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先不说学算法有没有用，但我们得接受一个现实：好一点的公司都要面试算法

对于应届校招生，基本都要面临算法笔试和面试两关，每一轮技术面都会有算法题

笔试比面试要难，本文末尾，除了会告诉你如何避开笔试，也会有 2021 年各大厂校招笔试总结的链接(内含题解和代码)

对于社招，每一轮技术面都会有算法题，有的公司甚至需要算法笔试，比如华为系的公司

V2EX 上有个用户，有 8 年大数据底层开发经验，面试的时候，算法回答的不好，照样过不了

我和这个哥们的经历类似，我做了 4 年【Java Web & 大数据开发】，然后去字节跳动面试

一开始的框架方面的知识，我是真的侃侃而谈，面试官也基本可以判断出，框架啥的是难不住我的

然后就给了我一道算法题，是现场写代码的那种，因为是第一次遇到，不习惯，我是非科班的，算法真的是我的软肋，这样，面试官看完我的代码，然后来了一句，今天就到这吧，等通知~

还有一次，在公司，我的领导问我一个问题，给你两个字符串，你怎么匹配，我当时回答的就是一个字符一个字符的匹配呗，当时我领导就说，要是我面试你的话，我是不会要你的 (ps: 我的面试不是领导面试的)

实际上，我这个时候已经遇到瓶颈了，薪资老是提不上去，结合前面的两件事，我意识到了薪资提不上去的真正原因：最基础的数据结构与算法掌握的不扎实

我这个人有一个优点，就是遇到问题解决问题，从那个时候起，开始边工作边系统学习数据结构与算法，想要系统学习算法，并不是一件很容易的事情，不断的看视频，有免费的，有付费的，不断的看书，看博客，刷题，走了很多弯路，也有迷茫的时候，但还是坚持下来了

现在的我，作为面试者面对算法，完全可以从容面对；作为面试官，我也知道为什么要出算法题，并且知道怎么考算法题，才能为公司选拔优秀的人才

接下来，我以一个过来人的身份，和大家一起梳理下，如何准备算法笔试和面试

有一个最基本的常识得记住：算法的学习相对比较难，面试的准备也不是一朝一夕的事情，更不是说你面试之前背一背就可以的，这个是需要花时间的~

先来看看，要通过算法笔试面试，你需要掌握的知识包括：

以上是我个人经验的总结，如有考虑不周的地方，大家可以在评论区写下自己的看法哟~

算法面试和笔试的准备，只需要两大步：啃基础、刷适量的题

啃基础

先看一个很简单的例子

对于学算法，啃基础是一件事半功倍的事情，我们来看一个高频算法面试题：

给一个数组进行升序排列，规定： 1. 数组的长度是 1 到 50000 2. 数组中每个元素的大小是 [-50000, 50000]

一个基础扎实的同学会这么思考这个问题：

首先数组的长度最长为 50000，也就是数据规模是 5 * 10^4，那么要实现的排序算法的时间复杂度肯定不能超过或者等于 O(n^2)

然后看到每个元素的大小范围非常大，还有负数，所以用不了时间复杂度为 O(n) 的计数、基数以及桶排序，那么可以选择时间复杂度为 O(nlogn) 的快速排序或者归并排序来解决这个问题

要达到这种水平，你需要两个基础和一个经验

第一个基础就是时间复杂度分析，第二个基础就是你要明白各种基础排序算法的特点

一个经验就是：利用输入数据规模，反推你要实现算法的时间复杂度，然后根据时间复杂度选择适当的算法

一般情况下，如果数据规模在 10^4 的话，那你实现算法的最差时间复杂度是 O(n^2)

10^4 ~ 10^7，对应为 O(nlogn)
10^7 ~ 10^8，对应为 O(n)
10^8 以上，对应为 O(logn)、甚至 O(1)

你可能会问，为啥子有这种规定，我想说的是，这不是规定，而是经验而已

如果你用时间复杂度为 O(n^2) 的算法，作用在数据规模超过了 10^4 的输入数据上，那么算法执行时间太慢，导致超时（每道算法题都会有时间限制的）

由此可见时间复杂度的重要性了，时间复杂度搞懂了，你的算法知识也基本掌握了一半了，当然，除了时间复杂度，还有一个相对简单点的空间复杂度，也是很重要的~

如果你想仅凭看一两篇文章就彻底搞懂时间空间复杂度，那是在做梦。除了看文章，还需要不断的在写代码的时候，对代码的时间复杂度进行推导计算，等你代码写多了，见多了，你会自然而然的搞懂时间复杂度的

基础数据结构的学习方法

数据结构的学习有三个阶段

第一个阶段：认识数据结构的基本特点，比如我们知道栈的后进先出、队列的先进先出的特点

第二个阶段：会使用编程语言提供的内置数据结构，比如 Java 中的 Stack、Queue，C++ 中的 stack、queue 等

如果你只是停留在第二个阶段的话，你将很难理解透彻这些数据结构，进而影响你对这些数据结构的灵活运用，从而导致你很难应对稍微难一点的算法笔试或者面试

所以，你必须进入第三阶段：用你自己熟悉的编程语言，手写代码实现每一个基础且重要的数据结构，比如双链表、栈、队列、堆、哈希表等

就拿队列来说，队列是一端进一端出，也就是包含入队和出队两个操作

我们可以用数组实现，也可以选择使用单链表来实现

如果用数组来实现的话，出队需要删除数组的第一个元素，那么后面的元素都要往前挪动一个位置，所以这个时间复杂度是 O(n)，这太慢了

如果使用单链表来实现的，入队需要往链表表尾插入数据，因为要从表头 head 往后一个一个找到表尾，所以这个时间复杂度仍然是 O(n)，也太慢了

为了降低时间复杂度，提高性能，可以：

基于数组来实现循环队列
多用一个指针 tail 指向单向链表的表尾

这样，不管是数组，还是单向链表实现的队列，入队和出队的时间复杂度都是 O(1)

那么重点来了，用数组或者链表实现队列，具体的代码怎么写呢？如何落地呢？这就是第三个阶段需要做的事情了，这太重要了

你还需要考虑的是，什么场景下使用数组实现的队列，什么场景下使用链表实现的队列呢？

经过这么一折腾，数据结构你可以吃的透透的，什么场景选择什么数据结构，简直就是手到拈来的事情，如果将这种数据结构选择的思路，上升到架构的高度的话，可以为你做技术选型打好坚实的基础的

基础算法的学习方法

在啃基础阶段，你需要掌握的算法包括：排序算法、二分查找、字符串匹配算法、DFS、BFS、哈希查找、堆查找

当然，还有图论相关算法，包括 floodfill 算法、环检测、二分图、拓扑排序、最短路径、最小生成树等

对于其他的算法（比如回溯、贪心、动态规划等），请到刷题阶段学习和练习

这个阶段，你需要熟悉每种算法的思想以及实现，比如说:

几大常用的排序算法你得能用代码实现，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序

然后适当的找一些相关的算法面试题试试水即可，不要求能熟练的应用

注意：以下举的例子，你要是不会的话，没关系的，主要是梳理准备面试的思路哈，别被下面的例子吓到，压压惊~

比如，你学完排序算法，你就可以找【颜色分类】这个高频算法题试试水：

给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列

这道题目可以使用普通排序、计数排序、快排分区等多种手段解决，可以很好的练习排序算法

再比如，当你学完基本的二分查找算法，并且也熟悉了几种变形的二分查找后，你可以找【搜索插入位置】这道题来练练：

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。

因为规定数组有序，所以可以使用时间复杂度为 O(logn) 的二分查找来实现

以上每道题知识考察一个知识点，而且相对简单，但在面试或者笔试中，一道题目可能要考察多个知识点，比如排序算法和二分查找一起考察，比如【最接近的三数之和】这道题：

给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数，使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。

这个难度就上来了，这里需要先排序，然后再二分，而且这个二分是比较难看出来的，对于这种题目，我么需要在接下来的刷题阶段，做刻意的练习的~

到现在为止，你已经对数据结构的理解非常的透，对常用的基本算法也有一定的掌握

对于简单的面试问题，你已经可以完全应对了，但是想去大厂的话，你还得刷适量的题

这里的刷题是指：做一些非常经典的、面试中常问的算法原题

刷适量的题

如果是几年前，你可能只需要刷 100 道左右高频算法题即可

现在的话，想通过所有算法面试的话，最好是要刷到 300~400 道左右的高频算法题了

再过几年的话，这个数量会不会再次上升呢？这个我就不确定了，你可以在评论区留下你的看法~

虽然数量在上升，但是刷题最重要的策略还是：重质量，而非数量

也就是每一道高频经典算法题要搞的滚瓜烂熟，而并不是单纯的为了数量而刷题。所谓的滚瓜烂熟就是指，对于每道经典算法题你可以做到：

从暴力法开始，一步一步的优化代码，使得代码是最优解
可以从不同的角度去思考，也就是可以做到一题多解

刷题的第二个非常重要的策略：分门别类的去刷这 300 多道题

记住，分门类别时，类别一定要全面，因为某个类别没有准备到，而与好公司插肩而过，实属可惜

类别与类别之间得按照顺序来刷，甚至一个类别中的题目与题目之间最好也是按照顺序来刷。

举个例子：我们遇到很多求第 k 大、第 k 个等 kth 问题，一般都可以通过快排分区、或者堆来实现，那么你在刷 kth 这类问题之前，是不是最好把排序算法、堆这两个类别相关的题先刷完呢

我们可以按照从简单到难的顺序，分成 5 个系列 22 个类别：

数组、字符串、整数的基本操作， 5 个类别：一维数组、二维数组、字符串、数学、位运算
经典查找算法，6 个类别：排序、二分查找、哈希查找、栈和队列辅助查找、堆查找、滑动窗口
动态数据结构，4 个类别：链表、二叉树、二叉查找树、DFS 和 BFS
数据结构设计，包括 3 个类别：缓存、并查集、字典树
高级算法，包括 4 个类别：回溯、贪心、动态规划、图论相关算法

以上，前面的类别是后面类别的基础。每个类别挑选 10 到 30 道经典的算法面试题即可，加起来，差不多 300 多道题。那么，怎么选 300 多道题呢？这 300 多题怎么分类呢？要想知道这 300 题怎么选的，可以私信我的~

如果你是刚接触算法的新手，每一道高频算法题对于你来说，都是一座很难翻越的高山，那么请你回到啃基础阶段

如果你稍微有点基础，或者说你懂点数据结构，懂点基础算法，面对每道算法题，也够你喝一壶的，比如：

太多的人在简单的 two sum 经典算法题上就会折腾很久，即使你看了题解答案，过两天，你再去做的话，你也不一定能做出来，不知道你有没有这种经历呢？

当然，这个是正常的

如果连题解答案你都看不懂的话，这个就不正常了，实际上，上面所说的 300 多道题目中，很多题目的题解答案你是看不懂的

看不懂的原因主要包括：

你所看到的题解写的太烂
触碰到了你的知识盲区，也就是题目所考的知识点你都不熟悉

所以，你需要做的就是：

跟着优秀的题解刷题
系统的刷题，这样就不会存在知识盲区了

接下来再讲一下更难的笔试

如果你只是刷完了 300 多道题目，面试没问题了，但是笔试的话，你还需要更多的努力

你可能会遇到下面的两种状况：

碰到的笔试题不难，但是你在折腾输入输出的时候，搞得自己满头大汗，在输入输出上花了太多的时间，然后笔试过不了~

你也可能碰到笔试题描述太长，自己内心产生恐惧，进而怯场，然后就放弃了~

之所以出现上面的两种情况，有两点原因：

首先，你没有事先准备，没有事先去做一做之前的笔试真题，这个其实和你在学校考试是一个道理

其次，你存在知识盲区，你一定要清楚的一点是，不管笔试题怎么变，每道笔试题其实都是考察 1 ~ 2 个知识点的，真的是万变不离其宗的，这点一定要坚信

一般笔试题是不会无厘头的，你要是觉得它无厘头，那可能就是你的算法知识不够扎实~

你要是不信的话，你可以看下我整理的 2021 年校招笔试题（图片下有题解代码链接）：

2021 年校招算法笔试题解和总结(持续更新中...)https://blog.csdn.net/spark_tang/article/details/121223092

对于笔试来说，熟悉每一种数据结构或者算法的应用场景，是非常重要的，因为很多笔试题都是场景驱动的题目~

由于算法面试的时间很短，所以面试官给你的算法面试题是很短的，他会直接告诉你给你一个数组或者给你一个链表，然后再说要解决的问题~

但是笔试算法题不会直接告诉你输入的数据结构，而是告诉你一个场景，然后需要你自己将这个场景对应的输入数据结构抽象出来滴~

我们找一道题来看一下，来看一下今年美团的校招算法题：

以下是输入示例数据，n = 4，k = 4：

4 4 1 2 2 1 2 3 2 1 4 4 4 3 2 3 2 1

对于这道题，我们不能一眼看出这个算法题输入是什么数据结构，我们需要通过不断将这个场景进行抽象：

我们可以将 n 乘以 n 的小方格抽象成 n 乘以 n 的二维数组
然后根据小美的跳方格的规则，再次从这个场景中抽象出无权有向图，如下：

上面二维数组中每个元素作为图的顶点，因为可以从一个元素的上下左右跳，所以元素与元素之间就是边，但是这里必须是有向边，因为小美只能从 1、2、....、k 依次跳

也就是说，最终我们把问题抽象成图结构了，那么解决图结构上的问题，无非就是 DFS 和 BFS 两种算法了，如果同学们在刷题的时候，刷过图结构中的 floodfill 算法相关类型题的话，这道题目就非常简单了

所以说，如果想通过算法笔试题的话，你还需要刻意的练习抽象能力，这个也可以通过在刷题或者做笔试原题的时候，刻意练习下即可。

以上就是准备笔试的时候需要多做的努力了。

如何避开校招笔试

其实，想去大厂的同学，是完全可以跳过笔试这个阶段的，你可以通过走提前批，提前批是不需要笔试的，但是每轮技术面，还是会有算法题的，相对难度低点

我们先看一张校招时间线图：

提前批的本意是提前网罗优质人才，是企业与企业之间的人才战，所以提前批的要求一般更高些

如果你的简历很优秀的话，可以直接参加提前批，只要简历过了，就可以直接参加面试，不需要参加算法笔试

而且，很多公司提前批挂了，还能参加正式批的校招，相当于多一次求职机会

如果提前批挂了，也不要灰心，好好准备，参加正式批，一般是需要参加笔试的，但是，需要注意的是，笔试的结果只是作为参考，如果笔试没做好的话，也是有机会进入面试阶段的

总之，加油就对了，皇天不会辜负有心人的，祝福所有的参加面试的同学，都能通过！

最后，想说明的是，不止是在面试中，数据结构与算法才有用。实际上你对数据结构与算法的掌握程度，可以直接决定你的职业高度的

所以，如果你还想接着吃软件开发这碗饭的话，数据结构与算法还是要狠狠的学透的

谢谢大家，以上!

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