演算法在面試中的地位

❶ 大家覺得演算法對程序員有多重要，需要花很多

「演算法，先於計算機存在於世，比編程語言本身更為重要。語言只是工具，演算法才是靈魂。」而程序就等於演算法加數據結構，足以可見，想要在編程之路上走得更長遠，數據結構與演算法是必須掌握的基本功。

想跟上時代發展嗎？那你無法跳過數據結構與演算法！

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用無處不在，比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。只要你想做這一行，就必然要掌握數據結構與演算法。

想通關大廠面試嗎？別讓數據結構與演算法拖你後腿！

演算法是各大名企面試題中的常客，越是厲害的公司，越是注重考查數據結構與演算法。但很可惜，很多人雖然技術不錯，但經常都會敗在演算法上。

不願意一輩子做CRUD boy？數據結構與演算法幫你敲開高級編程領域的大門！

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓開發者站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能夠更快速地上手各種新技術。

❷ 為什麼java面試演算法特別多

因為演算法是比較基礎又復雜的學科。
這就是沒理解這道題考察的意圖，不是考察你javaAPI的使用，而是看看你的思維和代碼編程能力。開發工程師的主要工作就是處理各種邏輯。比如給你一個真實的工作需求，讓你把一個數據作排序，但是相同的數只保留兩個，或者給一個字元串按第個字母進行排序。只會使用API或者粘貼復制是遠遠不夠的，而排序演算法是邏輯最直接的，最好表達，也是行數較少的思維考查，所以筆試面試里見面的次數就比較多。
Java是一門面向對象的編程語言，不僅吸收了C++語言的各種優點，還摒棄了C++里難以理解的多繼承、指針等概念，因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象理論，允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。

❸ 面試經典數據結構和演算法匯總

如果說數據結構是骨架，那麼演算法就是靈魂。沒了骨架，靈魂沒有實體寄託；沒了靈魂，骨架也是個空殼。兩者相輔相成，缺一不可，在開發中起到了砥柱中流的作用。

現在我對各種數據結構和演算法做一總結，對比一下它們的效率

1.數據結構篇
1. 如果讓你手寫個棧和隊列，你還會寫嗎？
2. 開發了那麼多項目，你能自己手寫個健壯的鏈表出來嗎？
3. 下次面試若再被問到二叉樹，希望你能對答如流！
4. 面試還在被紅-黑樹虐？看完這篇輕松搞定面試官 ！

2.排序演算法篇
1. 幾個經典的基礎排序演算法，你還記得嗎？
2. 手把手教你學會希爾排序，很簡單！
3. 快速排序演算法到底有多快？
4. 五分鍾教你學會歸並排序
5. 簡單說下二叉樹排序
6. 學會堆排序只需要幾分鍾
7. 圖，這個玩意兒竟然還可以用來排序！

掌握了這些經典的數據結構和演算法，面試啥的基本上沒什麼問題了，特別是對於那些應屆生來說。接下來再總結一下不同數據結構和演算法的效率問題，做一下對比，這也是面試官經常問的問題。

數據結構常用操作效率對比：

常用排序演算法效率的對比：

關於經典的數據結構和演算法，就總結到這，本文建議收藏，利用等公交、各種排隊之時提升自己。這世上天才很少，懶蛋卻很多，你若對得起時間，時間便對得起你。

❹ 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

1、二維數組中的查找

具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？

❺ 面試官常問十大經典演算法排序（用python實現）

演算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，演算法思想才是重中之重

我們在面試的時候總會被問到一下演算法，雖然演算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。

排序演算法應該算是一些簡單且基礎的演算法，但是我們可以從簡單的演算法排序鍛煉我們的演算法思維。這里我就介紹經典十大演算法用python是怎麼實現的。

十大經典演算法可以分為兩大類：

比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。

非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。

演算法復雜度

冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言演算法都會涉及的冒泡演算法。

基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。

每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。

將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。

從大范圍到小范圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序演算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序演算法排序。

該演算法是採用 分治法 對集合進行排序。

把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸並排序，最終合並成序列。

選取一個基準值，小數在左大數在在右。

利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。

堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。

採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。

設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。

元素分布在桶中：

然後，元素在每個桶中排序：

取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。

上面就是我整理的十大排序演算法，希望能幫助大家在演算法方面知識的提升。看懂之後可以去試著自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。

參考地址：https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html

❻ 程序員面試時都要考演算法嗎

看應聘什麼職位...我面試的時候一點演算法都沒有涉及到...
某些特定開發崗位確實需要扎實的演算法基礎.比如根雲存儲，大數據什麼的.但是像普通的程序開發崗位應該對演算法要求不大.

所以，我猜測：如果面試跟演算法不怎麼相關的職位考官還問演算法的問題時，應該是你前面的回答還不足以讓考官錄用你。考官在給你展示自己的機會.

❼ BAT 前端工程師面試對演算法一般有怎樣的要求

一般BAT招聘人才有社招和校招的區分，考究演算法的方式也都不同。

這種源於知識的內在求之動機，在很長一段時間里是寶貴的。

❽ 都快2021年了，演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位，現在網上的第一反應可能就是內卷，演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標准。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些演算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗？我很明確地說了，沒有，但是我願意學。

接著他告訴我，演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道，那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特徵但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後，需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道，那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力，舉個簡單的例子，比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好，我們要分析它的原因，你該怎麼下手？這個問題日常當中經常遇到，也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船隻構造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick，對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師，但是並不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化，行業在發展，如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說，這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發去構建簡歷、准備面試，相信一定可以有所收獲。