From 47c35464cc2747ba9b0441277f4e18c2b3923eac Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: hashcookie Date: Tue, 8 Aug 2023 17:32:27 +0800 Subject: [PATCH] Update the latest and most complete Readme-cn.md --- translations/README-cn.md | 798 +++++++++++++++++--------------------- 1 file changed, 364 insertions(+), 434 deletions(-) diff --git a/translations/README-cn.md b/translations/README-cn.md index f0048de..150cb9a 100644 --- a/translations/README-cn.md +++ b/translations/README-cn.md @@ -45,14 +45,14 @@ - [如何使用它](#如何使用它) - [不要觉得自己不够聪明](#不要觉得自己不够聪明) - [相关视频资源](#相关视频资源) -- [选择编程语言](#choose-a-programming-language) -- [数据结构和算法书籍](#books-for-data-structures-and-algorithms) -- [面试准备书](#interview-prep-books) -- [不要犯我的错误](#dont-make-my-mistakes) -- [你不会看到的涵盖内容](#what-you-wont-see-covered) -- [每日计划](#the-daily-plan) -- [编码问题练习](#coding-question-practice) -- [编码问题](#coding-problems) +- [选择编程语言](#选择编程语言) +- [数据结构和算法的书籍](#数据结构和算法的书籍) +- [面试准备书籍](#面试准备书籍) +- [不要犯我的错误](#不要犯我的错误) +- [没有包含的内容](#没有包含的内容) +- [日常计划](#日常计划) +- [编程问题练习](#编程问题练习) +- [编程问题](#编程问题) ### 学习的主题 @@ -67,10 +67,10 @@ - [二分查找（Binary search）](#二分查找binary-search) - [按位运算（Bitwise operations）](#按位运算bitwise-operations) - [树（Trees）](#树trees) - - [树 —— 简介](#树--简介) + - [树-介绍](#树-介绍) - [二叉查找树（Binary search trees）：BSTs](#二叉查找树binary-search-treesbsts) - [堆（Heap） / 优先级队列（Priority Queue） / 二叉堆（Binary Heap）](#堆heap--优先级队列priority-queue--二叉堆binary-heap) - - [平衡查找树（Balanced search trees）（基本概念，非细节）](#平衡查找树balanced-search-trees) + - 平衡搜索树 (总体概念，不涉及细节) - 遍历：前序、中序、后序、BFS、DFS - [排序](#排序sorting) - 选择排序（selection） @@ -100,23 +100,23 @@ - [Unicode](#unicode) - [字节顺序](#字节序Endianness) - [网络](#网络视频) -- [终面](#终面) +- [最终复习](#最终复习) ### 获得工作机会 -- [更新你的简历](#update-your-resume) -- [找工作](#find-a-job) -- [面试流程和面试准备p](#interview-process--general-interview-prep) -- [面试前需要考虑的事项](#be-thinking-of-for-when-the-interview-comes) -- [准备一些问题以便问面试官](#have-questions-for-the-interviewer) -- [一旦你得到了工作](#once-youve-got-the-job) +- [更新你的简历](#更新你的简历) +- [找工作](#找工作) +- [面试流程与一般面试准备](#面试流程与一般面试准备) +- [当面试来临的时候](#当面试来临的时候) +- [问面试官的问题](#问面试官的问题) +- [当你获得了梦想的职位](#当你获得了梦想的职位) **---------------- 以下所有内容均为可选项 ----------------** ### 可选的额外主题和资源 - [额外书籍](#额外书籍) -- [系统设计、可扩展性、数据处理](#system-design-scalability-data-handling) (如果你有4年以上的工作经验) +- [系统设计、可扩展性和数据处理](#系统设计、可扩展性和数据处理) - [附加学习](#附加学习) - [编译器](#编译器) - [Emacs and vi(m)](#emacs-and-vim) @@ -130,10 +130,10 @@ - [垃圾回收](#垃圾回收) - [并行编程](#并行编程) - [消息传递，序列化和队列化的系统](#消息传递序列化和队列系统) - - [A*搜索算法](#A搜索算法) + - [A*搜索算法](#a*搜索算法) - [快速傅里叶变换](#快速傅里叶变换) - [布隆过滤器](#布隆过滤器) - - [HyperLogLog](#HyperLogLog) + - [HyperLogLog](#hyperloglog) - [局部敏感哈希](#局部敏感哈希) - [van Emde Boas 树](#van-emde-boas-树) - [增强数据结构](#增强数据结构) @@ -145,7 +145,7 @@ - 2-3-4 树(也称 2-4 树) - N-ary (K-ary, M-ary)树 - B 树 - - [k-D 树](#k-D树) + - [k-D 树](#k-d树) - [跳表](#跳表) - [网络流](#网络流) - [不相交集 & 联合查找](#不相交集--联合查找) @@ -695,18 +695,14 @@ ## 树（Trees） -- ### 树 —— 笔记 & 背景 - - [ ] [系列：树（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/95qda/trees) - - 基本的树形结构 - - 遍历 - - 操作算法 - - [ ] [BFS（广度优先检索，breadth-first search）和 DFS（深度优先检索，depth-first search）](https://www.youtube.com/watch?v=uWL6FJhq5fM) +- ### 树-介绍 + - [ ] [树的介绍（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/95qda/trees) + - [ ] [树遍历（视频）](https://www.coursera.org/lecture/data-structures/tree-traversal-fr51b) + - [ ] [BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=uWL6FJhq5fM) - BFS 笔记 - - 层序遍历（使用队列的 BFS 算法） + - 层次遍历（BFS，使用队列） - 时间复杂度： O(n) - - 空间复杂度： - - 最好情况：O(1) - - 最坏情况：O(n/2)=O(n) + - 空间复杂度：最佳情况：O(1)，最坏情况：O(n/2)=O(n) - DFS 笔记： - 时间复杂度：O(n) - 空间复杂度： @@ -715,14 +711,12 @@ - 中序遍历（DFS：左、节点本身、右） - 后序遍历（DFS：左、右、节点本身） - 先序遍历（DFS：节点本身、左、右） - - [ ] [[Review] Breadth-first search in 4 minutes (video)](https://youtu.be/HZ5YTanv5QE) - - [ ] [[Review] Depth-first search in 4 minutes (video)](https://youtu.be/Urx87-NMm6c) - - [ ] [[Review] Tree Traversal (playlist) in 11 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZO1JC2RgEi04nLy6D-rKk6b) + - [ ] [[复习]4分钟内的广度优先搜索（视频）](https://youtu.be/HZ5YTanv5QE) + - [ ] [[复习] 4分钟内的深度优先搜索（视频）](https://youtu.be/Urx87-NMm6c) + - [ ] [[复习]11分钟内的树遍历（播放列表）（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZO1JC2RgEi04nLy6D-rKk6b) - ### 二叉查找树（Binary search trees）：BSTs - - [ ] [二叉查找树概览（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=x6At0nzX92o&index=1&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6) - - [ ] [系列（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures-optimizing-performance/lecture/p82sw/core-introduction-to-binary-search-trees) - - 从符号表开始到 BST 程序 + - [ ] [二叉搜索树复习（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=x6At0nzX92o&index=1&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6) - [ ] [介绍（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/E7cXP/introduction) - [ ] [MIT（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=9Jry5-82I68) - C/C++: @@ -737,12 +731,12 @@ - [ ] [从二叉查找树中删除一个节点（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=gcULXE7ViZw&list=PL2_aWCzGMAwI3W_JlcBbtYTwiQSsOTa6P&index=36) - [ ] [二叉查找树中序遍历的后继者（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=5cPbNCrdotA&index=37&list=PL2_aWCzGMAwI3W_JlcBbtYTwiQSsOTa6P) - [ ] 实现： - - [ ] insert // 往树上插值 + - [ ] [insert // 将值插入树中](https://leetcode.com/problems/insert-into-a-binary-search-tree/submissions/987660183/) - [ ] get_node_count // 查找树上的节点数 - [ ] print_values // 从小到大打印树中节点的值 - [ ] delete_tree - [ ] is_in_tree // 如果值存在于树中则返回 true - - [ ] get_height // 返回节点所在的高度（如果只有一个节点，那么高度则为1） + - [ ] [get_height // 以节点为单位返回高度（单个节点的高度为1）](https://www.geeksforgeeks.org/find-the-maximum-depth-or-height-of-a-tree/) - [ ] get_min // 返回树上的最小值 - [ ] get_max // 返回树上的最大值 - [ ] is_binary_search_tree @@ -750,22 +744,21 @@ - [ ] get_successor // 返回给定值的后继者，若没有则返回-1 - ### 堆（Heap） / 优先级队列（Priority Queue） / 二叉堆（Binary Heap） - - 可视化是一棵树，但通常是以线性的形式存储（数组、链表） - - [ ] [堆](https://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure)) - - [ ] [介绍（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/2OpTs/introduction) - - [ ] [简单的实现（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/z3l9N/naive-implementations) + - 以树形结构可视化，但通常在存储上是线性的（数组、链表） + - [ ] [堆（Heap）](https://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure)) + - [ ] [堆简介（视频）](https://www.coursera.org/lecture/data-structures/introduction-2OpTs) - [ ] [二叉树（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/GRV2q/binary-trees) - - [ ] [关于树高的讨论（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/supplement/S5xxz/tree-height-remark) + - [ ] [树高度备注（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/supplement/S5xxz/tree-height-remark) - [ ] [基本操作（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/0g1dl/basic-operations) - [ ] [完全二叉树（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/gl5Ni/complete-binary-trees) - [ ] [伪代码（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/HxQo9/pseudocode) - - [ ] [堆排序 —— 跳到起点（视频）](https://youtu.be/odNJmw5TOEE?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=3291) - - [ ] [堆排序（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/hSzMO/heap-sort) - - [ ] [构建一个堆（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/dwrOS/building-a-heap) - - [ ] [MIT：堆与堆排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=B7hVxCmfPtM&index=4&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb) - - [ ] [CS 61B Lecture 24：优先级队列（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=yIUFT6AKBGE&index=24&list=PL4BBB74C7D2A1049C) - - [ ] [构建线性时间复杂度的堆（大顶堆）](https://www.youtube.com/watch?v=MiyLo8adrWw) - - [ ] [[Review] Heap (playlist) in 13 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZNsyqgPW-DNwUeT8F8uhWc6) + - [ ] [堆排序 - 跳转到开始部分（视频）](https://youtu.be/odNJmw5TOEE?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=3291) + - [ ] [堆排序（视频）](https://www.coursera.org/lecture/data-structures/heap-sort-hSzMO) + - [ ] [构建堆（视频）](https://www.coursera.org/lecture/data-structures/building-a-heap-dwrOS) + - [ ] [MIT：堆和堆排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=B7hVxCmfPtM&index=4&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb) + - [ ] [CS 61B Lecture 24：优先队列（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_yIUFT6AKBGE) + - [ ] [线性时间构建堆（大顶堆）](https://www.youtube.com/watch?v=MiyLo8adrWw) + - [ ] [[复习] 13分钟了解堆（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZNsyqgPW-DNwUeT8F8uhWc6) - [ ] 实现一个大顶堆： - [ ] insert - [ ] sift_up —— 用于插入元素 @@ -793,17 +786,27 @@ - [链表的归并排序](http://www.geeksforgeeks.org/merge-sort-for-linked-list/) - 关于堆排序，请查看前文堆的数据结构部分。堆排序很强大，不过是非稳定排序。 + - [ ] [Sedgewick ── 归并排序（5个视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1/home/week/3) - - [ ] 1. 归并排序 - - [ ] 2. 自下而上的归并排序 - - [ ] 3. 排序复杂度 - - [ ] 4. 比较器 - - [ ] 5. 稳定性 + - [ ] [1. 归并排序（Mergesort）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/mergesort-ARWDq) + - [ ] [2. 自底向上的归并排序（Bottom up Mergesort）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1/lecture/PWNEl/bottom-up-mergesort) + - [ ] [3. 排序复杂性（Sorting Complexity）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/sorting-complexity-xAltF) + - [ ] [4. 比较器（Comparators）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/comparators-9FYhS) + - [ ] [5. 稳定性（Stability）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1/lecture/pvvLZ/stability) + - [ ] [Sedgewick ── 快速排序（4个视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1/home/week/3) - - [ ] 1. 快速排序 - - [ ] 2. 选择 - - [ ] 3. 重复键值 - - [ ] 4. 系统排序 + - [ ] [1. 快速排序（Quicksort）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/quicksort-vjvnC) + - [ ] [2. 选择排序（Selection）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/selection-UQxFT) + - [ ] [3. 重复键（Duplicate Keys）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/duplicate-keys-XvjPd) + - [ ] [4. 系统排序（System Sorts）](https://www.coursera.org/lecture/algorithms-part1/system-sorts-QBNZ7) + +- [ ] 加州大学伯克利分校： + - [ ] [CS 61B Lecture 29：排序 I（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_EiUvYS2DT6I) + - [ ] [CS 61B Lecture 30：排序 II（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_2hTY3t80Qsk) + - [ ] [CS 61B Lecture 32：排序 III（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_Y6LOLpxg6Dc) + - [ ] [CS 61B Lecture 33：排序 V（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_qNMQ4ly43p4) + - [ ] [CS 61B 2014-04-21：基数排序（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_pvbBMd-3NoI) + - [ ] [冒泡排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=P00xJgWzz2c&index=1&list=PL89B61F78B552C1AB) - [ ] [冒泡排序分析（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=ni_zk257Nqo&index=7&list=PL89B61F78B552C1AB) - [ ] [插入排序 & 归并排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=Kg4bqzAqRBM&index=3&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb) @@ -849,11 +852,12 @@ - [ ] [随机算法: 矩阵相乘, 快排, Freivalds' 算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=cNB2lADK3_s&index=8&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp) - [ ] [线性时间内的排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=pOKy3RZbSws&list=PLUl4u3cNGP61hsJNdULdudlRL493b-XZf&index=14) -总结一下，这是[15种排序算法](https://www.youtube.com/watch?v=kPRA0W1kECg)的可视化表示。如果你需要有关此主题的更多详细信息，请参阅“[一些主题的额外内容](#一些主题的额外内容)”中的“排序”部分。 +总结一下，这是[15种排序算法](https://www.youtube.com/watch?v=kPRA0W1kECg)的可视化表示。 +如果你需要有关此主题的更多详细信息，请参阅“[一些主题的额外内容](#一些主题的额外内容)”中的“排序”部分。 ## 图（Graphs） -图论能解决计算机科学里的很多问题，所以这一节会比较长，像树和排序的部分一样。 +图表可以用来表示计算机科学中的许多问题，所以这一部分很长，就像树和排序一样。 - 笔记: - 有4种基本方式在内存里表示一个图: @@ -880,19 +884,18 @@ - [ ] 图 (复习和其他): - [ ] [6.006 单源最短路径问题（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=Aa2sqUhIn-E&index=15&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb) - - [ ] [6.006 Dijkstra 算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=2E7MmKv0Y24&index=16&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb) - - [ ] [6.006 Bellman-Ford 算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=ozsuci5pIso&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=17) - - [ ] [6.006 Dijkstra 效率优化（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=CHvQ3q_gJ7E&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=18) - - [ ] [Aduni: 图的算法 I - 拓扑排序，最小生成树，Prim 算法 - 第六课（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=i_AQT_XfvD8&index=6&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) - - [ ] [Aduni: 图的算法 II - 深度优先搜索, 广度优先搜索, Kruskal 算法, 并查集数据结构 - 第七课（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=ufj5_bppBsA&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=7) - - [ ] [Aduni: 图的算法 III: 最短路径 - 第八课（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=DiedsPsMKXc&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=8) - - [ ] [Aduni: 图的算法. IV: 几何算法介绍 - 第九课（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=XIAQRlNkJAw&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=9) - - [ ] [CS 61B 2014 (从 58:09 开始)（视频）](https://youtu.be/dgjX4HdMI-Q?list=PL-XXv-cvA_iAlnI-BQr9hjqADPBtujFJd&t=3489) - - [ ] [CS 61B 2014: 加权图（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=aJjlQCFwylA&list=PL-XXv-cvA_iAlnI-BQr9hjqADPBtujFJd&index=19) - - [ ] [贪心算法: 最小生成树（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=tKwnms5iRBU&index=16&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp) - - [ ] [图的算法之强连通分量 Kosaraju 算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=RpgcYiky7uw) - - [ ] [[Review] Shortest Path Algorithms (playlist) in 16 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZO-Y-H3xIC9DGSfVYJng9Yw) - - [ ] [[Review] Minimum Spanning Trees (playlist) in 4 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZObEi3Hf6lmyW-CBfs7nkOV) + - [ ] [6.006 Dijkstra算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=NSHizBK9JD8&t=1731s&ab_channel=MITOpenCourseWare) + - [ ] [6.006 Bellman-Ford算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=f9cVS_URPc0&ab_channel=MITOpenCourseWare) + - [ ] [6.006 加速Dijkstra算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=CHvQ3q_gJ7E&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=18) + - [ ] [Aduni：图算法 I - 拓扑排序，最小生成树，Prim算法 - 讲座6（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=i_AQT_XfvD8&index=6&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) + - [ ] [Aduni：图算法 II - DFS，BFS，Kruskal算法，Union Find数据结构 - 讲座7（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=ufj5_bppBsA&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=7) + - [ ] [Aduni：图算法 III：最短路径 - 讲座8（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=DiedsPsMKXc&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=8) + - [ ] [Aduni：图算法 IV：几何算法入门 - 讲座9（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=XIAQRlNkJAw&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=9) + - [ ] [CS 61B 2014：加权图（视频）](https://archive.org/details/ucberkeley_webcast_zFbq8vOZ_0k) + - [ ] [贪婪算法：最小生成树（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=tKwnms5iRBU&index=16&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp) + - [ ] [强连通分量Kosaraju算法图算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=RpgcYiky7uw) + - [ ] [[复习] 最短路径算法（播放列表）16分钟（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZO-Y-H3xIC9DGSfVYJng9Yw) + - [ ] [[复习] 最小生成树（播放列表）4分钟（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZObEi3Hf6lmyW-CBfs7nkOV) - 完整的 Coursera 课程: - [ ] [图的算法（视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-on-graphs/home/welcome) @@ -913,8 +916,6 @@ - [ ] 列出强连通分量 - [ ] 检查双向图 -可以从 Skiena 的书（参考下面的书推荐小节）和面试书籍中学习更多关于图的实践。 - ## 更多知识 - ### 递归（Recursion） @@ -927,21 +928,26 @@ - 尾递归会更好么? - [ ] [什么是尾递归以及为什么它如此糟糕?](https://www.quora.com/What-is-tail-recursion-Why-is-it-so-bad) - [ ] [尾递归（视频）](https://www.coursera.org/lecture/programming-languages/tail-recursion-YZic1) + - [ ] [解决任何递归问题的5个简单步骤（视频）](https://youtu.be/ngCos392W4w) + 回溯蓝图: [Java](https://leetcode.com/problems/combination-sum/discuss/16502/A-general-approach-to-backtracking-questions-in-Java-(Subsets-Permutations-Combination-Sum-Palindrome-Partitioning)) + [Python](https://leetcode.com/problems/combination-sum/discuss/429538/General-Backtracking-questions-solutions-in-Python-for-reference-%3A) - ### 动态规划（Dynamic Programming） - - 在你的面试中或许没有任何动态规划的问题，但能够知道一个题目可以使用动态规划来解决是很重要的。 + - 在你的面试中或许没有任何动态规划的问题， + 但能够知道一个题目可以使用动态规划来解决是很重要的。 - 这一部分会有点困难，每个可以用动态规划解决的问题都必须先定义出递推关系，要推导出来可能会有点棘手。 - 我建议先阅读和学习足够多的动态规划的例子，以便对解决 DP 问题的一般模式有个扎实的理解。 - [ ] 视频: - - Skiena 的视频可能会有点难跟上，有时候他用白板写的字会比较小，难看清楚。 - - [ ] [Skiena: CSE373 2012 - 课程 19 - 动态规划介绍（视频）](https://youtu.be/Qc2ieXRgR0k?list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&t=1718) - - [ ] [Skiena: CSE373 2012 - 课程 20 - 编辑距离（视频）](https://youtu.be/IsmMhMdyeGY?list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&t=2749) - - [ ] [Skiena: CSE373 2012 - 课程 21 - 动态规划举例（视频）](https://youtu.be/o0V9eYF4UI8?list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&t=406) - - [ ] [Skiena: CSE373 2012 - 课程 22 - 动态规划应用（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=dRbMC1Ltl3A&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&index=22) - - [ ] [Simonson: 动态规划 0 (starts at 59:18)（视频）](https://youtu.be/J5aJEcOr6Eo?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=3558) - - [ ] [Simonson: 动态规划 I - 课程 11（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=0EzHjQ_SOeU&index=11&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) - - [ ] [Simonson: 动态规划 II - 课程 12（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=v1qiRwuJU7g&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=12) - - [ ] 单独的 DP 问题 (每一个视频都很短)：[动态规划（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PLrmLmBdmIlpsHaNTPP_jHHDx_os9ItYXr) + - [ ] [Skiena：CSE373 2020 - 讲座19 - 动态规划简介（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=wAA0AMfcJHQ&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=18) + - [ ] [Skiena：CSE373 2020 - 讲座20 - 编辑距离（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=T3A4jlHlhtA&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=19) + - [ ] [Skiena：CSE373 2020 - 讲座20 - 编辑距离（续）（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=iPnPVcZmRbE&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=20) + - [ ] [Skiena：CSE373 2020 - 讲座21 - 动态规划（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=2xPE4Wq8coQ&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=21) + - [ ] [Skiena：CSE373 2020 - 讲座22 - 动态规划和复习（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=Yh3RzqQGsyI&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=22) + - [ ] [Simonson：动态规划 0（从59:18开始）（视频）](https://youtu.be/J5aJEcOr6Eo?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=3558) + - [ ] [Simonson：动态规划 I - 第11讲（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=0EzHjQ_SOeU&index=11&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) + - [ ] [Simonson：动态规划 II - 第12讲（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=v1qiRwuJU7g&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=12) + - [ ] 单独的动态规划问题列表（每个都很短）: + [动态规划（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PLrmLmBdmIlpsHaNTPP_jHHDx_os9ItYXr) - [ ] 耶鲁课程笔记: - [ ] [动态规划](http://www.cs.yale.edu/homes/aspnes/classes/223/notes.html#dynamicProgramming) - [ ] Coursera 课程: @@ -953,10 +959,6 @@ - [ ] [全局成对序列排列（视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithmic-thinking-2/lecture/UZ7o6/global-pairwise-sequence-alignment) - [ ] [本地成对序列排列（视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithmic-thinking-2/lecture/WnNau/local-pairwise-sequence-alignment) -- ### 面向对象编程 - - 可选：[UML 2.0系列（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=OkC7HKtiZC0&list=PLGLfVvz_LVvQ5G-LdJ8RLqe-ndo7QITYc) - - SOLID 面向对象编程原则：[SOLID 原则（视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PL4CE9F710017EA77A) - - ### 设计模式 - [ ] [UML 统一建模语言概览 (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=3cmzqZzwNDM&list=PLGLfVvz_LVvQ5G-LdJ8RLqe-ndo7QITYc&index=3) - [ ] 主要有如下的设计模式: @@ -977,14 +979,10 @@ - [ ] 迭代器模式（iterator） - [ ] 组合模式（composite） - [ ] 享元模式（flyweight） - - [ ] [第六章 (第 1 部分 ) - 设计模式 (视频)](https://youtu.be/LAP2A80Ajrg?list=PLJ9pm_Rc9HesnkwKlal_buSIHA-jTZMpO&t=3344) - - [ ] [第六章 (第 2 部分 ) - Abstraction-Occurrence, General Hierarchy, Player-Role, Singleton, Observer, Delegation (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=U8-PGsjvZc4&index=12&list=PLJ9pm_Rc9HesnkwKlal_buSIHA-jTZMpO) - - [ ] [第六章 (第 3 部分 ) - Adapter, Facade, Immutable, Read-Only Interface, Proxy（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=7sduBHuex4c&index=13&list=PLJ9pm_Rc9HesnkwKlal_buSIHA-jTZMpO) - [ ] [系列视频（27个）](https://www.youtube.com/playlist?list=PLF206E906175C7E07) - - [ ] [Head First 设计模型](https://www.amazon.com/Head-First-Design-Patterns-Freeman/dp/0596007124) - - 尽管《设计模式：可复用面向对象软件的基础》才是这方面的经典，但是我还是认为Head First对于新手更加友好。 - - [ ] [实际操作：设计模式和对入门开发者的建议](https://sourcemaking.com/design-patterns-and-tips) - - [ ] [Design patterns for humans](https://github.com/kamranahmedse/design-patterns-for-humans#structural-design-patterns) + - [ ] [书籍：《Head First设计模式》](https://www.amazon.com/Head-First-Design-Patterns-Freeman/dp/0596007124) + - I know the canonical book is "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software", but Head First is great for beginners to OO. + - [Handy reference: 101 Design Patterns & Tips for Developers](https://sourcemaking.com/design-patterns-and-tips) - ### 组合（Combinatorics） (n 中选 k 个) & 概率（Probability） - [ ] [数据技巧: 如何找出阶乘、排列和组合(选择)（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=8RRo6Ti9d0U) @@ -996,19 +994,21 @@ - 只有视频 - 41 (每一个都短小精悍): - [ ] [概率解释（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=uzkc-qNVoOk&list=PLC58778F28211FA19) -- ### NP, NP-完全和近似算法 - - 知道最经典的一些 NP 完全问题，比如旅行商问题和背包问题，而且能在面试官试图忽悠你的时候识别出他们。 - - 知道 NP 完全是什么意思. +- ### NP, NP-Completeness和近似算法 + - 知道最经典的一些 NP-Completeness 问题，比如旅行商问题和背包问题， + 而且能在面试官试图忽悠你的时候识别出他们。 + - 知道 NP-Completeness 是什么意思. - [ ] [计算复杂度（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=moPtwq_cVH8&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=23) - [ ] Simonson: - - [ ] [贪心算法. II & 介绍 NP-完全性（视频）](https://youtu.be/qcGnJ47Smlo?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=2939) - - [ ] [NP-完全性 II & 归约（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=e0tGC6ZQdQE&index=16&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) - - [ ] [NP-完全性 III（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=fCX1BGT3wjE&index=17&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) - - [ ] [NP-完全性 IV（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=NKLDp3Rch3M&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=18) + - [ ] [贪心算法. II & 介绍 NP-Completeness（视频）](https://youtu.be/qcGnJ47Smlo?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=2939) + - [ ] [NP-Completeness II & 归约（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=e0tGC6ZQdQE&index=16&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) + - [ ] [NP-Completeness III（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=fCX1BGT3wjE&index=17&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm) + - [ ] [NP-Completeness IV（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=NKLDp3Rch3M&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=18) - [ ] Skiena: - - [ ] [CSE373 2012 - 课程 23 - 介绍 NP-完全性 IV（视频）](https://youtu.be/KiK5TVgXbFg?list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&t=1508) - - [ ] [CSE373 2012 - 课程 24 - NP-完全性证明（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=27Al52X3hd4&index=24&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) - - [ ] [CSE373 2012 - 课程 25 - NP-完全性挑战（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=xCPH4gwIIXM&index=25&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) + - [ ] [CSE373 2012 - 课程 23 - 介绍 NP-Completeness IV（视频）](https://youtu.be/KiK5TVgXbFg?list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&t=1508) + - [ ] [CSE373 2012 - 课程 24 - NP-Completeness证明（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=27Al52X3hd4&index=24&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) + - [ ] [CSE373 2012 - 课程 25 - NP-Completeness挑战（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=xCPH4gwIIXM&index=25&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) + - [ ] [CSE373 2020年 - 第26讲 - NP-Completeness挑战（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=_EzetTkG_Cc&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=26) - [ ] [复杂度: P, NP, NP-完全性, 规约（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=eHZifpgyH_4&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp&index=22) - [ ] [复杂度: 近视算法 Algorithms（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=MEz1J9wY2iM&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp&index=24) - [ ] [复杂度: 固定参数算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=4q-jmGrmxKs&index=25&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp) @@ -1016,6 +1016,13 @@ - [Jupyter 笔记本](http://nbviewer.jupyter.org/url/norvig.com/ipython/TSP.ipynb) - 《算法导论》（CLRS）的第 1048 - 1140 页。 +- ### 计算机如何处理程序 + + - [ ] [CPU如何执行程序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=XM4lGflQFvA) + - [ ] [计算机如何进行计算 - 算术逻辑单元（视频）](https://youtu.be/1I5ZMmrOfnA) + - [ ] [寄存器和RAM（视频）](https://youtu.be/fpnE6UAfbtU) + - [ ] [中央处理器（CPU）（视频）](https://youtu.be/FZGugFqdr60) + - [ ] [指示和程序（视频）](https://youtu.be/zltgXvg6r3k) - ### 缓存（Cache） - [ ] LRU 缓存: - [ ] [LRU 的魔力 (100 Days of Google Dev)（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=R5ON3iwx78M) @@ -1050,8 +1057,9 @@ - 线程资源需要（在同一个进程内和其他线程共享以上（除了栈）的资源，但是每个线程都有独立的程序计数器、栈计数器、寄存器和栈） - Fork 操作是真正的写时复制（只读），直到新的进程写到内存中，才会生成一份新的拷贝。 - 上下文切换 - - 操作系统和底层硬件是如何初始化上下文切换的？ + - [操作系统和底层硬件如何启动上下文切换？](https://www.javatpoint.com/what-is-the-context-switching-in-the-operating-system) - [ ] [C++ 的线程 (系列 - 10 个视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL5jc9xFGsL8E12so1wlMS0r0hTQoJL74M) + - [ ] [CS 377 春季'14：马萨诸塞大学的操作系统](https://www.youtube.com/playlist?list=PLacuG5pysFbDQU8kKxbUh4K5c1iL5_k7k) - [ ] Python 的并发 (视频): - [ ] [线程系列](https://www.youtube.com/playlist?list=PL1H1sBF1VAKVMONJWJkmUh6_p8g4F2oy1) - [ ] [Python 线程](https://www.youtube.com/watch?v=Bs7vPNbB9JM) @@ -1071,16 +1079,11 @@ - [ ] [James Bach 软件测试公开课（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=ILkT_HV9DVU) - [ ] [Steve Freeman - 测试驱动的开发（视频）](https://vimeo.com/83960706) - [slides](http://gotocon.com/dl/goto-berlin-2013/slides/SteveFreeman_TestDrivenDevelopmentThatsNotWhatWeMeant.pdf) - - [ ] [Python：测试驱动的 Web 开发](http://www.obeythetestinggoat.com/pages/book.html#toc) - [ ] 依赖注入: - [ ] [视频](https://www.youtube.com/watch?v=IKD2-MAkXyQ) - [ ] [测试之道](http://jasonpolites.github.io/tao-of-testing/ch3-1.1.html) - [ ] [如何编写测试](http://jasonpolites.github.io/tao-of-testing/ch4-1.1.html) -- ### 调度 - - 在操作系统中是如何运作的 - - 在操作系统部分的视频里有很多资料 - - ### 字符串搜索和操作 - [ ] [Sedgewick──后缀数组（Suffix Arrays）（视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part2/lecture/TH18W/suffix-arrays) - [ ] [Sedgewick──子字符串搜寻（视频）](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part2/home/week/4) @@ -1112,9 +1115,7 @@ - [ ] [MIT，高阶数据结构，字符串（视频中间有点困难）（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=NinWEPPrkDQ&index=16&list=PLUl4u3cNGP61hsJNdULdudlRL493b-XZf) - ### 浮点数 - - - [ ] 简单8位：[浮点数的表示形式-1（视频──计算中存在错误，请参见视频说明）](https://www.youtube.com/watch?v=ji3SfClm8TU) - - [ ] 32位：[IEEE754 32位浮点二进制（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=50ZYcZebIec) + - [ ] 简单的8位: [浮点数的表示 - 1（视频 - 计算中有错误 - 请查看视频描述）](https://www.youtube.com/watch?v=ji3SfClm8TU) - ### Unicode - [ ] [每一个软件开发者的绝对最低限度，必须要知道的关于 Unicode 和字符集知识](http://www.joelonsoftware.com/articles/Unicode.html) @@ -1144,235 +1145,66 @@ - [Java──套接字──介绍（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=6G_W54zuadg&t=6s) - [套接字编程（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=G75vN2mnJeQ) -## 系统设计、可伸缩性、数据处理 +--- -**如果你已经拥有了4年以上的编程经验，那你可以来看看有关系统设计的问题** - -- 系统设计以及可伸缩性，要把软硬件的伸缩性设计的足够好有很多的东西要考虑，所以这是个包含非常多内容和资源的大主题。要花费相当多的时间在这个主题上。 -- 考量： - - 伸缩性 - - 把大数据集提取为单一值 - - 大数据集转换 - - 处理大量的数据集 - - 系统 - - 功能集 - - 接口 - - 类层次结构 - - 在特定的约束下设计系统 - - 轻量和健壮性 - - 权衡和折衷 - - 性能分析和优化 -- [ ] **从这里开始**：[系统设计入门](https://github.com/donnemartin/system-design-primer) -- [ ] [HiredInTech：系统设计](http://www.hiredintech.com/system-design/) -- [ ] [该如何为技术面试里设计方面的问题做准备?](https://www.quora.comHow-do-I-prepare-to-answer-design-questions-in-a-technical-interview?redirected_qid=1500023) -- [ ] [在系统设计面试前必须知道的 8 件事](http://blog.gainlo.co/index.php/2015/10/228-things-you-need-to-know-before-system-design-interviews/) -- [ ] [算法设计](http://www.hiredintech.com/algorithm-design/) -- [ ] [数据库范式 - 1NF, 2NF, 3NF and 4NF（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=UrYLYV7WSHM) -- [ ] [系统设计面试](https://github.com/checkcheckzz/system-design-interview) - 这一部分有很多的资源浏览一下我放在下面的文章和例子。 -- [ ] [如何在系统设计面试中脱颖而出](http://www.palantir.com/2011/10how-to-rock-a-systems-design-interview/) -- [ ] [每个人都该知道的一些数字](http://everythingisdata.wordpress.com/2009/10/17numbers-everyone-should-know/) -- [ ] [上下文切换操作会耗费多少时间?](http://blog.tsunanet.net/2010/11how-long-does-it-take-to-make-context.html) -- [ ] [跨数据中心的事务（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=srOgpXECblk) -- [ ] [简明 CAP 理论介绍](http://ksat.me/a-plain-english-introduction-to-cap-theorem/) -- [ ] 共识算法： - - [ ] Paxos：[Paxos协议──Computerphile（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=s8JqcZtvnsM) - - [ ] Raft: [Raft 分布式共识算法简介（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=P9Ydif5_qvE) - - [ ] [易于阅读的论文](https://raft.github.io/) - - [ ] [信息图] -- [ ] [一致性哈希](http://www.tom-e-white.com/2007/11/consistent-hashing.html) -- [ ] [NoSQL 模式](http://horicky.blogspot.com/2009/11/nosql-patterns.html) -- [ ] 可伸缩性: - - 你不需要知道所有这些。只需挑选一些你感兴趣的东西即可。 - - [ ] [很棒的概述（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=-W9F__D3oY4) - - [ ] 简短系列: - - [克隆](http://www.lecloud.net/post/7295452622/scalability-for-dummies-part-1-clones) - - [数据库](http://www.lecloud.net/post/7994751381/scalability-for-dummies-part-2-database) - - [缓存](http://www.lecloud.net/post/9246290032/scalability-for-dummies-part-3-cache) - - [异步](http://www.lecloud.net/post/9699762917/scalability-for-dummies-part-4-asynchronism) - - [ ] [可伸缩的 Web 架构和分布式系统](http://www.aosabook.org/en/distsys.html) - - [ ] [错误的分布式系统解释](https://pages.cs.wisc.edu/~zuyu/files/fallacies.pdf) - - [ ] [实用编程技术](http://horicky.blogspot.com/2010/10/scalable-system-design-patterns.html) - - [extra: Google Pregel 图形处理](http://horicky.blogspot.com/2010/07/google-pregel-graph-processing.html) - - [ ] [Jeff Dean - 在 Goolge 构建软件系统（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=modXC5IWTJI) - - [ ] [可伸缩系统架构设计介绍](http://lethain.com/introduction-to-architecting-systems-for-scale/) - - [ ] [使用 App Engine 和云存储扩展面向全球用户的手机游戏架构实践（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=9nWyWwY2Onc) - - [ ] [How Google Does Planet-Scale Engineering for Planet-Scale Infra（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=H4vMcD7zKM0) - - [ ] [算法的重要性](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/the-importance-of-algorithms/) - - [ ] [分片（Sharding）](http://highscalability.com/blog/2009/8/6/an-unorthodox-approach-to-database-design-the-coming-of-the.html) - - [ ] [Facebook 系统规模扩展实践 (2012), "为 10 亿用户构建"（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=oodS71YtkGU) - - [ ] [Long Game 工程实践 - Astrid Atkinson Keynote（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=p0jGmgIrf_M&list=PLRXxvay_m8gqVlExPC5DG3TGWJTaBgqSA&index=4) - - [ ] [30 分钟看完 YouTuBe 7 年系统扩展经验](http://highscalability.com/blog/2012/3/26/7-years-of-youtube-scalability-lessons-in-30-minutes.html) - - [视频](https://www.youtube.com/watch?v=G-lGCC4KKok) - - [ ] [PayPal 如何用 8 台虚拟机扛住 10 亿日交易量系统](http://highscalability.com/blog/2016/8/15/how-paypal-scaled-to-billions-of-transactions-daily-using-ju.html) - - [ ] [如何对大数据集去重](https://blog.clevertap.com/how-to-remove-duplicates-in-large-datasets/) - - [ ] [Etsy 的扩展和工程文化探究 Jon Cowie（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=3vV4YiqKm1o) - - [ ] [是什么造就了 Amazon 自己的微服务架构](http://thenewstack.io/led-amazon-microservices-architecture/) - - [ ] [压缩还是不压缩，是 Uber 面临的问题](https://eng.uber.com/trip-data-squeeze/) - - [ ] [异步 I/O Tarantool 队列](http://highscalability.com/blog/2016/3/3/asyncio-tarantool-queue-get-in-the-queue.html) - - [ ] [什么时候应该用近似查询处理?](http://highscalability.com/blog/2016/2/25/when-should-approximate-query-processing-be-used.html) - - [ ] [Google 从单数据中心到故障转移, 到本地多宿主架构的演变](http://highscalability.com/blog/2016/2/23/googles-transition-from-single-datacenter-to-failover-to-a-n.html) - - [ ] [Spanner](http://highscalability.com/blog/2012/9/24/google-spanners-most-surprising-revelation-nosql-is-out-and.html) - - [ ] [Egnyte: 构建和扩展 PB 级分布式系统架构的经验教训](http://highscalability.com/blog/2016/2/15/egnyte-architecture-lessons-learned-in-building-and-scaling.html) - - [ ] [机器学习驱动的编程: 新世界的新编程方式](http://highscalability.com/blog/2016/7/6/machine-learning-driven-programming-a-new-programming-for-a.html) - - [ ] [日服务数百万请求的图像优化技术](http://highscalability.com/blog/2016/6/15/the-image-optimization-technology-that-serves-millions-of-re.html) - - [ ] [Patreon 架构](http://highscalability.com/blog/2016/2/1/a-patreon-architecture-short.html) - - [ ] [Tinder: 推荐引擎是如何决定下一个你将会看到谁的?](http://highscalability.com/blog/2016/1/27/tinder-how-does-one-of-the-largest-recommendation-engines-de.html) - - [ ] [现代缓存设计](http://highscalability.com/blog/2016/1/25/design-of-a-modern-cache.html) - - [ ] [Facebook 实时视频流扩展](http://highscalability.com/blog/2016/1/13/live-video-streaming-at-facebook-scale.html) - - [ ] [在 Amazon AWS 上把服务扩展到 1100 万量级的新手教程](http://highscalability.com/blog/2016/1/11/a-beginners-guide-to-scaling-to-11-million-users-on-amazons.html) - - [ ] [对延时敏感的应用是否应该使用 Docker?](http://highscalability.com/blog/2015/12/16/how-does-the-use-of-docker-effect-latency.html) - - [ ] [360 度解读 Netflix 技术栈](http://highscalability.com/blog/2015/11/9/a-360-degree-view-of-the-entire-netflix-stack.html) - - [ ] [延迟无处不在 - 如何搞定它？](http://highscalability.com/latency-everywhere-and-it-costs-you-sales-how-crush-it) - - [ ] [无服务器架构](http://martinfowler.com/articles/serverless.html) - - [ ] [是什么驱动着 Instagram: 上百个实例、几十种技术](http://instagram-engineering.tumblr.com/post/13649370142/what-powers-instagram-hundreds-of-instances) - - [ ] [Cinchcast 架构 - 每天处理 1500 小时的音频](http://highscalability.com/blog/2012/7/16/cinchcast-architecture-producing-1500-hours-of-audio-every-d.html) - - [ ] [Justin.Tv 实时视频播放架构](http://highscalability.com/blog/2010/3/16/justintvs-live-video-broadcasting-architecture.html) - - [ ] [Playfish's 社交游戏架构 - 每月五千万用户增长](http://highscalability.com/blog/2010/9/21/playfishs-social-gaming-architecture-50-million-monthly-user.html) - - [ ] [猫途鹰架构 - 40 万访客, 200 万动态页面访问, 30TB 数据](http://highscalability.com/blog/2011/6/27/tripadvisor-architecture-40m-visitors-200m-dynamic-page-view.html) - - [ ] [PlentyOfFish 架构](http://highscalability.com/plentyoffish-architecture) - - [ ] [Salesforce 架构 - 如何扛住 13 亿日交易量](http://highscalability.com/blog/2013/9/23/salesforce-architecture-how-they-handle-13-billion-transacti.html) - - [ ] [ESPN's 架构扩展](http://highscalability.com/blog/2013/11/4/espns-architecture-at-scale-operating-at-100000-duh-nuh-nuhs.html) - - [ ] 下面“消息传递，序列化和队列系统”部分的内容会提到什么样的技术能把各种服务整合到一起 - - [ ] Twitter: - - [O'Reilly MySQL CE 2011: Jeremy Cole, "Big and Small Data at @Twitter"（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=5cKTP36HVgI) - - [时间线的扩展](https://www.infoq.com/presentations/Twitter-Timeline-Scalability) - - 更多内容可以查看[视频系列部分](#视频系列)的“大规模数据挖掘”视频系列。 -- [ ] 系统设计问题练习：下面有一些指导原则，每一个都有相关文档以及在现实中该如何处理。 - - 复习: [系统设计入门](https://github.com/donnemartin/system-design-primer) - - [HiredInTech 的系统设计](http://www.hiredintech.com/system-design/) - - [备忘单](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/blob/main/extras/cheat%20sheets/system-design.pdf) - - 流程: - 1. 理解问题和范围: - - 在面试官的帮助下定义用例 - - 提出附加功能的建议 - - 去掉面试官认定范围以外的内容 - - 假定高可用是必须的，而且要作为一个用例 - 2. 考虑约束: - - 问一下每月请求量 - - 问一下每秒请求量 (他们可能会主动提到或者让你算一下) - - 评估读写所占的百分比 - - 评估的时候牢记 2/8 原则 - - 每秒写多少数据 - - 总的数据存储量要考虑超过 5 年的情况 - - 每秒读多少数据 - 3. 抽象设计: - - 分层 (服务, 数据, 缓存) - - 基础设施: 负载均衡, 消息 - - 粗略的概括任何驱动整个服务的关键算法 - - 考虑瓶颈并指出解决方案 - - 练习: - - [设计一个 CDN 网络](http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2112&context=compsci) - - [设计一个随机唯一 ID 生成系统](https://blog.twitter.com/2010/announcing-snowflake) - - [设计一个在线多人卡牌游戏](http://www.indieflashblog.com/how-to-create-an-asynchronous-multiplayer-game.html) - - [设计一个键值数据库](http://www.slideshare.net/dvirsky/introduction-to-redis) - - [设计一个图片分享系统](http://highscalability.com/blog/2011/12/6/instagram-architecture-14-million-users-terabytes-of-photos.html) - - [设计一个推荐系统](http://ijcai13.org/files/tutorial_slides/td3.pdf) - - [设计一个短域名生成系统](http://www.hiredintech.com/system-design/the-system-design-process/) - - [设计一个缓存系统](https://www.adayinthelifeof.nl/2011/02/06/memcache-internals/) +## 最终复习 + + 本节将包含一系列短视频，您可以迅速观看，以便复习大部分重要概念。 + 如果您经常需要温习知识，这会很有帮助。 + +- [ ] 一系列2-3分钟的短主题视频（共23个视频） + - [视频链接](https://www.youtube.com/watch?v=r4r1DZcx1cM&list=PLmVb1OknmNJuC5POdcDv5oCS7_OUkDgpj&index=22) +- [ ] 一系列2-5分钟的短主题视频 - Michael Sambol（共46个视频）： + - [视频链接](https://www.youtube.com/@MichaelSambol) + - [代码示例](https://github.com/msambol/dsa) +- [ ] [Sedgewick的算法课程视频 - 算法I](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1) +- [ ] [Sedgewick的算法课程视频 - 算法II](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part2) --- -## 编程问题练习 +## 更新你的简历 -现在你已经了解了上面所有的计算机科学主题，是时候练习回答编程问题了。 +- 在书籍《Cracking The Coding Interview》和《Programming Interviews Exposed》中查看简历准备信息。 +- [“这就是一个优秀简历的样子” by Gayle McDowell（《Cracking the Coding Interview》的作者）](https://www.careercup.com/resume), + - 作者备注：“这是针对美国的简历。印度和其他国家的简历有不同的期望，尽管许多要点是相同的。” +- [“逐步简历指南” by Tech Interview Handbook](https://www.techinterviewhandbook.org/resume/guide) + - 详细指南，教您如何从零开始设置您的简历，编写有效的简历内容，优化它，并测试您的简历。 -**编程问题的实践并不是要记住编程问题的答案**。 +## 面试流程与一般面试准备 -为什么需要练习编程问题： - -- 快速识别问题，以及如何应用正确的数据结构及算法 -- 收集问题的要求 -- 像在面试中一样谈论问题 -- 在白板或纸上而非计算机上编码 -- 计算解决方案的时间和空间的复杂性 -- 测试你的解决方案 - -这里有个很棒的入门教学，内容是如何在面试中有条不紊，并且有互动沟通地解决问题。这种能力可以从面试书籍中获得，但我觉得这个也很棒：[算法设计画布](http://www.hiredintech.com/algorithm-design/)。 - -家里没有白板？那讲得通。我是一个怪人，有一个很大的白板。从白板商店买了一个大的绘图板，而不是白板。你可以坐在沙发上练习。这是我的“沙发白板”。我在照片中添加了笔以便进行缩放。如果你使用笔，则希望可以擦除。快速变得凌乱。我用铅笔和橡皮擦。 - -![我的沙发白板](https://d3j2pkmjtin6ou.cloudfront.net/art_board_sm_2.jpg) - -补充： - -- [Topcoder的数学](https://www.topcoder.com/community/competitive-programming/tutorials/mathematics-for-topcoders/) -- [动态编程──从新手到高级](https://www.topcoder.com/community/competitive-programming/tutorials/dynamic-programming-from-novice-to-advanced/) -- [MIT 面试材料](https://web.archive.org/web/20160906124824/http://courses.csail.mit.edu/iap/interview/materials.php) - -**阅读并练习编程问题（按此顺序）**： - -- [ ] [编程面试公开：下一份工作的秘密，第二版](http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-047012167X.html) - - C，C ++ 和 Java 的答案 -- [ ] [破解编码面试，第六版](http://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-6th-Programming/dp/0984782850/) - - Java 答案 - -请参阅上方的[书单](#书单)。 - -## 编程练习和挑战 - -一旦你学会了理论基础，就应该把它们拿出来练练。 -尽量坚持每天做编码练习，越多越好。 - -- [如何找到解决方案](https://www.topcoder.com/community/competitive-programming/tutorials/how-to-find-a-solution/) -- [如何剖析 Topcoder 题目描述](https://www.topcoder.com/community/competitive-programming/tutorials/how-to-dissect-a-topcoder-problem-statement/) - -编码面试问题视频： - -- [IDeserve（88个视频）](https://www.youtube.com/watch?v=NBcqBddFbZw&list=PLamzFoFxwoNjPfxzaWqs7cZGsPYy0x_gI) -- [Tushar Roy（5个播放列表）](https://www.youtube.com/user/tusharroy2525/playlists?shelf_id=2&view=50&sort=dd) - - 超级解决问题的方法 -- [Nick White──LeetCode 解题（187个视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PLU_sdQYzUj2keVENTP0a5rdykRSgg9Wp-) - - 良好的解决方案和代码解释 - - 你可以在短时间内看好几个 -- [FisherCoder──LeetCode 解题](https://youtube.com/FisherCoder) - -编码练习平台: - -- [LeetCode](https://leetcode.com/) - - 我最喜欢的编码问题网站，值得你准备的1-2个月的订阅费用 - - [FisherCoder 的 LeetCode 解题](https://github.com/fishercoder1534/Leetcode) - - 请参阅上面的 Nick White 视频，以获得简短的代码 -- [HackerRank](https://www.hackerrank.com/) -- [TopCoder](https://www.topcoder.com/) -- [InterviewCake](https://www.interviewcake.com/) -- [http://www.geeksforgeeks.org/](http://www.geeksforgeeks.org/) -- [InterviewBit](https://www.interviewbit.com) -- [Project Euler (数学方向为主)](https://projecteuler.net/index.php?section=problems) -- [Code Exercises](https://code-exercises.com/) -- [Scaler Topics](https://www.scaler.com/topics/) - -语言学习网站，附带编码挑战： - -- [Codewars](http://www.codewars.com) -- [Codility](https://codility.com/programmers/) -- [HackerEarth](https://www.hackerearth.com/) -- [Sphere Online Judge (spoj)](http://www.spoj.com/) -- [Codechef](https://www.codechef.com/) - -编码挑战项目： - -- [Python 交互式编码面试挑战](https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges) +- [ ] [如何在2021年通过工程师面试](https://davidbyttow.medium.com/how-to-pass-the-engineering-interview-in-2021-45f1b389a1) +- [ ] [揭秘技术招聘过程](https://www.youtube.com/watch?v=N233T0epWTs) +- [ ] 如何在四大科技巨头公司中找到工作： + - [ ] [如何在四大科技巨头公司中找到工作 - 亚马逊、Facebook、谷歌和微软（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=YJZCUhxNCv8) + - [ ] [如何在四大科技巨头公司中找到工作1（后续视频）](https://www.youtube.com/watch?v=6790FVXWBw8&feature=youtu.be) +- [ ] 《破解编程面试》第一集： + - [ ] [Gayle L McDowell - Cracking The Coding Interview（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=rEJzOhC5ZtQ) + - [ ] [与作者Gayle Laakmann McDowell一起破解编程面试（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=aClxtDcdpsQ) +- [ ] 破解Facebook编程面试： + - [ ] [方法论](https://www.youtube.com/watch?v=wCl9kvQGHPI) + - [ ] [问题演示](https://www.youtube.com/watch?v=4UWDyJq8jZg) +- 面试准备课程： + - [数据结构、算法和面试的Python课程（付费课程）：](https://www.udemy.com/python-for-data-structures-algorithms-and-interviews/): + - 以Python为中心的面试准备课程，涵盖数据结构、算法、模拟面试等内容。 + - [使用Python的数据结构和算法简介（Udacity免费课程）：](https://www.udacity.com/course/data-structures-and-algorithms-in-python--ud513): + - 一个免费的以Python为中心的数据结构和算法课程。 + - [数据结构和算法纳米学位！（Udacity付费纳米学位）：](https://www.udacity.com/course/data-structures-and-algorithms-nanodegree--nd256): + - 提供超过100个数据结构和算法练习的实际操作体验，并得到专属导师的指导，以帮助您为面试和实际工作做准备。 + - [Grokking行为面试（Educative免费课程）：](https://www.educative.io/courses/grokking-the-behavioral-interview): + - 很多时候，阻碍您获得梦想工作的不是您的技术能力，而是您在行为面试中的表现。 + - [AlgoMonster（付费课程，提供免费内容）：)](https://algo.monster/?utm_campaign=jwasham&utm_medium=referral&utm_content=coding-interview-university&utm_source=github): + - LeetCode的速成课程。涵盖了从成千上万的问题中提炼出的所有模式。 模拟面试： - -- [Gainlo.co：来自大公司的模拟面试官](http://www.gainlo.co/#!/)──我使用了它，它帮助我减轻了电话屏幕和现场面试的压力 -- [Pramp：模拟来自/与同行的面试](https://www.pramp.com/)──点对点方式练习面试 -- [Refdash：模拟面试和加急面试](https://refdash.com/)──跳过与科技公司的多次面试，帮助求职者快速追踪 -- [interviewing.io：与高级工程师进行模拟面试](https://interviewing.io/)──与来自 FAANG（译者注：Facebook, Amazon, Apple, Netflix and Google） 的高级工程师进行匿名算法/系统设计面试。 - -## 当你临近面试时 - -- 搞定代码面试──第二集 (视频): - - [Cracking The Code Interview](https://www.youtube.com/watch?v=4NIb9l3imAo) - - [Cracking the Coding Interview - 全栈系列](https://www.youtube.com/watch?v=Eg5-tdAwclo) - -## 你的简历 - -- 请参阅“破解编码面试”和“编程面试的背面”中的建立准备项。 - +- [Gainlo.co：来自大公司的模拟面试官](http://www.gainlo.co/#!/) - 我用过这个，帮助我放松进行电话和现场面试。 +- [Pramp：与同行进行模拟面试](https://www.pramp.com/) - 同行模式的实践面试。 +- [interviewing.io：与资深工程师进行模拟面试 ](https://interviewing.io) - 匿名算法/系统设计面试，与FAANG公司的资深工程师进行。 +- [Meetapro：与顶级FAANG面试官进行模拟面试 ](https://meetapro.com/?utm_source=ciu) - 类似Airbnb的模拟面试/指导平台。 + ## 当面试来临的时候 -随着下面列举的问题思考下你可能会遇到的 20 个面试问题，每个问题准备 2-3 种回答。准备点故事，不要只是摆一些你完成的事情的数据，相信我，人人都喜欢听故事。 +随着下面列举的问题思考下你可能会遇到的 20 个面试问题，每个问题准备 2-3 种回答。 +准备点故事，不要只是摆一些你完成的事情的数据，相信我，人人都喜欢听故事。 - 你为什么想得到这份工作？ - 你解决过的最有难度的问题是什么？ @@ -1389,7 +1221,7 @@ ## 问面试官的问题 - 我会问的一些：(可能我已经知道了答案但我想听听面试官的看法或者了解团队的前景): +我会问的一些：(可能我已经知道了答案但我想听听面试官的看法或者了解团队的前景): - 团队多大规模? - 开发周期是怎样的? 会使用瀑布流/极限编程/敏捷开发么? @@ -1416,7 +1248,8 @@ ***************************************************************************************************** 下面的内容都是可选的。 - 通过学习这些内容，你将会得到更多的有关 CS 的概念，并将为所有的软件工程工作做更好的准备。你将会成为一个更全面的软件工程师。 + 通过学习这些内容，你将会得到更多的有关 CS 的概念，并将为所有的软件工程工作做更好的准备。 + 你将会成为一个更全面的软件工程师。 ***************************************************************************************************** ***************************************************************************************************** @@ -1437,7 +1270,6 @@ - [设计模式：可复用面向对象软件的基础](https://www.amazon.com/Design-Patterns-Elements-Reusable-Object-Oriented/dp/0201633612) - 也被称为“四人帮”（Gang of Four(GOF)） - 经典设计模式书籍 -- [Linux 和 UNIX 系统管理技术手册（第五版）](https://www.amazon.com/UNIX-Linux-System-Administration-Handbook/dp/0134277554/) - [算法设计手冊（Skiena）](http://www.amazon.com/Algorithm-Design-Manual-Steven-Skiena/dp/1849967202) - 作为复习以及问题辨别 - 这本书中算法的部分难度已经超过面试会出现的 @@ -1456,12 +1288,10 @@ - 我即将着手进行这部分，一旦完成这部分我会再更新上来 - 可以在 kindle 上租 - 解答： - - [解答](http://www.algorithm.cs.sunysb.edu/algowiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_(Second_Edition)) - - [解答](http://blog.panictank.net/category/algorithmndesignmanualsolutions/page/2/) + - [解答](https://web.archive.org/web/20150404194210/http://www.algorithm.cs.sunysb.edu/algowiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_(Second_Edition)) - [勘误表](http://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/algorist/book/errata) - +- [算法](http://jeffe.cs.illinois.edu/teaching/algorithms/) (Jeff Erickson) - [编程卓越之道（第一卷）：深入理解计算机](https://www.amazon.com/Write-Great-Code-Understanding-Machine/dp/1593270038) - - 该书于2004年出版，虽然有些过时，但是对于简单了解计算机而言，这是一个了不起的资源 - 作者发明了[高阶组合语言 HLA](https://en.wikipedia.org/wiki/High_Level_Assembly)，所以提到，并且举了一些HLA的例子。里面没有用到很多，但都是很棒的组合语言的例子。 - 这些章节值得阅读，为你提供良好的基础： @@ -1474,22 +1304,130 @@ - 第9章──CPU体系结构 - 第10章──指令集架构 - 第11章──内存体系结构和组织 - -- [算法导论](https://www.amazon.com/Introduction-Algorithms-3rd-MIT-Press/dp/0262033844) +- [算法导论](https://www.amazon.com/Introduction-Algorithms-fourth-Thomas-Cormen/dp/026204630X) - **重要提示**：读这本书的价值有限。本书很好地回顾了算法和数据结构，但不会教你如何编写良好的代码。你必须能够有效地编写一个不错的解决方案 - 又称 CLR，有时是 CLRS，因为 Stein 最后才加入 +- [计算机体系结构，第六版：定量方法](https://www.amazon.com/dp/0128119055) + - 对于更丰富、更时新（2017年）但较长的处理方式 + +## 系统设计、可扩展性和数据处理 + +**如果您有4年以上的工作经验，可以预期会遇到系统设计问题。** + +- 可扩展性和系统设计是一个非常广泛的主题，涵盖了许多内容和资源， +因为在设计一个可以扩展的软件/硬件系统时需要考虑很多因素。 +预计需要花费相当多的时间来学习这方面的知识。 +- 考虑要点： + - 可扩展性 + - 将大数据集归纳为单一值 + - 将一个数据集转换为另一个数据集 + - 处理海量数据 + - 系统设计 + - 功能集 + - 接口 + - 类层次结构 + - 在特定约束下设计系统 + - 简单性和鲁棒性 + - 权衡 + - 性能分析和优化 +- [ ] **从这里开始**: [The System Design Primer](https://github.com/donnemartin/system-design-primer) +- [ ] [HiredInTech的系统设计](http://www.hiredintech.com/system-design/) +- [ ] [如何准备回答技术面试中的设计问题？](https://www.quora.com/How-do-I-prepare-to-answer-design-questions-in-a-technical-interview?redirected_qid=1500023) +- [ ] [通过8个步骤掌握系统设计面试](https://javascript.plainenglish.io/8-steps-guide-to-ace-a-system-design-interview-7a5a797f4d7d) +- [ ] [数据库规范化 - 第一范式、第二范式、第三范式和第四范式（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=UrYLYV7WSHM) +- [ ] [系统设计面试 ](https://github.com/checkcheckzz/system-design-interview) - 这个资源有很多内容。浏览文章和示例。我列出了一些示例在下面。 +- [ ] [如何在系统设计面试中脱颖而出](https://web.archive.org/web/20120716060051/http://www.palantir.com/2011/10/how-to-rock-a-systems-design-interview/) +- [ ] [每个人都应该了解的数字](http://everythingisdata.wordpress.com/2009/10/17/numbers-everyone-should-know/) +- [ ] [进行上下文切换需要多长时间？](http://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html) +- [ ] [跨数据中心的事务（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=srOgpXECblk) +- [ ] [CAP定理的简明英文介绍](http://ksat.me/a-plain-english-introduction-to-cap-theorem) +- [ ] [MIT 6.824：分布式系统，2020年春季（20个视频）](https://www.youtube.com/watch?v=cQP8WApzIQQ&list=PLrw6a1wE39_tb2fErI4-WkMbsvGQk9_UB) +- [ ] 共识算法： + - [ ] Paxos - [Paxos协议 - Computerphile（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=s8JqcZtvnsM) + - [ ] Raft - [Raft分布式共识算法简介（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=P9Ydif5_qvE) + - [ ] [易于理解的论文](https://raft.github.io/) + - [ ] [信息图](http://thesecretlivesofdata.com/raft/) +- [ ] [一致性哈希](http://www.tom-e-white.com/2007/11/consistent-hashing.html) +- [ ] [NoSQL模式](http://horicky.blogspot.com/2009/11/nosql-patterns.html) +- [ ] 可扩展性： + - 您不需要掌握所有这些内容，只需选择一些您感兴趣的。 + - [ ] [优秀的概述（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=-W9F__D3oY4) + - [ ] 短系列： + - [克隆](http://www.lecloud.net/post/7295452622/scalability-for-dummies-part-1-clones) + - [数据库](http://www.lecloud.net/post/7994751381/scalability-for-dummies-part-2-database) + - [缓存](http://www.lecloud.net/post/9246290032/scalability-for-dummies-part-3-cache) + - [异步性](http://www.lecloud.net/post/9699762917/scalability-for-dummies-part-4-asynchronism) + - [ ] [可扩展的Web架构和分布式系统](http://www.aosabook.org/en/distsys.html) + - [ ] [分布式计算的谬误解释](https://pages.cs.wisc.edu/~zuyu/files/fallacies.pdf) + - [ ] [Jeff Dean - 在Google构建软件系统以及吸取的教训（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=modXC5IWTJI) + - [ ] [架构师为规模而设计的介绍](http://lethain.com/introduction-to-architecting-systems-for-scale/) + - [ ] [缩放移动游戏以面向全球受众使用App Engine和Cloud Datastore（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=9nWyWwY2Onc) + - [ ] [谷歌是如何进行面向全球基础设施的大规模工程的（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=H4vMcD7zKM0) + - [ ] [算法的重要性](https://www.topcoder.com/thrive/articles/The%20Importance%20of%20Algorithms) + - [ ] [分片](http://highscalability.com/blog/2009/8/6/an-unorthodox-approach-to-database-design-the-coming-of-the.html) + - [ ] [针对长期目标的工程 - Astrid Atkinson主题演讲（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=p0jGmgIrf_M&list=PLRXxvay_m8gqVlExPC5DG3TGWJTaBgqSA&index=4) + - [ ] [在30分钟内了解YouTube 7年的可扩展性经验](http://highscalability.com/blog/2012/3/26/7-years-of-youtube-scalability-lessons-in-30-minutes.html) + - [视频](https://www.youtube.com/watch?v=G-lGCC4KKok) + - [ ] [PayPal如何使用仅8台VM每天处理数十亿次交易](http://highscalability.com/blog/2016/8/15/how-paypal-scaled-to-billions-of-transactions-daily-using-ju.html) + - [ ] [如何在大型数据集中去重](https://blog.clevertap.com/how-to-remove-duplicates-in-large-datasets/) + - [ ] [通过Jon Cowie深入了解Etsy的规模和工程文化（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=3vV4YiqKm1o) + - [ ] [Amazon是如何转向自己的微服务架构的](http://thenewstack.io/led-amazon-microservices-architecture/) + - [ ] [压缩还是不压缩，这是Uber面临的问题](https://eng.uber.com/trip-data-squeeze/) + - [ ] [何时应使用近似查询处理？](http://highscalability.com/blog/2016/2/25/when-should-approximate-query-processing-be-used.html) + - [ ] [谷歌从单一数据中心到故障转移再到本地多家数据中心架构的转变]( http://highscalability.com/blog/2016/2/23/googles-transition-from-single-datacenter-to-failover-to-a-n.html) + - [ ] [为每天处理数百万请求的图像优化技术](http://highscalability.com/blog/2016/6/15/the-image-optimization-technology-that-serves-millions-of-re.html) + - [ ] [Patreon架构简介](http://highscalability.com/blog/2016/2/1/a-patreon-architecture-short.html) + - [ ] [如何在Instagram庞大的推荐引擎中决定您将看到谁？](http://highscalability.com/blog/2016/1/27/tinder-how-does-one-of-the-largest-recommendation-engines-de.html) + - [ ] [现代缓存设计](http://highscalability.com/blog/2016/1/25/design-of-a-modern-cache.html) + - [ ] [在Facebook规模下进行直播视频流](http://highscalability.com/blog/2016/1/13/live-video-streaming-at-facebook-scale.html) + - [ ] [在亚马逊AWS上如何扩展到1100万以上的用户](http://highscalability.com/blog/2016/1/11/a-beginners-guide-to-scaling-to-11-million-users-on-amazons.html) + - [ ] [全面了解Netflix整个堆栈](http://highscalability.com/blog/2015/11/9/a-360-degree-view-of-the-entire-netflix-stack.html) + - [ ] [延迟无处不在，而且它会让您丧失销售机会 - 如何应对](http://highscalability.com/latency-everywhere-and-it-costs-you-sales-how-crush-it) + - [ ] [Instagram的动力：数百个实例，几十种技术](http://instagram-engineering.tumblr.com/post/13649370142/what-powers-instagram-hundreds-of-instances) + - [ ] [Salesforce架构 - 如何处理每天13亿次交易](http://highscalability.com/blog/2013/9/23/salesforce-architecture-how-they-handle-13-billion-transacti.html) + - [ ] [ESPN规模上的架构 - 每秒操作10万次“嘟嘟噜嘟嘟噜”](http://highscalability.com/blog/2013/11/4/espns-architecture-at-scale-operating-at-100000-duh-nuh-nuhs.html) + - [ ] 在下面的“消息、序列化和队列系统”部分查看一些将服务连接在一起的技术信息 + - [ ] Twitter: + - [O'Reilly MySQL CE 2011: Jeremy Cole, "Big and Small Data at @Twitter" (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=5cKTP36HVgI) + - [时间轴扩展](https://www.infoq.com/presentations/Twitter-Timeline-Scalability) + - 欲知更多信息，请参阅[Video Series](#video-series) 部分中的“Mining Massive Datasets”视频系列 +- [ ] 练习系统设计过程：以下是一些建议您在纸上尝试的想法，每个想法都有一些关于如何在现实世界中处理的文档： + - 复习: [The System Design Primer](https://github.com/donnemartin/system-design-primer) + - [HiredInTech的系统设计](http://www.hiredintech.com/system-design/) + - [速查表](https://github.com/jwasham/coding-interview-university/blob/main/extras/cheat%20sheets/system-design.pdf) + - 流程： + 1. 理解问题和范围： + - 定义用例，与面试官的帮助 + - 提出额外的功能 + - 移除面试官认为超出范围的项目 + - 假设需要高可用性，并将其添加为用例 + 2. 考虑限制： + - 询问每月有多少个请求 + - 询问每秒有多少个请求（他们可能会主动提供或让您计算） + - 估计读取与写入的百分比 + - 保持估计时考虑80/20法则 + - 每秒写入多少数据 + - 在5年内所需的总存储量 + - 每秒读取多少数据 + 3. 抽象设计： + - 层（服务、数据、缓存） + - 基础架构：负载均衡、消息传递 + - 驱动服务的任何关键算法的粗略概述 + - 考虑瓶颈并确定解决方案 + - 练习： + - [设计一个随机唯一ID生成系统](https://blog.twitter.com/2010/announcing-snowflake) + - [设计一个键值数据库](http://www.slideshare.net/dvirsky/introduction-to-redis) + - [设计一个图片分享系统](http://highscalability.com/blog/2011/12/6/instagram-architecture-14-million-users-terabytes-of-photos.html) + - [设计一个推荐系统](http://ijcai13.org/files/tutorial_slides/td3.pdf) + - [设计一个URL缩短系统：来自上面的复制](http://www.hiredintech.com/system-design/the-system-design-process/) + - [设计一个缓存系统](https://web.archive.org/web/20220217064329/https://adayinthelifeof.nl/2011/02/06/memcache-internals/) -- [计算机体系结构：量化研究方法（第6版）](https://www.amazon.com/dp/0128119055) - - 更丰富、更新（2017年），但篇幅较长 -- [编程珠矶](http://www.amazon.com/Programming-Pearls-2nd-Jon-Bentley/dp/0201657880) - - 前几章介绍了解决编程问题（非常古老，甚至还用数据磁带）的巧妙解决方案，但这只是一个介绍。这是关于程序设计和体系结构的指南 ## 附加学习 我把它们加进来是为了让你成为更全方位的软件工程师，并且留意一些技术以及算法，让你拥有更大的工具箱。 - ### 编译器 - - [编译器的工作方式，约1分钟（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=IhC7sdYe-Jg) - [Harvard CS50-编译器（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=CSZLNYF4Klo) - [C ++（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=twodd1KFfGk) @@ -1514,7 +1452,8 @@ - [Emacs 教程 (初学者 -第 3 部分- 表达式, 声明, ~/.emacs 文件和包机制](https://www.youtube.com/watch?v=paSgzPso-yc) - [Evil 模式: 或许, 我是怎样对 Emacs 路人转粉的 (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=JWD1Fpdd4Pc) - [使用 Emacs 开发 C 程序](http://www.cs.yale.edu/homes/aspnes/classes/223/notes.html#Writing_C_programs_with_Emacs) - - [(或许) 深度组织模式:管理结构 (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=nsGYet02bEk) + - [Emacs 绝对初学者指南（David Wilson的视频）](https://www.youtube.com/watch?v=48JlgiBpw_I&t=0s) + - [Emacs 绝对初学者指南（David Wilson 批注）](https://systemcrafters.net/emacs-essentials/absolute-beginners-guide-to-emacs/) - ### Unix 命令行工具 - 下列内容包含优秀工具 @@ -1617,9 +1556,7 @@ - [Avro](https://avro.apache.org/) - ### A*搜索算法 - - [A 搜索算法](https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm) - - [A* 路径搜索教程（教程）](https://www.youtube.com/watch?v=KNXfSOx4eEE) - [A* 路径搜索（E01：算法解释）（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=-L-WgKMFuhE) - ### 快速傅里叶变换 @@ -1653,15 +1590,25 @@ - ### 平衡查找树（Balanced search trees） - 掌握至少一种平衡查找树（并懂得如何实现）： - - “在各种平衡查找树当中，AVL 树和2-3树已经成为了过去，而红黑树（red-black trees）看似变得越来越受人青睐。这种令人特别感兴趣的数据结构，亦称伸展树（splay tree）。它可以自我管理，且会使用轮换来移除任何访问过根节点的键。” —— Skiena - - 因此，在各种各样的平衡查找树当中，我选择了伸展树来实现。虽然，通过我的阅读，我发现在面试中并不会被要求实现一棵平衡查找树。但是，为了胜人一筹，我们还是应该看看如何去实现。在阅读了大量关于红黑树的代码后，我才发现伸展树的实现确实会使得各方面更为高效。 + - “在各种平衡查找树当中，AVL 树和2-3树已经成为了过去，而红黑树（red-black trees）看似变得越来越受人青睐。 + 这种令人特别感兴趣的数据结构，亦称伸展树（splay tree）。 + 它可以自我管理，且会使用轮换来移除任何访问过根节点的键。” —— Skiena + - 因此，在各种各样的平衡查找树当中，我选择了伸展树来实现。 + 虽然，通过我的阅读，我发现在面试中并不会被要求实现一棵平衡查找树。 + 但是，为了胜人一筹，我们还是应该看看如何去实现。在阅读了大量关于红黑树的代码后， + 我才发现伸展树的实现确实会使得各方面更为高效。 - 伸展树：插入、查找、删除函数的实现，而如果你最终实现了红黑树，那么请尝试一下： - 跳过删除函数，直接实现搜索和插入功能 - 我希望能阅读到更多关于 B 树的资料，因为它也被广泛地应用到大型的数据集当中。 - [自平衡二叉查找树](https://en.wikipedia.org/wiki/Self-balancing_binary_search_tree) - **AVL 树** - - 实际中：我能告诉你的是，该种树并无太多的用途，但我能看到有用的地方在哪里：AVL 树是另一种平衡查找树结构。其可支持时间复杂度为 O(log n) 的查询、插入及删除。它比红黑树严格意义上更为平衡，从而导致插入和删除更慢，但遍历却更快。正因如此，才彰显其结构的魅力。只需要构建一次，就可以在不重新构造的情况下读取，适合于实现诸如语言字典（或程序字典，如一个汇编程序或解释程序的操作码）。 + - 实际中： + 我能告诉你的是，该种树并无太多的用途，但我能看到有用的地方在哪里： + AVL 树是另一种平衡查找树结构。其可支持时间复杂度为 O(log n) 的查询、插入及删除。 + 它比红黑树严格意义上更为平衡，从而导致插入和删除更慢，但遍历却更快。正因如此，才彰显其结构的魅力。 + 只需要构建一次，就可以在不重新构造的情况下读取， + 适合于实现诸如语言字典（或程序字典，如一个汇编程序或解释程序的操作码）。 - [MIT AVL 树 / AVL 树的排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=FNeL18KsWPc&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb&index=6) - [AVL 树（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/Qq5E0/avl-trees) - [AVL 树的实现（视频）](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/PKEBC/avl-tree-implementation) @@ -1669,7 +1616,10 @@ - [[Review] AVL Trees (playlist) in 19 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZOUFgdIeOPuH6cfSnNRMau-) - **伸展树** - - 实际中：伸展树一般用于缓存、内存分配者、路由器、垃圾回收者、数据压缩、ropes（字符串的一种替代品，用于存储长串的文本字符）、Windows NT（虚拟内存、网络及文件系统）等的实现。 + - 实际中： + 伸展树一般用于缓存、内存分配者、路由器、垃圾回收者、数据压缩、ropes + （字符串的一种替代品，用于存储长串的文本字符）、 + Windows NT（虚拟内存、网络及文件系统）等的实现。 - [CS 61B：伸展树（Splay trees）（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=Najzh1rYQTo&index=23&list=PL-XXv-cvA_iAlnI-BQr9hjqADPBtujFJd) - MIT 教程：伸展树（Splay trees）： - 该教程会过于学术，但请观看到最后的10分钟以确保掌握。 @@ -1677,7 +1627,14 @@ - **红黑树** - 这些是2-3棵树的翻译（请参见下文）。 - - 实际中：红黑树提供了在最坏情况下插入操作、删除操作和查找操作的时间保证。这些时间值的保障不仅对时间敏感型应用有用，例如实时应用，还对在其他数据结构中块的构建非常有用，而这些数据结构都提供了最坏情况下的保障；例如，许多用于计算几何学的数据结构都可以基于红黑树，而目前 Linux 内核所采用的完全公平调度器（the Completely Fair Scheduler）也使用到了该种树。在 Java 8中，Collection HashMap也从原本用Linked List实现，储存特定元素的哈希码，改为用红黑树实现。 + - 实际中：红黑树提供了在最坏情况下插入操作、删除操作和查找操作的时间保证。 + 这些时间值的保障不仅对时间敏感型应用有用，例如实时应用， + 还对在其他数据结构中块的构建非常有用， + 而这些数据结构都提供了最坏情况下的保障； + 例如，许多用于计算几何学的数据结构都可以基于红黑树， + 而目前 Linux 内核所采用的完全公平调度器（the Completely Fair Scheduler）也使用到了该种树。 + 在 Java 8中，Collection HashMap也从原本用Linked List实现， + 储存特定元素的哈希码，改为用红黑树实现。 - [Aduni —— 算法 —— 课程4（该链接直接跳到开始部分）（视频）](https://youtu.be/1W3x0f_RmUo?list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&t=3871) - [Aduni —— 算法 —— 课程5（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=hm2GHwyKF1o&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=5) - [黑树（Black Tree）](https://en.wikipedia.org/wiki/Red%E2%80%93black_tree) @@ -1685,14 +1642,19 @@ - [[Review] Red-Black Trees (playlist) in 30 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZNqDI8qfOZgzbqahCUmUEin) - **2-3查找树** - - 实际中：2-3树的元素插入非常快速，但却有着查询慢的代价（因为相比较 AVL 树来说，其高度更高）。 + - 实际中： + 2-3树的元素插入非常快速，但却有着查询慢的代价（因为相比较 AVL 树来说，其高度更高）。 - 你会很少用到2-3树。这是因为，其实现过程中涉及到不同类型的节点。因此，人们更多地会选择红黑树。 - [2-3树的直感与定义（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=C3SsdUqasD4&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6&index=2) - [2-3树的二元观点](https://www.youtube.com/watch?v=iYvBtGKsqSg&index=3&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6) - [2-3树（学生叙述）（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=TOb1tuEZ2X4&index=5&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp) - **2-3-4树 (亦称2-4树)** - - 实际中：对于每一棵2-4树，都有着对应的红黑树来存储同样顺序的数据元素。在2-4树上进行插入及删除操作等同于在红黑树上进行颜色翻转及轮换。这使得2-4树成为一种用于掌握红黑树背后逻辑的重要工具。这就是为什么许多算法引导文章都会在介绍红黑树之前，先介绍2-4树，尽管**2-4树在实际中并不经常使用**。 + - 实际中： + 对于每一棵2-4树，都有着对应的红黑树来存储同样顺序的数据元素。 + 在2-4树上进行插入及删除操作等同于在红黑树上进行颜色翻转及轮换。 + 这使得2-4树成为一种用于掌握红黑树背后逻辑的重要工具。 + 这就是为什么许多算法引导文章都会在介绍红黑树之前，先介绍2-4树，尽管**2-4树在实际中并不经常使用**。 - [CS 61B Lecture 26：平衡查找树（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=zqrqYXkth6Q&index=26&list=PL4BBB74C7D2A1049C) - [自底向上的2-4树（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=DQdMYevEyE4&index=4&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6) - [自顶向下的2-4树（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=2679VQ26Fp4&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6&index=5) @@ -1705,7 +1667,11 @@ - **B 树** - 有趣的是：为啥叫 B 仍然是一个神秘。因为 B 可代表波音（Boeing）、平衡（Balanced）或 Bayer（联合创造者） - - 实际中：B 树会被广泛适用于数据库中，而现代大多数的文件系统都会使用到这种树（或变种)。除了运用在数据库中，B 树也会被用于文件系统以快速访问一个文件的任意块。但存在着一个基本的问题，那就是如何将文件块 i 转换成一个硬盘块（或一个柱面-磁头-扇区）上的地址。 + - 实际中： + B 树会被广泛适用于数据库中，而现代大多数的文件系统都会使用到这种树（或变种）。 + 除了运用在数据库中，B 树也会被用于文件系统以快速访问一个文件的任意块。 + 但存在着一个基本的问题， + 那就是如何将文件块 i 转换成一个硬盘块（或一个柱面-磁头-扇区）上的地址。 - [B 树](https://en.wikipedia.org/wiki/B-tree) - [B 树数据结构](http://btechsmartclass.com/data_structures/b-trees.html) - [B 树的介绍（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=I22wEC1tTGo&list=PLA5Lqm4uh9Bbq-E0ZnqTIa8LRaL77ica6&index=6) @@ -1716,10 +1682,10 @@ - 头37分钟讲述的很专业，或许可以跳过（B 指块的大小、即缓存行的大小） - [[Review] B-Trees (playlist) in 26 minutes (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9xmBV_5YoZNFPPv98DjTdD9X6UI9KMHz) + - ### k-D树 - 非常适合在矩形或更高维度的对象中查找点数 - 最适合k近邻 - - [Kd树（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=W94M9D_yXKk) - [kNN K-d树算法（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=Y4ZgLlDfKDg) - ### 跳表 @@ -1758,57 +1724,35 @@ - [分而治之: 凸包, 中值查找](https://www.youtube.com/watch?v=EzeYI7p9MjU&list=PLUl4u3cNGP6317WaSNfmCvGym2ucw3oGp&index=2) - ### 离散数学 - - 查看下面的视频 + - [计算机科学70，001 - 2015年春季 - 离散数学与概率论](http://www.infocobuild.com/education/audio-video-courses/computer-science/cs70-spring2015-berkeley.html) + - [离散数学由Shai Simonson（19个视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PLWX710qNZo_sNlSWRMVIh6kfTjolNaZ8t) + - [离散数学由印度理工学院罗帕尔分校NPTEL提供](https://nptel.ac.in/courses/106/106/106106183/) -- ### 机器学习（Machine Learning） - - 为什么学习机器学习？ - - [谷歌如何将自己改造成一家「机器学习优先」公司？](https://backchannel.com/how-google-is-remaking-itself-as-a-machine-learning-first-company-ada63defcb70) - - [智能计算机系统的大规模深度学习 (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=QSaZGT4-6EY) - - [Peter Norvig：深度学习和理解与软件工程和验证的对比](https://www.youtube.com/watch?v=X769cyzBNVw) - - [谷歌云机器学习工具（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=Ja2hxBAwG_0) - - [谷歌开发者机器学习清单 (Scikit Learn 和 Tensorflow) (视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal) - - [Tensorflow (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=oZikw5k_2FM) - - [Tensorflow 教程](https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/index.html) - - [Python 实现神经网络实例教程（使用 Theano）](http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/neural-networks-python-theano/) - - 课程: - - [很棒的初级课程：机器学习](https://www.coursera.org/learn/machine-learning) - - [视频教程](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZ9qNFMHZ-A4rycgrgOYma6zxF4BZGGPW) - - 看第 12-18 集复习线性代数（第 14 集和第 15 集是重复的） - - [机器学习中的神经网络](https://www.coursera.org/learn/neural-networks) - - [Google 深度学习微学位](https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730) - - [Google/Kaggle 机器学习工程师微学位](https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree-by-google--nd009) - - [无人驾驶工程师微学位](https://www.udacity.com/drive) - - 资源: - - 书籍： - - [Python 机器学习](https://www.amazon.com/Python-Machine-Learning-Sebastian-Raschka/dp/1783555130/) - - [Data Science from Scratch: First Principles with Python](https://www.amazon.com/Data-Science-Scratch-Principles-Python/dp/149190142X) - - [Python 机器学习简介](https://www.amazon.com/Introduction-Machine-Learning-Python-Scientists/dp/1449369413/) - - [软件工程师的机器学习](https://github.com/ZuzooVn/machine-learning-for-software-engineers) - - Data School：http://www.dataschool.io/ - --- +--- ## 一些主题的额外内容 - 我为前面提到的某些主题增加了一些额外的内容，之所以没有直接添加到前面，是因为这样很容易导致某个主题内容过多。毕竟你想在本世纪找到一份工作，对吧？ + 我添加了这些内容来加强上面已经提出的一些观点，但是不想把它们放在上面，因为那样会太多。 + 对于一个主题来说，过度处理很容易。 + 你希望在本世纪被雇佣吗？ -- SOLID +- **SOLID** + - [ ] [Bob Martin SOLID Principles of Object Oriented and Agile Design (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=TMuno5RZNeE) + - [ ] S - [单一职责原则 | 每个对象负责一个单一职责](http://www.oodesign.com/single-responsibility-principle.html) | [Single responsibility to each Object](http://www.javacodegeeks.com/2011/11/solid-single-responsibility-principle.html) + - [更多解释](https://docs.google.com/open?id=0ByOwmqah_nuGNHEtcU5OekdDMkk) + - [ ] O - [开闭原则](http://www.oodesign.com/open-close-principle.html) | [在生产级别上，对象应准备好进行扩展，但不进行修改](https://en.wikipedia.org/wiki/Open/closed_principle) + - [更多解释](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgN2M5MTkwM2EtNWFkZC00ZTI3LWFjZTUtNTFhZGZiYmUzODc1&hl=en) + - [ ] L - [里氏替换原则](http://www.oodesign.com/liskov-s-substitution-principle.html) | [基类和派生类遵循‘是一个’原则](http://stackoverflow.com/questions/56860/what-is-the-liskov-substitution-principle) + - [更多解释](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgNzAzZjA5ZmItNjU3NS00MzQ5LTkwYjMtMDJhNDU5ZTM0MTlh&hl=en) + - [ ] I - [接口隔离原则](http://www.oodesign.com/interface-segregation-principle.html) | 客户端不应被强制实现不使用的接口 + - [5分钟内的接口隔离原则（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=3CtAfl7aXAQ) + - [更多解释](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgOTViYjJhYzMtMzYxMC00MzFjLWJjMzYtOGJiMDc5N2JkYmJi&hl=en) + - [ ] D -[依赖反转原则](http://www.oodesign.com/dependency-inversion-principle.html) | 在对象的组合中减少依赖 + - [为何依赖反转原则如此重要](http://stackoverflow.com/questions/62539/what-is-the-dependency-inversion-principle-and-why-is-it-important) + - [更多解释](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgMjdlMWIzNGUtZTQ0NC00ZjQ5LTkwYzQtZjRhMDRlNTQ3ZGMz&hl=en) - - [ ] [Bob Martin SOLID面向对象和敏捷设计的原理（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=TMuno5RZNeE) - - [ ] S ── [单一责任原则](http://www.oodesign.com/single-responsibility-principle.html) | [对每个对象的单一责任](http://www.javacodegeeks.com/2011/11/solid-single-responsibility-principle.html) - - [更多](https://docs.google.com/open?id=0ByOwmqah_nuGNHEtcU5OekdDMkk) - - [ ] O ── [开放/封闭原则](http://www.oodesign.com/open-close-principle.html) | [在生产级别上，可以扩展对象，但不能修改对象](https://en.wikipedia.org/wiki/Open/closed_principle) - - [更多](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgN2M5MTkwM2EtNWFkZC00ZTI3LWFjZTUtNTFhZGZiYmUzODc1&hl=en) - - [ ] L ── [Liskov 替换原则](http://www.oodesign.com/liskov-s-substitution-principle.html) | [基本类别和派生类别遵循“IS A”原则](http://stackoverflow.com/questions/56860/what-is-the-liskov-substitution-principle) - - [更多](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgNzAzZjA5ZmItNjU3NS00MzQ5LTkwYjMtMDJhNDU5ZTM0MTlh&hl=en) - - [ ] I ── [接口隔离原理](http://www.oodesign.com/interface-segregation-principle.html) | 不应强迫客户端实现不使用的接口 - - [5分钟了解接口隔离原理（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=3CtAfl7aXAQ) - - [更多](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgOTViYjJhYzMtMzYxMC00MzFjLWJjMzYtOGJiMDc5N2JkYmJi&hl=en) - - [ ] D ── [依赖倒置原理](http://www.oodesign.com/dependency-inversion-principle.html) | 减少对象组合中的依赖性。 - - [依赖倒置原理为何如此重要？](http://stackoverflow.com/questions/62539/what-is-the-dependency-inversion-principle-and-why-is-it-important) - - [更多](http://docs.google.com/a/cleancoder.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0BwhCYaYDn8EgMjdlMWIzNGUtZTQ0NC00ZjQ5LTkwYzQtZjRhMDRlNTQ3ZGMz&hl=en) -- Union-Find +- **Union-Find** - [概览](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/JssSY/overview) - [初级实践](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/EM5D0/naive-implementations) - [树状结构](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/Mxu0w/trees) @@ -1842,7 +1786,6 @@ - [Simonson: 近似算法 (视频)](https://www.youtube.com/watch?v=oDniZCmNmNw&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=19) - **字符串匹配** - - Rabin-Karp（视频） - [Rabin Karps 算法](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/c0Qkw/rabin-karps-algorithm) - [预计算](https://www.coursera.org/learn/data-structures/lecture/nYrc8/optimization-precomputation) @@ -1864,20 +1807,18 @@ - 斯坦福大学关于排序算法的视频: - [课程 15 | 编程抽象（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=ENp00xylP7c&index=15&list=PLFE6E58F856038C69) - [课程 16 | 编程抽象（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=y4M9IVgrVKo&index=16&list=PLFE6E58F856038C69) - - Shai Simonson 视频，[Aduni.org](http://www.aduni.org/): - [算法 - 排序 - 第二讲（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=odNJmw5TOEE&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=2) - [算法 - 排序2 - 第三讲（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=hj8YKFTFKEE&list=PLFDnELG9dpVxQCxuD-9BSy2E7BWY3t5Sm&index=3) - - Steven Skiena 关于排序的视频: - - [课程从 26:46 开始（视频）](https://youtu.be/ute-pmMkyuk?list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&t=1600) - - [课程从 27:40 开始（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=yLvp-pB8mak&index=8&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) - - [课程从 35:00 开始（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=q7K9otnzlfE&index=9&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b) - - [课程从 23:50 开始（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=TvqIGu9Iupw&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&index=10) + - [CSE373 2020 - 归并排序/快速排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=jUf-UQ3a0kg&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=8) + - [CSE373 2020 - 线性排序（视频）](https://www.youtube.com/watch?v=0ksyQKmre84&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=9) + +- NAND 到 Tetris: [从第一原理构建现代计算机](https://www.coursera.org/learn/build-a-computer) ## 视频系列 - 坐下来享受一下吧。"netflix 和技能" :P +坐下来，尽情享受。 - [个人的动态规划问题列表 (都是短视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLrmLmBdmIlpsHaNTPP_jHHDx_os9ItYXr) @@ -1887,14 +1828,7 @@ - [绝妙的 MIT 微积分：单变量微积分](https://www.youtube.com/playlist?list=PL3B08AE665AB9002A) -- [计算机科学 70, 001 - 2015 年春季 - 离散数学和概率理论](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-XXv-cvA_iD8wQm8U0gG_Z1uHjImKXFy) - -- [离散数学 (19 个视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLWX710qNZo_sNlSWRMVIh6kfTjolNaZ8t) - -- [离散数学（第一部分），Sarada Herke （5个视频）](https://www.youtube.com/playlist?list=PLGxuz-nmYlQPOc4w1Kp2MZrdqOOm4Jxeo) - -- CSE373 - 算法分析 (25 个视频) - - [Skiena 的算法设计手册讲座](https://www.youtube.com/watch?v=ZFjhkohHdAA&list=PLOtl7M3yp-DV69F32zdK7YJcNXpTunF2b&index=1) +- [Skiena讲座来自《算法设计手册》- CSE373 2020 - 算法分析（26个视频）](https://www.youtube.com/watch?v=22hwcnXIGgk&list=PLOtl7M3yp-DX6ic0HGT0PUX_wiNmkWkXx&index=1) - [UC Berkeley 61B (2014 年春季): 数据结构 (25 个视频)](https://www.youtube.com/watch?v=mFPmKGIrQs4&list=PL-XXv-cvA_iAlnI-BQr9hjqADPBtujFJd) @@ -1904,8 +1838,6 @@ - [OOSE：使用 UML 和 Java 进行软件开发 (21 个视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLJ9pm_Rc9HesnkwKlal_buSIHA-jTZMpO) -- [UC Berkeley CS 152: 计算机结构和工程 (20 个视频)](https://www.youtube.com/watch?v=UH0QYvtP7Rk&index=20&list=PLkFD6_40KJIwEiwQx1dACXwh-2Fuo32qr) - - [MIT 6.004: 计算结构 (49 视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLrRW1w6CGAcXbMtDFj205vALOGmiRc82-) - [卡內基梅隆大学 - 计算机架构讲座 (39 个视频)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL5PHm2jkkXmi5CxxI7b3JCL1TWybTDtKq) @@ -1944,6 +1876,11 @@ - [在线 CS 课程目录](https://github.com/open-source-society/computer-science) - [CS 课程目录 (一些是在线讲座)](https://github.com/prakhar1989/awesome-courses) +## 算法实现 + +- [普林斯顿大学的多算法实现](https://algs4.cs.princeton.edu/code) + + ## 论文 - [喜欢经典的论文？](https://www.cs.cmu.edu/~crary/819-f09/) @@ -1954,27 +1891,20 @@ - [2004: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/mapreduce-osdi04.pdf) - 大多被云数据流取代了? - [2006年：Bigtable：结构化数据的分布式存储系统](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/bigtable-osdi06.pdf) - - [深入了解Google BigQuery](https://cloud.google.com/files/BigQueryTechnicalWP.pdf) - [2006年：针对松散耦合的分布式系统的Chubby Lock服务](https://research.google.com/archive/chubby-osdi06.pdf) - [2007年：Dynamo：亚马逊的高可用键值存储](http://s3.amazonaws.com/AllThingsDistributed/sosp/amazon-dynamo-sosp2007.pdf) - Dynamo论文启动了NoSQL革命 - [2007: 每个程序员都应该知道的内存知识 (非常长，作者建议跳过某些章节来阅读)](https://www.akkadia.org/drepper/cpumemory.pdf) -- [2010年：Dapper，一个大型分布式系统跟踪基础结构](https://research.google.com/pubs/archive/36356.pdf) -- [2010年：Dremel：Web规模数据集的交互式分析](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/36632.pdf) -- [2012: Google 的 Colossus](https://www.wired.com/2012/07/google-colossus/) - - 没有论文 - 2012: AddressSanitizer: 快速的内存访问检查器: - [论文](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/37752.pdf) - [视频](https://www.usenix.org/conference/atc12/technical-sessions/presentation/serebryany) - 2013: Spanner: Google 的分布式数据库: - [论文](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf) - [视频](https://www.usenix.org/node/170855) -- [2014: Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43146.pdf) -- [2015: Continuous Pipelines at Google](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43790.pdf) -- [2015: 大规模高可用: 构建 Google Ads 的数据基础设施](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/44686.pdf) -- [2015: TensorFlow: 异构分布式系统上的大规模机器学习](http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf ) -- [2015: 开发者应该如何搜索代码：用例学习](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43835.pdf) -- [2016: Borg, Omega, and Kubernetes](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/44843.pdf) +- [2015: Google的持续流水线](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43790.pdf) +- [2015: 大规模高可用性：构建Google广告数据基础设施](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/44686.pdf) +- [2015: 开发人员如何搜索代码：一个案例研究](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43835.pdf) +- 更多论文： [1,000篇论文](https://github.com/0voice/computer_expert_paper) ## LICENSE