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-pl.md

137 KiB
Raw Blame History

Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej w Google - Coding Interview University

Pierwotnie stworzyłem ten projekt, jako krótką listę tematów do nauki, które warto poznać aby zostać Software Engineer, ale powiększył się do dużej listy, którą widzisz dzisiaj. Po przejściu przez ten plan studiów zostałem zatrudniony jako Software Development Engineer w Amazon! Prawdopodobnie nie będziesz musiał uczyć się tak dużo jak ja. W każdym razie wszystko, czego potrzebujesz, jest tutaj.

Przez kilka miesięcy uczyłem się około 8-12 godzin dziennie. Oto moja historia: Dlaczego uczyłem się w pełnym wymiarze godzin przez 8 miesięcy na rozmowę w Google

Pozycje wymienione tutaj dobrze przygotują cię na wywiad techniczny w prawie każdej firmie zajmującej się wytwarzaniem oprogramowania, włączając w to takich gigantów jak: Amazon, Facebook, Google, and Microsoft.

Powodzenia!

Tłumaczenia:
Tłumaczenia w trakcie:

Co to jest?

To jest mój wielomiesięczny plan nauki od przejścia od programisty (samouka, bez dyplomu CS - informatyki) do inżyniera oprogramowania dla dużej firmy.

Coding at the whiteboard - from HBO's Silicon Valley

Jest to przeznaczone dla początkujących software engineers lub tych przełączających się z software/web development na software engineering (gdzie wiedza z informatyki jest wymagana). Jeśli masz wieloletnie doświadczenie i stwierdziłeś, że masz wieloletnie doświadczenie w inżynierii oprogramowania, oczekuj trudniejszej rozmowy.

Jeśli masz wieloletnie doświadczenie w tworzeniu oprogramowania/stron internetowych, pamiętaj, że duże firmy programistyczne, takie jak Google, Amazon, Facebook i Microsoft postrzegają inżynierię oprogramowania jako inną niż tworzenie oprogramowania / stron internetowych i wymagają wiedzy informatycznej.

Jeśli chcesz być inżynierem ds. niezawodności i bezpieczeństwa lub systemów, zapoznaj się z listą dodatkową (sieć, bezpieczeństwo).

Spis treści

---------------- Wszystko poniżej tego punktu jest nadprogramowe ----------------

Dodatkowe materiały

Dlaczego z tego korzystać?

Kiedy rozpocząłem ten projekt, nie rozpoznawałem stosu (stack) od sterty (heap), nie znałem notacji dużego O (złożoności obliczeniowej algorytmów, asymptotycznego tempa wzrostu), nie wiedziałem nic o drzewach ani tego, jak przejść przez graf. Gdybym musiał kodować algorytm sortowania, mogę powiedzieć, że nie byłby zbyt dobry. Wszystkie struktury danych, z którymi miałem kiedykolwiek do czynienia, były wbudowane w język i nie wiedziałem w ogóle, jak działają pod maską. Nigdy nie musiałem zarządzać pamięcią, chyba że uruchamiany przeze mnie proces wyrzuciłby błąd "out of memory", a potem musiałbym znaleźć obejście. W swoim życiu użyłem kilku wielowymiarowych tablic i tysiące tablic asocjacyjnych, ale nigdy nie tworzyłem struktur danych od zera.

To długi plan. Może on zająć miesiące. Jeśli jednak znasz już co nieco z tego, zajmie ci to znacznie mniej czasu.

Jak tego używać

Wszystko poniżej jest konspektem i powinieneś zajmować się tymi punktami w kolejności od góry do dołu.

Używam specjalnej odmiany Markdown GitHub, w tym list zadań do sprawdzania postępów.

Utwórz nową gałąź (brancha), aby móc sprawdzać te pozycje, po prostu wstawiając x w nawiasach: [x]

Fork a branch and follow the commands below

git checkout -b progress

git remote add jwasham https://github.com/jwasham/coding-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

Więcej na temat Github-flavored markdown

Nie uważaj, że jesteś niewystarczająco mądry

Informacje o materiałach wideo

Niektóre filmy są dostępne tylko po zapisaniu się na kurs Coursera lub EdX. Są to tak zwane MOOC. Czasami zajęcia nie są w sesji, więc musisz poczekać kilka miesięcy, więc wtedy nie masz dostępu.

Będę wdzięczny za pomoc w dodawaniu bezpłatnych i zawsze dostępnych źródeł publicznych, takich jak filmy z YouTube, które towarzyszą filmom z kursów online.
Lubię korzystać z wykładów uniwersyteckich.

Proces rozmowy i ogólne przygotowanie do rekrutacji

Wybierz jeden język do rozmowy kwalifikacyjnej

Możesz użyć języka, w którym czujesz się komfortowo, aby wykonać część wywiadu dotyczącą programowania, ale w przypadku dużych firm są to solidne propozycje:

  • C++
  • Java
  • Python

Możesz ich również użyć, ale najpierw przeczytaj co nieco. Mogą istnieć zastrzeżenia:

  • JavaScript
  • Ruby

Oto artykuł, który napisałem o wyborze języka do rozmowy kwalifikacyjnej: Wybierz jeden język do wywiadu kodującego

Musisz czuć się bardzo wygodnie w języku i posiadać z niego wiedzę.

Przeczytaj więcej na temat wyborów tutaj:

Zobacz materiały językowe tutaj

Poniżej zobaczysz trochę uczenia się C, C ++ i Python, ponieważ uczę się. W grę wchodzi kilka książek, patrz na dole.

Lista książek

To jest krótsza lista niż ta, której użyłem. Jest to skrócone, aby zaoszczędzić czas.

Przygotowanie do rozmowy rekrutacyjnej

Jeśli masz mnóstwo dodatkowego czasu:

Wybierz jeden:

Konkretny język

Musisz wybrać język do rozmowy kwalifikacyjnej (patrz powyżej).

Oto moje rekomendacje według języka. Nie mam materiałów dla wszystkich języków. Miło widziane dodatki.

Jeśli zapoznasz się z jednym z nich, powinieneś mieć całą wiedzę na temat struktur danych i algorytmów, których potrzebujesz, aby zacząć robić problemy z kodowaniem. Możesz pominąć wszystkie wykłady wideo w tym projekcie, chyba że chcesz recenzję.

Dodatkowe materiały specyficzne dla języka tutaj.

C++

Nie przeczytałem tych dwóch, ale są wysoko ocenione i napisane przez Sedgewicka. On jest wspaniały.

Jeśli masz lepszą rekomendację dla C++, daj mi znać. W poszukiwaniu wyczerpującego materiału.

Java

LUB:

  • Data Structures and Algorithms in Java
    • od Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    • używany jako opcjonalny tekst dla kursu wprowadzającego dla informatyki na UC Berkeley
    • zobacz moją recenzję książki na temat wersji Python poniżej. Ta książka obejmuje te same tematy.

Python

Zanim zaczniesz

Ta lista rosła przez wiele miesięcy i tak, wymknęła się spod kontroli.

Oto kilka błędów, które popełniłem, rzuć okiem - dzięki temu będziesz mieć lepsze odczucia.

1. Nie zapamiętasz tego wszystkiego

Oglądałem godziny filmów i robiłem obszerne notatki, a miesiące później wiele nie pamiętałem. Spędziłem 3 dni na moje notatki i tworzenie fiszek, abym mógł je przejrzeć.

Przeczytaj proszę, żebyś nie popełnił moich błędów:

Utrzymanie wiedzy informatycznej.

Kurs zalecany mi (jeszcze go nie zacząłem): Naucz się, jak się uczyć

2. Użyj Flashcards

Aby rozwiązać problem, stworzyłem małą stronę z fiszkami (flashcards), w której mogłem dodać fiszki 2 typów: ogólne i kod. Każda karta ma inne formatowanie.

Stworzyłem witrynę mobilną, aby móc przeglądać na moim telefonie i tablecie, gdziekolwiek jestem.

Stwórz własną za darmo:

Pamiętaj, że poszedłem ostro i mam karty obejmujące wszystko, od języka asemblera i ciekawostek Python po uczenie maszynowe i statystyki. To o wiele za dużo na to, w stosunku do tego co jest wymagane.

Uwaga odnośnie fiszek: Gdy rozpoznasz odpowiedź po raz pierwszy, nie oznaczaj jej jako znanej. Musisz zobaczyć tę samą kartę i odpowiedzieć kilka razy poprawnie, zanim się nauczysz porzadnie. Powtarzanie pogłębi tę wiedzę.

Alternatywą dla korzystania z mojej strony z kartami jest Anki, która była mi polecana wiele razy. Używa systemu powtarzania, aby pomóc Ci zapamiętać. Jest przyjazna dla użytkownika, dostępna na wszystkich platformach i ma system synchronizacji w chmurze. Kosztuje $25 na iOS ale jest darmowa na innych platformach.

Moja baza danych fiszekw formacie Anki: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (dzięki @xiewenya)

3. Zacznij robić pytania programistyczne do rozmowy kwalifikacyjnej, ucząc się struktur danych i algorytmów

Musisz zastosować zdobytą wiedzę do rozwiązywania problemów, inaczej zapomnisz. Popełniłem ten błąd. Gdy nauczysz się tematu, aby czuć się z tym komfortowo, np. listy powiązane - otwórz jedną z książek o rekrutacji IT i zrób kilka pytań dotyczących list powiązanych (linked lists). Następnie przejdź do następnego tematu do nauki. Potem wróć i zrób kolejne zadanie z listą powiązaną, problem z rekurencją lub cokolwiek innego. Ale rób zadania podczas nauki. Nie jesteś zatrudniony do wiedzy, ale do tego jak zastosować wiedzę. Polecam kilka książek i stron. Zobacz tutaj, aby uzyskać więcej informacji: Praktyczne pytania programistyczne

4. Przeglądaj, przeglądaj, przeglądaj

Trzymam zestaw ściąg na ASCII, stos OSI, notacje Big-O i inne. Przeglądam je, kiedy mam trochę wolnego czasu.

Zrób sobie przerwę od problemów programistycznych na pół godziny i przejrzyj swoje fiszki.

5. Skupienie

Istnieje wiele czynników, które mogą zająć cenny czas. Skupienie i koncentracja są trudne. Włącz muzykę bez słów, a będziesz w stanie całkiem dobrze się skupić.

Czego tutaj nie zobaczysz

Są to dominujące technologie, ale nie są częścią tego planu nauki:

  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, oraz inne technologie frontend

Plan dzienny

Niektóre przedmioty zajmą jeden dzień, a inne kilka dni. Niektórzy dopiero się uczą nie mając nic do zaimplementowania.

Każdego dnia biorę jeden temat z poniższej listy, oglądam filmy na ten temat i piszę implementację w:

  • C - używając struktur i funkcji, które mają * i coś jeszcze jako args.
  • C++ - bez używania wbudowanych typów
  • C++ - używając wbudowanych typów, takich jak z STL np. std::list dla linked list
  • Python - używając wbudowanych typów (aby ćwiczyć Python)
  • i piszę testy, aby upewnić się, że robię to dobrze, czasem używając prostych instrukcji assert()
  • Możesz tak robić z Java lub czymś innym, to po prostu moje podejście.

Nie potrzebujesz tych wszystkich. Do rozmowy potrzebny jest tylko jeden język.

Po co kodować w tych wszystkich?

  • Ćwiczenia, ćwiczenia, ćwiczenia, dopóki nie mam tego dość, i mogę to zrobić bez problemu (niektórzy mają wiele skrajnych przypadków i szczegółów księżek do zapamiętania)
  • Praca w ramach surowych ograniczeń (przydzielanie / zwalnianie pamięci bez pomocy odśmiecania (z wyjątkiem Pythona lub Java))
  • Korzystam z wbudowanych typów, więc mam doświadczenie w korzystaniu z wbudowanych narzędzi do użytku w świecie rzeczywistym (nie zamierzam pisać własnej implementacji list powiązanych na produkcji)

Może nie mam czasu na zrobienie wszystkich tych rzeczy dla każdego przedmiotu, ale próbuję.

Możesz zobaczyć moje kody tutaj:

Nie musisz zapamiętywać wnętrzności każdego algorytmu.

Napisz kod na tablicy lub papierze, a nie na komputerze. Testuj z niektórymi przykładowymi danymi wejściowymi. Następnie przetestuj na komputerze.

Wymagana wiedza

Złożoność algorytmiczna / Big-O / Analiza asymptotyczna

Struktury danych

Więcej wiedzy

Drzewa

Sortowanie

As a summary, here is a visual representation of 15 sorting algorithms. If you need more detail on this subject, see "Sorting" section in Additional Detail on Some Subjects

Grafy

Graphs can be used to represent many problems in computer science, so this section is long, like trees and sorting were.

Even More Knowledge

System Design, Scalability, Data Handling

You can expect system design questions if you have 4+ years of experience.

Final Review

This section will have shorter videos that you can 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

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. I use a pencil and eraser.

my sofa whiteboard

Supplemental:

Read and Do Programming Problems (in this order):

See Book List above

Zadania/wyzwania programistyczne

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

Coding Interview Question Videos:

Challenge sites:

Language-learning sites, with challenges:

Challenge repos:

Mock Interviews:

Gdy już jesteś bliżej rozmowy rekrutacyjnej

Twoje CV

  • See Resume prep items in Cracking The Coding Interview and back of Programming Interviews Exposed

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 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]?

Pytania dla rekrutera

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?
  • How is work/life balance?

Once You've Got The Job

Congratulations!

Keep learning.

You're never really done.

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

Everything below this point is optional.
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.

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

Dodatkowe książki

These are here so you can dive into a topic you find interesting.

  • The Unix Programming Environment

    • an oldie but a goodie

  • The Linux Command Line: A Complete Introduction

    • a modern option

  • TCP/IP Illustrated Series

  • Head First Design Patterns

    • a gentle introduction to design patterns

  • Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriente​d Software

    • aka the "Gang Of Four" book, or GOF
    • the canonical design patterns book

  • UNIX and Linux System Administration Handbook, 5th Edition

  • Algorithm Design Manual (Skiena)

    • As a review and problem recognition
    • The algorithm catalog portion is well beyond the scope of difficulty you'll get in an interview.
    • This book has 2 parts:
      • class textbook on data structures and algorithms
        • pros:
          • is a good review as any algorithms textbook would be
          • nice stories from his experiences solving problems in industry and academia
          • code examples in C
        • cons:
          • can be as dense or impenetrable as CLRS, and in some cases, CLRS may be a better alternative for some subjects
          • chapters 7, 8, 9 can be painful to try to follow, as some items are not explained well or require more brain than I have
          • don't get me wrong: I like Skiena, his teaching style, and mannerisms, but I may not be Stony Brook material.
      • algorithm catalog:
        • this is the real reason you buy this book.
        • about to get to this part. Will update here once I've made my way through it.
    • Can rent it on kindle
    • Answers:
    • Errata

  • Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine

    • The book was published in 2004, and is somewhat outdated, but it's a terrific resource for understanding a computer in brief.
    • The author invented HLA, so take mentions and examples in HLA with a grain of salt. Not widely used, but decent examples of what assembly looks like.
    • These chapters are worth the read to give you a nice foundation:
      • Chapter 2 - Numeric Representation
      • Chapter 3 - Binary Arithmetic and Bit Operations
      • Chapter 4 - Floating-Point Representation
      • Chapter 5 - Character Representation
      • Chapter 6 - Memory Organization and Access
      • Chapter 7 - Composite Data Types and Memory Objects
      • Chapter 9 - CPU Architecture
      • Chapter 10 - Instruction Set Architecture
      • Chapter 11 - Memory Architecture and Organization

  • Introduction to Algorithms

    • Important: Reading this book will only have limited value. This book is a great review of algorithms and data structures, but won't teach you how to write good code. You have to be able to code a decent solution efficiently.
    • aka CLR, sometimes CLRS, because Stein was late to the game

  • Computer Architecture, Sixth Edition: A Quantitative Approach

    • For a richer, more up-to-date (2017), but longer treatment

  • Programming Pearls

    • The first couple of chapters present clever solutions to programming problems (some very old using data tape) but that is just an intro. This a guidebook on program design and architecture.

Dodatkowe materiały

Dodałem je, aby pomóc Ci zostać wszechstronnym inżynierem oprogramowania i mieć świadomość 
technologii i algorytiki, dzięki czemu będziesz mieć większy zestaw narzędzi.

Dodatkowe szczegóły na niektóre tematy

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?

Serie wideo

Usiądź i spędź miło czas. "Netflix and skill" :P

Kursy Computer Science

Literatura

LICENCJA

CC-BY-SA-4.0

Polska wersja od: @mbiesiad