Google, Facebook算法题目和其他资料的讨论blog

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本文记录了一位工程师在新工作稳定后，为了抓住更好的职业机会而进行的算法研究和个人技能提升的过程。

新的工作已经稳定了，但是LD说，要时刻准备着算法的研究很熟练，有好的机会可以立即抓住！所以从现在开始在这里算是自己的算法题目的备份和其他面试资料的搜集！

－2013/11/15

lzmaths
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程序员代码面试指南 IT名企算法与数据结构题目最优解.zip
09-20
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Facebook面试官：答对这道题，算法面试稳了！
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06-29 193
Facebook面试题：目的地的最短路径 描述 给定表示地图上坐标的2D数组，地图上只有值0,1,2。0表示可以通过，1表示不可通过，2表示目标位置。从坐标[0,0]开始，你只能上，下，左，右移动。找到可以到达目的地的最短路径，并返回路径的长度。 地图一定存在且不为空，并且只存在一个目的地 保证targetMap[0][0]=0 在线评测地址 样例1 输入: [ [0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 0, 2] ] 输出: 4 说明: [0,0] -> [1,0] ->
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九章算法的博客
01-07 340
新年过后，求职市场逐步回暖，不少科技公司已经悄悄放出了岗位，既有full time，也包括intern???? 这还只是春招的第一波，未来一段时间将有更多岗位放出。按历年的大趋势，春招只会持续到2月底，因此大家务必尽早做准备。 为了节约备战时间，令狐老师将自己多年的笔记整理成面试常考算法模板Cheat Sheet，今天就免费分享给大家 《大厂常考算法Cheat Sheet最新版》 内含各类常考算法模板及使用条件: ⼆分法 Binary Search 双指针 Two Pointers 排序算法 Sorti
Google和Facebook的经典系统面试题：设计一个停车场
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01-06 974
深入系统讨论了一个流行的编码采访问题 0.32问题陈述 0.55找到解决方案 2.43要问的问题 6.35面向对象的设计/类层次结构 13.57编码问题法 23.34测验 该系统设计面试问题/系统设计方法对软件工程师，软件开发人员，Web开发人员，前端工程师，质量保证工程师，产品经理，网络工程师同样重要。 该采访问题可以作为编码采访问题，系统设计问题或面向对象的设计问题提出。 此问题的其他名称是：AmazonLocker面试问题，停车场面试问题，使用OO技术的停车场，面向对象的停车场。 Goog..
数据结构与算法 - 第一周题目
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科技巨头问题集锦（无答案！） 通用问题 苹果 微软 Twitter Uber 领英（LinkedIn） 机器学习问题 谷歌 微软 Uber 领英 IBM Salesforce Capital One（一家美国银行） Zillow Hadoop Twitter Captial One Hive 领英 Spark 统计和概率问题 谷歌 微软 Twitter Uber Faceb...
LeetCode题目解答源码分享与算法讨论
很多知名的科技公司如Facebook、Google、Amazon等都会在面试中使用LeetCode题目。 MyLeetCode是一个个人项目，它是用户为了练习LeetCode题目而创建的代码库。在这个仓库中，用户可以找到各种题目的源代码实现。源...
LeetCode算法题目集合与解题思路
LeetCode 是一个广受程序员、算法爱好者以及准备技术面试的开发者欢迎的在线编程平台，其核心目标是帮助用户通过解决实际的算法与数据结构问题来提升编程能力，尤其是在准备科技公司如 Google、Facebook（Meta）、...
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5. 面试准备：LeetCode上的很多题目被众多科技公司，如Google、Facebook、Amazon等，作为面试时编程能力测试的一部分。因此，练习LeetCode的题目也成为了程序员面试准备的一种重要方式。 描述中“一天一个leetcode...
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的分散式优化策略，用于解决电动汽车充电站的有序充电调度问题，重点结合分时电价机制进行优化，并提供了Matlab代码实现方案。该方法旨在通过分散式计算降低集中控制的复杂性，提升充电调度的经济性和电网稳定性，适用于大规模电动汽车接入场景下的充电管理。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究人员及研究生，具备一定Matlab编程能力和优化算法基础的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车充电调度在分时电价下的优化模型；②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法在电力系统优化中的结合应用；③实现分散式优化算法以提升充电站运行效率与电网互动能力； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，同时参考文中提到的优化方法与其他电力系统调度案例进行对比分析，以增强对分散式优化架构的理解与应用能力。
Anaconda：NumPy数组操作教程PDF
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1.1.1步骤与说明 1.访问 Anaconda 官网:首先，访问Anaconda的官方网站(https://www.anaconda.com/products/distribution/)。 2.选择下载版本:根据你的操作系统(Windows,macOS,或Linux)，选择合适的Anaconda 安装包。 3.下载并安装:下载完成后，运行安装程序并按照提示完成安装。确保在安装过程中选择将Anaconda添加到系统路径中。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
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MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要：本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法，该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法，重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略，提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度，适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外，文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容，涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员，尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标：①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域；②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力；③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持； 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性，并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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本书深入探讨JavaScript模块化编程，从基础概念到企业级架构设计，涵盖模块模式、增强技术、沙箱机制与核心模块构建。通过一个单页应用的完整实现，展示如何打造可维护、可扩展、高内聚低耦合的前端系统。结合MV*架构、自动化测试与AMD/CommonJS/ES6模块标准，帮助开发者摆脱全局污染，掌握现代前端工程化核心技能。适合有一定JavaScript基础、追求架构思维提升的开发者阅读与实践。
iOS+allure+poco+airtest框架，一键执行
12-05
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