极客算法面试通关40讲 (极客算法面试通关40讲百度云)

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├──jk19701-算法面试通关40讲

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|   ├──01丨合格程序员的第一步:算法与数据结构_.mp4  120.88M

|   ├──02丨如何事半功倍地学习算法与数据结构_.mp4  126.52M

|   ├──03丨如何计算算法的复杂度_.mp4  40.19M

|   ├──04丨如何通过LeetCode来进行算法题目练习_.mp4  50.42M

|   ├──05丨理论讲解:数组&链表_.mp4  19.48M

|   ├──06丨面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环_.mp4  127.79M

|   ├──07丨理论讲解:堆栈&队列_.mp4  12.44M

|   ├──08丨面试题:判断括号字符串是否有效_.mp4  114.37M

|   ├──09丨面试题:用队列实现栈&用栈实现队列_.mp4  74.68M

|   ├──10丨理论讲解:优先队列_.mp4  131.75M

|   ├──11丨面试题:返回数据流中的第K大元素_.mp4  92.51M

|   ├──12丨面试题:返回滑动窗口中的最大值_.mp4  178.00M

|   ├──13丨理论讲解:哈希表_.mp4  26.00M

|   ├──14丨面试题:有效的字母异位词_.mp4  22.94M

|   ├──15丨面试题:两数之和_.mp4  67.52M

|   ├──16丨面试题:三数之和_.mp4  164.65M

|   ├──17丨理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树_.mp4  130.78M

|   ├──18丨面试题:验证二叉搜索树_.mp4  167.13M

|   ├──19丨面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先_.mp4  26.93M

|   ├──20丨理论讲解:二叉树遍历_.mp4  111.35M

|   ├──21丨理论讲解:递归&分治_.mp4  164.55M

|   ├──22丨面试题:Pow(x,n)_.mp4  12.11M

|   ├──23丨面试题:求众数_.mp4  145.57M

|   ├──24丨理论讲解:贪心算法_.mp4  19.24M

|   ├──25丨面试题:买卖股票的最佳时机_.mp4  30.33M

|   ├──26丨理论讲解:广度优先搜索_.mp4  14.75M

|   ├──27丨理论讲解:深度优先搜索_.mp4  15.84M

|   ├──28丨面试题:二叉树层次遍历_.mp4  104.08M

|   ├──29丨面试题:二叉树的最大和最小深度_.mp4  127.76M

|   ├──30丨面试题:生成有效括号组合_.mp4  46.58M

|   ├──31丨理论讲解:剪枝_.mp4  214.84M

|   ├──32丨面试题:N皇后问题_.mp4  258.06M

|   ├──33丨面试题:数独问题_.mp4  15.57M

|   ├──34丨理论讲解:二分查找_.mp4  139.87M

|   ├──35丨面试题:实现一个求解平方根的函数_.mp4  202.10M

|   ├──36丨理论讲解:字典树_.mp4  23.29M

|   ├──37丨面试题:实现一个字典树_.mp4  104.43M

|   ├──38丨面试题:二维网格中的单词搜索问题_.mp4  145.11M

|   ├──39丨理论讲解:位运算_.mp4  20.49M

|   ├──40丨面试题:统计位1的个数_.mp4  16.45M

|   ├──41丨面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题_.mp4  359.61M

|   ├──42丨面试题:N皇后问题的另一种解法_.mp4  23.54M

|   ├──43丨理论理解:动态规划(上)_.mp4  171.19M

|   ├──44丨理论理解:动态规划(下)_.mp4  295.11M

|   ├──45丨面试题:爬楼梯_.mp4  123.17M

|   ├──46丨面试题:三角形的最小路径和_.mp4  44.12M

|   ├──47丨面试题:乘积最大子序列_.mp4  275.54M

|   ├──48丨面试题:股票买卖系列_.mp4  340.74M

|   ├──49丨面试题:最长上升子序列_.mp4  144.08M

|   ├──50丨面试题:零钱兑换_.mp4  563.55M

|   ├──51丨面试题:编辑距离_.mp4  297.27M

|   ├──52丨理论讲解:并查集_.mp4  38.60M

|   ├──53丨面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)_.mp4  249.90M

|   ├──54丨面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)_.mp4  43.86M

|   ├──55丨理论讲解: LRU Cache_.mp4  47.96M

|   ├──56丨面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制_.mp4  17.77M

|   ├──57丨理论讲解:布隆过滤器_.mp4  28.43M

|   ├──58丨课程重点回顾_.mp4  31.30M

|   ├──59丨FAQ答疑&面试中切题四件套_.mp4  15.65M

|   ├──60丨回到起点:斐波拉契数列_.mp4  52.78M

|   ├──61丨白板实战番外篇:斐波拉契数列_.mp4  93.59M

|   └──62丨最后的一些经验分享_.mp4  115.15M

 

数据结构与算法处理面试题

1、时针走一圈,时针分针重合几次2、N*N的方格纸,里面有多少个正方形3、2000万个整数,找出第五十大的数字?4、百度POI中如何试下查找最近的商家功能(提示:坐标镜像+R树)。5、一个文件中有100万个整数,由空格分开,在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法6、两个不重复的数组集合中,这两个集合都是海量数据,内存中放不下,怎么求共同的元素?7、烧一根不均匀的绳,从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子,问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢?8、万亿级别的两个URL文件A和B,如何求出A和B的差集C(提示:Bit映射->hash分组->多文件读写效率->磁盘寻址以及应用层面对寻址的优化)9、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个?10、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。11、在2.5亿个整数中找出不重复的整数,注,内存不足以容纳这2.5亿个整数。12、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。13、有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。14、有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。15、给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url?16、一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。17、腾讯面试题:给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?18、100w个数中找出最大的100个数。

算法面试

iOS面试题12-数据结构算法篇

《 2018 iOS面试题系列 》这里没有图啊,大家可以抽象一下。数据结构的存储一般常用的有两种顺序存储结构 和 链式存储结构发挥想象力啊。 举个列子。数组。1-2-3-4-5-6-7-8-9-10。这个就是一个顺序存储结构 ,存储是按顺序的 举例说明啊。 栈。做开发的都熟悉。栈是先进后出 ,后进先出的形式 对不对 ?!他的你可以这样理解hello world 在栈里面从栈底到栈顶的逻辑依次为 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 这就是顺序存储 再比如 队列 ,队列是先进先出的对吧,从头到尾 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 就是这样排对的再次发挥想象力 这个稍微复杂一点 这个图片我一直弄好 ,回头找美工问问,再贴上 例如 还是一个数组1-2-3-4-5-6-7-8-9-10 链式存储就不一样了 1(地址)-2(地址)-7(地址)-4(地址)-5(地址)-9(地址)-8(地址)-3(地址)-6(地址)-10(地址)。每个数字后面跟着一个地址 而且存储形式不再是顺序 ,也就说顺序乱了,1(地址) 1后面跟着的这个地址指向的是2,2后面的地址指向的是3,3后面的地址指向是谁你应该清楚了吧。他执行的时候是 1(地址)-2(地址)-3(地址)-4(地址)-5(地址)-6(地址)-7(地址)-8(地址)-9(地址)-10(地址),但是存储的时候就是完全随机的。明白了?!还是举例子。理解最重要。不要去死记硬背 哪些什么。定义啊。逻辑啊。理解才是最重要滴二叉树有五种表现形式二叉树可以转换成森林 树也可以转换成二叉树。这里就不介绍了 你做项目绝对用不到数据结构大致介绍这么多吧。理解为主, 别死记,死记没什么用从现在开始介绍算法啊二叉树这个比较麻烦 还有平衡二叉树 有点绕 如果不懂二叉树这一块 你是百分之二百看不懂的

求解公务员面试成绩算法?

你是安徽的吧 只有安徽的才6比416.35 就是笔试差除2再乘1.5难度很大 你加油吧更多详情请点击”查看原帖”

算法面试

如何出彩地回答面试中基础的机器学习算法

一般说来,有硕士学位做机器学习方面的工作就可以了。除了学位之外,用人单位更看重经验、知识、罗辑思维能力、英语、数学基础等。只要你在上面这些方面非常优秀,不是博士,照样会有单位青睐

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