xiàn)出來。（若有部分邊緣條件沒想到時，我會用書寫的形式記錄下來并去記憶）
因為可以在純原生的條件下工作（不需垃圾回收機制的幫助下，分配/釋放內(nèi)存（除了 Python））
因為可以利用上內(nèi)建的數(shù)據(jù)類型，以使得我擁有在現(xiàn)實中使用內(nèi)建工具的經(jīng)驗（在生產(chǎn)環(huán)境中，我不會去實現(xiàn)自己的鏈表）

就算我沒有時間去每一項都這么做，但我也會盡我所能的。

在這里，你可以查看到我的代碼：

• C
• C++
• Python

你不需要記住每一個算法的內(nèi)部原理。

在一個白板上寫代碼，而不要直接在計算機上編寫。在測試完部分簡單的輸入后，到計算機上再測試一遍。

必備知識

•  計算機是如何處理一段程序：

  •  CPU 是如何執(zhí)行代碼（視頻）
  •  機器碼指令（視頻）

•  編譯器

  •  編譯器是如何在 ~1 分鐘內(nèi)工作（視頻）
  •  Hardvard CS50 —— 編譯器（視頻）
  •  C++（視頻）
  •  掌握編譯器的優(yōu)化（C++）（視頻）

•  浮點數(shù)是如何存儲的：

  •  簡單的 8-bit：浮點數(shù)的表達形式　—— 1（視頻 —— 在計算上有一個錯誤 —— 詳情請查看視頻的介紹）
  •  32 bit：IEEE754 32-bit 浮點二進制（視頻）

算法復雜度 / Big-O / 漸進分析法

• 并不需要實現(xiàn)
•  Harvard CS50 —— 漸進表示（視頻）
•  Big O 記號（通用快速教程）（視頻）
•  Big O 記號（以及 Omega 和 Theta）—— 最佳數(shù)學解釋（視頻）
•  Skiena 算法：
  • 視頻
  • 幻燈片
•  對于算法復雜度分析的一次詳細介紹
•  增長階數(shù)（Orders of Growth）（視頻）
•  漸進性（Asymptotics）（視頻）
•  UC Berkeley Big O（視頻）
•  UC Berkeley Big Omega（視頻）
•  平攤分析法（Amortized Analysis）（視頻）
•  舉證“Big O”（視頻）
•  高級編程（包括遞歸關(guān)系和主定理）：
  • 計算性復雜度：第一部
  • 計算性復雜度：第二部

•  速查表（Cheat sheet）

  如果部分課程過于學術(shù)性，你可直接跳到文章底部，去查看離散數(shù)學的視頻以獲取相關(guān)背景知識。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 數(shù)組（Arrays）

  • 實現(xiàn)一個可自動調(diào)整大小的動態(tài)數(shù)組。
  •  介紹：
    • 數(shù)組（視頻）
    • 數(shù)組的基礎知識（視頻）
    • 多維數(shù)組（視頻）
    • 動態(tài)數(shù)組（視頻）
    • 不規(guī)則數(shù)組（視頻）
    • 調(diào)整數(shù)組的大小（視頻）
  •  實現(xiàn)一個動態(tài)數(shù)組（可自動調(diào)整大小的可變數(shù)組）：
    •  練習使用數(shù)組和指針去編碼，并且指針是通過計算去跳轉(zhuǎn)而不是使用索引
    •  通過分配內(nèi)存來新建一個原生數(shù)據(jù)型數(shù)組
      • 可以使用 int 類型的數(shù)組，但不能使用其語法特性
      • 從大小為16或更大的數(shù)（使用2的倍數(shù) —— 16、32、64、128）開始編寫
    •  size() —— 數(shù)組元素的個數(shù)
    •  capacity() —— 可容納元素的個數(shù)
    •  is_empty()
    •  at(index) —— 返回對應索引的元素，且若索引越界則憤然報錯
    •  push(item)
    •  insert(index, item) —— 在指定索引中插入元素，并把后面的元素依次后移
    •  prepend(item) —— 可以使用上面的 insert 函數(shù)，傳參 index 為 0
    •  pop() —— 刪除在數(shù)組末端的元素，并返回其值
    •  delete(index) —— 刪除指定索引的元素，并把后面的元素依次前移
    •  remove(item) —— 刪除指定值的元素，并返回其索引（即使有多個元素）
    •  find(item) —— 尋找指定值的元素并返回其中第一個出現(xiàn)的元素其索引，若未找到則返回 -1
    •  resize(new_capacity) // 私有函數(shù)
      • 若數(shù)組的大小到達其容積，則變大一倍
      • 獲取元素后，若數(shù)組大小為其容積的1/4，則縮小一半
  •  時間復雜度
    • 在數(shù)組末端增加/刪除、定位、更新元素，只允許占 O(1) 的時間復雜度（平攤（amortized）去分配內(nèi)存以獲取更多空間）
    • 在數(shù)組任何地方插入/移除元素，只允許 O(n) 的時間復雜度
  •  空間復雜度
    • 因為在內(nèi)存中分配的空間鄰近，所以有助于提高性能
    • 空間需求 = （大于或等于 n 的數(shù)組容積）* 元素的大小。即便空間需求為 2n，其空間復雜度仍然是 O(n)

• 鏈表（Linked Lists）

  •  介紹：
    •  單向鏈表（視頻）
    •  CS 61B —— 鏈表（視頻）
  •  C 代碼（視頻）
    • 并非看完整個視頻，只需要看關(guān)于節(jié)點結(jié)果和內(nèi)存分配那一部分即可
  •  鏈表 vs 數(shù)組：
    • 基本鏈表 Vs 數(shù)組（視頻）
    • 在現(xiàn)實中，鏈表 Vs 數(shù)組（視頻）
  •  為什么你需要避免使用鏈表（視頻）
  •  的確：你需要關(guān)于“指向指針的指針”的相關(guān)知識：（因為當你傳遞一個指針到一個函數(shù)時，該函數(shù)可能會改變指針所指向的地址）該頁只是為了讓你了解“指向指針的指針”這一概念。但我并不推薦這種鏈式遍歷的風格。因為，這種風格的代碼，其可讀性和可維護性太低。
    • 指向指針的指針
  •  實現(xiàn)（我實現(xiàn)了使用尾指針以及沒有使用尾指針這兩種情況）：
    •  size() —— 返回鏈表中數(shù)據(jù)元素的個數(shù)
    •  empty() —— 若鏈表為空則返回一個布爾值 true
    •  value_at(index) —— 返回第 n 個元素的值（從0開始計算）
    •  push_front(value) —— 添加元素到鏈表的首部
    •  pop_front() —— 刪除首部元素并返回其值
    •  push_back(value) —— 添加元素到鏈表的尾部
    •  pop_back() —— 刪除尾部元素并返回其值
    •  front() —— 返回首部元素的值
    •  back() —— 返回尾部元素的值
    •  insert(index, value) —— 插入值到指定的索引，并把當前索引的元素指向到新的元素
    •  erase(index) —— 刪除指定索引的節(jié)點
    •  value_n_from_end(n) —— 返回倒數(shù)第 n 個節(jié)點的值
    •  reverse() —— 逆序鏈表
    •  remove_value(value) —— 刪除鏈表中指定值的第一個元素
  •  雙向鏈表
    • 介紹（視頻）
    • 并不需要實現(xiàn)

• 堆棧（Stack）

  •  堆棧（視頻）
  •  使用堆棧 —— 后進先出（視頻）
  •  可以不實現(xiàn)，因為使用數(shù)組來實現(xiàn)并不重要

• 隊列（Queue）

  •  使用隊列 —— 先進先出（視頻）
  •  隊列（視頻）
  •  原型隊列/先進先出（FIFO）
  •  優(yōu)先級隊列（視頻）
  •  使用含有尾部指針的鏈表來實現(xiàn):
    • enqueue(value) —— 在尾部添加值
    • dequeue() —— 刪除最早添加的元素并返回其值（首部元素）
    • empty()
  •  使用固定大小的數(shù)組實現(xiàn)：
    • enqueue(value) —— 在可容的情況下添加元素到尾部
    • dequeue() —— 刪除最早添加的元素并返回其值
    • empty()
    • full()
  •  花銷：
    • 在糟糕的實現(xiàn)情況下，使用鏈表所實現(xiàn)的隊列，其入列和出列的時間復雜度將會是 O(n)。因為，你需要找到下一個元素，以致循環(huán)整個隊列
    • enqueue：O(1)（平攤（amortized）、鏈表和數(shù)組 [探測（probing）]）
    • dequeue：O(1)（鏈表和數(shù)組）
    • empty：O(1)（鏈表和數(shù)組）

• 哈希表（Hash table）

  •  視頻：

    •  鏈式哈希表（視頻）
    •  Table Doubling 和 Karp-Rabin（視頻）
    •  Open Addressing 和密碼型哈希（Cryptographic Hashing）（視頻）
    •  PyCon 2010：The Mighty Dictionary（視頻）
    •  （進階）隨機取樣（Randomization）：全域哈希（Universal Hashing）& 完美哈希（Perfect Hashing）（視頻）
    •  （進階）完美哈希（Perfect hashing）（視頻）

  •  在線課程：

    •  哈希函數(shù)的掌握（視頻）
    •  使用哈希表（視頻）
    •  哈希表的支持（視頻）
    •  哈希表的語言支持（視頻）
    •  基本哈希表（視頻）
    •  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（視頻）
    •  電話薄問題（Phone Book Problem）（視頻）
    •  分布式哈希表：
      • Dropbox 中的瞬時上傳及存儲優(yōu)化（視頻）
      • 分布式哈希表（視頻）

  •  使用線性探測的數(shù)組去實現(xiàn)

    • hash(k, m) —— m 是哈希表的大小
    • add(key, value) —— 如果 key 已存在則更新值
    • exists(key)
    • get(key)
    • remove(key)

更多的知識

• 二分查找（Binary search）

  •  二分查找（視頻）
  •  二分查找（視頻）
  •  詳情
  •  實現(xiàn)：
    • 二分查找（在一個已排序好的整型數(shù)組中查找）
    • 迭代式二分查找

• 按位運算（Bitwise operations）

  •  Bits 速查表
    • 你需要知道大量2的冪數(shù)值（從2^1 到 2^16 及 2^32）
  •  好好理解位操作符的含義：&、|、^、~、>>、<<
    •  字碼（words）
    •  好的介紹： 位操作（視頻）
    •  C 語言編程教程 2-10：按位運算（視頻）
    •  位操作
    •  按位運算
    •  Bithacks
    •  位元撫弄者（The Bit Twiddler）
    •  交互式位元撫弄者（The Bit Twiddler Interactive）
  •  一補數(shù)和補碼
    • 二進制：利 & 弊（為什么我們要使用補碼）（視頻）
    • 一補數(shù)（1s Complement）
    • 補碼（2s Complement）
  •  計算置位（Set Bits）
    • 計算一個字節(jié)中置位（Set Bits）的四種方式（視頻）
    • 計算比特位
    • 如何在一個 32 位的整型中計算置位（Set Bits）的數(shù)量
  •  四舍五入2的冪數(shù)：
    • 四舍五入到2的下一冪數(shù)
  •  交換值：
    • 交換（Swap）
  •  絕對值：
    • 絕對整型（Absolute Integer）

樹（Trees）

• 樹 —— 筆記 & 背景

  •  系列：基本樹（視頻）
  •  系列：樹（視頻）
  • 基本的樹形結(jié)構(gòu)
  • 遍歷
  • 操作算法
  • BFS（廣度優(yōu)先檢索，breadth-first search）
    • MIT（視頻）
    • 層序遍歷（使用隊列的 BFS 算法）
      • 時間復雜度： O(n)
      • 空間復雜度：
        • 最好情況： O(1)
        • 最壞情況：O(n/2)=O(n)
  • DFS（深度優(yōu)先檢索，depth-first search）
    • MIT（視頻）
    • 筆記：
      • 時間復雜度：O(n)
      • 空間復雜度：
        • 最好情況：O(log n) - 樹的平均高度
        • 最壞情況：O(n)
    • 中序遍歷（DFS：左、節(jié)點本身、右）
    • 后序遍歷（DFS：左、右、節(jié)點本身）
    • 先序遍歷（DFS：節(jié)點本身、左、右）

• 二叉查找樹（Binary search trees）：BSTs

  •  二叉查找樹概覽（視頻）
  •  系列（視頻）
    • 從符號表開始到 BST 程序
  •  介紹（視頻）
  •  MIT（視頻）
  • C/C++:
    •  二叉查找樹 —— 在 C/C++ 中實現(xiàn)（視頻）
    •  BST 的實現(xiàn) —— 在堆棧和堆中的內(nèi)存分配（視頻）
    •  在二叉查找樹中找到最小和最大的元素（視頻）
    •  尋找二叉樹的高度（視頻）
    •  二叉樹的遍歷 —— 廣度優(yōu)先和深度優(yōu)先策略（視頻）
    •  二叉樹：層序遍歷（視頻）
    •  二叉樹的遍歷：先序、中序、后序（視頻）
    •  判斷一棵二叉樹是否為二叉查找樹（視頻）
    •  從二叉查找樹中刪除一個節(jié)點（視頻）
    •  二叉查找樹中序遍歷的后繼者（視頻）
  •  實現(xiàn)：
    •  insert // 往樹上插值
    •  get_node_count // 查找樹上的節(jié)點數(shù)
    •  print_values // 從小到大打印樹中節(jié)點的值
    •  delete_tree
    •  is_in_tree // 如果值存在于樹中則返回 true
    •  get_height // 返回節(jié)點所在的高度（如果只有一個節(jié)點，那么高度則為1）
    •  get_min // 返回樹上的最小值
    •  get_max // 返回樹上的最大值
    •  is_binary_search_tree
    •  delete_value
    •  get_successor // 返回給定值的后繼者，若沒有則返回-1

• 堆（Heap） / 優(yōu)先級隊列（Priority Queue） / 二叉堆（Binary Heap）

  • 可視化是一棵樹，但通常是以線性的形式存儲（數(shù)組、鏈表）
  •  堆
  •  介紹（視頻）
  •  無知的實現(xiàn)（視頻）
  •  二叉樹（視頻）
  •  關(guān)于樹高的討論（視頻）
  •  基本操作（視頻）
  •  完全二叉樹（視頻）
  •  偽代碼（視頻）
  •  堆排序 —— 跳到起點（視頻）
  •  堆排序（視頻）
  •  構(gòu)建一個堆（視頻）
  •  MIT：堆與堆排序（視頻）
  •  CS 61B Lecture 24：優(yōu)先級隊列（視頻）
  •  構(gòu)建線性時間復雜度的堆（大頂堆）
  •  實現(xiàn)一個大頂堆：
    •  insert
    •  sift_up —— 用于插入元素
    •  get_max —— 返回最大值但不移除元素
    •  get_size() —— 返回存儲的元素數(shù)量
    •  is_empty() —— 若堆為空則返回 true
    •  extract_max —— 返回最大值并移除
    •  sift_down —— 用于獲取最大值元素
    •  remove(i) —— 刪除指定索引的元素
    •  heapify —— 構(gòu)建堆，用于堆排序
    •  heap_sort() —— 拿到一個未排序的數(shù)組，然后使用大頂堆進行就地排序
      • 注意：若用小頂堆可節(jié)省操作，但導致空間復雜度加倍。（無法做到就地）

• 字典樹（Tries）

  • 需要注意的是，字典樹各式各樣。有些有前綴，而有些則沒有。有些使用字符串而不使用比特位來追蹤路徑。
  • 閱讀代碼，但不實現(xiàn)。
  •  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)筆記及編程技術(shù)
  •  短課程視頻：
    •  對字典樹的介紹（視頻）
    •  字典樹的性能（視頻）
    •  實現(xiàn)一棵字典樹（視頻）
  •  字典樹：一個被忽略的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  •  高級編程 —— 使用字典樹
  •  標準教程（現(xiàn)實中的用例）（視頻）
  •  MIT，高階數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用字符串追蹤路徑（可事半功倍）

• 平衡查找樹（Balanced search trees）

  • 掌握至少一種平衡查找樹（并懂得如何實現(xiàn)）：
  • “在各種平衡查找樹當中，AVL 樹和2-3樹已經(jīng)成為了過去，而紅黑樹（red-black trees）看似變得越來越受人青睞。這種令人特別感興趣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，亦稱伸展樹（splay tree）。它可以自我管理，且會使用輪換來移除任何訪問過根節(jié)點的 key�！� —— Skiena
  • 因此，在各種各樣的平衡查找樹當中，我選擇了伸展樹來實現(xiàn)。雖然，通過我的閱讀，我發(fā)現(xiàn)在 Google 的面試中并不會被要求實現(xiàn)一棵平衡查找樹。但是，為了勝人一籌，我們還是應該看看如何去實現(xiàn)。在閱讀了大量關(guān)于紅黑樹的代碼后，我才發(fā)現(xiàn)伸展樹的實現(xiàn)確實會使得各方面更為高效。
    • 伸展樹：插入、查找、刪除函數(shù)的實現(xiàn)，而如果你最終實現(xiàn)了紅黑樹，那么請嘗試一下：
    • 跳過刪除函數(shù)，直接實現(xiàn)搜索和插入功能
  • 我希望能閱讀到更多關(guān)于 B 樹的資料，因為它也被廣泛地應用到大型的數(shù)據(jù)庫當中。

  •  自平衡二叉查找樹

  •  AVL 樹

    • 實際中：我能告訴你的是，該種樹并無太多的用途，但我能看到有用的地方在哪里：AVL 樹是另一種平衡查找樹結(jié)構(gòu)。其可支持時間復雜度為 O(log n) 的查詢、插入及刪除。它比紅黑樹嚴格意義上更為平衡，從而導致插入和刪除更慢，但遍歷卻更快。正因如此，才彰顯其結(jié)構(gòu)的魅力。只需要構(gòu)建一次，就可以在不重新構(gòu)造的情況下讀取，適合于實現(xiàn)諸如語言字典（或程序字典，如一個匯編程序或解釋程序的操作碼）。
    •  MIT AVL 樹 / AVL 樹的排序（視頻）
    •  AVL 樹（視頻）
    •  AVL 樹的實現(xiàn)（視頻）
    •  分離與合并

  •  伸展樹

    • 實際中：伸展樹一般用于緩存、內(nèi)存分配者、路由器、垃圾回收者、數(shù)據(jù)壓縮、ropes（字符串的一種替代品，用于存儲長串的文本字符）、Windows NT（虛擬內(nèi)存、網(wǎng)絡及文件系統(tǒng)）等的實現(xiàn)。
    •  CS 61B：伸展樹（Splay trees）（視頻）
    •  MIT 教程：伸展樹（Splay trees）：
      • 該教程會過于學術(shù)，但請觀看到最后的10分鐘以確保掌握。
      • 視頻

  •  2-3查找樹

    • 實際中：2-3樹的元素插入非�？焖�，但卻有著查詢慢的代價（因為相比較 AVL 樹來說，其高度更高）。
    • 你會很少用到2-3樹。這是因為，其實現(xiàn)過程中涉及到不同類型的節(jié)點。因此，人們更多地會選擇紅黑樹。
    •  2-3樹的直感與定義（視頻）
    •  2-3樹的二元觀點
    •  2-3樹（學生敘述）（視頻）

  •  2-3-4樹 (亦稱2-4樹)

    • 實際中：對于每一棵2-4樹，都有著對應的紅黑樹來存儲同樣順序的數(shù)據(jù)元素。在2-4樹上進行插入及刪除操作等同于在紅黑樹上進行顏色翻轉(zhuǎn)及輪換。這使得2-4樹成為一種用于掌握紅黑樹背后邏輯的重要工具。這就是為什么許多算法引導文章都會在介紹紅黑樹之前，先介紹2-4樹，盡管2-4樹在實際中并不經(jīng)常使用。
    •  CS 61B Lecture 26：平衡查找樹（視頻）
    •  自底向上的2-4樹（視頻）
    •  自頂向下的2-4樹（視頻）

  •  B 樹

    • 有趣的是：為啥叫 B 仍然是一個神秘。因為 B 可代表波音（Boeing）、平衡（Balanced）或 Bayer（聯(lián)合創(chuàng)造者）
    • 實際中：B 樹會被廣泛適用于數(shù)據(jù)庫中，而現(xiàn)代大多數(shù)的文件系統(tǒng)都會使用到這種樹（或變種)。除了運用在數(shù)據(jù)庫中，B 樹也會被用于文件系統(tǒng)以快速訪問一個文件的任意塊。但存在著一個基本的問題，那就是如何將文件塊 i 轉(zhuǎn)換成一個硬盤塊（或一個柱面-磁頭-扇區(qū)）上的地址。
    •  B 樹
    •  B 樹的介紹（視頻）
    •  B 樹的定義及其插入操作（視頻）
    •  B 樹的刪除操作（視頻）
    •  MIT 6.851 —— 內(nèi)存層次模塊（Memory Hierarchy Models）（視頻）
      • 覆蓋有高速緩存參數(shù)無關(guān)型（cache-oblivious）B 樹和非常有趣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
      • 頭37分鐘講述的很專業(yè)，或許可以跳過（B 指塊的大小、即緩存行的大�。�

  •  紅黑樹

    • 實際中：紅黑樹提供了在最壞情況下插入操作、刪除操作和查找操作的時間保證。這些時間值的保障不僅對時間敏感型應用有用，例如實時應用，還對在其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中塊的構(gòu)建非常有用，而這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都提供了最壞情況下的保障；例如，許多用于計算幾何學的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以基于紅黑樹，而目前 Linux 系統(tǒng)所采用的完全公平調(diào)度器（the Completely Fair Scheduler）也使用到了該種樹。在 Java 8中，紅黑樹也被用于存儲哈希列表集合中相同的數(shù)據(jù)，而不是使用鏈表及哈希碼。
    •  Aduni —— 算法 —— 課程4（該鏈接直接跳到開始部分）（視頻）
    •  Aduni —— 算法 —— 課程5（視頻）
    •  黑樹（Black Tree）
    •  二分查找及紅黑樹的介紹

• N 叉樹（K 叉樹、M 叉樹）

  • 注意：N 或 K 指的是分支系數(shù)（即樹的最大分支數(shù)）：
    • 二叉樹是一種分支系數(shù)為2的樹
    • 2-3樹是一種分支系數(shù)為3的樹
  •  K 叉樹

排序（Sorting）

•  筆記:

  • 實現(xiàn)各種排序 & 知道每種排序的最壞、最好和平均的復雜度分別是什么場景:
    • 不要用冒泡排序 - 大多數(shù)情況下效率感人 - 時間復雜度 O(n^2), 除非 n <= 16
  •  排序算法的穩(wěn)定性 ("快排是穩(wěn)定的么?")
    • 排序算法的穩(wěn)定性
    • 排序算法的穩(wěn)定性
    • 排序算法的穩(wěn)定性
    • 排序算法的穩(wěn)定性
    • 排序算法 - 穩(wěn)定性
  •  哪種排序算法可以用鏈表？哪種用數(shù)組？哪種兩者都可？
    • 并不推薦對一個鏈表排序，但歸并排序是可行的.
    • 鏈表的歸并排序

• 關(guān)于堆排序，請查看前文堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)部分。堆排序很強大，不過是非穩(wěn)定排序。

•  冒泡排序 (video)

•  冒泡排序分析 (video)
•  插入排序 & 歸并排序 (video)
•  插入排序 (video)
•  歸并排序 (video)
•  快排 (video)

•  選擇排序 (video)

•  斯坦福大學關(guān)于排序算法的視頻:

  •  課程 15 | 編程抽象 (video)
  •  課程 16 | 編程抽象 (video)

•  Shai Simonson 視頻, Aduni.org:

  •  算法 - 排序 - 第二講 (video)
  •  算法 - 排序2 - 第三講 (video)

•  Steven Skiena 關(guān)于排序的視頻:

  •  課程從 26:46 開始 (video)
  •  課程從 27:40 開始 (video)
  •  課程從 35:00 開始 (video)
  •  課程從 23:50 開始 (video)

•  加州大學伯克利分校（UC Berkeley） 大學課程:

  •  CS 61B 課程 29: 排序 I (video)
  •  CS 61B 課程 30: 排序 II (video)
  •  CS 61B 課程 32: 排序 III (video)
  •  CS 61B 課程 33: 排序 V (video)

•  - 歸并排序:

  •  使用外部數(shù)組
  •  對原數(shù)組直接排序

•  - 快速排序:

  •  實現(xiàn)
  •  實現(xiàn)

•  實現(xiàn):

  •  歸并：平均和最差情況的時間復雜度為 O(n log n)。
  •  快排：平均時間復雜度為 O(n log n)。
  • 選擇排序和插入排序的最壞、平均時間復雜度都是 O(n^2)。
  • 關(guān)于堆排序，請查看前文堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)部分。

•  有興趣的話，還有一些補充 - 但并不是必須的:

  •  基數(shù)排序
  •  基數(shù)排序 (video)
  •  基數(shù)排序, 計數(shù)排序 (線性時間內(nèi)) (video)
  •  隨機算法: 矩陣相乘, 快排, Freivalds' 算法 (video)
  •  線性時間內(nèi)的排序 (video)

圖（Graphs）

圖論能解決計算機科學里的很多問題，所以這一節(jié)會比較長，像樹和排序的部分一樣。

• Yegge 的筆記:

  • 有 3 種基本方式在內(nèi)存里表示一個圖:
    • 對象和指針
    • 矩陣
    • 鄰接表
  • 熟悉以上每一種圖的表示法，并了解各自的優(yōu)缺點
  • 寬度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索 - 知道它們的計算復雜度和設計上的權(quán)衡以及如何用代碼實現(xiàn)它們
  • 遇到一個問題時，首先嘗試基于圖的解決方案，如果沒有再去嘗試其他的。

•  Skiena 教授的課程 - 很不錯的介紹:

  •  CSE373 2012 - 課程 11 - 圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) (video)
  •  CSE373 2012 - 課程 12 - 廣度優(yōu)先搜索 (video)
  •  CSE373 2012 - 課程 13 - 圖的算法 (video)
  •  CSE373 2012 - 課程 14 - 圖的算法 (1) (video)
  •  CSE373 2012 - 課程 15 - 圖的算法 (2) (video)
  •  CSE373 2012 - 課程 16 - 圖的算法 (3) (video)

•  圖 (復習和其他):

  •  6.006 單源最短路徑問題 (video)
  •  6.006 Dijkstra 算法 (video)
  •  6.006 Bellman-Ford 算法(video)
  •  6.006 Dijkstra 效率優(yōu)化 (video)
  •  Aduni: 圖的算法 I - 拓撲排序, 最小生成樹, Prim 算法 - 第六課 (video)
  •  Aduni: 圖的算法 II - 深度優(yōu)先搜索, 廣度優(yōu)先搜索, Kruskal 算法, 并查集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) - 第七課 (video)
  •  Aduni: 圖的算法 III: 最短路徑 - 第八課 (video)
  •  Aduni: 圖的算法. IV: 幾何算法介紹 - 第九課 (video)
  •  CS 61B 2014 (從 58:09 開始) (video)
  •  CS 61B 2014: 加權(quán)圖 (video)
  •  貪心算法: 最小生成樹 (video)
  •  圖的算法之強連通分量 Kosaraju 算法 (video)

• 完整的 Coursera 課程:

  •  圖的算法 (video)

• Yegge: 如果有機會，可以試試研究更酷炫的算法:

  •  Dijkstra 算法 - 上文 - 6.006
  •  A* 算法
    •  A* 算法
    •  A* 尋路教程 (video)
    •  A* 尋路 (E01: 算法解釋) (video)

• 我會實現(xiàn):

  •  DFS 鄰接表 (遞歸)
  •  DFS 鄰接表 (棧迭代)
  •  DFS 鄰接矩陣 (遞歸)
  •  DFS 鄰接矩陣 (棧迭代)
  •  BFS 鄰接表
  •  BFS 鄰接矩陣
  •  單源最短路徑問題 (Dijkstra)
  •  最小生成樹
  • 基于 DFS 的算法 (根據(jù)上文 Aduni 的視頻):
    •  檢查環(huán) (我們會先檢查是否有環(huán)存在以便做拓撲排序)
    •  拓撲排序
    •  計算圖中的連通分支
    •  列出強連通分量
    •  檢查雙向圖

可以從 Skiena 的書（參考下面的書推薦小節(jié)）和面試書籍中學習更多關(guān)于圖的實踐。

更多知識

• 遞歸（Recursion）

  •  Stanford 大學關(guān)于遞歸 & 回溯的課程:
    •  課程 8 | 抽象編程 (video)
    •  課程 9 | 抽象編程 (video)
    •  課程 10 | 抽象編程 (video)
    •  課程 11 | 抽象編程 (video)
  • 什么時候適合使用
  • 尾遞歸會更好么?
    •  什么是尾遞歸以及為什么它如此糟糕?
    •  尾遞歸 (video)

• 動態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming）

  • This subject can be pretty difficult, as each DP soluble problem must be defined as a recursion relation, and coming up with it can be tricky.
  • 這一部分會有點困難，每個可以用動態(tài)規(guī)劃解決的問題都必須先定義出遞推關(guān)系，要推導出來可能會有點棘手。

  • 我建議先閱讀和學習足夠多的動態(tài)規(guī)劃的例子，以便對解決 DP 問題的一般模式有個扎實的理解。

  •  視頻:

    • Skiena 的視頻可能會有點難跟上，有時候他用白板寫的字會比較小，難看清楚。
    •  Skiena: CSE373 2012 - 課程 19 - 動態(tài)規(guī)劃介紹 (video)
    •  Skiena: CSE373 2012 - 課程 20 - 編輯距離 (video)
    •  Skiena: CSE373 2012 - 課程 21 - 動態(tài)規(guī)劃舉例 (video)
    •  Skiena: CSE373 2012 - 課程 22 - 動態(tài)規(guī)劃應用 (video)
    •  Simonson: 動態(tài)規(guī)劃 0 (starts at 59:18) (video)
    •  Simonson: 動態(tài)規(guī)劃 I - 課程 11 (video)
    •  Simonson: 動態(tài)規(guī)劃 II - 課程 12 (video)
    •  單獨的 DP 問題 (每一個視頻都很短): 動態(tài)規(guī)劃 (video)
  •  Yale 課程筆記:
    •  動態(tài)規(guī)劃
  •  Coursera 課程:
    •  RNA 二級結(jié)構(gòu)問題 (video)
    •  動態(tài)規(guī)劃算法 (video)
    •  DP 算法描述 (video)
    •  DP 算法的運行時間 (video)
    •  DP vs 遞歸實現(xiàn) (video)
    •  全局成對序列排列 (video)
    •  本地成對序列排列 (video)

• 組合（Combinatorics） (n 中選 k 個) & 概率（Probability）

  •  數(shù)據(jù)技巧: 如何找出階乘、排列和組合(選擇) (video)
  •  來點學校的東西: 概率 (video)
  •  來點學校的東西: 概率和馬爾可夫鏈 (video)
  •  可汗學院:
    • 課程設置:
      •  概率理論基礎
    • 視頻 - 41 (每一個都短小精悍):
      •  概率解釋 (video)

• NP, NP-完全和近似算法

  • 知道最經(jīng)典的一些 NP 完全問題，比如旅行商問題和背包問題, 而且能在面試官試圖忽悠你的時候識別出他們。
  • 知道 NP 完全是什么意思.
  •  計算復雜度 (video)
  •  Simonson:
    •  貪心算法. II & 介紹 NP-完全性 (video)
    •  NP-完全性 II & 歸約 (video)
    •  NP-完全性 III (Video)
    •  NP-完全性 IV (video)
  •  Skiena:
    •  CSE373 2012 - 課程 23 - 介紹 NP-完全性 IV (video)
    •  CSE373 2012 - 課程 24 - NP-完全性證明 (video)
    •  CSE373 2012 - 課程 25 - NP-完全性挑戰(zhàn) (video)
  •  復雜度: P, NP, NP-完全性, 規(guī)約 (video)
  •  復雜度: 近視算法 Algorithms (video)
  •  復雜度: 固定參數(shù)算法 (video)
  • Peter Norvik 討論旅行商問題的近似最優(yōu)解:
    • Jupyter 筆記本
  • 《算法導論》的第 1048 - 1140 頁。

• 緩存（Cache）

  •  LRU 緩存:
    •  LRU 的魔力 (100 Days of Google Dev) (video)
    •  實現(xiàn) LRU (video)
    •  LeetCode - 146 LRU Cache (C++) (video)
  •  CPU 緩存:
    •  MIT 6.004 L15: 存儲體系 (video)
    •  MIT 6.004 L16: 緩存的問題 (video)

• 進程（Processe）和線程（Thread）

  •  計算機科學 162 - 操作系統(tǒng) (25 個視頻):
    • 視頻 1-11 是關(guān)于進程和線程
    • 操作系統(tǒng)和系統(tǒng)編程 (video)
  • 進程和線程的區(qū)別是什么?
  • 涵蓋了:
    • 進程、線程、協(xié)程
      • 進程和線程的區(qū)別
      • 進程
      • 線程
      • 鎖
      • 互斥
      • 信號量
      • 監(jiān)控
      • 他們是如何工作的
      • 死鎖
      • 活鎖
    • CPU 活動, 中斷, 上下文切換
    • 現(xiàn)代多核處理器的并發(fā)式結(jié)構(gòu)
    • 進程資源需要（內(nèi)存：代碼、靜態(tài)存儲器、棧、堆、文件描述符、I/O）
    • 線程資源需要（在同一個進程內(nèi)和其他線程共享以上的資源，但是每個線程都有獨立的程序計數(shù)器、棧計數(shù)器、寄存器和棧）
    • Fork 操作是真正的寫時復制（只讀），直到新的進程寫到內(nèi)存中，才會生成一份新的拷貝。
    • 上下文切換
      • 操作系統(tǒng)和底層硬件是如何初始化上下文切換的。
  •  C++ 的線程 (系列 - 10 個視頻)
  •  Python 的協(xié)程 (視頻):
    •  線程系列
    •  Python 線程
    •  理解 Python 的 GIL (2010)
      • 參考
    •  David Beazley - Python 協(xié)程 - PyCon 2015
    •  Keynote David Beazley - 興趣主題 (Python 異步 I/O)
    •  Python 中的互斥

  系統(tǒng)設計以及可伸縮性，要把軟硬件的伸縮性設計的足夠好有很多的東西要考慮，所以這是個包含非常多內(nèi)容和資源的大主題。需要花費相當多的時間在這個主題上。

• 系統(tǒng)設計、可伸縮性、數(shù)據(jù)處理

  • Yegge 的注意事項:
    • 伸縮性
      • 把大數(shù)據(jù)集提取為單一值
      • 大數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換
      • 處理大量的數(shù)據(jù)集
    • 系統(tǒng)
      • 特征集
      • 接口
      • 類層次結(jié)構(gòu)
      • 在特定的約束下設計系統(tǒng)
      • 輕量和健壯性
      • 權(quán)衡和折衷
      • 性能分析和優(yōu)化
  •  從這里開始: HiredInTech：系統(tǒng)設計
  •  該如何為技術(shù)面試里設計方面的問題做準備?
  •  在系統(tǒng)設計面試前必須知道的 8 件事
  •  算法設計
  •  數(shù)據(jù)庫范式 - 1NF, 2NF, 3NF and 4NF (video)
  •  系統(tǒng)設計面試 - 這一部分有很多的資源，瀏覽一下我放在下面的文章和例子。
  •  如何在系統(tǒng)設計面試中脫穎而出
  •  每個人都該知道的一些數(shù)字
  •  上下文切換操作會耗費多少時間?
  •  跨數(shù)據(jù)中心的事務 (video)
  •  簡明 CAP 理論介紹
  •  Paxos 一致性算法:
    • 時間很短
    • 用例 和 multi-paxos
    • 論文
  •  一致性哈希
  •  NoSQL 模式
  •  OOSE: UML 2.0 系列 (video)
  •  OOSE: 使用 UML 和 Java 開發(fā)軟件 (21 videos):
    • 如果你對 OO 都深刻的理解和實踐，可以跳過這部分。
    • OOSE: 使用 UML 和 Java 開發(fā)軟件
  •  面向?qū)ο缶幊痰?SOLID 原則:
    •  Bob Martin 面向?qū)ο蟮?SOLID 原則和敏捷設計 (video)
    •  C# SOLID 設計模式 (video)
    •  SOLID 原則 (video)
    •  S - 單一職責原則 | 每個對象的單一職責
      • 更多
    •  O - 開閉原則 | 生產(chǎn)環(huán)境里的對象應該為擴展做準備而不是為更改
      • 更多
    •  L - 里氏代換原則 | 基類和繼承類遵循 ‘IS A’ 原則
      • 更多
    •  I - 接口隔離原則 | 客戶端被迫實現(xiàn)用不到的接口
      • 5 分鐘講解接口隔離原則 (video)
      • 更多
    •  D -依賴反轉(zhuǎn)原則 | 減少對象里的依賴。
      • 什么是依賴倒置以及它為什么重要
      • 更多
  •  可伸縮性:
    •  很棒的概述 (video)
    •  簡短系列:
      • 克隆
      • 數(shù)據(jù)庫
      • 緩存
      • 異步
    •  可伸縮的 Web 架構(gòu)和分布式系統(tǒng)
    •  錯誤的分布式系統(tǒng)解釋
    •  實用編程技術(shù)
      • extra: Google Pregel 圖形處理
    •  Jeff Dean - 在 Goolge 構(gòu)建軟件系統(tǒng) (video)
    •  可伸縮系統(tǒng)架構(gòu)設計介紹
    •  使用 App Engine 和云存儲擴展面向全球用戶的手機游戲架構(gòu)實踐(video)
    •  How Google Does Planet-Scale Engineering for Planet-Scale Infra (video)
    •  算法的重要性
    •  分片
    •  Facebook 系統(tǒng)規(guī)模擴展實踐 (2009)
    •  Facebook 系統(tǒng)規(guī)模擴展實踐 (2012), "為 10 億用戶構(gòu)建" (video)
    •  Long Game 工程實踐 - Astrid Atkinson Keynote(video)
    •  30 分鐘看完 YouTuBe 7 年系統(tǒng)擴展經(jīng)驗
      • video
    •  PayPal 如何用 8 臺虛擬機扛住 10 億日交易量系統(tǒng)
    •  如何對大數(shù)據(jù)集去重
    •  Etsy 的擴展和工程文化探究 Jon Cowie (video)
    •  是什么造就了 Amazon 自己的微服務架構(gòu)
    •  壓縮還是不壓縮，是 Uber 面臨的問題
    •  異步 I/O Tarantool 隊列
    •  什么時候應該用近視查詢處理?
    •  Google 從單數(shù)據(jù)中心到故障轉(zhuǎn)移, 到本地多宿主架構(gòu)的演變
    •  Spanner
    •  Egnyte: 構(gòu)建和擴展 PB 級分布式系統(tǒng)架構(gòu)的經(jīng)驗教訓
    •  機器學習驅(qū)動的編程: 新世界的新編程方式
    •  日服務數(shù)百萬請求的圖像優(yōu)化技術(shù)
    •  Patreon 架構(gòu)
    •  Tinder: 推薦引擎是如何決定下一個你將會看到誰的?
    •  現(xiàn)代緩存設計
    •  Facebook 實時視頻流擴展
    •  在 Amazon AWS 上把服務擴展到 1100 萬量級的新手教程
    •  對延時敏感的應用是否應該使用 Docker?
    •  AMP（Accelerated Mobile Pages）的存在是對 Google 的威脅么?
    •  360 度解讀 Netflix 技術(shù)棧
    •  延遲無處不在 - 如何搞定它？
    •  無服務器架構(gòu)
    •  是什么驅(qū)動著 Instagram: 上百個實例、幾十種技術(shù)
    •  Cinchcast 架構(gòu) - 每天處理 1500 小時的音頻
    •  Justin.Tv 實時視頻播放架構(gòu)
    •  Playfish's 社交游戲架構(gòu) - 每月五千萬用戶增長
    •  貓途鷹架構(gòu) - 40 萬訪客, 200 萬動態(tài)頁面訪問, 30TB 數(shù)據(jù)
    •  PlentyOfFish 架構(gòu)
    •  Salesforce 架構(gòu) - 如何扛住 13 億日交易量
    •  ESPN's 架構(gòu)擴展
    •  下面 『消息、序列化和消息系統(tǒng)』部分的內(nèi)容會提到什么樣的技術(shù)能把各種服務整合到一起
    •  Twitter:
      • O'Reilly MySQL CE 2011: Jeremy Cole, "Big and Small Data at @Twitter" (video)
      • 時間線的擴展
    • 更多內(nèi)容可以查看視頻部分的『大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘』視頻系列。
  •  系統(tǒng)設計問題練習：下面有一些指導原則，每一個都有相關(guān)文檔以及在現(xiàn)實中該如何處理。
    • 復習: HiredInTech 的系統(tǒng)設計
    • cheat sheet
    • 流程:
      1. 理解問題和范圍:
         • 在面試官的幫助下定義用例
         • 提出附加功能的建議
         • 去掉面試官認定范圍以外的內(nèi)容
         • 假定高可用是必須的，而且要作為一個用例
      2. 考慮約束:
         • 問一下每月請求量
         • 問一下每秒請求量 (他們可能會主動提到或者讓你算一下)
         • 評估讀寫所占的百分比
         • 評估的時候牢記 2/8 原則
         • 每秒寫多少數(shù)據(jù)
         • 總的數(shù)據(jù)存儲量要考慮超過 5 年的情況
         • 每秒讀多少數(shù)據(jù)
      3. 抽象設計:
         • 分層 (服務, 數(shù)據(jù), 緩存)
         • 基礎設施: 負載均衡, 消息
         • 粗略的概括任何驅(qū)動整個服務的關(guān)鍵算法
         • 考慮瓶頸并指出解決方案
    • 練習:
      • 設計一個 CDN 網(wǎng)絡
      • 設計一個隨機唯一 ID 生成系統(tǒng)
      • 設計一個在線多人卡牌游戲
      • 設計一個 key-value 數(shù)據(jù)庫
      • 設計一個函數(shù)獲取過去某個時間段內(nèi)前 K 個最高頻訪問的請求
      • 設計一個圖片分享系統(tǒng)
      • 設計一個推薦系統(tǒng)
      • 設計一個短域名生成系統(tǒng)
      • 設計一個緩存系統(tǒng)

• 論文

  • 有 Google 的論文和一些知名的論文.
  • 你很可能實在沒時間一篇篇完整的讀完他們。我建議可以有選擇的讀其中一些論文里的核心部分。
  •  1978: 通信順序處理
    • Go 實現(xiàn)
    • 喜歡經(jīng)典的論文?
  •  2003: The Google 文件系統(tǒng)
    • 2012 年被 Colossus 取代了
  •  2004: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
    • 大多被云數(shù)據(jù)流取代了?
  •  2007: 每個程序員都應該知道的內(nèi)存知識 (非常長，作者建議跳過某些章節(jié)來閱讀)
  •  2012: Google 的 Colossus
    • 沒有論文
  •  2012: AddressSanitizer: 快速的內(nèi)存訪問檢查器:
    • 論文
    • 視頻
  •  2013: Spanner: Google 的分布式數(shù)據(jù)庫:
    • 論文
    • 視頻
  •  2014: Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt
  •  2015: Continuous Pipelines at Google
  •  2015: 大規(guī)模高可用: 構(gòu)建 Google Ads 的數(shù)據(jù)基礎設施
  •  2015: TensorFlow: 異構(gòu)分布式系統(tǒng)上的大規(guī)模機器學習
  •  2015: 開發(fā)者應該如何搜索代碼：用例學習
  •  2016: Borg, Omega, and Kubernetes

• 測試

  • 涵蓋了:
    • 單元測試是如何工作的
    • 什么是模擬對象
    • 什么是集成測試
    • 什么是依賴注入
  •  James Bach 講敏捷軟件測試 (video)
  •  James Bach 軟件測試公開課 (video)
  •  Steve Freeman - 測試驅(qū)動的開發(fā) (video)
    • slides
  •  測試驅(qū)動的開發(fā)已死。測試不朽。
  •  測試驅(qū)動的開發(fā)已死? (video)
  •  視頻系列 (152 個) - 并不都是必須 (video)
  •  Python：測試驅(qū)動的 Web 開發(fā)
  •  依賴注入:
    •  視頻
    •  測試之道
  •  如何編寫測試

• 調(diào)度

  • 在操作系統(tǒng)中是如何運作的
  • 在操作系統(tǒng)部分的視頻里有很多資料

• 實現(xiàn)系統(tǒng)例程

  • 理解你使用的系統(tǒng) API 底層有什么
  • 你能自己實現(xiàn)它們么?

• 字符串搜索和操作

  •  文本的搜索模式 (video)
  •  Rabin-Karp (videos):
    • Rabin Karps 算法
    • 預先計算的優(yōu)化
    • 優(yōu)化: 實現(xiàn)和分析
    • Table Doubling, Karp-Rabin
    • 滾動哈希
  •  Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法:
    • Pratt 算法
    • 教程: Knuth-Morris-Pratt (KMP) 字符串匹配算法
  •  Boyer–Moore 字符串搜索算法
    • Boyer-Moore字符串搜索算法
    • Boyer-Moore-Horspool 高級字符串搜索算法 (video)
  •  Coursera: 字符串的算法

終面

這一部分有一些短視頻，你可以快速的觀看和復習大多數(shù)重要概念。
這對經(jīng)常性的鞏固很有幫助。

綜述:

•  2-3 分鐘的短視頻系列 (23 個)
  • Videos
•  2-5 分鐘的短視頻系列 - Michael Sambol (18 個):
  • Videos

排序:

•  歸并排序: https://www.youtube.com/watch?v=GCae1WNvnZM

書籍

Google Coaching 里提到的

閱讀并做練習:

•  算法設計手冊 (Skiena)

  • 書 (Kindle 上可以租到):
    • Algorithm Design Manual
  • Half.com 是一個資源豐富且性價比很高的在線書店.
  • 答案:
    • 解答
    • 解答
  • 勘誤表

  read and do exercises from the books below. Then move to coding challenges (further down below) 一旦你理解了每日計劃里的所有內(nèi)容，就去讀上面所列的書并完成練習，然后開始讀下面所列的書并做練習，之后就可以開始實戰(zhàn)寫代碼了（本文再往后的部分）

首先閱讀:

•  Programming Interviews Exposed: Secrets to Landing Your Next Job, 2nd Edition

然后閱讀 (這本獲得了很多推薦， 但是不在 Google coaching 的文檔里):

•  Cracking the Coding Interview, 6th Edition
  • 如果你看到有人在看 "The Google Resume", 實際上它和 "Cracking the Coding Interview" 是同一個作者寫的，而且后者是升級版。

附加書單

這些沒有被 Google 推薦閱讀，不過我因為需要這些背景知識所以也把它們列在了這里。

•  C Programming Language, Vol 2

  • 練習的答案

•  C++ Primer Plus, 6th Edition

•  《Unxi 環(huán)境高級編程》 The Unix Programming Environment

•  《編程珠璣》 Programming Pearls

•  Algorithms and Programming: Problems and Solutions

如果你有時間

•  Introduction to Algorithms

•  Elements of Programming Interviews

  • 如果你希望在面試里用 C++ 寫代碼，這本書的代碼全都是 C++ 寫的
  • 通常情況下能找到解決方案的好書.

編碼練習和挑戰(zhàn)

一旦你學會了理論基礎，就應該把它們拿出來練練。 盡量堅持每天做編碼練習，越多越好。

編程問題預備:

•  不錯的介紹 (摘自 System Design 章節(jié)): 算法設計:
•  如何找到解決方案
•  如何剖析 Topcoder 題目描述
•  Topcoders 里用到的數(shù)學

•  動態(tài)規(guī)劃 – 從入門到精通

• MIT 面試材料

• 針對編程語言本身的練習

編碼練習平臺:

• LeetCode
• TopCoder
• Project Euler (數(shù)學方向為主)
• Codewars
• HackerRank
• Codility
• InterviewCake

• InterviewBit

• 模擬大公司的面試

當你臨近面試時

•  搞定代碼面試 (videos):
  • Cracking The Code Interview
  • Cracking the Coding Interview - 全棧系列
  • Ask Me Anything: Gayle Laakmann McDowell (Cracking the Coding Interview 的作者)

你的簡歷

• 10 條小貼士讓你寫出一份還算不錯的簡歷
• 這是搞定面試的第一個關(guān)鍵步驟

當面試來臨的時候

隨著下面列舉的問題思考下你可能會遇到的 20 個面試問題
每個問題準備 2-3 種回答
準備點故事，不要只是擺一些你完成的事情的數(shù)據(jù)，相信我，人人都喜歡聽故事

• 你為什么想得到這份工作？
• 你解決過的最有難度的問題是什么？
• 面對過的最大挑戰(zhàn)是什么?
• 見過的最好或者最壞的設計是怎么樣的?
• 對某項 Google 產(chǎn)品提出改進建議。
• 你作為一個個體同時也是團隊的一員，如何達到最好的工作狀態(tài)?
• 你的什么技能或者經(jīng)驗是你的角色中不可或缺的?為什么？
• 你在某份工作或某個項目中最享受的是什么?
• 你在某份工作或某個項目中面臨過的最大挑戰(zhàn)是什么?
• 你在某份工作或某個項目中遇到過的最蛋疼的 Bug 是什么樣的？
• 你在某份工作或某個項目中學到了什么？
• 你在某份工作或某個項目中哪些地方還可以做的更好？

問面試官的問題

我會問的一些：(可能我已經(jīng)知道了答案但我想聽聽面試官的看法或者了解團隊的前景):

• 團隊多大規(guī)模?
• 開發(fā)周期是怎樣的? 會使用瀑布流/極限編程/敏捷開發(fā)么?
• 經(jīng)常會為 deadline 加班么? 或者是有彈性的?
• 團隊里怎么做技術(shù)選型?
• 每周平均開多少次會?
• 你覺得工作環(huán)境有助于員工集中精力嗎?
• 目前正在做什么工作?
• 喜歡這些事情嗎?
• 工作期限是怎么樣的?

當你獲得了夢想的職位

我還能說些什么呢，恭喜你！

• 我希望在 Google 的第一天就知道的 10 件事

堅持繼續(xù)學習。

得到這份工作只是一個開始。

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下面的內(nèi)容都是可選的。這些是我的推薦，不是 Google 的。
通過學習這些內(nèi)容，你將會得到更多的有關(guān) CS 的概念，并將為所有的軟件工程工作做更好的準備。

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附加的學習

• Unicode

  •  每一個軟件開發(fā)者的絕對最低限度，必須要知道的關(guān)于 Unicode 和字符集知識
  •  關(guān)于處理文本需要的編碼和字符集, 每個程序員絕對需要知道的知識

• 字節(jié)順序

  •  大、小端字節(jié)序
  •  大端字節(jié) Vs 小端字節(jié)(視頻)
  •  大、小端字節(jié)序的里里外外(Big And Little Endian Inside/Out) (視頻)
    • 內(nèi)核開發(fā)者的討論非常技術(shù)性，如果大多數(shù)都超出了你的理解范圍，不要太擔心。
    • 前半段已經(jīng)足夠了。

• Emacs and vi(m)

  • Yegge 的建議，從一個很早以前的亞馬遜招聘信息中而來：熟悉基于 unix 的代碼編輯器
  • vi(m):
    • 使用 vim 進行編輯 01 - 安裝, 設置和模式 (視頻)
    • VIM 的冒險之旅
    • 4 個視頻集:
      • vi/vim 編輯器 - 課程 1
      • vi/vim 編輯器 - 課程 2
      • vi/vim 編輯器 - 課程 4
      • vi/vim 編輯器 - 課程 3
    • 使用 Vi 而不是 Emacs
  • emacs:
    • 基礎 Emacs 教程 (視頻)
    • 3 個視頻集:
      • Emacs 教程 (初學者) -第 1 部分- 文件命令, 剪切/復制/粘貼, 自定義命令
      • Emacs 教程 (初學者 -第 2 部分- Buffer 管理, 搜索, M-x grep 和 rgrep 模式
      • Emacs 教程 (初學者 -第 3 部分- 表達式, 聲明, ~/.emacs 文件和包機制
    • Evil 模式: 或許, 我是怎樣對 Emacs 路人轉(zhuǎn)粉的 (視頻)
    • 使用 Emacs 開發(fā) C 程序
    • (或許) 深度組織模式:管理結(jié)構(gòu) (視頻)

• Unix 命令行工具

  • 下列內(nèi)容中的優(yōu)秀工具由的 Yegge 推薦，Yegge 目前致力于 Amazon 人事招聘處。
  •  bash
  •  cat
  •  grep
  •  sed
  •  awk
  •  curl or wget
  •  sort
  •  tr
  •  uniq
  •  strace
  •  tcpdump

• 信息資源 (視頻)

  •  Khan Academy 可汗學院
  •  更多有關(guān)馬爾可夫的內(nèi)容:
    •  Core Markov Text Generation馬爾可夫內(nèi)容生成
    •  Core Implementing Markov Text Generation馬爾可夫內(nèi)容生成補充
    •  Project = Markov Text Generation Walk Through一個馬爾可夫內(nèi)容生成器的項目
  • 關(guān)于更多信息，請參照下方 MIT 6.050J 信息和系統(tǒng)復雜度的內(nèi)容.

• 奇偶校驗位 & 漢明碼 (視頻)

  •  入門
  •  奇偶校驗位
  •  漢明碼(Hamming Code):
    • 發(fā)現(xiàn)錯誤
    • 修正錯誤
  •  檢查錯誤

• 系統(tǒng)熵值（系統(tǒng)復雜度）

  • 請參考下方視頻
  • 觀看之前，請先確定觀看了信息論的視頻
  •  信息理論, 克勞德·香農(nóng), 熵值, 系統(tǒng)冗余, 數(shù)據(jù)比特壓縮 (視頻)

• 密碼學

  • 請參考下方視頻
  • 觀看之前，請先確定觀看了信息論的視頻
  •  可汗學院
  •  密碼學: 哈希函數(shù)
  •  密碼學: 加密

• 壓縮

  • 觀看之前，請先確定觀看了信息論的視頻
  •  壓縮 (視頻):
    •  壓縮
    •  壓縮熵值
    •  由上而下的樹 (霍夫曼編碼樹)
    •  額外比特 - 霍夫曼編碼樹
    •  優(yōu)雅的壓縮數(shù)據(jù) (無損數(shù)據(jù)壓縮方法)
    •  Text Compression Meets Probabilities
  •  數(shù)據(jù)壓縮的藝術(shù)
  •  (可選) 谷歌開發(fā)者: GZIP 還差遠了呢!

• 網(wǎng)絡 (視頻)

  •  可汗學院
  •  網(wǎng)絡傳輸協(xié)議中的數(shù)據(jù)壓縮
  •  TCP/IP 和 OSI 模型解析!
  •  TCP/IP 教程：傳輸數(shù)據(jù)包.
  •  HTTP
  •  SSL 和 HTTPS
  •  SSL/TLS
  •  HTTP 2.0
  •  視頻
  •  子網(wǎng)絡解密 - 第五部分 經(jīng)典內(nèi)部域名指向 CIDR 標記

• 計算機安全

  • MIT
    •  威脅模型：入門
    •  控制攻擊
    •  緩沖數(shù)據(jù)注入和防御
    •  優(yōu)先權(quán)區(qū)分
    •  能力
    •  在沙盒中運行原生代碼
    •  網(wǎng)絡安全模型
    •  網(wǎng)絡安全應用
    •  標志化執(zhí)行
    •  網(wǎng)絡安全
    •  網(wǎng)絡協(xié)議
    •  旁路攻擊

• 釋放緩存

  •  Java 釋放緩存; 片段化數(shù)據(jù) (視頻)
  •  編譯器 (視頻)
  •  Python 釋放緩存 (視頻)
  •  深度解析：論釋放緩存在 JAVA 中的重要性
  •  深度解析：論釋放緩存在 Python 中的重要性(視頻)

• 并行/并發(fā)編程

  •  Coursera (Scala)
  •  論并行/并發(fā)編程如何提高 Python 執(zhí)行效率 (視頻)

• 設計模式

  •  UML統(tǒng)一建模語言概覽 (視頻)
  •  主要有如下的設計模式:
    •  s(strategy)
    •  singleton
    •  adapter
    •  prototype
    •  decorator
    •  visitor
    •  factory, abstract factory
    •  facade
    •  observer
    •  proxy
    •  delegate
    •  command
    •  state
    •  memento
    •  iterator
    •  composite
    •  flyweight
  •  第六章 (第 1 部分 ) - 設計模式 (視頻)
  •  第六章 (第 2 部分 ) - Abstraction-Occurrence, General Hierarchy, Player-Role, Singleton, Observer, Delegation (視頻)
  •  第六章 (第 3 部分 ) - Adapter, Facade, Immutable, Read-Only Interface, Proxy (video)
  •  視頻
  •  Head Fisrt 設計模型
    • 盡管這本書叫做設計模式：重復使用模塊，但是我還是認為Head First是對于新手來說很不錯的書。
  •  基于實際操作對于入門開發(fā)者的建議

• 信息傳輸, 序列化,和隊列化的系統(tǒng)

  •  Thrift
    • 教程
  •  協(xié)議緩沖
    • 教程
  •  gRPC
    • gRPC 對于JAVA開發(fā)者的入門教程（視頻）
  •  Redis
    • 教程
  •  Amazon的 SQS 系統(tǒng) (隊列)
  •  Amazon的 SNS 系統(tǒng) (pub-sub)
  •  RabbitMQ
    • 入門教程
  •  Celery
    • Celery入門
  •  ZeroMQ
    • 入門教程
  •  ActiveMQ
  •  Kafka
  •  MessagePack
  •  Avro

• 快速傅里葉變換

  •  什么是傅立葉變換？論傅立葉變換的用途
  •  什么是傅立葉變換？ (視頻)
  •  關(guān)于 FFT 的不同觀點 (視頻)
  •  FTT 是什么

• 布隆過濾器

  • 給一個布隆過濾器m比特和k個哈希函數(shù)，所有的注入和相關(guān)測試都會是通過。
  • 布隆過濾器
  • 布隆過濾器 | 數(shù)據(jù)挖掘 | Stanford University
  • 教程
  • 如何寫一個布隆過濾器應用

• van Emde Boas 樹

  •  爭論: van Emde Boas 樹 (視頻)
  •  MIT課堂筆記

• 更深入的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  •  CS 61B 第 39 課: 更深入的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 跳表

  • "有一種非常迷幻的數(shù)據(jù)類型" - Skiena
  •  隨機化: 跳表 (視頻)
  •  更生動詳細的解釋

• 網(wǎng)絡流

  •  5分鐘簡析Ford-Fulkerson (視頻)
  •  Ford-Fulkerson 算法 (視頻)
  •  網(wǎng)絡流 (視頻)

• 不相交集 & 聯(lián)合查找

  •  不相交集
  •  UCB 61B - 不相交集; 排序 & 選擇(視頻)
  •  Coursera (not needed since the above video explains it great):
    •  概覽
    •  初級實踐
    •  樹狀結(jié)構(gòu)
    •  合并樹狀結(jié)構(gòu)
    •  路徑壓縮
    •  分析選項

• 快速處理數(shù)學

  •  整數(shù)運算, Karatsuba 乘法 (視頻)
  •  中國剩余定理 (在密碼學中的使用) (視頻)

• 樹堆 (Treap)

  • 一個二叉搜索樹和一個堆的組合
  •  樹堆
  •  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：樹堆的講解(video)
  •  集合操作的應用(Applications in set operations)

• 線性規(guī)劃（Linear Programming）（視頻）

  •  線性規(guī)劃
  •  尋找最小成本
  •  尋找最大值

• 幾何：凸包（Geometry, Convex hull）（視頻）

  •  Graph Alg. IV: 幾何算法介紹 - 第 9 課
  •  Graham & Jarvis: 幾何算法 - 第 10 課
  •  Divide & Conquer: 凸包, 中值查找

• 離散數(shù)學

  • 查看下面的視頻：(這里沒看到視頻= =）

• 機器學習（Machine Learning）

  •  為什么學習機器學習？
    •  谷歌如何將自己改造成一家「機器學習優(yōu)先」公司？
    •  智能計算機系統(tǒng)的大規(guī)模深度學習 (視頻)
    •  Peter Norvig：深度學習和理解與軟件工程和驗證的對比
  •  谷歌云機器學習工具（視頻）
  •  谷歌開發(fā)者機器學習清單 (Scikit Learn 和 Tensorflow) (視頻)
  •  Tensorflow (視頻)
  •  Tensorflow 教程
  •  Python 實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡實例教程（使用 Theano）
  • 課程:
    •  很棒的初級課程：機器學習
      • 視頻教程
      • 看第 12-18 集復習線性代數(shù)（第 14 集和第 15 集是重復的）
    •  機器學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡
    •  Google 深度學習微學位
    •  Google/Kaggle 機器學習工程師微學位
    •  無人駕駛工程師微學位
    •  Metis 在線課程 (兩個月 99 美元)
  • 資源:
    • 書籍: Data Science from Scratch: First Principles with Python: https://www.amazon.com/Data-Science-Scratch-Principles-Python/dp/149190142X
    • 網(wǎng)站: Data School: http://www.dataschool.io/

• Go 語言

  •  視頻:
    •  為什么學習 Go 語言？
    •  Go 語言編程
    •  Go 語言之旅
  •  書籍:
    •  Go 語言編程入門 (免費在線閱讀)
    •  Go 語言圣經(jīng) (Donovan & Kernighan)
  •  Go 語言新手訓練營

一些主題的額外內(nèi)容

我為前面提到的某些主題增加了一些額外的內(nèi)容，之所以沒有直接添加到前面，是因為這樣很容易導致某個主題內(nèi)容過多。畢竟你想在本世紀找到一份工作，對吧？

•  動態(tài)規(guī)劃的更多內(nèi)容 (視頻)

  •  6.006: 動態(tài)規(guī)劃 I: 斐波那契數(shù)列, 最短路徑
  •  6.006: 動態(tài)規(guī)劃 II: 文本匹配, 二十一點/黑杰克
  •  6.006: 動態(tài)規(guī)劃 III: 最優(yōu)加括號方式, 最小編輯距離, 背包問題
  •  6.006: 動態(tài)規(guī)劃 IV: 吉他指法，拓撲，超級馬里奧.
  •  6.046: 動態(tài)規(guī)劃: 動態(tài)規(guī)劃進階
  •  6.046: 動態(tài)規(guī)劃: 所有點對最短路徑
  •  6.046: 動態(tài)規(guī)劃: 更多示例

•  圖形處理進階 (視頻)

  •  異步分布式算法: 對稱性破缺，最小生成樹
  •  異步分布式算法: 最小生成樹

•  MIT 概率論 (mathy, and go slowly, which is good for mathy things) (視頻):

  •  MIT 6.042J - 概率論概述
  •  MIT 6.042J - 條件概率 Probability
  •  MIT 6.042J - 獨立
  •  MIT 6.042J - 隨機變量
  •  MIT 6.042J - 期望 I
  •  MIT 6.042J - 期望 II
  •  MIT 6.042J - 大偏差
  •  MIT 6.042J - 隨機游走

•  Simonson: 近似算法 (視頻)

視頻系列

坐下來享受一下吧。"netflix and skill" :P

•  個人的動態(tài)規(guī)劃問題列表 (都是短視頻喲)

•  x86 架構(gòu)，匯編，應用程序 (11 個視頻)

•  MIT 18.06 線性代數(shù)，2005 年春季 (35 個視頻)

•  絕妙的 MIT 微積分：單變量微積分

•  計算機科學 70, 001 - 2015 年春季 - 離散數(shù)學和概率理論

•  離散數(shù)學 (19 個視頻)

•  CSE373 - 算法分析 (25 個視頻)

  • Skiena 的算法設計手冊講座

•  UC Berkeley 61B (2014 年春季): 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) (25 個視頻)

•  UC Berkeley 61B (2006 年秋季): 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) (39 個視頻)

•  UC Berkeley 61C: 計算機結(jié)構(gòu) (26 個視頻)

•  OOSE: 使用 UML 和 Java 進行軟件開發(fā) (21 個視頻)

•  UC Berkeley CS 152: 計算機結(jié)構(gòu)和工程 (20 個視頻)

•  MIT 6.004: 計算結(jié)構(gòu) (49 視頻)

•  卡內(nèi)基梅隆大學 - 計算機架構(gòu)講座 (39 個視頻)

•  MIT 6.006: 算法介紹 (47 個視頻)

•  MIT 6.033: 計算機系統(tǒng)工程 (22 個視頻)

•  MIT 6.034 人工智能, 2010 年秋季 (30 個視頻)

•  MIT 6.042J: 計算機科學數(shù)學, 2010 年秋季 (25 個視頻)

•  MIT 6.046: 算法設計與分析 (34 個視頻)

•  MIT 6.050J: 信息和熵, 2008 年春季 (19 個視頻)

•  MIT 6.851: 高等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) (22 個視頻)

•  MIT 6.854: 高等算法, 2016 年春季 (24 個視頻)

•  MIT 6.858計算機系統(tǒng)安全, 2014 年秋季

•  斯坦福: 編程范例 (17 個視頻)

  • C 和 C++ 課程

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  • 本系列更多內(nèi)容 (不分先后順序)

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