12月面试了10家算法岗,9家都问我C++

C++20标准发布,带来了更简洁的语法。专家建议初学者应从传统C++入手,逐步过渡到现代C++,因为核心是多泛型编程思维。课程由ACM金牌得主、前百度工程师胡光打造,旨在帮助初学者和转行者掌握C++编程思维。课程经过多轮打磨,包含基础巩固、实战项目和思维提升,附赠学习资料包。

2020年的最后1个月,C++20的标准正式公布了,它的变化有多大?

先来看一张图:

分别用C++11和C++20编写代码,来实现同一个数据操作的功能

显而易见,C++的代码变得更简洁了,甚至有人说,C++越来越像Python了。新标准来了,尽管现在编译器的配置还不完善,想要尝鲜的人却不少。

不过,对于大部分人,我不建议一上来就直接学C++20,尤其是0基础,一定要先从传统C++开始,再逐步过渡到现代C++。因为C++最核心的东西不是某一项语法特性,而是它作为一种多泛型语言的编程思维。

要掌握这种思维,必须对操作系统、网络知识、数据结构与算法有一定的深入理解。有过面试经验的人应该知道,除了代码能力,这些东西也是必考察项

除此之外,编程思维对于学任何一门语言的人来说都很重要,它决定了你未来5-10年是继续向上发展,还是随波逐流原地踏步

最近我发现了1个把C++编程思维讲得很通透的体验课,尤其对初学和转行的朋友很有帮助,而且这个课含金量很高

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视频资料由C语言与算法数据结构学科创始人、哈尔滨理工大学计算机特邀讲师于方泽讲解录制,现在,只要报名这个体验课,这份干货满满的学习视频就免费赠送给你啦。

为什么说这个课含金量高?

该课程是由开课吧联合ACM金牌得主、前百度高级算法研发工程师——胡光打造。开课吧的教研团队基本都是来自一线的技术大牛,其创新的教育模式和深入产业前沿的教学理念曾受到政、教、商各界大佬的肯定。

胡光是谁?

前百度高级算法研发工程师,拿过ACM亚洲区金牌,进过2次全球总决赛,与来自麻省理工、哈佛等世界名校的顶尖团队同台竞赛。

作为百度NLP推理引擎的开发者之一,胡光曾获得过百度“黑马奖”、“年度英雄奖”等荣誉,后在美国硅谷主攻人工智能相关领域。17年回国创业,由他创立的海贼班,曾帮助过一批又一批学员成功斩获字节、腾讯、华为大厂高薪offer

据悉,这次的体验课自上线以来打磨了10多期,期间开课吧教研团队对计软专业在校生和初阶程序员群体展开了深度的跟踪调查,在得到大量数据反馈后,对教学方式和授课内容进行多次调整优化、精益求精,才有了最终这一版。

课程3天大纲严格按照夯实基础-项目实战-思维提升的思路来设计,3天3次线上直播的授课形式,一是为了方便大家灵活安排学习时间,另一方面是为了便于学习任务的分解。

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<think>好的,用户现在提到他想申请希音(Shein)的算法位,但编程基础几乎为零,只在大专学过计算机。我需要先分析他的现状和目标之间的差距,然后给出切实可行的建议。 首先,用户的教育背景是大专,计算机专业,但编程基础薄弱。希音作为一跨境电商公司,算法位可能涉及推荐系统、供应链优化、图像识别等。算法通常要求较强的编程能力、数据结构和算法基础,以及机器学习相关知识。用户的现状和目标之间存在较大差距,尤其是编程基础和数学基础方面。 接下来,我需要考虑用户可能没有明确表达的需求。他可能对算法位的具体要求不太清楚,或者不知道如何从零开始准备。他可能需要一个详细的学习路径,包括编程基础、数据结构与算法、机器学习理论、项目经验等。此外,他可能对如何弥补学历上的不足感兴趣,比如通过项目、竞赛或开源贡献来提升竞争力。 用户提到的编程基础基本为零,所以第一步需要巩固编程基础,尤其是Python,因为它在机器学习中应用广泛。同时,数据结构和算法面试的关键,需要重点学习。数学方面,线性代数、概率统计和微积分是机器学习的基础,可能需要补习。 另外,考虑到用户是大专学历,可能需要通过其他途径增强简历,比如参加Kaggle比赛,做个人项目,或者继续教育(如专升本或在线课程证书)。实习经验也非常重要,但可能对大专生来说机会较少,所以需要突出项目经验。 然后,我需要规划一个分阶段的学习计划,从基础到进阶,每个阶段明确目标和方法。同时,要提醒用户保持持续学习,参与社区,构建作品集等。可能还需要调整预期,从初级职位开始,逐步提升。 最后,要鼓励用户,虽然起点有挑战,但通过系统学习和实践,仍然有机会达到目标。同时,提供资源推荐,如书籍、在线课程、学习平台等,帮助用户高效学习。</think>我将从行业现状分析、学习路径规划、求职策略三个方面为您详细解析如何从零基础逐步进阶到算法位,并特别说明大专学历背景下的突破方法。 一、行业现状与位需求(以希音为例) 1. 算法核心技能需求: - 编程基础:$Python/Java/C++$ 至少精通1门 - 数据结构与算法:LeetCode中等难度题目通过率 >70% - 数学基础:掌握线性代数、概率论、微积分 - 机器学习:理解常见算法如 $SVM$, $XGBoost$, 深度学习框架 - 业务理解:电商场景下的推荐/搜索/图像算法 2. 学历现状应对策略: $$P(竞争力) = \frac{项目经验^{1.5} \times 技术水平^{2} \times 持续学习^{0.8}}{学历门槛^{1.2}}$$ 通过提升分子项来抵消分母影响 二、分阶段学习路线(总周期建议12-18个月) ▌第一阶段:编程筑基(2-3个月) ```python # 每日代码量要求 ≥200行 # 学习路径示例 print("Hello Algorithm!") # 基础语法 → 控制结构 → 函数 → 面向对象 # 重点突破 numpy_array = np.array([[1,2], [3,4]]) # 数值计算 df = pd.read_csv(&#39;data.csv&#39;) # 数据处理 plt.plot(x, y) # 可视化 ``` ▌第二阶段:算法与数据结构(4-6个月) 需掌握的核心结构: ``` 数组 → 链表 → 栈/队列 → 树 → 图 → 哈希表 ``` 常见算法复杂度比较: $$ \begin{array}{c|c|c} \text{算法} & \text{平均复杂度} & \text{适用场景} \\ \hline 冒泡排序 & O(n^2) & 小规模数据 \\ 快速排序 & O(n\log n) & 通用排序 \\ 哈希查找 & O(1) & 快速检索 \\ \end{array} $$ ▌第三阶段:机器学习实战(6-9个月) 推荐学习框架: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression import tensorflow as tf # 典型项目流程 数据清洗 → 特征工程 → 模型训练 → 评估优化 ``` 三、学历短板突破方案 1. 项目经验打造: - 电商场景:用户购买预测(使用XGBoost) - 图像处理:服装款式识别(CNN实现) - 推荐系统:协同过滤算法实践 2. 能力证明替代方案: - Kaggle竞赛:至少进入前15% - 开源贡献:参与TensorFlow/PyTorch项目 - 技术博客:持续输出高质量文章(建议周更) 3. 求职策略: ``` 社招路线:初级数据分析师 → 算法工程师 → 资深算法 ├── 第1年:专注数据处理能力 ├── 第2年:过渡到模型开发 └── 第3年:冲击目标位 ``` 四、资源推荐 1. 编程基础: - 书籍:《Python编程:从入门到实践》 - 工具:PyCharm + Jupyter Notebook 2. 算法提升: ```bash # 每日一题计划 leetcode study plan -t 90-day ``` 3. 机器学习: - 课程:吴恩达《机器学习》+ 李沐《动手学深度学习》 - 框架:Scikit-learn → TensorFlow → PyTorch 关键提醒:建议同步进行专升本学历提升,重点院校(如浙大、北航)的继续教育学院是不错选择。近期希音算法JD显示,30%的候选人通过项目经验突破学历限制,持续学习是核心成功因子。
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