《Go 程序员面试笔试宝典》上市半年多了~

博主的文章《Gomap竟然也会发生内存泄漏》荣登博客园首页,回顾写作历程,作者强调了梳理知识系统和提升个人能力的重要性。与欧神合著的《Go程序员面试笔试宝典》已上市,书评好坏参半,鼓励读者在豆瓣评分。文中还提及将通过抽奖送出10本实体书,并提供了参与方式和规则。同时,书籍在各大电商平台均有销售。

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周末发布的文章《Go map 竟然也会发生内存泄漏》上榜了!博客园编辑推荐,博客园首页第一篇文章就是它。

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几年前每次文章正文前都是上这榜、上那榜,现在想想还怪不好意思的。

想想已经很长时间没关注过这些“榜单”了。自己写出来的东西能够获得别人的认可当然很重要,文章阅读量、转发量,这些数据在推着我们写下去。

但最重要的还是作者在写作过程中得以梳理自己的知识系统。思考得以完全,能力得以提升。

今年 4 月份,我和欧神合作写的《Go 程序员面试笔试宝典》上市,算是一路走来的一个小小总结。

《宝典》在豆瓣上评论并不多,好的坏的都有,这里也号召下买过书的读者可以去打个分、点评一下。

今天也不废话太多,直接上抽奖链接,送 10 本《Go 程序员面试笔试宝典》实体书。

另外,京东、当当、拼多多等各大电商平台均有售,想看实体书的朋友也可以自行去购买,感谢支持。

这次抽奖我们换个玩法,直接用抽奖助手来进行。为了避免被薅羊毛,仅关注七天以上的用户可以最终获奖。

开奖时间:11.16 日 23:59。

注意,参与抽奖后,需要在本文后面留言(内容随意,已设置仅关注7天以上的用户可以留言)。抽奖助手开奖后,只有留言了的读者才可以获奖。

本书针对当前各大it企业面试笔试中常见的问题以及注意事项,进行了深层次的分析。本书除了对传统的计算机相关知识(c/c++、数据结构与算法、操作系统、计算机网络与通信、软件工程、数据库、智力题、英语面试等)进行介绍外,还根据当前计算机技术的发展潮流,对面试笔试中常见的海量数据处理进行了详细的分析。同时,为了更具说服力,本书特邀位it名企面试官现身说法,对面试过程中求职者存在的问题进行了深度剖析,同时本书引入了一批来自于名牌高校、就职于明星企业的职场达人的真实求职案例,通过他们的求职经验与教训,抛砖引玉,将整个求职过程生动形象地展示在读者面前,进而对求职者起到一定的指引作用。本书也对各种类型的it企业的招聘环节进行了庖丁解牛式的分析,帮助求职者能够更加有针对性地 进行求职准备。 本书是一本计算机相关专业毕业生面试笔试的求职用书,同时也适合期望在计算机软硬件行业大显身手的计算机爱好者阅读。 程序员面试笔试宝典 目录 前言 上篇 面试笔试经验技巧篇 第1章 面试官箴言 2 第2章 面试心得交流 9 第3章 企业面试笔试攻略 20 第4章 面试笔试技巧 42 第5章 英文面试攻略 82 第6章 智力题攻略 102 下篇 面试笔试技术攻克篇 第7章 程序设计基础 122 第8章 数据库 240 第9章 网络与通信 254 第10章 操作系统 270 第11章 软件工程 278 第12章 发散思维 289 第13章 数据结构与算法 295 第14章 海量数据处理 390
关于“张无忌 计算机 面试 宝典 资料”的查询,虽然未直接提及具体的参考资料或书籍名称,但从已有引用内容中可以推测出一些可能的方向。 在计算机面试领域,《程序员面试笔试宝典》被次提到作为经典的学习材料[^2]。这本书由机械工业出版社出版,涵盖了大量常见的算法设计问题和技术知识点,适合用于面试前的复习和巩固基础知识。然而,随着企业对候选人综合能力的要求不断提高,许公司逐渐转向更具挑战性和创新性的试题形式,因此仅依赖单一教材可能不足以全面覆盖最新的考察范围。 针对更广泛的准备策略,可以从以下几个方面入手: 1. **元化技能提升** 不局限于某一特定编程语言(如Java),还应该了解其他主流开发工具及其应用场景,例如C++、Go或者Python等[^5]。这种跨平台的知识积累有助于展现候选人的适应力与学习潜力。 2. **实战演练结合理论总结** 将遇到的各种练习题当作自我检验的机会,在解答过程中不断反思并优化解决方案。这种方法类似于费曼学习法中的实践反馈机制——通过讲解加深理解,并识别薄弱环节加以改进[^3]。 3. **关注新兴趋势与复杂场景模拟** 对于某些高级职位来说,单纯记忆标准答案已经不够用了;相反,它们期望看到应聘者如何创造性地解决未曾见过的新颖难题。这就涉及到诸如分治法这样的核心概念的应用实例探讨,像二分查找、归并/快速排序等问题背后隐藏的设计思路值得深入挖掘[^4]。 综上所述,“张无忌”式的全能型选手不仅需要掌握扎实的基础功底,更要培养灵活运用所学知识去攻克未知障碍的能力。尽管目前市面上并没有确切名为《张无忌计算机面试宝典》的作品存在,但上述方法论无疑提供了构建个人竞争力的有效路径。 ```python # 示例代码展示了一个简单的二分查找实现,属于分治法范畴内的基础操作。 def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr)-1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid # 找到目标值的位置 elif arr[mid] < target: low = mid + 1 # 缩小搜索区间至右半部分 else: high = mid - 1 # 缩小搜索区间至左半部分 return -1 # 如果遍历结束仍未发现,则返回-1表示不存在 example_list = [1, 3, 5, 7, 9] print(binary_search(example_list, 5)) # 输出索引位置2 ```
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