成为硅谷 & BAT 程序员必须掌握的「算法与数据结构」 报名中
¥1799 (原价¥1999)

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课程介绍

课程简介

课程会结合覃超老师在硅谷三年多面试 300+ 人的经历,以及后续几年来的自我总结和授课经验,集中剖析一线 IT 公司面试中的经典算法和编程题目。通过理论+原题解析+现场编码+学员代码回顾的方式教学,提供算法知识点的全方位提升计划。

适用人群

  1. 期望加入国内一线 IT 公司(腾讯、阿里巴巴、百度、美团点评、京东、大众头条等等),准备面试的人群。

  2. 期望加入海外 IT 公司工作(Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Airbnb 等等),准备每年年底硅谷一线公司招聘的人群。

  3. 对算法与数据结构感兴趣,想要掌握算法与数据结构最有效学习方法,提升自身编程技能的人群。

课程特点

  1. 前Facebook资深面试官亲自授课,传授算法面试技巧;

  2. 结合多年来面试经验以及面试者的相见问题,整理出一套独特的适合于国内外顶尖公司的面试准备方法。

  3. 老师手把手示范演练,采用知识点理论+例题解析+现场编码+学员代码回顾的极效教学方式。

课程背景

无论是 Google、Facebook、Airbnb 这些硅谷知名互联网公司,还是腾讯、阿里巴巴、百度等国内一线名企,对于工程师的招募要求中,算法、数据结构和面试代码能力都是重中之重。而随着 Leetcode 上题目越来越多,让许多求职者对于算法面试的准备越来越茫然,学习效果也是事倍功半。

鉴于此种情况,前 Facebook 高级工程师、早期员工、资深面试官覃超总结了一套算法进阶方法论,帮助求职者在短时间内有针对性的提高算法能力,给大家从面试官的角度来分析算法编程题的解题技巧,让学员的面试通过率成几何倍数提升。覃超老师拥有丰富的线上课程直播和线下辅导经验,通过线下指导的学员,拿到硅谷公司 FLAG 以及国内顶级的互联网公司 Offer 率保持在 95% 以上。

大咖导师


Facebook 早期员工&多年面试官、ACM 大学生程序竞赛分区赛金牌获得者。拥有卡内基梅隆大学信息网络-信息安全硕士学位与同济大学计算机科学学士学位。 加入峰瑞资本前,覃超曾是 Facebook Messenger Tech Lead,主导和参与了 Facebook App, Facebook Messenger、Facebook Phone 等产品的研发工作。关注企业服务、即时聊天工具、社交产品等领域。

课程大纲

第一节(2017.8.15 3小时)

  • 数组、链表(Array、LinkedList)

  • 堆栈、队列(Stack、Queue)

  • 优先队列(PriorityQueue)

  • 哈希表(HashTable)

  • 高频面试题讲解:2-sum、3-sum、有序列合并、括号配对、链表反转、滑动窗口

第二节(2017.8.22 3小时)

  • 树、二叉树、二叉搜索树(Tree、Binary Search Tree)

  • 二叉树遍历(Preorder/Inorder/Postorder Traversal)

  • 图(Graph)

  • 递归、回溯(Recursion/Backtrace)

  • 模拟算法(Simulation)

  • 高频面试题讲解:二叉树的序列化、数独问题、最近公共祖先、括号对生成、排列组合等

第三节(2017.8.24 3小时)

  • 递归、回溯(Recursion/Backtrace)

  • 分治(Divide & Conquer)

  • 二分查找(Binary Search)

  • 深度优先搜索(Depth-first search)

  • 广度优先搜索(Breadth-first search)

  • 高频面试题讲解:二叉树系列高频题、地图孤岛、平方根等

第四节(2017.8.29 3小时)

  • 高级DFS和BFS

  • 搜索剪枝

  • 搜索状态压缩和加速

  • 布隆过滤器(BloomFilter)

  • 字母书(Trie)

  • 高频面试题讲解:高级N皇后问题、word ladder、01矩阵等

第五次课(2017.8.31 3小时)

  • 动态规划(Dynamic Programming)

  • 动态规划的思维方式和经典代码框架

  • 并查集(Disjoint Set)

  • 位运算的运用(Bitwise operations)

  • 高频面试题讲解:最长上升子序列、股票买卖、最大子序列和(乘积)、最大子矩阵等

课后收获

  1. 掌握算法和数据结构解题的思路,学会使用“切题四件套”;

  2. 短时间内掌握基本的算法实现技巧和优化思路;

  3. 算法题目解法的深度总结归纳,抽象出解决一大票问题的算法原型;

  4. 熟知北美及国内一线公司的算法面试考察模式;

  5. 节省大量自我盲目刷题的时间,最终能通过 3-6 个月的课后练习,达到通过硅谷一线公司算法面试的水平。

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