mirrors/coding-interview-university
mirrors
/
coding-interview-university
mirror of https://github.com/jwasham/coding-interview-university.git
1
0
Fork 0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
coding-interview-university/translations/README-ru.md

160 KiB
Raw Blame History

Google Interview University

Оригинальная версия: Английский

Для кого это?

Это мой учебный план рассчитанный на несколько месяцев для веб-разработчиков, не имеющих образования в Computer Science (CS) и планирующих работать инженерами-программистами (software engineer) в компании Google.

Кодирование на доске - из телесериала канала HBO Кремниевая Долина

За основу учебного плана я взял список вопросов Google's coaching notes и значительно расширил его. Тут вы найдёте много полезных вещей, которые необходимо знать. Дополнительные вопросы я добавил в конец списка, их могут задавать на интервью, так же они могут быть полезны в решении повседневных задач. Некоторые пункты я взял из поста Стива Йеги (Steve Yegge) "Получить работу в Google", а некоторые слово в слово соответствуют вопросам, разбираемых Google в их постах о подготовке.

Я сократил тот объем знаний, который необходим, по сравнению с рекомендациями Йеги. Я изменил требования Йеги исходя из той информации, которую мне предоставил мой знакомый из Google. Это важно для тех, кто сейчас еще новички в разработке программного обеспечения или являются веб-разработчиками и планируют стать инженерами-программистами (это та профессия где требуются знания в области CS). Если вы опытный разработчик, ожидайте что собеседование будет сложным. Подробнее.

Если вы обладаете многолетним опытом разработки ПО, помните, что Google разделяет понятия инженер-программист и разработчик ПО/веб-разработчик. Первое требует знаний в области CS.

Если вы хотите быть инженерами обеспечивающими надежность ПО или системными инженерами, то уделить внимание вопросом из опционального списка (разделы сеть, безопасность).

Содержание

---------------- Все что ниже - опционально ----------------

Чем это полезно?

Я следую этому плану, готовясь к собеседованию в Google. Я разрабатываю веб-приложения, сервисы и запускаю стартапы с 1997 года. У меня есть степень по экономике, но нет по CS. До сих пор у меня очень успешная карьера, но я хочу работать в Google. Я хочу работать с большими системами и понять принципы их работы, изучить эффективность алгоритмов и различные структуры данных, узнать, как работают низкоуровневые языки программирования. Если ты не знаешь что-то из перечисленного, Google не возьмёт тебя на работу.

Когда я начал этот проект, я ничего не знал о стеке, куче, Big-O, деревья и способах обхода графа. Если бы мне нужно было писать код для сортировки, это было бы не очень хорошо. Структуры данных, которые я использовал, были частью языка, и я не знал, как они на самом деле работали. Мне никогда не приходилось управлять памятью, если процесс, который я запускал, сообщал об ошибке "out of memory", я искал способ как ее обойти. Я использовал в своей работе несколько многомерных массивов и тысячи ассоциативных, но никогда не создавал структуру данных "с нуля".

Но после выполнения этого учебного плана я поверил, что Google меня наймет. Это длинный путь. Я потрачу на это месяцы. Если вы уже знакомы с большинством тем, то потратите намного меньше времени.

Как пользоваться

Ниже описан способ использования, вы должны выпонить пункты в описаном порядке.

Я использую разметку Github, включая список задач для оценки прогресса.

  • Создай новую ветку и тогда вы сможете оставлять отметки у элементов списка, просто добавляя x внутрь скобок: 

     Скопируй репозиторий и выполни команды перечисленные ниже

git checkout -b progress

git remote add jwasham https://github.com/jwasham/google-interview-university

git fetch --all

Mark all boxes with X after you completed your changes

git add .

git commit -m "Marked x"

git rebase jwasham/master

git push --force

Подробнее о разметке на Github

Получи гугловское настроение

Напечатай знак "future Googler" и смотри на приз.

future Googler sign

Получил ли я работу?

Пока я ожидаю своей очереди. Надеюсь интервью будет скоро.

Thanks for the referral, JP.

Двигайся вместе со мной

Моя история: Почему я готовился в течении 8 месяцев для собеседования в Google

Я еще на пути к цели. Двигаемся вперед:

John Washam - Google Interview University

Не переживайте о том, что вы не достаточно умны

О Google

О видео ресурсах

Некоторые видео доступно в том случае, если вы являетесь слушателями курсов Coursera, EdX или Lynda.com Их называют MOOCs. Некоторые курсы не имеют круглогодичного доступа и вам нужно подождать несколько месяцев, прежде чем получите к ним доступ. Курсы на Lynda.com платные.

Я был бы вам благодарен за помощь в добавлении бесплатных, всегда доступных публичных ресурсов, таких 
как видео с YouTube сопровождающих онлайн курсы. Мне нравяться использовать университетские лекции.

Процесс собеседования & Основное в подготовке к интервью

Выберите один язык для собеседования

Я написал небольшую статью об этом: Важно: Выберите один язык для собеседования в Google

На этапе собеседования, когда требуется программировать, вы можете использовать наиболее комфортный для вас язык программирования. Для Google лучшим выбором будут следующие:

  • C++
  • Java
  • Python

Так же подойдут:

  • JavaScript
  • Ruby

Для вас должно быть комфортно писать программы на выбранном языке и вы должны его хорошо знать.

Подробнее о выборе:

Ресурсы по языкам программирования вы можете найти тут

Вы найдете кое-что по С, С++ и Python ниже, потому-что я еще в процессе обучения.

Список книг

Это краткий список, того чем я пользовался. Он сокращен, для того что-бы сэкономить ваше время.

Подготовка к собеседованию

Если у вас есть много свободного времени:

Архитектура компьютера

Если мало времени:

  • Писать отличный код: Том 1: Понимание компьютера
    • Книга была опубликована в 2004 и отчасти она устарела, но благодаря ей вы быстро поймете как устроены компьютеры.
    • Автор придумал HLA, поэтому скептически отнеситесь к примерам и упоминаниям HLA. Широко не используется, но содержит ряд примеров, демострирующих assembler.
    • Чтение следующих глав не займет много времени и даст хорошую основу:
      • Глава 2 - Представление в числовой форме
      • Глава 3 - Двоичная арифметика и битовые операции
      • Глава 4 - Представление числа с плавующей запятой
      • Глава 5 - Представление символа
      • Глава 6 - Организация памяти и доступа
      • Глава 7 - Составные типы данных и объекты в памяти
      • Глава 9 - Архитектура CPU
      • Глава 10 - Набор инструкций
      • Глава 11 - Архитектура и организация памяти

Если вы рапологаете свободным временем (я хочу купить эту книгу):

По языкам программирования

Вам необходимо выбрать один язык для интервью (смотри выше). Здесь вы найдете мои рекомендации по языкам. У меня нет информации по всем языкам, но если есть у вас - добро пожаловать.

Если вы читали одну из них, то у вас есть достаточно знаний по алгоритмам и структурам данных и вы можете приступить к решению задач по программированию. Вы можете пропустить все видео лекции в этом разделе, если не хотите повторить темы.

Дополнительные ресурсы по языкам программирования здесь

C++

Я не читал обе, но они весьма полезны и написаны Седжвиком (Sedgewick). Он отличный автор.

Если вы можете порекоммендовать литературу по C++, которая лучше, сообщите мне об этом. Я ищу лучшие книги.

Java

или:

  • Структуры данных и алгоритмы на Java
    • авторы Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    • используется в Беркли США как опциональный учебник по введению в CS
    • смотрите мой отчет по книги по Python ниже. Эта книга содержит те же темы.

Python

Опциональные книги

**Некоторые рекомендую эти книги, но я думаю это перебор, если только вы не инженер-программист с большим опытом работы и не ожидаете более сложного собеседования.

  • Руководство по разработке алгоритмов (Skiena)

    • Как обзор и описание проблем

    • Некоторые алгоритмы вряд ли попадутся вам на собеседовании.

    • Эта книга состоит из 2-х частей:

      • классный учебник по структурам данных и алгоритмам
        • преимущества:
          • отличный учебник, содержащий обзор существующих алгоритмов
          • автор описывает реальный опыт решения задач как академических, так и промышленных
          • примеры кода написаны на C
        • недостатки:
          • местами изложение может быть не очевидным и не понятным как в CLRS (Cormen, Leiserson, Rivest, Stein), некоторые темы лучше описаны в CLRS
          • главы 7, 8, 9 сложно понять, некоторые вещи плохо разъяснены или требуют больших знаний чем есть у меня
          • не поймите меня не правильно: Мне нравиться Skiena, ее стиль и манера изложения, но я не могу стать физически Stony Brook.
      • каталог алгоритмов:
        • это реальная причина, почему следует купить эту книгу.
        • о том как дойти до этой части. Обновлю, когда изучу этот раздел.

    • Цитата Йеги: "Больше чем какая-либо другая книга, эта помогла мне понять насколько банальны задачи на графы - они должны быть в инструментарии каждого программиста. Книга так же включает в себя разбор базовых структур данных и алгоритмов сортировки, что является приятным бонусом. Но важнейшей частью стала вторая часть книги, которая написана как энциклопедия, описывающая большое количество различных алгоритмических задач и способов их решения без лишних деталей. Почти каждая страница-описание содержит изображение, облегчающее запоминание. Это полезный способ, позволяющий запомнить и в последствии идентифицировать сотни типов задач."

    • Можете ее арендовать

    • Half.com - отличный ресурс, где можно заказать книги по выгодным ценам.

    • Ответы:

    • Опечатки

  • Введение в алгоритмы

    • Важно: Чтение этой книги будет полезно только для повторения алгоритмов и структур данных. Она не научит вас программировать.
    • Цитата Йеги: "Но если вы хотите идти на собеседование, отложите его пока не изучите эту книгу."
    • Half.com - отличный ресурс, где можно заказать книги по выгодным ценам.
    • известная как CLR, иногда CLRS, потому что Stein опоздал на игру

  • Жемчужины программирования

    • В первых двух главах представлены решения задач программирования (в некоторых из них используются устаревшие типы данных), но это только введение. Это руководство по разработке программ и архитектуре, такое же как Code Complete, но более краткое.

  • "Алгоритмы и программирование: Проблемы и решения" автор Shen

    • Отличная книга, но после разбора нескольких задач написанных на Pascal я разочаровался в его синтаксисе.
    • Лучше провести время решая задачи по программированию из других книг или онлайн ресурсов.

Before you Get Started

This list grew over many months, and yes, it kind of got out of hand.

Here are some mistakes I made so you'll have a better experience.

1. You Won't Remember it All

I watched hours of videos and took copious notes, and months later there was much I didn't remember. I spent 3 days going through my notes and making flashcards so I could review.

Read please so you won't make my mistakes:

Retaining Computer Science Knowledge

2. Use Flashcards

To solve the problem, I made a little flashcards site where I could add flashcards of 2 types: general and code. Each card has different formatting.

I made a mobile-first website so I could review on my phone and tablet, wherever I am.

Make your own for free:

  • Flashcards site repo
  • My flash cards database: Keep in mind I went overboard and have cards covering everything from assembly language and Python trivia to machine learning and statistics. It's way too much for what's required by Google.

Note on flashcards: The first time you recognize you know the answer, don't mark it as known. You have to see the same card and answer it several times correctly before you really know it. Repetition will put that knowledge deeper in your brain.

An alternative to using my flashcard site is Anki, which has been recommended to me numerous times. It uses a repetition system to help you remember. It's user-friendly, available on all platforms and has a cloud sync system. It costs $25 on iOS but is free on other platforms.

My flashcard database in Anki format: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (thanks @xiewenya)

3. Review, review, review

I keep a set of cheat sheets on ASCII, OSI stack, Big-O notations, and more. I study them when I have some spare time.

Take a break from programming problems for a half hour and go through your flashcards.

4. Focus

There are a lot of distractions that can take up valuable time. Focus and concentration are hard.

What you won't see covered

This big list all started as a personal to-do list made from Google interview coaching notes. These are prevalent technologies but were not mentioned in those notes:

  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, and other front-end technologies

The Daily Plan

Some subjects take one day, and some will take multiple days. Some are just learning with nothing to implement.

Each day I take one subject from the list below, watch videos about that subject, and write an implementation in:

  • C - using structs and functions that take a struct * and something else as args.
  • C++ - without using built-in types
  • C++ - using built-in types, like STL's std::list for a linked list
  • Python - using built-in types (to keep practicing Python)
  • and write tests to ensure I'm doing it right, sometimes just using simple assert() statements
  • You may do Java or something else, this is just my thing.

You don't need all these. You need only one language for the interview.

Why code in all of these?

  • Practice, practice, practice, until I'm sick of it, and can do it with no problem (some have many edge cases and bookkeeping details to remember)
  • Work within the raw constraints (allocating/freeing memory without help of garbage collection (except Python))
  • Make use of built-in types so I have experience using the built-in tools for real-world use (not going to write my own linked list implementation in production)

I may not have time to do all of these for every subject, but I'll try.

You can see my code here:

You don't need to memorize the guts of every algorithm.

Write code on a whiteboard or paper, not a computer. Test with some sample inputs. Then test it out on a computer.

Prerequisite Knowledge

Algorithmic complexity / Big-O / Asymptotic analysis

Data Structures

More Knowledge

Trees

Sorting

If you need more detail on this subject, see "Sorting" section in Additional Detail on Some Subjects

Графы

Графы могут быть использованы для представления многих задач в области CS, поэтому раздел включает в себя такие темы как деревья и сортировку.

Вы найдете больше практических задач на графах в книге Стивена Скина (см раздел книги ниже) и в книгах о прохождении интервью.

Еще больше знаний

System Design, Scalability, Data Handling

Final Review

This section will have shorter videos that can you watch pretty quickly to review most of the important concepts.
It's nice if you want a refresher often.

Coding Question Practice

Now that you know all the computer science topics above, it's time to practice answering coding problems.

Coding question practice is not about memorizing answers to programming problems.

Why you need to practice doing programming problems:

  • problem recognition, and where the right data structures and algorithms fit in
  • gathering requirements for the problem
  • talking your way through the problem like you will in the interview
  • coding on a whiteboard or paper, not a computer
  • coming up with time and space complexity for your solutions
  • testing your solutions

There is a great intro for methodical, communicative problem solving in an interview. You'll get this from the programming interview books, too, but I found this outstanding: Algorithm design canvas

My Process for Coding Interview (Book) Exercises

No whiteboard at home? That makes sense. I'm a weirdo and have a big whiteboard. Instead of a whiteboard, pick up a large drawing pad from an art store. You can sit on the couch and practice. This is my "sofa whiteboard". I added the pen in the photo for scale. If you use a pen, you'll wish you could erase. Gets messy quick.

my sofa whiteboard

Supplemental:

Read and Do Programming Problems (in this order):

See Book List above

Coding exercises/challenges

Once you've learned your brains out, put those brains to work. Take coding challenges every day, as many as you can.

Challenge sites:

Maybe:

Once you're closer to the interview

Your Resume

Be thinking of for when the interview comes

Think of about 20 interview questions you'll get, along with the lines of the items below. Have 2-3 answers for each. Have a story, not just data, about something you accomplished.

  • Why do you want this job?
  • What's a tough problem you've solved?
  • Biggest challenges faced?
  • Best/worst designs seen?
  • Ideas for improving an existing Google product.
  • How do you work best, as an individual and as part of a team?
  • Which of your skills or experiences would be assets in the role and why?
  • What did you most enjoy at [job x / project y]?
  • What was the biggest challenge you faced at [job x / project y]?
  • What was the hardest bug you faced at [job x / project y]?
  • What did you learn at [job x / project y]?
  • What would you have done better at [job x / project y]?

Have questions for the interviewer

Some of mine (I already may know answer to but want their opinion or team perspective):
  • How large is your team?
  • What does your dev cycle look like? Do you do waterfall/sprints/agile?
  • Are rushes to deadlines common? Or is there flexibility?
  • How are decisions made in your team?
  • How many meetings do you have per week?
  • Do you feel your work environment helps you concentrate?
  • What are you working on?
  • What do you like about it?
  • What is the work life like?

Once You've Got The Job

Congratulations!

Keep learning.

You're never really done.

*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************

Everything below this point is optional. These are my recommendations, not Google's.
By studying these, you'll get greater exposure to more CS concepts, and will be better prepared for
any software engineering job. You'll be a much more well-rounded software engineer.

*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************

Additional Books

Additional Learning

--

Additional Detail on Some Subjects

I added these to reinforce some ideas already presented above, but didn't want to include them
above because it's just too much. It's easy to overdo it on a subject.
You want to get hired in this century, right?

Video Series

Sit back and enjoy. "Netflix and skill" :P

Computer Science Courses