2017년 1월 9일 월요일

jwasham/google-interview-university


A complete daily plan for studying to become a Google software engineer.
Google 소프트웨어 엔지니어가되기 위해 공부하기위한 완벽한 일일 계획.

Google Interview University

What is it?
This is my multi-month study plan for going from web developer (self-taught, no CS degree) to Google software engineer.
이것은 웹 개발자 (독학으로, CS 학위 없음)에서 Google 소프트웨어 엔지니어로 이동하기위한 여러 달 간의 학습 계획입니다.

This long list has been extracted and expanded from Google's coaching notes, so these are the things you need to know. There are extra items I added at the bottom that may come up in the interview or be helpful in solving a problem. Many items are from Steve Yegge's "Get that job at Google" and are reflected sometimes word-for-word in Google's coaching notes.
이 긴 목록은 Google의 코칭 노트에서 추출 및 확장되었으므로 알아 두어야 할 사항입니다. 아래쪽에 추가 한 항목이있어 인터뷰에 올 수도 있고 문제를 해결하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 많은 항목이 스티브 예지 (Steve Yegge)의 "Get the job at Google"에서 왔으며 때로는 Google의 코칭 노트에 한 마디로 반영됩니다.
I've pared down what you need to know from what Yegge recommends. I've altered Yegge's requirements from information received from my contact at Google. This is meant for new software engineers or those switching from software/web development to software engineering (where computer science knowledge is required). If you have many years of experience and are claiming many years of software engineering experience, expect a harder interview. Read more here.
저는 Yegge가 권하는 것에서 당신이 알아야 할 것을 털어 놓았습니다. Yegge의 요구 사항이 Google 담당자의 정보로 변경되었습니다. 이것은 새로운 소프트웨어 엔지니어 또는 소프트웨어 / 웹 개발에서 소프트웨어 엔지니어링 (컴퓨터 과학 지식이 필요한 곳)으로 전환하는 엔지니어를위한 것입니다. 다년간의 경험이 있고 다년간의 소프트웨어 엔지니어링 경험을 주장하는 경우 더 면밀한 인터뷰를 기대하십시오. 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.
If you have many years of software/web development experience, note that Google views software engineering as different from software/web development and they require computer science knowledge.
다년간의 소프트웨어 / 웹 개발 경험이 있다면 Google은 소프트웨어 엔지니어링을 소프트웨어 / 웹 개발과 다르게 간주하며 컴퓨터 과학 지식이 필요합니다.
If you want to be a reliability engineer or systems engineer, study more from the optional list (networking, security).
안정성 엔지니어 또는 시스템 엔지니어가되기를 원하는 경우 옵션 목록 (네트워킹, 보안)에서 더 많은 것을 공부하십시오.
Table of Contents
---------------- Everything below this point is optional ----------------
Why use it?

I'm following this plan to prepare for my Google interview. I've been building the web, building services, and launching startups since 1997. I have an economics degree, not a CS degree. I've been very successful in my career, but I want to work at Google. I want to progress into larger systems and get a real understanding of computer systems, algorithmic efficiency, data structure performance, low-level languages, and how it all works. And if you don't know any of it, Google won't hire you.
나는 Google 인터뷰를 준비하기 위해이 계획을 따르고 있습니다. 저는 1997 년부터 웹을 구축하고 서비스를 구축하며 신생 기업을 시작했습니다. 저는 CS 학위가 아닌 경제학 학위를 받았습니다. 나는 경력상으로 매우 성공적 이었지만 Google에서 일하고 싶습니다. 더 큰 시스템으로 발전하고 컴퓨터 시스템, 알고리즘 효율성, 데이터 구조 성능, 저수준 언어 및 모든 기능을 실제로 이해하고 싶습니다. 그리고 그 중 하나를 모르는 경우 Google은 사용자를 고용하지 않습니다.
When I started this project, I didn't know a stack from a heap, didn't know Big-O anything, anything about trees, or how to traverse a graph. If I had to code a sorting algorithm, I can tell ya it wouldn't have been very good. Every data structure I've ever used was built into the language, and I didn't know how they worked under the hood at all. I've never had to manage memory unless a process I was running would give an "out of memory" error, and then I'd have to find a workaround. I've used a few multidimensional arrays in my life and thousands of associative arrays, but I've never created data structures from scratch.
이 프로젝트를 시작했을 때, 나는 힙으로부터 스택을 알지 못했고, Big-O, 나무에 관한 것, 또는 그래프를 트래버스하는 방법에 대해 몰랐습니다. 정렬 알고리즘을 코딩해야한다면 아주 좋지 않았다고 말할 수 있습니다. 내가 사용한 적이있는 모든 데이터 구조는 언어에 내장되어 있으며, 어떻게 작동하는지 알지 못했습니다. 필자는 실행중인 프로세스에서 "메모리 부족"오류가 발생하지 않는 한 메모리를 관리 할 필요가 없었으며 해결 방법을 찾아야했습니다. 필자는 평생 동안 몇 개의 다차원 배열과 수천 개의 연관 배열을 사용했지만 데이터 구조를 처음부터 만들지 않았습니다.
But after going through this study plan I have high confidence I'll be hired. It's a long plan. It's going to take me months. If you are familiar with a lot of this already it will take you a lot less time.
그러나 이 학습 계획을 밟은 후에 나는 내가 고용 될 것이라는 높은 확신을 가지고 있습니다. 그것은 긴 계획입니다. 몇 달이 걸릴거야. 이미 많은 것을 알고 있다면 이미 시간이 많이 걸릴 것입니다.

How to use it

Everything below is an outline, and you should tackle the items in order from top to bottom.
I'm using Github's special markdown flavor, including tasks lists to check progress.
아래의 모든 내용은 개요이며, 항목을 위에서 아래로 순서대로 처리해야합니다.
진행 상황을 확인하기위한 작업 목록을 포함하여 Github의 특별 제작물을 사용하고 있습니다.
Create a new branch so you can check items like this, just put an x in the brackets:
다음과 같이 항목을 확인할 수 있도록 새 분기를 만듭니다. x를 대괄호에 넣으십시오.
(git에서 받는 내용..)
normalFork a branch and follow the commands below
normal
git init
git checkout -b progress
git remote add jwasham https://github.com/jwasham/google-interview-university
git fetch --all
normalMark all boxes with X after you completed your changes
normal
git add .
git commit -m "Marked x"
git rebase jwasham/master
git push --force

Get in a Googley Mood

Print out a "future Googler" sign (or two) and keep your eyes on the prize.
'미래의 Google 직원'표지판 (또는 2 개)을 인쇄하고 눈을 주목하십시오.

Did I Get the Job?
I'm in the queue right now. Hope to interview soon.
normalThanks for the referral, JP.
normal
Follow Along with Me

Don't feel you aren't smart enough
  • Google engineers are smart, but many have an insecurity that they aren't smart enough, even though they work at Google.
  • The myth of the Genius Programmer
  • It's Dangerous to Go Alone: Battling the Invisible Monsters in Tech
  • Google 엔지니어는 똑똑하지만 많은 사람들은 Google에서 근무하지만 스마트하지 못하다는 불안감을 가지고 있습니다.
  • 천재 프로그래머의 신화
  • 혼자서가는 것이 위험합니다. 기술에서 보이지 않는 괴물과 싸우십시오.
About Google
About Video Resources
Some videos are available only by enrolling in a Coursera, EdX, or Lynda.com class. These are called MOOCs. Sometimes the classes are not in session so you have to wait a couple of months, so you have no access. Lynda.com courses are not free.
일부 비디오는 Coursera, EdX 또는 Lynda.com 클래스에 등록 할 때만 사용할 수 있습니다. 이것들을 MOOC라고합니다. 때로는 수업이 진행되지 않아서 몇 달을 기다려야하므로 액세스 할 수 없습니다. Lynda.com 과정은 무료가 아닙니다.
normalI'd appreciate your help to add free and always-available public sources, such as YouTube videos to accompany the online course videos.
I like using university lectures.
정상적으로 온라인 동영상과 함께 제공되는 YouTube 동영상과 같이 항상 무료로 제공되는 공개 소스를 추가하는 데 협조 해 주셔서 감사합니다.
그중 나는 대학 강의를 좋아합니다.

Interview Process & General Interview Prep

Pick One Language for the Interview
I wrote this short article about it: Important: Pick One Language for the Google Interview
You can use a language you are comfortable in to do the coding part of the interview, but for Google, these are solid choices:
나는이 짧은 글을 썼다 : 중요 : 구글 인터뷰를위한 하나의 언어 선택
면접의 코딩 부분에 익숙한 언어를 사용할 수 있지만 Google의 경우 다음과 같은 확실한 선택이 가능합니다.
  • C++
  • Java
  • Python
You could also use these, but read around first. There may be caveats:
이것들을 사용할 수도 있지만, 먼저 읽으십시오. 주의 사항이있을 수 있습니다.
  • JavaScript
  • Ruby
You need to be very comfortable in the language and be knowledgeable.
Read more about choices:
언어에 익숙하고 지식이 풍부해야합니다.
선택 사항에 대해 자세히 알아보십시오.

You'll see some C, C++, and Python learning included below, because I'm learning. There are a few books involved, see the bottom.
아래에서 C, C ++ 및 Python 학습을 볼 수 있습니다. 학습 중이기 때문입니다. 몇 권의 책이 있습니다, 하단을보십시오.

Book List
This is a shorter list than what I used. This is abbreviated to save you time.
이것은 제가 사용했던 것보다 짧은 목록입니다. 이것은 시간을 절약하기 위해 축약되었습니다.
Interview Prep
If you have tons of extra time:
Computer Architecture
If short on time:
  • Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine
    • http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=573386
    • The book was published in 2004, and is somewhat outdated, but it's a terrific resource for understanding a computer in brief.
    • 이 책은 2004 년에 출간되었지만 시대에 뒤떨어 지지만 간단히 컴퓨터를 이해하는 데는 훌륭한 자료입니다.
    • The author invented HLA, so take mentions and examples in HLA with a grain of salt. Not widely used, but decent examples of what assembly looks like.
    • 저자는 HLA를 발명 했으므로 HLA에서 소금과 함께 언급과 예를 들어보십시오. 널리 쓰이는 것은 아니지만, 어셈블리가 어떻게 생겼는지에 대한 예의 바른 예.
    • These chapters are worth the read to give you a nice foundation:
      • Chapter 2 - Numeric Representation
      • Chapter 3 - Binary Arithmetic and Bit Operations
      • Chapter 4 - Floating-Point Representation
      • Chapter 5 - Character Representation
      • Chapter 6 - Memory Organization and Access
      • Chapter 7 - Composite Data Types and Memory Objects
      • Chapter 9 - CPU Architecture
      • Chapter 10 - Instruction Set Architecture
      • Chapter 11 - Memory Architecture and Organization
If you have more time (I want this book):
Language Specific
You need to choose a language for the interview (see above). Here are my recommendations by language. I don't have resources for all languages. I welcome additions.
면접을위한 언어를 선택해야합니다 (위 참조). 다음은 언어 별 권장 사항입니다. 나는 모든 언어에 대한 자원이 없다. 나는 추가를 환영한다.
If you read though one of these, you should have all the data structures and algorithms knowledge you'll need to start doing coding problems. You can skip all the video lectures in this project, unless you'd like a review.
이 중 하나를 읽는다면 코딩 문제를 시작하는 데 필요한 모든 데이터 구조와 알고리즘 지식을 가져야합니다. 리뷰를 원하지 않는다면이 프로젝트의 모든 비디오 강의를 건너 뛸 수 있습니다.
언어를 선택한 후 데이터구조와 알고리즘에 대한 공부 필요. (DataStructures and Algorithms)
C++
I haven't read these two, but they are highly rated and written by Sedgewick. He's awesome.
If you have a better recommendation for C++, please let me know. Looking for a comprehensive resource.
Java
OR:
  • Data Structures and Algorithms in Java
    • by Goodrich, Tamassia, Goldwasser
    • used as optional text for CS intro course at UC Berkeley
    • see my book report on the Python version below. This book covers the same topics.
Python

Optional Books
Some people recommend these, but I think it's going overboard, unless you have many years of software engineering experience and expect a much harder interview:
어떤 사람들은 이것을 권장하지만, 오랜 기간의 소프트웨어 공학 경험이 있고 면접을 훨씬 더 기대하지 않는 한, 그것이 외출이 될 것이라고 생각합니다.
  • Algorithm Design Manual (Skiena)
    • As a review and problem recognition
    • 리뷰 및 문제 인식
    • The algorithm catalog portion is well beyond the scope of difficulty you'll get in an interview.
    • 알고리즘 카탈로그 부분은 인터뷰에서 얻는 어려움의 범위를 훨씬 뛰어 넘습니다.
    • This book has 2 parts:
    • 이 책은 2 부분으로 구성되어 있습니다.
      • class textbook on data structures and algorithms
      • 자료 구조 및 알고리즘에 관한 교과서
        • pros:
          • is a good review as any algorithms textbook would be
          • nice stories from his experiences solving problems in industry and academia
          • code examples in C
          • 어떤 알고리즘 교과서보다도 좋은 리뷰입니다.
          • 업계 및 학계의 문제를 해결 한 경험에 대한 멋진 이야기
        • cons:
          • can be as dense or impenetrable as CLRS, and in some cases, CLRS may be a better alternative for some subjects
          • chapters 7, 8, 9 can be painful to try to follow, as some items are not explained well or require more brain than I have
          • don't get me wrong: I like Skiena, his teaching style, and mannerisms, but I may not be Stony Brook material.
          • CLRS만큼 치밀하거나 통용되지 않을 수 있으며, 경우에 따라 CLRS가 일부 주제에 대해 더 나은 대안이 될 수 있습니다
          • 7 장, 8 장, 9 장은 어떤 항목이 잘 설명되지 않거나 내가 가지고있는 것보다 더 많은 두뇌를 필요로하기 때문에 따라하기 위해 고통 스러울 수 있습니다.
          • 내가 틀린 말을하지 마라. 나는 Skiena, 그의 가르침 양식 및 버릇을 좋아하지만 Stony Brook 자료가 아닐 수도있다.
      • algorithm catalog:
      • 알고리즘 카탈로그 :
        • this is the real reason you buy this book.
        • about to get to this part. Will update here once I've made my way through it.
        • 이것이 당신이이 책을 사는 진정한 이유입니다.
        • 이 부분에 도착하려고합니다. 일단 내가 그것을 통해 자신의 길을 만들었습니다 여기에 업데이 트됩니다.
    • To quote Yegge: "More than any other book it helped me understand just how astonishingly commonplace (and important) graph problems are – they should be part of every working programmer's toolkit. The book also covers basic data structures and sorting algorithms, which is a nice bonus. But the gold mine is the second half of the book, which is a sort of encyclopedia of 1-pagers on zillions of useful problems and various ways to solve them, without too much detail. Almost every 1-pager has a simple picture, making it easy to remember. This is a great way to learn how to identify hundreds of problem types.”
    • 예거 (Yegge)의 말 : "다른 어떤 책보다도 많은 것은 그래프의 문제가 얼마나 평범하고 중요한지를 이해하는 데 도움이되었습니다. 모든 작업 프로그래머의 툴킷에 포함되어야합니다.이 책에는 기본적인 데이터 구조와 정렬 알고리즘이 포함되어 있습니다. 좋은 보너스입니다.하지만 금광은이 책의 후반부에 있습니다.이 책은 여러 가지 유용한 문제들과 그것들을 해결할 수있는 다양한 방법으로 1 페이지의 백과 사전을 제공합니다. 거의 모든 1 페이지 호출기는 간단한 그림을 통해 기억하기 쉬워 수백 가지 문제 유형을 식별하는 방법을 배울 수있는 좋은 방법입니다. "
    • Can rent it on kindle
    • Half.com is a great resource for textbooks at good prices.
    • Answers:
    • Errata
  • Introduction to Algorithms (http://used.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=97689820)
    • Important: Reading this book will only have limited value. This book is a great review of algorithms and data structures, but won't teach you how to write good code. You have to be able to code a decent solution efficiently.
    • 중요 :이 책을 읽는 것은 가치가 제한됩니다. 이 책은 알고리즘 및 데이터 구조를 잘 검토하지만 좋은 코드를 작성하는 방법을 가르쳐주지는 않습니다. 적절한 솔루션을 효율적으로 코딩 할 수 있어야합니다.
    • To quote Yegge: "But if you want to come into your interviews prepped, then consider deferring your application until you've made your way through that book.”
    • * Yegge의 말을 인용하자면 : "그러나 면접에 참여하기를 원한다면, 그 책을 통해 길을 나서기 전까지는 신청서를 연기하는 것을 고려하십시오."
    • Half.com is a great resource for textbooks at good prices.
    • aka CLR, sometimes CLRS, because Stein was late to the game
  • Programming Pearls (생각하는 프로그래밍)
    • The first couple of chapters present clever solutions to programming problems (some very old using data tape) but that is just an intro. This a guidebook on program design and architecture, much like Code Complete, but much shorter.
    • 처음 몇 장은 프로그래밍 문제에 대한 영리한 해결책을 제시합니다 (일부는 데이터 테이프를 사용하여 아주 오래된 것입니다).하지만 그것은 단지 소개 일뿐입니다. 이것은 코드 완성과 비슷하지만 프로그램 디자인 및 아키텍처에 관한 안내서입니다.
  • "Algorithms and Programming: Problems and Solutions" by Shen
    • A fine book, but after working through problems on several pages I got frustrated with the Pascal, do while loops, 1-indexed arrays, and unclear post-condition satisfaction results.
    • Would rather spend time on coding problems from another book or online coding problems.
    • 좋은 책이지만, 여러 페이지에서 문제를 해결 한 후에 파스칼에 대한 좌절, while 루프, 1-indexed 배열 및 불명확 한 사후 만족도 결과가 있습니다.
    • 오히려 다른 책이나 온라인 코딩 문제로 인한 코딩 문제에 시간을 할애 할 것입니다.

Before you Get Started (시작하기 전에)
This list grew over many months, and yes, it kind of got out of hand.
Here are some mistakes I made so you'll have a better experience.
이 목록은 여러 달 동안 자랐고 일종의 손에 닿았습니다.
여기에 제가 실수를해서 더 나은 경험을 할 수 있습니다.
1. You Won't Remember it All (당신은 그것을 모두 기억하지 못할 것입니다.)
I watched hours of videos and took copious notes, and months later there was much I didn't remember. I spent 3 days going through my notes and making flashcards so I could review.
나는 몇 시간의 비디오를 보았고 풍부한 노트를 가지고 있었고, 몇 달 후 나는 기억이 안났다. 3 일 동안 메모를 작성하고 플래시 카드를 만들어 검토 할 수있었습니다.
Read please so you won't make my mistakes:
제 실수를하지 않도록 읽어주십시오 :

2. Use Flashcards (플래시카드를 사용하세요)
To solve the problem, I made a little flashcards site where I could add flashcards of 2 types: general and code. Each card has different formatting.
이 문제를 해결하기 위해 일반 및 코드의 2 가지 유형의 플래시 카드를 추가 할 수있는 작은 플래시 카드 사이트를 만들었습니다. 각 카드의 서식이 다릅니다.
I made a mobile-first website so I could review on my phone and tablet, wherever I am.
휴대 전화로 웹 사이트를 만들었으므로 어디에서나 휴대 전화와 태블릿을 검토 할 수 있습니다.
Make your own for free:
Keep in mind I went overboard and have cards covering everything from assembly language and Python trivia to machine learning and statistics. It's way too much for what's required by Google.
내가 배 밖으로 나가서 어셈블리 언어와 파이썬 퀴즈부터 기계 학습 및 통계에 이르기까지 모든 것을 다루는 카드를 가지고 있음을 기억하십시오. 그것은 Google에서 요구하는 것에 너무 많은 것입니다.
Note on flashcards: The first time you recognize you know the answer, don't mark it as known. You have to see the same card and answer it several times correctly before you really know it. Repetition will put that knowledge deeper in your brain.
플래시 카드에 대한 참고 사항 : 처음에는 대답을 알고 있음을 알게 될 때 대답을 알지 마십시오. 같은 카드를 실제로보고 여러 번 올바르게 대답해야만합니다. 반복은 그 지식을 당신의 두뇌에 깊게 뿌릴 것입니다.
An alternative to using my flashcard site is Anki, which has been recommended to me numerous times. It uses a repetition system to help you remember. It's user-friendly, available on all platforms and has a cloud sync system. It costs $25 on iOS but is free on other platforms.
내 플래시 카드 사이트를 사용하는 대안은 Anki입니다. Anki는 저에게 여러 번 추천되었습니다. 반복 시스템을 사용하여 기억하는 데 도움을줍니다. 사용자 친화적이며 모든 플랫폼에서 사용할 수 있으며 클라우드 동기화 시스템을 갖추고 있습니다. iOS에서는 25 달러이지만 다른 플랫폼에서는 무료입니다.
My flashcard database in Anki format: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (thanks @xiewenya)

3. Review, review, review (다시보기)
I keep a set of cheat sheets on ASCII, OSI stack, Big-O notations, and more. I study them when I have some spare time.
Take a break from programming problems for a half hour and go through your flashcards.
나는 ASCII, OSI 스택, Big-O 표기법 등에 관한 일련의 치트 시트를 유지한다. 나는 여유 시간이있을 때 그들을 공부합니다.
30 분 동안 프로그래밍 문제를 풀고 플래시 카드를 살펴보십시오.

4. Focus (집중하라)
There are a lot of distractions that can take up valuable time. Focus and concentration are hard.
귀중한 시간을 할애 할 산만 함이 많이 있습니다. 집중과 집중력이 어렵다.

What you won't see covered (당신이 보지 않을 것들)
This big list all started as a personal to-do list made from Google interview coaching notes. These are prevalent technologies but were not mentioned in those notes:
이 큰 목록은 모두 Google 인터뷰 코칭 노트에서 개인 일람표로 시작되었습니다. 이들은 널리 퍼져있는 기술이지만 그 노트에 언급되지 않았습니다 :
  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, and other front-end technologies

The Daily Plan
Some subjects take one day, and some will take multiple days. Some are just learning with nothing to implement.
일부 과목에는 하루가 걸리고 일부는 여러 날이 걸립니다. 일부는 구현할 것이 아무것도없이 학습하고 있습니다.
Each day I take one subject from the list below, watch videos about that subject, and write an implementation in:
매일 아래 목록에서 하나의 주제를 선택하고 주제에 관한 비디오를보고 다음에서 구현을 작성합니다 :
  • C - using structs and functions that take a struct * and something else as args.
  • C - 구조체와 함수를 사용하여 struct * 및 다른 것을 args로 사용합니다.
  • C++ - without using built-in types
  • C++ - 내장 유형을 사용하지 않고
  • C++ - using built-in types, like STL's std::list for a linked list
  • C++ - Linked List 에 대한 STL의 std :: list와 같은 기본 제공 유형 사용
  • Python - using built-in types (to keep practicing Python)
  • Python - 기본 제공 형식 사용 (파이썬 연습 유지)
  • and write tests to ensure I'm doing it right, sometimes just using simple assert() statements
  • You may do Java or something else, this is just my thing.
  • 내가 제대로하고 있는지 확인하기 위해 테스트를 작성하고 때로는 단순한 assert () 문을 사용한다.
  • 당신은 자바 또는 다른 것을 할 수 있습니다, 이것은 단지 나의 것입니다.
You don't need all these. You need only one language for the interview.
당신은이 모든 것을 필요로하지 않습니다. 인터뷰에는 하나의 언어 만 있으면됩니다.

Why code in all of these? (왜 이들 모두에 코드가 있습니까?)
  • Practice, practice, practice, until I'm sick of it, and can do it with no problem (some have many edge cases and bookkeeping details to remember)
  • 연습이 어려워 지지않을까지 연습하고, 연습하고, 연습하십시오. 문제가 될 수 없도록 (일부는 기억해야 할 많은 경우와 부기가 있습니다)
  • Work within the raw constraints (allocating/freeing memory without help of garbage collection (except Python))
  • 원시 제약 조건 내에서 작업하기 (할당/해지하기 GC를 제외하고.. (파이썬은 제외))
  • Make use of built-in types so I have experience using the built-in tools for real-world use (not going to write my own linked list implementation in production)
  • 내장 유형을 사용하여 실제 사용을 위해 내장 도구를 사용해 본 경험이 있습니다. (프로덕션에서 내 자신의 링크 된 목록 구현을 작성하지 않을 것임)
I may not have time to do all of these for every subject, but I'll try.
모든 주제에 대해이 모든 작업을 수행 할 시간이 없을 수도 있지만 시도하겠습니다.

You can see my code here:
You don't need to memorize the guts of every algorithm.
Write code on a whiteboard or paper, not a computer. Test with some sample inputs. Then test it out on a computer.
당신은 모든 알고리즘의 내장을 암기 할 필요가 없습니다.
컴퓨터가 아닌 화이트 보드 또는 종이에 코드를 작성하십시오. 몇 가지 샘플 입력으로 테스트하십시오. 그런 다음 컴퓨터에서 테스트 해보십시오.

Prerequisite Knowledge (사전 지식)
  • Learn C (C를 배워라)
    • C is everywhere. You'll see examples in books, lectures, videos, everywhere while you're studying.
    • C는 어디 에나있다. 공부하는 동안 책, 강의, 비디오 등의 예를 볼 수 있습니다.
    • C Programming Language, Vol 2
      • This is a short book, but it will give you a great handle on the C language and if you practice it a little you'll quickly get proficient. Understanding C helps you understand how programs and memory work.
      • answers to questions
  • How computers process a program: (컴퓨터가 프로그램을 처리하는 방법)

Algorithmic complexity / Big-O / Asymptotic analysis

Data Structures
  • Arrays
    • Implement an automatically resizing vector.
    • 자동 크기 조정 벡터를 구현하십시오.
    • Description:
    • Implement a vector (mutable array with automatic resizing):
    • 벡터 (자동 크기 조정 기능이있는 가변 배열) 구현 :
      • Practice coding using arrays and pointers, and pointer math to jump to an index instead of using indexing.
      • 배열과 포인터를 사용하여 코딩을 연습하고, 포인터를 사용하여 색인을 사용하는 대신 색인으로 이동하십시오.
      • new raw data array with allocated memory
      • 할당 된 메모리가있는 새로운 원시 데이터 배열
        • can allocate int array under the hood, just not use its features
        • start with 16, or if starting number is greater, use power of 2 - 16, 32, 64, 128
        • 후드에서 int 배열을 할당 할 수 있습니다.
        • 16으로 시작하거나 시작 숫자가 더 큰 경우 2 - 16, 32, 64, 128의 힘을 사용하십시오
      • size() - number of items
      • capacity() - number of items it can hold
      • is_empty()
      • at(index) - returns item at given index, blows up if index out of bounds (주어진 인덱스에서 아이템을 반환하고, 인덱스가 범위를 벗어나면 폭발한다.)
      • push(item)
      • insert(index, item) - inserts item at index, shifts that index's value and trailing elements to the right
      • prepend(item) - can use insert above at index 0 (인덱스 0에서 위의 삽입을 사용할 수 있습니다.)
      • pop() - remove from end, return value
      • delete(index) - delete item at index, shifting all trailing elements left
      • remove(item) - looks for value and removes index holding it (even if in multiple places)
      • find(item) - looks for value and returns first index with that value, -1 if not found
      • resize(new_capacity) // private function
        • when you reach capacity, resize to double the size
        • when popping an item, if size is 1/4 of capacity, resize to half
        • 용량에 도달하면 크기를 두 배로 늘립니다.
        • 항목을 팝하는 경우 크기가 용량의 1/4이면 절반으로 크기 조정
    • Time
      • O(1) to add/remove at end (amortized for allocations for more space), index, or update
      • O(n) to insert/remove elsewhere
      • O (1) 끝에 추가 / 제거 (더 많은 공간에 대한 할당에 대해 상환), 색인 또는 업데이트
      • 다른 곳에 삽입 / 제거 할 O (n)
    • Space
      • contiguous in memory, so proximity helps performance
      • space needed = (array capacity, which is >= n) * size of item, but even if 2n, still O(n)
      • 메모리 내에서 연속적이므로 근접성이 성능에 도움이됩니다.
      • 필요한 공간 = (배열 용량, => n) * 항목의 크기,하지만 2n 경우에도 여전히 O (n)
  • Linked Lists
    • Description:
    • C Code (video) - not the whole video, just portions about Node struct and memory allocation. (전체 비디오가 아니라 노드 구조체 및 메모리 할당에 관한 부분입니다.)
    • Linked List vs Arrays:
    • why you should avoid linked lists (video)
    • Gotcha: you need pointer to pointer knowledge: (for when you pass a pointer to a function that may change the address where that pointer points) This page is just to get a grasp on ptr to ptr. I don't recommend this list traversal style. Readability and maintainability suffer due to cleverness.
    • Gotcha : 포인터 지식에 대한 포인터가 필요합니다. (해당 포인터가 가리키는 주소를 변경할 수있는 함수에 대한 포인터를 전달할 때)이 페이지는 ptr에 대한 이해를 얻는 것입니다. 이 목록 순회 스타일은 권장하지 않습니다. 가독성과 유지 보수성은 영리함으로 인해 어려움을 겪습니다.
    • implement (I did with tail pointer & without):
      • size() - returns number of data elements in list
      • empty() - bool returns true if empty
      • value_at(index) - returns the value of the nth item (starting at 0 for first)
      • push_front(value) - adds an item to the front of the list
      • pop_front() - remove front item and return its value
      • push_back(value) - adds an item at the end
      • pop_back() - removes end item and returns its value
      • front() - get value of front item
      • back() - get value of end item
      • insert(index, value) - insert value at index, so current item at that index is pointed to by new item at index
      • erase(index) - removes node at given index
      • value_n_from_end(n) - returns the value of the node at nth position from the end of the list
      • reverse() - reverses the list
      • remove_value(value) - removes the first item in the list with this value
    • Doubly-linked List
  • Stack
  • Queue
    • Using Queues First-In First-Out(video)
    • Queue (video)
    • Circular buffer/FIFO
    • Priority Queues (video)
    • Implement using linked-list, with tail pointer:
    • 꼬리 포인터를 사용하여 링크 된 목록을 사용하여 구현 :
      • enqueue(value) - adds value at position at tail
      • dequeue() - returns value and removes least recently added element (front)
      • empty()
    • Implement using fixed-sized array:
    • 고정 크기 배열을 사용하여 구현 :
      • enqueue(value) - adds item at end of available storage
      • dequeue() - returns value and removes least recently added element
      • empty()
      • full()
    • Cost:
      • a bad implementation using linked list where you enqueue at head and dequeue at tail would be O(n) because you'd need the next to last element, causing a full traversal each dequeue
      • 꼬리 부분에서 대기열에서 대기열에 넣고 대기열에서 대기열을 제거하는 링크 된 목록을 사용하는 나쁜 구현은 마지막 요소 다음으로 이동해야하므로 각 대기열에서 전체 대기열이 이동하므로 O (n)이됩니다.
      • enqueue: O(1) (amortized, linked list and array [probing])
      • dequeue: O(1) (linked list and array)
      • empty: O(1) (linked list and array)
  • Hash table

More Knowledge
Trees
Sorting

If you need more detail on this subject, see "Sorting" section in Additional Detail on Some Subjects
이 주제에 대한 자세한 내용은 일부 주제에 대한 추가 세부 사항의 "정렬"단원을 참조하십시오.

Graphs
Graphs can be used to represent many problems in computer science, so this section is long, like trees and sorting were.
그래프는 컴퓨터 과학의 많은 문제를 나타 내기 위해 사용될 수 있으므로이 섹션은 Tree와 Sort와 같이 길다.
You'll get more graph practice in Skiena's book (see Books section below) and the interview books

Even More Knowledge
System Design, Scalability, Data Handling
Final Review
normalThis section will have shorter videos that you can watch pretty quickly to review most of the important concepts.
It's nice if you want a refresher often.
normal
Coding Question Practice
Now that you know all the computer science topics above, it's time to practice answering coding problems.
Coding question practice is not about memorizing answers to programming problems.
Why you need to practice doing programming problems:
  • problem recognition, and where the right data structures and algorithms fit in
  • gathering requirements for the problem
  • talking your way through the problem like you will in the interview
  • coding on a whiteboard or paper, not a computer
  • coming up with time and space complexity for your solutions
  • testing your solutions
There is a great intro for methodical, communicative problem solving in an interview. You'll get this from the programming interview books, too, but I found this outstanding: Algorithm design canvas
No whiteboard at home? That makes sense. I'm a weirdo and have a big whiteboard. Instead of a whiteboard, pick up a large drawing pad from an art store. You can sit on the couch and practice. This is my "sofa whiteboard". I added the pen in the photo for scale. If you use a pen, you'll wish you could erase. Gets messy quick.


Supplemental:
Read and Do Programming Problems (in this order):
Coding exercises/challenges
Once you've learned your brains out, put those brains to work. Take coding challenges every day, as many as you can.
Challenge sites:
Maybe:
Once you're closer to the interview
Your Resume
Be thinking of for when the interview comes
Think of about 20 interview questions you'll get, along with the lines of the items below. Have 2-3 answers for each. Have a story, not just data, about something you accomplished.
  • Why do you want this job?
  • What's a tough problem you've solved?
  • Biggest challenges faced?
  • Best/worst designs seen?
  • Ideas for improving an existing Google product.
  • How do you work best, as an individual and as part of a team?
  • Which of your skills or experiences would be assets in the role and why?
  • What did you most enjoy at [job x / project y]?
  • What was the biggest challenge you faced at [job x / project y]?
  • What was the hardest bug you faced at [job x / project y]?
  • What did you learn at [job x / project y]?
  • What would you have done better at [job x / project y]?
Have questions for the interviewer
normalSome of mine (I already may know answer to but want their opinion or team perspective):
normal
  • How large is your team?
  • What does your dev cycle look like? Do you do waterfall/sprints/agile?
  • Are rushes to deadlines common? Or is there flexibility?
  • How are decisions made in your team?
  • How many meetings do you have per week?
  • Do you feel your work environment helps you concentrate?
  • What are you working on?
  • What do you like about it?
  • What is the work life like?
Once You've Got The Job
Congratulations!
Keep learning.
You're never really done.

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Everything below this point is optional. These are my recommendations, not Google's.
By studying these, you'll get greater exposure to more CS concepts, and will be better prepared for
any software engineering job. You'll be a much more well-rounded software engineer.

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Additional Books
Additional Learning
Additional Detail on Some Subjects
normalI added these to reinforce some ideas already presented above, but didn't want to include them
above because it's just too much. It's easy to overdo it on a subject.
You want to get hired in this century, right?
normal
Video Series
Sit back and enjoy. "Netflix and skill" :P
Computer Science Courses


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