Ⅰ 面试遇到算法题怎么办，都不会
科班出身还是半路出家？半路出家就选别这类岗位。
计算机科学专业的基础，外加算法竞赛相关的培训和实战，不算基础，培训过程也至少要耗去一两年，所以要算能不能和值不值。真正需要算法能力高超的岗位薪水好，但是，少之又少，竞争惨烈，985本专业毕业生能抢上的都属于凤毛麟角。
Ⅱ 数据挖掘算法面试什么
数据挖掘算法主要面试那些常用的数据挖掘的方法
Ⅲ 算法面试
我在《再谈“我是怎么招程序员”》中比较保守地说过，“问难的算法题并没有错，错的很多面试官只是在肤浅甚至错误地理解着面试算法题的目的。”，今天，我想加强一下这个观点——我反对纯算法题面试！（注意，我说的是纯算法题）图片源Wikipedia（点击图片查看词条）我再次引用我以前的一个观点——能解算法题并不意味着这个人就有能力就能在工作中解决问题，你可以想想，小学奥数题可能比这些题更难，但并不意味着那些奥数能手就能解决实际问题。好了，让我们来看一个示例（这个示例是昨天在微博上的一个讨论），这个题是——“找出无序数组中第2大的数”，几乎所有的人都用了O(n)的算法，我相信对于我们这些应试教育出来的人来说，不用排序用O(n)算法是很正常的事，连我都不由自主地认为O(n)算法是这个题的标准答案。我们太习惯于标准答案了，这是我国教育最悲哀的地方。（广义的洗脑就是让你的意识依赖于某个标准答案，然后通过给你标准答案让你不会思考而控制你）功能性需求分析试想，如果我们在实际工作中得到这样一个题 我们会怎么做？我一定会分析这个需求，因为我害怕需求未来会改变，今天你叫我找一个第2大的数，明天你找我找一个第4大的数，后天叫我找一个第100大的数，我不搞死了。需求变化是很正常的事。分析完这个需求后，我会很自然地去写找第K大数的算法——难度一下子就增大了。很多人会以为找第K大的需求是一种“过早扩展”的思路，不是这样的，我相信我们在实际编码中写过太多这样的程序了，你一定不会设计出这样的函数接口 —— Find2ndMaxNum(int* array, int len)，就好像你不会设计出 DestroyBaghdad(); 这样的接口，而是设计一个DestoryCity( City& ); 的接口，而把Baghdad当成参数传进去！所以，你应该是声明一个叫FindKthMaxNum(int* array, int len, int kth)，把2当成参数传进去。这是最基本的编程方法，用数学的话来说，叫代数！最简单的需求分析方法就是把需求翻译成函数名，然后看看是这个接口不是很二？！（注：不要纠结于FindMaxNum()或FindMinNum()，因为这两个函数名的业务意义很清楚了，不像Find2ndMaxNum()那么二）非功能性需求分析性能之类的东西从来都是非功能性需求，对于算法题，我们太喜欢研究算法题的空间和时间复杂度了。我们希望做到空间和时间双丰收，这是算法学术界的风格。所以，习惯于标准答案的我们已经失去思考的能力，只会机械地思考算法之内的性能，而忽略了算法之外的性能。如果题目是——“从无序数组中找到第K个最大的数”，那么，我们一定会去思考用O(n)的线性算法找出第K个数。事实上，也有线性算法——STL中可以用nth_element求得类似的第n大的数，其利用快速排序的思想，从数组S中随机找出一个元素X，把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X，Sb中元素小于X。这时有两种情况：1）Sa中元素的个数小于k，则Sb中的第 k-|Sa|个元素即为第k大数；2） Sa中元素的个数大于等于k，则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n)。搞学术的nuts们到了这一步一定会欢呼胜利！但是他们哪里能想得到性能的需求分析也是来源自业务的！我们一说性能，基本上是个人都会问，请求量有多大？如果我们的FindKthMaxNum()的请求量是m次，那么你的这个每次都要O(n)复杂度的算法得到的效果就是O(n*m)，这一点，是书呆子式的学院派人永远想不到的。因为应试教育让我们不会从实际思考了。工程式的解法根据上面的需求分析，有软件工程经验的人的解法通常会这样：1）把数组排序，从大到小。2）于是你要第k大的数，就直接访问 array[k]。排序只需要一次，O(n*log(n))，然后，接下来的m次对FindKthMaxNum()的调用全是O(1)的，整体复杂度反而成了线性的。其实，上述的还不是工程式的最好的解法，因为，在业务中，那数组中的数据可能会是会变化的，所以，如果是用数组排序的话，有数据的改动会让我重新排序，这个太耗性能了，如果实际情况中会有很多的插入或删除操作，那么可以考虑使用B+树。工程式的解法有以下特点：1）很方便扩展，因为数据排好序了，你还可以方便地支持各种需求，如从第k1大到k2大的数据（那些学院派写出来的代码在拿到这个需求时又开始挠头苦想了）2）规整的数据会简化整体的算法复杂度，从而整体性能会更好。（公欲善其事，必先利其器）3）代码变得清晰，易懂，易维护！（学院派的和STL一样的近似O(n)复杂度的算法没人敢动）争论你可能会和我有以下争论，如果程序员做这个算法题用排序的方式，他一定不会像你想那么多。是的，你说得对。但是我想说，很多时候，我们直觉地思考，恰恰是正确的路。因为“排序”这个思路符合人类大脑处理问题的方式，而使用学院派的方式是反大脑直觉的。反大脑直觉的，通常意味着晦涩难懂，维护成本上升。就是一道面试题，我就是想测试一下你的算法技能，这也扯太多了。没问题，不过，我们要清楚我们是在招什么人？是一个只会写算法的人，还是一个会做软件的人？这个只有你自己最清楚。这个算法题太容易诱导到学院派的思路了。是的这道“找出第K大的数”，其实可以变换为更为业务一点的题目——“我要和别的商户竞价，我想排在所有竞争对手报价的第K名，请写一个程序，我输入K，和一个商品名，系统告诉我应该订多少价？（商家的所有商品的报价在一数组中）”——业务分析，整体性能，算法，数据结构，增加需求让应聘者重构，这一个问题就全考了。你是不是在说算法不重要，不用学？千万别这样理解我，搞得好像如果面试不面，我就可以不学。算法很重要，算法题能锻炼我们的思维，而且也有很多实际用处。我这篇文章不是让大家不要去学算法，这是完全错误的，我是让大家带着业务问题去使用算法。问你业务问题，一样会问到算法题上来。小结看过这上面的分析，我相信你明白我为什么反对纯算法面试题了。原因就是纯算法的面试题根本不能反应一个程序的综合素质！那么，在面试中，我们应该要考量程序员的那些综合素质呢？我以为有下面这些东西：会不会做需求分析？怎么理解问题的？解决问题的思路是什么？想法如何？会不会对基础的算法和数据结构灵活运用？另外，我们知道，对于软件开发来说，在工程上，难是的下面是这些挑战：软件的维护成本远远大于软件的开发成本。软件的质量变得越来越重要，所以，测试工作也变得越来越重要。软件的需求总是在变的，软件的需求总是一点一点往上加的。程序中大量的代码都是在处理一些错误的或是不正常的流程。所以，对于编程能力上，我们应该主要考量程序员的如下能力：设计是否满足对需求的理解，并可以应对可能出现的需求变化。
Ⅳ 算法面试一般都考什么
慕课网有相关的算法面试的课程，会告诉你一些面试常考的常用数据结构与算法
Ⅳ java算法面试题
三个for循环，第一个和第二个有啥区别?去掉一个吧
可以用迭代器remove方法，在移除的同时添加。
不知道是你记错了还是题本身就这样，我只想说：
写这代码的是二货么？
1、每个循环的索引都是从0开始，这是什么遍历方式？
2、看这题的目的是想把用户添加到相应的组里，这我就不明白了，新建一个用户的时候就没分配组么？那用户的GroupId哪来的？
3、这是一个操作，难道就不会根据GroupId直接查出用户或者组么？
这哪是优化代码？分明是挖坑。
Ⅵ 一道数据结构的算法面试题
推荐楼主看《编程之美——微软技术面试心得》。如果能把这本书里一些题目的来龙去脉搞清楚，面试数据结构和算法方面的题目时会有更强的底气。
Ⅶ 如何面试算法工程师
墙面是算法工程师话你基本上你要有这个工程师的证，还有就是一些个人资料的简历证明
Ⅷ 为什么很多大公司都面试算法和数据结构
你说的那个数据结构不一定考的。Java面试就那么点东西，各个公司也不一样。有的分笔试和机试。这些公司
Ⅸ 程序员面试时都要考算法吗
看应聘什么职位...我面试的时候一点算法都没有涉及到...
某些特定开发岗位确实需要扎实的算法基础.比如根云存储，大数据什么的.但是像普通的程序开发岗位应该对算法要求不大.
所以，我猜测：如果面试跟算法不怎么相关的职位考官还问算法的问题时，应该是你前面的回答还不足以让考官录用你。考官在给你展示自己的机会.