The Complete Guide to the Tech Interview – Becoming a S

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

为什么要写这篇文章？

很多软件工程师或技术专家都想找一份工作，但由于种种原因（比如没有相关经验、学历不够、薪水低、没有足够的自信等），最终无法找到满意的工作。那么作为求职者，我们应该如何准备技术面试？有哪些技巧值得提高呢？又该如何安排自己的时间，才能在最短的时间内得到满意的结果呢？因此，这篇文章旨在帮助软件工程师和技术专家，结合个人的实际情况，分享他们应对技术面试时的经验和建议。希望能给读者提供参考和借鉴。

消耗时间多长？

从'面试官'的角度出发, 本文系统地整理了软件工程师(及其他技术岗位)的常见面试技巧, 并结合具体实例进行了深入分析, 展述如何运用这些技巧实现高效的面谈过程. 全文约需3至4个小时. 然而, 在工作之余花费一到两分钟进行刷题与复习可能更为高效. 无论目标是什么, 成功的关键在于投入足够的时间与精力进行针对性的准备.

作者介绍

我是专注于编程与系统架构设计的专业人士，并曾在阿里科技集团、腾讯科技有限公司以及百度公司等知名互联网企业工作过一段时间。在软件开发、测试以及系统设计方面积累了丰富的实践经验。此外，在编程领域我对新技术充满热情，并乐于探索未知的创新方向。如今的职业生涯依然处于快速发展的黄金时期，并希望能与各位共同进步并分享见解。

2.核心概念与联系

数据结构与算法

数据结构是指存储和组织数据的方式，在使计算机执行各种操作方面具有简便快捷的效果；而算法则是具体的数据处理指令序列，并且是解决特定问题的方法论。两者的关联密切，在掌握了算法核心要义的前提下才能充分运用好相关性状。

常用的数据显示类型涉及数组结构、链表结构、栈结构、队列结构以及树形结构与图状结构。常用的算法策略涵盖排序方法、查找技术与搜索方式等。当然还包括递归方法等其他技术手段。如分支限界法与单纯形法等优化技术手段。模拟退火法及分治法等其他计算优化方法。特别是一些场景专用的解决方案如加密方法与机器学习中的特征提取技术等应用实例。

CPU缓存与虚拟内存

CPU缓存属于CPU的一种临时存储器，在现代计算机体系结构中占据重要地位。这种存储器的设计初衷是为了减少CPU在访问主存储器时所面临的延迟问题。具体而言，在每次处理指令的过程中，当系统需要调用的数据不在缓存中时，则会先将该数据加载至缓存中以供后续使用；如果数据已经存在于缓存中，则可以直接被使用而不必再访问主存储器。此外，在某些高性能计算架构中还会将这一过程进一步优化为多级缓存系统以提升处理效率。同时，在现代操作系统中还引入了寄出段保护机制来防止程序越界调用低层服务导致的安全问题。

在操作系统的资源管理机制中，“虚拟内存”是一种核心概念和技术手段。其基本思想是通过在物理主存储器上建立一个逻辑上的扩展空间来实现对更大范围资源的有效管理。“动态分区”的概念正是基于这一原理：当一个进程运行时系统会根据其实际需求动态地划分出一块连续的物理内存空间供其使用；而当该进程结束后则会释放出相应的物理空间供其他进程使用。“动态分区”的核心优势在于能够最大限度地提高系统的资源利用率并降低因死锁等故障可能带来的影响风险；然而这种管理方式也给系统的实时响应速度带来了挑战：由于需要不断进行地址转换和边界检查操作因此在极端情况下可能会出现短暂的性能瓶颈从而影响整体系统的稳定性表现。

堆栈与指针

堆栈（Stack）作为运行时系统中的一种核心数据结构，在程序执行过程中发挥着关键作用。基于后进先出原则的LIFO机制使得堆栈具备独特的数据处理能力。其主要操作功能包括压栈和弹出操作。程序设计中使用的指针是一种关键的数据结构，在标识特定变量或内存存储位置方面发挥着重要作用。涉及的操作类型主要包括取址计算、赋值操作以及算术与关系运算等基础功能。此外，在动态内存管理方面具有重要作用的是通过引用机制来定位所需存储空间，并通过引用变量来间接获取内存内容。

函数调用与返回机制

函数调用可视为进程间通信的一种手段。通常情况下，在子程序被激活执行时（即被激活后），其对系统资源的控制权转移至父程序。在此期间，父程序能够继续执行其余指令直至子程序完成任务并释放所需资源为止。具体来说：

1. 子程序首先会检查其所需的参数以及返回地址；

2. 然后会打开环境栈以存储相关信息；

3. 接着会修改相应的寄存器以便执行当前指令；

4. 然后会将操作数加载到寄存器中以便进行运算；

5. 执行完当前操作后会将结果保存在指定的位置上；

6. 最后会释放环境栈并返回指定地址。

7. 参数传递：父方负责将所需参数传输至子方执行操作，在此过程中即使被修改也不会影响到主方原有的数据。

8. 内存分配：为了支持子方运行需求, 父方为其预留了一段独立的内存空间。

9. 返回结果: 当子方完成任务后, 将所得结果反馈回主方供后续处理使用。

10. 回收资源: 一旦主方不再依赖于该进程, 就会立即释放其占用的系统资源。

动态链接库与静态链接库

DLL和SLB作为Windows操作系统的组件，在组织共享代码模块方面发挥着重要作用。在编译过程中，代码被转换为目标文件随后进行连接以生成可执行文件。动态链路库(DLL)会在运行时常驻内存中，并且仅在首次请求时进行加载而静态链路存储体(SLB)则会在程序启动前已载入内存并不可替代地使用。

TCP/IP协议族

作为网络通信的核心规范体系，TCP/IP扮演着基础角色。这些协议共同构成了一个规范体系，在数据传输过程中确保网络互联性和主机间的有效通信。具体而言，该规范体系涵盖了五个关键层次：包括七层网际互操作性模型中的核心组件, 负责数据传输机制与可靠性的传输层协议, 管理网络地址分配功能的网络接口控制层, 以及提供端到端会话建立与维护功能的数据连接控制层, 最终达成统一数据报交换的标准实现层。

1. 应用层（Application Layer）：作为网络通信的基础层面之一，在此之上应用层协议为用户提供了一系列的应用级通信服务。典型的应用层协议包括HTTP、FTP、TELNET、SSH以及SMTP等。
2. 传输层（Transport Layer）：建立在应用层之上的传输层负责将数据按需可靠地传输至目标节点。在这一过程中，数据可能会经历压缩、加密或重传等处理操作。传输过程主要由传输控制函数与通道函数共同完成。
3. 网络层（Network Layer）：网络层的主要职责是实现不同网络间的路由选择与地址分配机制。该过程确保了跨越不同子网的信息能够顺利传递至目标节点。
4. 数据链路层（DataLink Layer）：作为连接物理介质的第一道屏障，在此之上的数据链路层面负责对数据进行封装与传输控制的同时实现差错检测与冲突管理功能。
5. 物理层（Physical Layer）：物理层面承担着将比特流转化为可识别的形式的任务，并通过调制技术实现了信号幅度整形；其中较为重要的技术包括IEEE 802.11无线局域网标准以及基于以太网和蓝牙的标准体系架构。

命令行与IDE

基于项目需求选择合适的开发环境是提升编程效率的关键点之一。在软件开发过程中，默认情况下开发者主要采用两种工作模式：终端模式与集成开发环境模式（Integrated Development Environment）。在终端模式下，开发者主要是通过文本编辑器进行代码编写，并通过终端执行一系列自动化操作如编译指令与程序运行等操作；而采用集成开发环境模式时，则能够享受到更加智能化的操作体验：直观的可视化界面便于代码管理与调试工作的同时还集成有智能提示功能与语法校验系统等辅助功能。

Git与GitHub

Git 是一种基于分布式技术的版本控制系统；GitHub 依托于 Git 提供了一个专业的代码存储与协作平台；Git 能够精确地追踪代码每一次修改内容，并且便于清晰且有条理地记录历史版本的变化情况。

浏览器与HTML/CSS

此外，在这一过程中,CSS负责页面布局的规划,而JavaScript则通过动态代码增强用户的互动体验。
此外,在这一过程中,CSS负责页面布局的规划,而JavaScript则通过动态代码增强用户的互动体验。
进一步说明,在这一过程中,CSS负责页面布局的规划,而JavaScript则通过动态代码增强用户的互动体验。

SQL与NoSQL

在现代数据库领域中，基于查询语言的划分体系下主要有两种主流类型：即基于关系型模型的系统（简称RDBMS），以及基于非关系型模型的数据储存方案（简称NoSQL）。前者将数据组织为二维表格的形式，在这种架构下实现的是基于行的关系操作模式；而后者则采用键值对的形式进行数据存储，在这种架构下更适合实现非结构化或半结构化数据管理需求。
其中，
RDBMS 通过定义固定的字段集合来实现对实体属性信息的有效建模，
而 NoSQL 则允许更为灵活的数据组织方式，
特别适用于分布式架构设计，
能够很好地满足高可用性和可扩展性的技术要求。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

BFS（广度优先搜索）

BFS（广度优先搜索）是一种用于图遍历的经典算法，在处理层级结构时表现出色。该方法通过系统地按层次次序访问节点来完成探索过程，在每一层中尽可能全面地覆盖所有相关分支。其核心逻辑在于按照层级顺序逐步展开对图中各个顶点的访问，并最终实现目标点定位或彻底图形扫描。

步骤

处理流程始于起始节点，并将其作为初始对象进行分析。
随后将该初始对象加入待处理队列。
当待处理队列不为空时重复以下步骤：
取出当前处理的节点n。
判断当前处理的节点n是否为目标点。
若发现目标点，则返回该路径。
将与该节点相连的所有未被标记或已处理过的邻居加入待处理序列中继续循环。

4. 如果队列为空且未找到目标节点，返回 NULL。

时间复杂度

BFS 算法的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 表示节点个数，E 表示边的个数。

DFS（深度优先搜索）

DFS（深度优先搜索）是一种用于遍历或搜索树或图结构的一种算法，在此过程中它以某个节点为起点，并深入探索其子节点树结构。该算法的核心思路是按照一条路径进行探索，在遇到没有可行子节点的情况时，则需采用Backtracking过程返回上一层父节点，并尝试另一条潜在的分支进行深入探索。

步骤

1. 从根结点开始；
2. 递归地访问左子结点；
3. 递归地访问右子结点；
4. 返回当前结点。

时间复杂度

DFS 算法的时间复杂度同样为 O(V+E)。

KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法

KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法是一种用于搜索一个单词或字符串中是否包含另一个特定子串的算法。该方法由D.E. Knuth和J.H. Morris于1977年提出，并被视为经典的字符串匹配算法，在文本中寻找模式串问题上具有重要意义。

步骤

1. 根据模式串构造失配函数 pi[]：
   • 初始化 pi[0] = 0；
   • j = 0；
   • k = 1；
   • while (k < m) { if (p[j] == p[k])

       j++，pi[k++] = j;

    
    代码解读

else if (j > 0)

       j = pi[j-1];

    
    代码解读

else

       pi[k++] = 0;

    
    代码解读

}

2. 朴素匹配：
   • i = 0；
   • for (i = 0; i <= n-m; ++i) { j = m-1； while (j >= 0 && s[i+j] == p[j])

       --j；

    
    代码解读

if (j < 0) return i； }

3. 使用失配函数优化：
   • i = 0；
   • j = 0；
   • while (i < n && j < m) { if (s[i] == p[j]) {

       i++, j++;

    
    代码解读

} else if (j > 0) {

       j = pi[j-1];

    
    代码解读

} else {

       i++;

    
    代码解读

} } if (j == m) return i-m； // match found

时间复杂度

KMP 算法的时间复杂度为 O(n + m)。

Hash表

基于关键码值（Key Value）的哈希表是一种能够快速定位数据的高效数据结构。这种数据结构的核心原理在于通过哈希函数将大量冗杂的关键码转换为唯一对应的存储地址从而实现高效的插入查询和删除操作。具体来说将各个关键码按照预设的规则映射到唯一的一个存储地址上这一过程被称为哈希函数的构造；而存储在哈希表中的那些数据则被统称为哈希表本身。

常见的Hash函数

1. 除留余数法（remainder hash function）是通过计算关键码对散列表大小取模来确定存储位置的方法。该方法的关键是选择合适的模值M，并根据输入数据范围进行设置。
2. 折叠法（folding hash function）是一种哈希算法，在计算过程中先对关键码进行位移运算再结合掩码进行组合的方式以提高均匀性。具体而言, h(key)=((h(key>>d)<<d)+ (key&mask)),其中h()表示哈希函数,d代表偏移量,mask是一个掩码常量.
3. 分段平方取中法（segmented square root method）是一种高效率的哈希算法,其基本原理是将关键码分解为多个部分后分别进行平方运算并取中间位作为最终地址.h(key)=floor((√(a·key+b)%c+r)/t),其中a,b,c为整数参数,r是随机选取的种子,t是一个常数值.
4. 直接定址法（direct addressing）是一种基于绝对地址的访问方式,它直接通过关键码获取存储位置而无需使用哈希函数.
5. 数字分析法（numerical analysis method）是一种基于累积分布函数的概率预估方法,通过计算得出目标事件发生的概率值后再将其映射到对应的存储位置上.

平均检索长度（Average Lookup Time）

在数据检索过程中，平均查找时间（Average Lookup Time, ATL）衡量的是平均每成功查找所需进行的比较次数。具体而言，在概率论中若设定总查询次数为 R 次且每次成功的概率为 η，则可得出平均查找时间 ATl 为 R乘以 η 除以 (1−η) 的平方。对于哈希表结构而言，其性能受装载因子显著影响。当哈希表的装载因子超过临界值时，在线查询效率将迅速下降。

拉链法

拉链技术（Chaining Technique）是一种实现Hash表数据结构的方法。该方法基于数组中的每一个位置都作为索引来指向一组关联项，在这些关联项中存储了多个具有相同哈希值的关键字和它们对应的实际数据。通过哈希函数计算出相同的关键字会映射到同一个索引位置上，并将相关的数据和信息一并存储在这里。在处理冲突情况时，将那些产生碰撞的关键字会被直接加入对应的链表中进行处理。

哈希碰撞

哈希冲突（Collision）是当两个不同的键被映射至同一个存储位置时所导致的现象。为了减少哈希冲突的可能性，常用的方法包括开放寻址策略、链表法以及二次散列技术。

滑动窗口

滑动窗口（Sliding Window）是一种运作方式，在预设长度的滑动窗口范围内完整扫描整个文本。它作为一种基本的数据结构和算法模式，在文本搜索、序列匹配、数据处理以及日志分析等领域都有广泛的应用。

二叉树

二叉树（Binary Tree）是一种每个节点最多拥有两个子节点的层次结构。它主要包含以下几种类型：

1. 中间节点既有左子节点又有右子节点；
2. 末端节点没有子树结构；
3. 叶子结点无子树但具有相应的值。

二叉搜索树

二叉搜索树（Binary Search Tree），缩写为BST（Binary Search Tree），是一种被广泛使用的数据结构，在计算机科学中具有重要地位

而不是仅仅称为"满足以下性质"

1. 每一个节点都拥有一个值；
2. 中序遍历（Inorder Traversal）的结果呈现升序排列；
3. 左子树的所有数值均小于其父节点数值；而右子树的所有数值均大于其父节点数值。

高度

树的高度（Height）表示树的深度，即树的最大层数。

路径长度

树的路径长度（Path Length）表示从根结点到叶子结点的边数。

森林

森林（Forest）是指由多棵树构成的集合，一般不要求是有根树的集合。

序列化

序列化（Serialization）是指将数据结构转换为字节流，方便存储和传输。

反序列化

反序列化（Deserialization）是指从字节流恢复数据结构。

动态规划

动态规划（Dynamic Programming, DP）被用来基于对各个子问题进行独立求解的方法来实现对整体优化目标的达成。该方法不仅详细地按照递推的方式计算每个阶段的问题最优值，并结合备忘录技术避免冗余计算。

一维DP

一维DP（One Dimensional DP）被称为动态规划的一种形式，在其中每个决策步骤仅依赖于其前一个阶段的状态。

二维DP

二维动态规划（Two Dimensional DP）具体来说是解决那些具有双维状态特征的决策问题，在每一步的选择中都需要基于前一阶段的最优解进行计算。

三维DP

三维DP（Three Dimensional DP）即为决策问题中包含三个核心要素，在每个阶段中都需要基于前一阶段的最优解来求解三个相关变量。

最优子结构

该性质表明，在动态规划算法中利用了这一特性：即一个全局优化可以通过求解局部优化并将其结果进行组合来实现

overlapping subproblems

Common Subproblems（重叠子问题）指的是一个不同解中的各个分项之间存在重叠的情况。这种现象会导致动态规划算法的时间效率较低。

Greedy Algorithm

贪婪算法（Greedy Algorithm）被称为在每一步选择当前最有利的做法，并期望通过持续采取这些策略来实现全局最优解。该算法始终采取局部最优策略，并通过逐步迭代的方法持续优化解决方案。

贪心策略

贪心策略（Greedy Strategy）遵循当前状态下最优化的选择原则，在逐步决策中最终实现全局最优的目标。这种策略通常表现出简洁性、显著的近似效果以及具备优化子结构的特点。

局部最优策略

Greedy Strategy（贪心策略）是指在贪心选择过程中舍弃一些看似优质的解以获取更加卓越的解决方案。这种策略可能导致算法陷入困境而难以收敛。

Divide and Conquer

分而治之策略（Divide and Conquer）是一种通过递归来解决每个子问题的方法，并最终将各个子问题的解组合起来得到原问题的整体解决方案。该方法特别适用于将复杂的问题分解为多个相互独立的小规模任务以提高效率和简化处理过程。

Master Method

主方法（Master Method）是指将分治法被应用于一类能分解为优化子问题的问题中，并能得出其最优解。这种算法基于其子问题之间的重叠性特点，在将各子问题的最优解进行组合后就能获得全局最优解。

Merge Sort

归并排序（Merge Sort）以其典型的实践展示了分治法的应用。该算法通过递归来实现对数据序列的均分，在此过程中不断细分直至单个元素被视为有序序列后逐步合并最终形成完整的有序排列结果

Quick Sort

快速排序（Quick Sort）是一种对冒泡排序进行优化的算法；它是通过将数据集划分为子数组来系统地进行比较和交换以实现高效排序的技术。

Strassen's Matrix Multiplication

梅森矩阵乘法（Strassen's Matrix Multiplication）是一种高效且广泛应用的矩阵乘法算法。该算法采用分治策略将输入矩阵分解为四个子块，并通过递归的方式分别计算每个子块的乘积。进而分别计算每个子块的乘积，并最终整合所有结果。