演算法面試刷題

❶ 會js能刷演算法題嗎

leecode可以用js刷題了，我大js越來越被認可了是吧。但是刷題中會因為忽略js的一些特性掉入坑裡。
前端演算法入門一：刷演算法題常用的JS基礎掃盲
前端演算法入門二：時間空間復雜度&8大數據結構的JS實現
前端演算法入門三：5大排序演算法&2大搜索&4大演算法思想
前端面試演算法高頻100題（附答案，分析思路，一題多解）。

❷ 演算法如何刷題

1、原題
我自己感覺原題的概率還是挺大的，特別是劍指offer的66題更是如此。千萬別小看這66題，這幾十道題裡面基本所有的演算法類型都有包括在內，常用的數據結構，操作方式，常用演算法思路都有不少的題。

如果真的能夠充分理解這幾十道題的最優解，我感覺其實已經形成基本的演算法思維了。

另外，leetcode的原題也很常見，因為LC本身題量大，在裡面出原題不是為了考倒你，而是檢驗你的刷題質量。

畢竟那些大公司面試官也不是傻子，知道你在面試前肯定會大規模刷題的。所以把刷過的題完全搞懂才是最重要的。

2、改編題
改編題就很顯而易見了。改編題大多需要從基本的演算法原理中找到處理的思維，然後結合實際題干進行性能優化，就能夠搞定。

這里要記得一點的是，正常的演算法考察不會故意刁難你（正常情況），也不會給過多的時間讓你思考和敲代碼。

所以遇到改編題不要想得太復雜，盡量要找到它的演算法思維是什麼。怎麼說呢，透過現象看本質。我總結的改編題有以下幾種思路：

1）新的數據結構，換湯不換葯。比如最常見的排序演算法的改編，原來是對數字進行排序，現在對鏈表排序等等。比較難一點的可能會遇到自定義的數據結構。但是演算法本質不會變。

2）演算法類型改編。

這里要說的就是一個比較大的范圍，比如動態規劃、貪心演算法、遞歸、回溯和分治等等。這種是從演算法大的類型上進行改編，很難用相同的套路去解題。

遇到這類題的關鍵就是要先弄明白演算法核心。比如動態規劃的狀態方程，貪心演算法的局部最優情況，遞歸回溯的邊界判斷，分治的子問題劃分等等。這種類型的確比較難把握，怎麼碩呢，每種類型的都來搞幾道感覺感覺吧。

3）添加應用題背景。

這種題目看起來不難，但是難就難在對應用題背景的理解，需要去理解題意，然後考慮合適的數據結構和處理演算法。這裡面有數學建模的思維在裡面，需要把一堆無用的信息剔除，篩選出有效的信息，然後才能選擇正確的演算法。

3、創新題
這類題考察的是你的擴展思維，如果說上面的題考查的是你的思維深度，這種題就是考察演算法的廣度。可能一看題目，完全沒見過這種類型。但是演算法本身其實不就是讓計算機代替人腦進行高重復性的計算嘛。

首先你需要想到你應該去怎麼算這個題，然後再換到計算機上，會發生什麼問題（空間時間問題，運行效率，代碼冗餘等等），之後再想通過經典的演算法原理來解決這些

1、題型分類
按照個人的習慣，喜歡按照一種類型狂刷，然後再刷另外一種類型。一般常見的演算法類型可分為：

數組、鏈表

包含基本排序演算法、二分查找、鏈表的一系列操作。

棧、隊列、堆

利用棧、隊列互相實現，堆的使用

二叉樹與圖

主要是遍歷演算法和節點的計算：
二叉樹四種遍歷方式、廣度優先遍歷（BFS）和廣度優先遍歷（DFS），節點到節點距離等等。

哈希表

使用標准庫自帶的模板或者函數就很簡單了，一般會與其它數據結構相結合來提升時間復雜度。

字元串操作

字元串的操作也很多，本質上可以看作是數組的操作。另外字元串的一些匹配和尋求字串的演算法還是非常具有思考價值的。KMP，馬拉車等等。

遞歸

重點掌握邊界判斷條件。

回溯

重點掌握邊界判斷條件。

分治

重點掌握如何劃分子問題。

動態規劃

題太多了，可從一階dp到二階dp理解不同的狀態方程。

貪心及其它

這個就很容易理解了，遇到貪心題應該要偷笑了。

2、高頻熱點多刷
這不多說了吧，Leetcode熱題HOT 100。你值得擁有。

在不知道怎麼刷的情況下，不如先刷起來。刷個題沒那麼多捷徑，只有堅持刷起來了，才會形成自己的思維方式和學習習慣。

我建議是先按照類型刷，每個類型刷十幾二十道。然後打混按照演算法熱度排序重新查漏補缺。

3、思路回顧
許多同學在一股腦刷了很多題之後，再看做過的題會發現忘了不少。可能大家都是這樣的吧。我覺得是因為在刷題的時候過於心急，理解了大概就過了，或者類型做的太雜，沒有留下印象。

我比較喜歡的方式是偶爾會重新看看曾經做過的題，就看題目然後想思路，再畫一畫步驟演進，沒時間就不細敲了。這樣可以增強一下思維記憶，之前理解過的東西，再回憶起來還是非常快的。

❸ 有什麼適合大一計算機專業學生免費的刷題網站

既然大一的同學選擇計算機專業，當然少不了刷題啦！但是有很多刷題網站是免費的，同學們想知道嗎？下面由我來講講吧。

1.力扣

這個網站收錄了很多知名互聯網公司出的演算法題目，相信大一同學很熟悉了，很多同學都在這里刷題，增強對計算機基礎知識掌握。它支持多種編程語言，如：Java、Ptthon、Ruby等。最常做的是演算法題，目前有一千多道的題目。有專門的圖文和視頻講解，方便同學們茶樓補缺。也可以在個人界面查看進展，看自己的學習情況。如果出來工作筆試中，面試官會從這里抽題。刷題過程中全部會了，那麼工作沒有什麼大問題。

以上我列舉了三個計算機免費刷題的網站，同學們看到我寫的推薦後，來收藏夾吃灰~希望同學們有時間使用這三個網站學習計算機相關知識，提高計算機專業能力，祝你們學有所成！

❹ 學大數據需要在利口上刷題嗎

需要。
如果你是去參加面試（大數據的面試），我覺得有必要，那麼需要對leet code每一道的解法以及實現都深入理解，這樣你面試才能成功，因為有面試裡面有句話叫：面試造航母，幹活扭螺絲，實際工作中用到演算法的機會有，但非常少，除非你是架構師那種。
如果是去理解演算法的思想，我覺得更有必要，因為大數據技術裡面多多少少都會有演算法的思想在裡面，比如hadoop的計算框架MapRece分而治之，其實這個思想就是與演算法裡面的歸並演算法如出一轍，但抱著去理解演算法的思想去刷leet code，其實不用太糾結細節，只需理解思想，然後知道如何實現就行了，不用太糾結裡面的一些細節。

❺ 大廠面試都是機考最難嗎

不一定，只是相對於別的來說，機考稍微難度大點。
面試考察的范圍都很廣，包括基礎知識、項目和演算法。
基礎知識這塊，需要花大量時間准備每一個細節，知其所以然，這樣才能面試的時候問起來，都能頭頭是道。
演算法，這點就是要多刷題。面試之前要對各種常見演算法瞭然於心，比如DFS、BFS、樹、貪心演算法、常見DP等等，有時間的話多去刷刷題找感覺。

❻ LeetCode按照怎樣的順序來刷題比較好

首先，如果你的時間特別緊，直接刷題當然沒有問題。但我的經驗是，如果你有相對寬裕的一些時間，除了想准備演算法面試以外，還想真正把演算法和數據結構的基礎打扎實，應該先認真學習經典的演算法和數據結構的底層原理。如果你的時間特別緊，可以直接跳到下面第二部分，「刷題篇」。

首先，這裡面的很多內容，是刷題涉及不到的。比如在刷題的時候，基本不會遇到讓你實現一個排序演算法的情況，如果需要排序，通常是直接調用語言的標准庫就好了。但是，我知道很多廠子的面試問題，恰恰就是「講一講快速排序是怎麼回事兒，歸並排序是怎麼回事兒，紅黑樹的基本原理」。

等等這類問題。另一方面，其實對這些基礎的演算法和數據結構的學習，很多時候並不完全是學習一個演算法這么簡單，而蘊含著對演算法思想的學習。我們可以看到，為了解決一個問題，我們可以如何設計演算法。

最典型的例子就是遞歸。很多同學都覺得遞歸很繞。但是，在我列的這個列表中，所有的演算法如果真的踏踏實實都搞明白了，我相信對遞歸是不怕的。無論是學習快速排序和歸並排序，還是實現各種樹結構中的基本操作。

都在不停地使用遞歸。我們在學習這些內容的時候，並非是簡單的死記硬背，而是在看一些演算法思想的具體應用。

❼ C#刷ACM leetcode 和 HDU 選哪個

LeetCode更側重於邏輯思維和演算法設計（有些hard難度的代碼甚至不需要10行），淡化了輸入輸出處理（個別題還是需要），更適合面試前的演算法類練習，同時有很多網友貼了較完整的題目解析、討論，小問題是純英文的，另外它自帶在線代碼編輯器和編譯器，支持自定義數據測試，挺適合無客戶端刷題。
HDU沒怎麼刷，刷過以前的poj，傳統oj題庫量更大，國內參與者更多，中文的解題思路很容易能網路到，相對來說題目類型更全面，更適合傳統ACMer用來刷題，熟悉各類演算法用。
個人喜歡LeetCode，但它並不服務於ACMer，所以看自己的需要決定吧。

❽ 刷題網站有哪些

您好！

1、Leetcode

鼎鼎大名的Leetcode，據不完全統計在上面被刷過的題可以圍繞地球三圈。（沒說赤道哈，就是這么嚴謹。）總之，很多國內外的碼農在上面刷題。難度從easy到hard都有，而且覆蓋面極廣。現在還增加了資料庫和shell，相匹配的論壇也可以多看看。很鍛煉和國外碼農溝通的能力，對於以後去混Github也有好處。

特點：各種語言支持很廣泛，題型覆蓋很廣，測試數據集較弱。

2、Codility

同樣一家著名的國外刷題網站。和Leetcode不同，它是專門幫各大軟體公司筆試用的，只是副業提供了一些面試題和挑戰。但即使是訓練模式都非常經典，很值得一做。而且測試數據集提供的非常完善，總能讓你有想不到的邊界情況。Take our free programming lessons

特點：很接近面試題的風格，訓練模式也基本夠用。

3、Lintcode

可以稱作中文版本的Leetcode，個人感覺最高難度比Leetcode高一些。這兩個類似的網站，可以配套來刷。每個刷一遍，也能保持新鮮感。

特點：中文支持很好，和Leetcode有一部分題類似，可以和九章演算法課程配合使用。

4、Hihocoder

來自於原北京大學POJ開發團隊，網站一直在進步。最早是微軟的在線筆試網站，現在網易也使用它進行在線筆試。題目側重於較難題目，風格很像ACM比賽，要自己注意數據集的輸入輸出。

特點：每周一道演算法題極難又有趣，可以用來擴展面試題思路。而且是網易、微軟的在線筆試網站，有機會需要多練習。

5、CC150

這不是網站，這是一本書。全稱Cracking the coding interview。

希望對您有所幫助！

望採納，謝謝

❾ PAT乙級想拿滿分要怎麼刷題大佬們有什麼建議嗎

我考過PAT，演算法水平尚可，我來回答一下吧。
關於PAT三個等級什麼難度大致如下：
B（乙級）：中文題，題目挺簡單的，主要就考簡單模擬、字元串處理、散列Hash、排序、二分、鏈表
A（甲級）：英文題，在乙級基礎上加了數據結構，主要考線性數據結構、樹、圖論、最短路、深搜廣搜、STL、並查集、簡單DP、復雜模擬等
T（頂級）：英文題，就是ACM那些東西了

乙級和甲級只要你把題庫刷穿，90%的題能獨立做出來，那麼考滿分八成不是問題。（一定要把題庫刷完再去考）
如果你的目的是找工作，還是建議你考甲級吧，起碼比乙級認可度高呀。。乙級真的是太容易了，而且要考就考100。另外英語真的不用愁，甲級頂級題目雖然都是英文，但其實很好讀懂題，你不信去讀讀試試。
考完如果成績好的話確實有企業聯系你，但都是一些小單位或是創業公司，給你發郵件讓去投簡歷，我也沒投（投的話應該可以直接面試）
但如果你的目標是BAT檔次的，考這個就沒啥卵用了，因為一線互聯網公司的校招筆試難度就已經超過PAT 甲級難度了，別指望官網說的Google、BAT什麼的能給你免筆試。（不過小公司確實能免筆試）
而且你也別指望光靠PAT證書就能找到工作，根據我的面試經驗，好多人都沒聽過這個證書。杭州那塊可能好點，聽過的比較多。
我面試的時候，也就NetEase Game二面一個面試官跟我提了一下PAT，然後給我出了兩道演算法題考我。

能看完我以上說的你大概也知道PAT的含金量了，並不是沒價值，拿個PAT滿分也算小有成就，證明你起碼認真學習過演算法。
再補充一下：能不能免筆試取決於很多因素，並不是因為你拿個PAT滿分就能免了，還要看你學歷、簡歷是否優秀等。。而且現在找工作基本都是碩士，目測樓主本科，那就更沒啥競爭力了。

❿ 刷LeetCode對於國內IT企業面試幫助大嗎

就目前的情況來看，國內公司社招面試中，對於對於演算法的考驗越來越多，很多公司會拿leet code的原題用於面試。

根據我的了解，目前國內的中型廠記下的基本上不會考驗演算法題不會哪一道編程題，讓你手寫指示會咨詢你一些項目經驗，包括一些基礎的資料庫類的知識，或者是編程基礎類知識，比如說你用Java開發怎麼會問你spring cloud的spring boot相關知識，還有一些可能會問你高並發，生產問題處理，linux伺服器命令等等，手撕紅黑樹的情況不多。

對於國內的這些外資企業微軟、蝦皮等等，可能會問一些演算法題，但一般都不會特別難。數據結構問鏈表二叉樹，演算法問動態規劃之類的吧，也是min和easy難度。

對於頭部的大廠可能會出一些hard級別的演算法題，或者是改編過的編程題。目前程序員的人數越來越多，所以未來可能會有更多的公司會通過手撕編程題的方式進行面試。

對於校招來說說來的時候呢，是非常有幫助的，聽不起。各大公司的面試題中都會有演算法題，所以必須要通過刷leetcode來提升自己的。有可能你會遇到一些原題。

不管怎麼樣說演算法題都是很有幫助的，有助於提升編碼能力和邏輯能力，可以讓你的編碼能力一直保持一個不錯的水平，因為很多人平時都是curd小子，很多基礎知識都忘記了包括演算法能力。

leetcode上題很多，逐漸你會發現刷題太耗時間，所以建議採用哈夫曼樹規則。高頻題優先，各個tag刷10題以上掌握典型題總結演算法套路，先把觸手放在能掌握的地方。然後再去重點刷貪心和dp，分類好思路和模板。再去牛客搜公司名刷一些該公司面試題，有個底不至於面試沒見過。建議medium為主，easy和hard為輔。

一零言，聊聊IT，談談技術