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硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
更新时间:2024-06-27 16:00:17
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本书是一本全面的Python技术及面试指南,旨在帮助读者深入理解Python编程语言的核心概念,并掌握在技术面试中取得成功的关键技巧。全书分为4个部分。第一部分面试流程。这一部分详细介绍了硅谷公司的面试流程,包括非技术电话面试、技术电话面试(包括闲谈、技术沟通和提问环节)以及现场面试的准备和策略,既为读者提供了面试前的全面准备指导,也帮助读者在面试中展现出良好状态。第二部分数据结构。从基础的列表、堆栈、队列、优先队列、字典和集合,到更复杂的链表、二叉树、其他树结构(如前缀树、线段树、二叉索引树)和图的表示与应用,每一章都通过丰富的实例来展示如何巧妙应用这些数据结构。第三部分算法。这一部分覆盖了二分搜索、双指针法、动态规划、深度优先搜索、回溯、广度优先搜索、并查集等核心算法。结合面试真题,通过逐步分析,引导读者掌握每种算法的思想及其在解决实际问题中的应用。第四部分系统设计。理论知识部分,从设计需求分析到高层构建,然后到具体组件设计,再到扩展设计,帮助读者理解如何构建可扩展、高效的系统架构。实战案例部分,包括分布式缓存系统、网络爬虫系统、TinyURL加密与解密、自动补全功能、新闻动态功能、社交媒体应用和出行应用的设计,涵盖系统设计的关键技术。此外,这一部分涵盖了多线程编程与设计机器学习系统的知识,既帮助读者理解并行处理的概念和应用,又扩展机器学习的重要知识和面试技巧,并提供设计搜索排名系统和推荐系统的实例。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-04-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计最新章节
查看全部- 封底
- 作者简介
- 23.5 实例2:Netflix电影推荐系统
- 23.4 实例1:搜索排名系统
- 23.3 机器学习面试
- 23.2 机器学习的进阶知识
- 23.1 机器学习的基础知识
- 第23章 设计机器学习系统
- 22.3 实例2:打印零、偶数、奇数
- 22.2 实例1:形成水分子
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AI辅助编程Python实战:基于GitHub Copilot和ChatGPT
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