Python 的演算法和資料結構 (面試 Q&A )

Contents

從零開始用面試題實現資料結構、圖演算法和排序演算法的指南！內容包含陣列、連結串列、圖形演算法和排序。在每一章你將了解每種演算法或資料結構的理論背景，然後跟著講師逐步用 Python 編寫程式碼。大多數進階的演算法都密切仰賴這些主題，因此這些知識基礎絕對值得你去了解。這些原理可以用於幾個領域：投資銀行、人工智能或股票市場上的電子交易演算法。

從這 23 小時的課程，你將學到

理解陣列和連結列表
理解棧和佇列
理解樹狀資料結構（二元搜索樹）
了解平衡樹（AVL 樹和紅黑樹）
理解堆資料( heap data )結構
理解雜湊(hashing)、雜湊表( hash tables )和字典( dictionaries )
理解資料結構和抽像資料類型的區別
理解圖遍歷（ graph traversing, BFS 和 DFS）
了解最短路徑演算法，例如 Dijkstra 方法或 Bellman-Ford 方法
理解最小生成樹（Prims 演算法）
了解排序演算法
能夠開發自己的演算法
掌握好演算法思維
能夠檢測和糾正低效的程式碼片段

要求

Python 基礎知識 ( 請參考 Python 程式設計學習地圖 )
一些理論背景（大O符號）

課程說明

本課程是關於資料結構、演算法和圖( graph )。我們將在 Python 程式語言中實現這些問題。我強烈建議您自己多次鍵入這些資料結構和演算法，以便很好地掌握它們。

那麼你將在這門課程中學到什麼？

Section 1:

setting up the environment
differences between data structures and abstract data types

Section 2 – Arrays ( 陣列 ):

what is an array data structure
arrays related interview questions

Section 3 – Linked Lists ( 連結的列表 ):

linked list data structure and its implementation
doubly linked lists
linked lists related interview questions

Section 4 – Stacks and Queues ( 堆棧和佇列 ):

stacks and queues
stack memory and heap memory
how the stack memory works exactly?
stacks and queues related interview questions

Section 5 – Binary Search Trees ( 二元搜尋樹 ):

what are binary search trees
practical applications of binary search trees
problems with binary trees

Section 6 – Balanced Binary Trees ( 平衡二元樹，AVL Trees 和 Red-Black Trees):

why to use balanced binary search trees
AVL trees
red-black trees

Section 7 – Priority Queues and Heaps ( 優先佇列和堆 ):

what are priority queues
what are heaps
heapsort algorithm overview

Section 8 – Hashing and Dictionaries ( 雜湊和字典 ):

associative arrays and dictionaries
how to achieve O(1) constant running time with hashing

Section 9 – Graph Traversal ( 圖遍歷 ):

basic graph algorithms
breadth-first
depth-first search
stack memory visualization for DFS

Section 10 – 最短路徑問題 (Dijkstra’s and Bellman-Ford Algorithms):

shortest path algorithms
Dijkstra’s algorithm
Bellman-Ford algorithm
how to detect arbitrage opportunities on the FOREX?

Section 11 – Spanning Trees (生成數， Kruskal 與 Prim 的處理方法):

what are spanning trees
what is the union-find data structure and how to use it
Kruskal’s algorithm theory and implementation as well
Prim’s algorithm

Section 12 – Sorting Algorithms (排序演算法)

sorting algorithms
bubble sort, selection sort and insertion sort
quicksort and merge sort
non-comparison based sorting algorithms
counting sort and radix sort

在課程的第一部分，我們將學習基本的資料結構，例如連結串列 ( linked lists )、堆疊 ( stacks )、佇列 ( queues )、二元搜索樹 ( binary search tress )、堆積 ( heaps ) 和一些進階的，如 AVL 樹和紅黑樹。第二部分將關於圖形生成樹 ( spanning trees )、最短路徑演算法和圖形走訪 ( graph traversing ) 等演算法。我們將盡可能地優化每個資料結構。

在每一章我將要討論每種演算法或資料結構的理論背景，然後我們將逐步用 Python 編寫程式碼。

大多數進階的演算法都密切仰賴這些主題，因此這些知識基礎絕對值得你去了解。這些原理可以用於幾個領域：投資銀行、人工智能或股票市場上的電子交易演算法。研究機構主要使用Python 作為程式語言：有許多的程式庫 (從機器學習到復雜網路) 開放給大眾使用。

感謝您加入課程，讓我們開始吧！

目標受眾

這門課程適合在Python有基本知識的人

講師簡介

Holczer Balazs 軟體工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )

我叫 Balazs Holczer。我來自匈牙利布達佩斯。我有作為物理學家的資格，後來我決定取得應用數學碩士學位。目前我在一家跨國公司擔任模擬工程師。自從大學以來，我一直對演算法和資料結構及其實現尤其感興趣 (尤其是用Java實現)。後來我熟悉了機器學習技術、人工智能、數值方法和配方，如求解微分方程、線性代數、內插法和外插法。這些事情在以下幾個領域可能被證明是非常非常重要的：軟體工程、研發或投資銀行。對於如 Black-Scholes 模型或 Merton 模型等定量模型，我特別的沈迷。定量分析師每天使用這些演算法和數值技術，所以在我看來，這些主題絕對值得學習。