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# [译] Google Interview University 一套完整的学习手册帮助自己准备 Google 的面试 > 原文地址：[Google Interview University](https://github.com/jwasham/google-interview-university) * 原文作者：[John Washam](https://github.com/jwasham) * 译文出自：[掘金翻译计划](https://github.com/xitu/gold-miner) * 译者：[Aleen](https://github.com/aleen42)，[Newton](https://github.com/Newt0n)，[bobmayuze](https://github.com/bobmayuze)，[Jaeger](https://github.com/laobie)，[sqrthree](https://github.com/sqrthree) ## 这是？ 这是我为了从 web 开发者（自学、非计算机科学学位）蜕变至 Google 软件工程师所制定的计划，其内容历时数月。  这一长列表是从 **Google 的指导笔记** 中萃取出来并进行扩展。因此，有些事情你必须去了解一下。我在列表的底部添加了一些额外项，用于解决面试中可能会出现的问题。这些额外项大部分是来自于 Steve Yegge 的“[得到在 Google 工作的机会](http://steve-yegge.blogspot.com/2008/03/get-that-job-at-google.html)”。而在 Google 指导笔记的逐字间，它们有时也会被反映出来。 --- ## 目录 - [这是？](#这是) - [为何要用到它？](#为何要用到它) - [如何使用它](#如何使用它) - [拥有一名 Googler 的心态](#拥有一名-googler-的心态) - [我得到了工作吗？](#我得到了工作吗) - [跟随着我](#跟随着我) - [不要自以为自己足够聪明](#不要自以为自己足够聪明) - [关于 Google](#关于-google) - [相关视频资源](#相关视频资源) - [面试过程 & 通用的面试准备](#面试过程--通用的面试准备) - [为你的面试选择一种语言](#为你的面试选择一种语言) - [在你开始之前](#在你开始之前) - [你所看不到的](#你所看不到的) - [日常计划](#日常计划) - [必备知识](#必备知识) - [算法复杂度 / Big-O / 渐进分析法](#算法复杂度--big-o--渐进分析法) - [数据结构](#数据结构) - [数组（Arrays）](#数组arrays) - [链表（Linked Lists）](#链表linked-lists) - [堆栈（Stack）](#堆栈stack) - [队列（Queue）](#队列queue) - [哈希表（Hash table）](#哈希表hash-table) - [更多的知识](#更多的知识) - [二分查找（Binary search）](#二分查找binary-search) - [按位运算（Bitwise operations）](#按位运算bitwise-operations) - [树（Trees）](#树trees) - [树 —— 笔记 & 背景](#树--笔记--背景) - [二叉查找树（Binary search trees）：BSTs](#二叉查找树binary-search-treesbsts) - [堆（Heap） / 优先级队列（Priority Queue） / 二叉堆（Binary Heap）](#堆heap--优先级队列priority-queue--二叉堆binary-heap) - [字典树（Tries）](#字典树tries) - [平衡查找树（Balanced search trees）](#平衡查找树balanced-search-trees) - [N 叉树（K 叉树、M 叉树）](#n-叉树k-叉树m-叉树) - [排序](#排序sorting) - [图（Graphs）](#图graphs) - [更多知识](#更多知识) - [递归](#递归recursion) - [动态规划](#动态规划dynamic-programming) - [组合 & 概率](#组合combinatorics-n-中选-k-个--概率probability) - [NP, NP-完全和近似算法](#np-np-完全和近似算法) - [缓存](#缓存cache) - [进程和线程](#进程processe和线程thread) - [系统设计、可伸缩性、数据处理](#系统设计可伸缩性数据处理) - [论文](#论文) - [测试](#测试) - [调度](#调度) - [实现系统例程](#实现系统例程) - [字符串搜索和操作](#字符串搜索和操作) - [终面](#终面) - [书籍](#书籍) - [编码练习和挑战](#编码练习和挑战) - [当你临近面试时](#当你临近面试时) - [你的简历](#你的简历) - [当面试来临的时候](#当面试来临的时候) - [问面试官的问题](#问面试官的问题) - [当你获得了梦想的职位](#当你获得了梦想的职位) ---------------- 下面的内容是可选的 ---------------- - [附加的学习](#附加的学习) - [Unicode](#unicode) - [字节顺序](#字节顺序) - [Emacs and vi(m)](#emacs-and-vim) - [Unix 命令行工具](#unix-命令行工具) - [信息资源 (视频)](#信息资源-视频) - [奇偶校验位 & 汉明码 (视频)](#奇偶校验位--汉明码-视频) - [系统熵值（系统复杂度）](#系统熵值系统复杂度) - [密码学](#密码学) - [压缩](#压缩) - [网络 (视频)](#网络-视频) - [计算机安全](#计算机安全) - [释放缓存](#释放缓存) - [并行/并发编程](#并行并发编程) - [设计模式](#设计模式) - [信息传输, 序列化, 和队列化的系统](#信息传输-序列化和队列化的系统) - [快速傅里叶变换](#快速傅里叶变换) - [布隆过滤器](#布隆过滤器) - [van Emde Boas 树](#van-emde-boas-树) - [更深入的数据结构](#更深入的数据结构) - [跳表](#跳表) - [网络流](#网络流) - [不相交集 & 联合查找](#不相交集--联合查找) - [快速处理数学](#math-for-fast-processing) - [树堆 (Treap)](#树堆-treap) - [线性规划](#线性规划linear-programming视频) - [几何：凸包（Geometry, Convex hull）](#几何凸包geometry-convex-hull视频) - [离散数学](#离散数学) - [机器学习](#机器学习machine-learning) - [Go 语言](#go-语言) - [一些主题的额外内容](#一些主题的额外内容) - [视频系列](#视频系列) - [计算机科学课程](#计算机科学课程) --- ## 为何要用到它？ 我一直都是遵循该计划去准备 Google 的面试。自 1997 年以来，我一直从事于 web 程序的构建、服务器的构建及创业型公司的创办。对于只有着一个经济学学位，而不是计算机科学学位（CS degree）的我来说，在职业生涯中所取得的都非常成功。然而，我想在 Google 工作，并进入大型系统中，真正地去理解计算机系统、算法效率、数据结构性能、低级别编程语言及其工作原理。可一项都不了解的我，怎么会被 Google 所应聘呢？ 当我创建该项目时，我从一个堆栈到一个堆都不了解。那时的我，完全不了解 Big-O 、树，或如何去遍历一个图。如果非要我去编写一个排序算法的话，我只能说我所写的肯定是很糟糕。一直以来，我所用的任何数据结构都是内建于编程语言当中。至于它们在背后是如何运作，对此我一概不清楚。此外，以前的我并不需要对内存进行管理，最多就只是在一个正在执行的进程抛出了“内存不足”的错误后，采取一些权变措施。而在我的编程生活中，也甚少使用到多维数组，可关联数组却成千上万。而且，从一开始到现在，我都还未曾自己实现过数据结构。 就是这样的我，在经过该学习计划后，已然对被 Google 所雇佣充满信心。这是一个漫长的计划，以至于花费了我数月的时间。若您早已熟悉大部分的知识，那么也许能节省大量的时间。 ## 如何使用它 下面所有的东西都只是一个概述。因此，你需要由上而下逐一地去处理它。 在学习过程中，我是使用 GitHub 特殊的语法特性 markdown flavor 去检查计划的进展，包括使用任务列表。 - [x] 创建一个新的分支，以使得你可以像这样去检查计划的进展。直接往方括号中填写一个字符 x 即可：[x] [更多关于 Github-flavored markdown 的详情](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/#GitHub-flavored-markdown) ## 拥有一名 Googler 的心态 把一个（或两个）印有“[future