Вопросы для собеседования по структуре данных (полный список)

В этой статье приведены ответы на наиболее часто задаваемые вопросы на собеседовании по структуре данных, чтобы вы лучше поняли, чего ожидать от процесса собеседования.

Вы можете задаваться вопросом, какие вопросы вам предстоит задать на следующем собеседовании по структуре данных. Просто помните, что интервьюеры по структуре данных не пытаются вас обмануть и не ожидают совершенства, но это их возможность убедиться в ваших знаниях, прежде чем они вложат средства в ваше трудоустройство. Всегда рекомендуется правильная подготовка.

Вопросы по структурам данных и алгоритмам являются важной частью любого собеседования на должность программиста, особенно на должность Data Science и Java. Глубокие знания структур данных и алгоритмов помогут вам выделиться из толпы. Следующие вопросы по структуре данных помогут вам пробиться на следующее собеседование!

Посмотрите видео ниже, в котором показана схема изучения структур данных и алгоритмов.

Вопросы для собеседования по базовой структуре данных для новичков

1. Что такое структура данных?

Структура данных — это способ организации (хранения) и обработки данных для поиска и доступа. Она также определяет способ, которым различные наборы данных соотносятся друг с другом, устанавливая отношения и формируя алгоритмы.

2. Опишите типы структур данных?

Ниже приведены типы структур данных:

1. Списки: Совокупность взаимосвязанных элементов, связанных с предыдущими и/или последующими элементами данных.
2. Массивы: Набор значений, которые все одинаковы.
3. Записи: Набор полей, каждое из которых содержит данные одного типа.
4. Деревья: Структура данных, которая организует данные в иерархической структуре. Эта форма структуры данных следует упорядоченному порядку вставки, удаления и изменения элементов данных.
5. Таблицы: Данные сохраняются в виде строк и столбцов. Они сопоставимы с записями в том, что результат или изменение данных отражается по всей таблице.

3. Что такое линейная структура данных? Приведите несколько примеров.

Структура данных является линейной, если все ее элементы или данные расположены в последовательности или линейном порядке. Элементы хранятся неиерархическим образом, так что каждый элемент имеет последователей и предшественников, за исключением первого и последнего элемента в списке.

Примерами линейных структур данных являются массивы, стек, строки, очереди и связанные списки.

4. Каковы некоторые области применения структур данных?

Что касается вопросов интервью по структуре данных, это один из наиболее часто задаваемых вопросов.

Численный анализ, операционная система, ИИ, проектирование компиляторов, управление базами данных, графика, статистический анализ и моделирование.

5. В чем разница между файловой структурой и структурой хранения?

Разница заключается в области памяти, к которой осуществляется доступ. Структура хранения относится к структуре данных в памяти компьютерной системы, тогда как структура файла представляет собой структуру хранения во вспомогательной памяти.

6. Что такое многомерный массив?

Многомерный массив — это многомерный массив с более чем одним измерением. Это массив массивов или массив с многочисленными слоями. Двумерный массив, или двухмерный массив, является самым простым многомерным массивом. Как вы увидите в коде, технически это массив массивов. Двумерный массив также называют матрицей или таблицей со строками и столбцами. Объявление многомерного массива равнозначно объявлению одномерного массива. Нам нужно уведомить C, что у нас есть два измерения для двумерного массива.

7. Как элементы двумерного массива хранятся в памяти?

1. Порядок строк: – При упорядочении по строкам все строки двумерного массива хранятся в памяти в непрерывном порядке.

Сначала в памяти полностью сохраняется первая строка массива, затем вторая строка массива и так далее до последней строки.

1. Главный колонный ордер: В упорядочении по столбцам все столбцы двумерного массива хранятся в памяти в том же порядке. Первый столбец массива полностью сохраняется в памяти, за ним следует вторая строка массива и так далее, пока последний столбец массива не будет полностью записан в память.

8. Что такое структура данных связанного списка?

Это один из наиболее часто задаваемых вопросов на собеседовании по структуре данных, где интервьюер ожидает от вас развернутого ответа. Постарайтесь объяснить как можно больше, а не заканчивать ответ предложением!

Это линейная структура данных или последовательность объектов данных, где элементы не хранятся в соседних ячейках памяти. Элементы связаны с помощью указателей, образуя цепочку. Каждый элемент является отдельным объектом, называемым узлом. Каждый узел имеет два элемента: поле данных и ссылку на следующий узел. Точка входа в связанный список называется головой. Если список пуст, голова является нулевой ссылкой, а последний узел имеет ссылку на null.

Связанный список — это динамическая структура данных, в которой количество узлов не фиксировано, и список может увеличиваться и уменьшаться по требованию.

Применяется в случаях, когда:

• Мы имеем дело с неизвестным количеством объектов или не знаем, сколько элементов в списке
• Нам нужны постоянные по времени вставки/удаления из списка, как в вычислениях в реальном времени, где предсказуемость времени имеет решающее значение.
• Не требуется произвольный доступ к каким-либо элементам.
• Алгоритм требует структуру данных, в которой объекты должны храниться независимо от их физического адреса в памяти.
• Нам нужно вставить элементы в середину списка, как в приоритетной очереди.

Некоторые реализации представляют собой стеки и очереди, графы, каталоги имен, динамическое распределение памяти и выполнение арифметических операций с длинными целыми числами.

9. Считаются ли связанные списки линейными или нелинейными структурами данных?

Связанные списки считаются как линейными, так и нелинейными структурами данных в зависимости от приложения, для которого они используются. При использовании для стратегий доступа они считаются линейной структурой данных. При использовании для хранения данных они считаются нелинейной структурой данных.

10. Каковы преимущества связанного списка перед массивом? В каких сценариях мы используем связанный список, а когда массив?

Это еще один часто задаваемый вопрос на собеседовании по структуре данных! Преимущества связанного списка перед массивом:

1. Вставка и удаление

Вставка и удаление узлов — более простой процесс, поскольку мы обновляем только адрес, присутствующий в следующем указателе узла. Делать то же самое в массиве — затратно, поскольку для новых элементов нужно создать место, а существующие элементы нужно сместить.

2. Динамическая структура данных

Поскольку связанный список является динамической структурой данных, нет необходимости указывать начальный размер, поскольку он может увеличиваться и уменьшаться во время выполнения путем выделения и освобождения памяти. Однако размер в массиве ограничен, поскольку количество элементов статически хранится в основной памяти.

3. Никакой траты памяти

Поскольку размер связанного списка может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от требований программы, а память выделяется только при необходимости, то траты памяти не происходит. В случае массива трата памяти происходит. Например, если мы объявляем массив размером 10 и сохраняем в нем только пять элементов, то пространство для пяти элементов тратится впустую.

4. Реализация

Структуры данных, такие как стек и очереди, проще реализовать с помощью связанного списка, чем с помощью массива.

Вот некоторые сценарии, в которых мы используем связанный список вместо массива:

• Когда мы заранее знаем верхний предел количества элементов
• При большом количестве операций добавления или удаления
• Когда нет большого количества случайных обращений к элементам
• Когда мы хотим вставить элементы в середину списка, например, при реализации приоритетной очереди

Вот некоторые сценарии, в которых мы используем массив вместо связанного списка:

• Когда нам нужно индексировать или осуществлять случайный доступ к элементам
• Когда мы заранее знаем количество элементов в массиве, мы можем выделить правильный объем памяти
• Когда нам нужна скорость при переборе всех элементов последовательности
• Когда память имеет значение; заполненные массивы используют меньше памяти, чем связанные списки, поскольку каждый элемент в массиве представляет собой данные, но каждому узлу связанного списка требуются данные, а также один или несколько указателей на другие элементы в связанном списке.

Подводя итог, мы учитываем требования к пространству, времени и простоте реализации, чтобы решить, следует ли использовать связанный список или массив.

11. Что такое двусвязный список? Приведите несколько примеров.

Это сложный тип (двусторонний LL) связанного списка, в котором узел имеет две ссылки, одна из которых соединяется со следующим узлом в последовательности, а другая — с предыдущим узлом. Это позволяет осуществлять обход элементов данных в обоих направлениях.

Вот несколько примеров:

• Музыкальный плейлист с кнопками навигации «Далее» и «Назад»
• Кэш браузера с посещенными страницами BACK-FORWARD
• Функция отмены и повтора в браузере, с помощью которой можно отменить действие, чтобы вернуться на предыдущую страницу.

12. Как сослаться на все элементы одномерного массива?

Используя индексированный цикл, мы можем получить доступ ко всем элементам одномерного массива. Счетчик считает от 0 до максимального размера массива, n, минус один. Счетчик цикла используется как индекс массива для ссылки на все элементы одномерного массива последовательно.

13. Что такое динамические структуры данных? Назовите несколько.

Они представляют собой наборы данных в памяти, которые расширяются и сжимаются, увеличиваясь или уменьшаясь в размерах по мере выполнения программы. Это позволяет программисту точно контролировать, сколько памяти должно использоваться.

Примерами являются динамический массив, связанный список, стек, очередь и куча.

Зарегистрируйтесь сегодня на курс обучения по сертификации Java, чтобы узнать все о массивах, циклах, операторах и многом другом. Ознакомьтесь с программой курса прямо сейчас!

14. Что такое алгоритм?

Алгоритм — это пошаговый метод решения проблемы или манипулирования данными. Он определяет набор инструкций, которые необходимо выполнить в определенном порядке для получения желаемого результата.

15. Зачем нам нужно проводить анализ алгоритма?

Проблему можно решить несколькими способами, используя несколько алгоритмов решения. Анализ алгоритма позволяет оценить требуемые ресурсы алгоритма для решения конкретной вычислительной задачи. Также определяется объем временных и пространственных ресурсов, необходимых для выполнения.

Временная сложность алгоритма количественно определяет количество времени, необходимого для выполнения алгоритма, как функцию длины входных данных. Пространственная сложность количественно определяет количество места или памяти, необходимого алгоритму для выполнения, как функцию длины входных данных.

16. Что такое стек?

Стек — это абстрактный тип данных, который определяет линейную структуру данных, как в реальном физическом стеке или кучах, где вы можете взять только верхний элемент из стека, чтобы удалить что-то. Таким образом, вставка (push) и удаление (pop) элементов происходит только на одном конце, называемом вершиной стека, с определенным порядком: LIFO (Last In First Out) или FILO (First In Last Out).

17. Где используются стеки?

• Выражение, оценка или преобразование оценки префиксных, постфиксных и инфиксных выражений
• Синтаксический анализ
• Перестановка строк
• Проверка скобок
• Откат назад

18. Какие операции можно выполнять над стеком?

Стек — это линейная структура данных, которая работает по той же концепции, в которой компоненты в стеке добавляются и удаляются только с одного конца, называемого TOP. В результате стек известен как структура данных LIFO (Last-In-First-Out), поскольку элемент, который был помещен последним, удаляется первым.

Стек может выполнять три основные операции:

1. ТОЛКАТЬ: Действие push вставляет новый элемент в стек. Новый элемент помещается наверх стека. Однако перед вставкой значения мы должны сначала проверить, что TOP=MAX–1, поскольку если это так, стек заполнен, и дальнейшие вставки невозможны. Сообщение OVERFLOW выводится, если делается попытка поместить значение в существующий стек.
2. ПОП: Операция pop выполняется для удаления самого верхнего элемента стека. Однако перед удалением значения мы должны сначала проверить, что TOP=NULL, поскольку если это так, стек пуст, и дальнейшие удаления не допускаются. Уведомление UNDERFLOW выдается, если делается попытка стереть значение из стека, который уже пуст.
3. ВЗГЛЯД: Действие peek возвращает значение самого верхнего элемента стека, не удаляя его из стека. С другой стороны, операция Peek сначала проверяет, пуст ли стек, т. е. если TOP = NULL, то записывается соответствующее сообщение. В противном случае возвращается значение.

Вопросы для интервью по структуре данных для опытных

19. Что такое постфиксное выражение?

Постфиксное выражение состоит из операторов и операндов, причем оператор следует за операндами. То есть в постфиксном выражении оператор следует за операндами. Аналогично, какова правильная постфиксная форма? Правильная постфиксная фраза — AB + C *.

20. Что такое структура данных очереди?

В этом типе вопросов интервью по структуре данных вы также можете обсудить свой опыт и ситуации с использованием очереди. Очередь — это абстрактный тип данных, который определяет линейную структуру данных или упорядоченный список, используя операцию First In First Out (FIFO) для доступа к элементам. Операции вставки могут выполняться только на одном конце, называемом REAR, а операции удаления могут выполняться только на другом конце, называемом FRONT.

21. Перечислите некоторые приложения структуры данных очереди.

Расставить приоритеты в работе, как в следующих сценариях:

• В качестве списков ожидания для одного общего ресурса в принтере, ЦП, системах колл-центров или загрузках изображений; где первым будет обработан первый введенный ресурс.
• В асинхронной передаче данных; или пример каналов, файлового ввода-вывода и сокетов
• В качестве буферов в таких приложениях, как MP3-медиаплееры и CD-плееры.
• Для ведения плейлиста в медиаплеерах (для добавления или удаления песен)

22. Что такое «вывод из очереди»?

Это двухсторонняя очередь или структура данных, в которой элементы могут быть вставлены или удалены с обоих концов (ПЕРЕДНЕГО и ЗАДНЕГО).

23. Какие операции можно выполнять с очередями?

• enqueue() добавляет элемент в конец очереди
• dequeue() удаляет элемент из начала очереди
• init() используется для инициализации очереди
• isEmpty проверяет, пуста ли очередь
• Фронт используется для получения значения первого элемента данных, но не удаляет его.
• Задний элемент используется для получения последнего элемента из очереди.

24. Каковы преимущества кучи перед стеком?

В этом вопросе интервью по структуре данных постарайтесь дать различные преимущества, а также примеры, если возможно. Это покажет интервьюеру вашу экспертность в предметной области. Как правило, и куча, и стек являются частью памяти и используются в Java для различных нужд:

• Куча более гибка, чем стек, поскольку пространство памяти может динамически выделяться и освобождаться по мере необходимости.
• Память кучи используется для хранения объектов в Java, тогда как память стека используется для хранения локальных переменных и вызовов функций.
• Объекты, созданные в куче, видны всем потокам, тогда как переменные, хранящиеся в стеках, видны только владельцу как частная память.
• При использовании рекурсии размер кучи памяти больше, тогда как стековая память быстро заполняется.

25. Где можно использовать структуру данных стека?

• Оценка выражения
• Откат назад
• Управление памятью
• Вызов и возврат функции

26. В чем разница между PUSH и POP?

Что касается вопросов интервью по структуре данных, это один из наиболее часто задаваемых вопросов.

Аббревиатуры обозначают операции Pushing и Popping, выполняемые в стеке. Это способы хранения и извлечения данных.

• PUSH используется для добавления элемента в стек, а POP — для удаления элемента.
• PUSH принимает два аргумента: имя стека, в который нужно добавить данные, и значение добавляемой записи. POP нужно только имя стека.
• Когда стек заполнен и выдается еще одна команда PUSH, вы получаете ошибку переполнения стека, что означает, что стек больше не может вместить последнюю команду PUSH. В POP ошибка переполнения стека возникает, когда вы пытаетесь POPить уже пустой стек.

27. Какой алгоритм сортировки считается самым быстрым? Почему?

Один алгоритм сортировки не может считаться лучшим, поскольку каждый алгоритм разработан для определенной структуры данных и набора данных. Однако алгоритм QuickSort обычно считается самым быстрым, поскольку он имеет наилучшую производительность для большинства входных данных.

Его преимущества перед другими алгоритмами сортировки включают в себя следующее:

• Эффективность кэширования: линейно сканирует и линейно разбивает входные данные. Это означает, что мы можем максимально использовать каждую загрузку кэша.
• Может пропускать некоторые обмены: поскольку QuickSort немного чувствителен к входным данным, находящимся в правильном порядке, он может пропускать некоторые обмены.
• Эффективно даже в наихудших входных наборах, поскольку порядок обычно случаен.
• Простая адаптация к уже или почти отсортированным входным данным.
• Когда скорость важнее стабильности.

28. Что такое сортировка слиянием? Как она работает?

Сортировка слиянием — это алгоритм «разделяй и властвуй» для сортировки данных. Он работает путем слияния и сортировки смежных данных для создания более крупных отсортированных списков, которые затем рекурсивно объединяются для формирования еще более крупных отсортированных списков, пока у вас не получится один единственный отсортированный список.

29. Как работает сортировка выбором?

Это один из наиболее часто задаваемых вопросов на собеседовании по структуре данных. Сортировка выбором работает путем многократного выбора наименьшего числа в порядке возрастания из списка и помещения его в начало. Этот процесс повторяется по мере продвижения к концу списка или отсортированного подмассива.

Сканируем все элементы и находим наименьший. Переключаем позицию как первый элемент. Повторяем сортировку выбором для оставшихся N-1 элементов. Мы всегда итерируем вперед (i от 0 до N-1) и меняем местами с наименьшим элементом (всегда i).

Временная сложность: в лучшем случае O(n2); в худшем случае O(n2)

Сложность пространства: худшая O(1)

30. Что такое асимптотический анализ алгоритма?

Асимптотический анализ — это метод определения времени выполнения алгоритма в математических единицах для определения пределов программы, также известный как «производительность во время выполнения». Целью является определение наилучшего, наихудшего и среднего времени для выполнения определенной деятельности. Хотя асимптотический анализ не является методом глубокого обучения, он является важным диагностическим инструментом для программистов, позволяющим анализировать эффективность алгоритма, а не его правильность.

31. Что такое асимптотические обозначения?

Асимптотическая нотация представляет время выполнения алгоритма — сколько времени алгоритму требуется с заданными входными данными n. Big O, big Theta () и big Omega () — три различных нотации. Когда время выполнения одинаково при всех обстоятельствах, используется big-, big-O для наихудшего случая времени выполнения и big- для наилучшего случая времени выполнения.

32. Приведите примеры алгоритмов «разделяй и властвуй»?

Quicksort — название алгоритма сортировки. Метод выбирает опорный элемент и перестраивает элементы массива так, чтобы все элементы, меньшие выбранного опорного элемента, переходили в левую часть опорного элемента, а все элементы, значительнее опорного элемента, переходили в правую часть.

Сортировка слиянием — это также алгоритм сортировки. Алгоритм делит массив на две половины, сортирует их рекурсивно, а затем объединяет две отсортированные половины. Целью точек, которые находятся ближе всего друг к другу, является определение ближайшей пары точек в наборе точек плоскости xy. Задача может быть решена за время O(n2) путем вычисления расстояний между каждой парой местоположений и сравнения их для определения кратчайшего расстояния.

33. Дайте определение структуре данных графа?

Это тип нелинейной структуры данных, которая состоит из вершин или узлов, соединенных ребрами или дугами для обеспечения хранения или извлечения данных. Ребра могут быть направленными или ненаправленными.

34. Каковы области применения графовой структуры данных?

• Транспортные сетки, где станции представлены вершинами, а маршруты — ребрами графа.
• Графы полезности электроэнергии или воды, где вершины являются точками подключения, а края – соединяющими их проводами или трубами.
• Графы социальных сетей для определения потоков информации и горячих точек (ребер и вершин)
• Нейронные сети, в которых вершины представляют нейроны и ограничивают синапсы между ними.

35. Перечислите виды деревьев?

Подобные вопросы на собеседовании по структуре данных встречаются очень часто и их задают

Дерево называется общим, если его иерархия не ограничена. В общем дереве каждый узел может иметь бесконечное число потомков, а все остальные деревья являются подмножествами дерева.

Двоичное дерево — это тип дерева, в котором у каждого родителя есть по крайней мере два потомка. Дети называются левыми и правыми потомками. Это дерево более популярно, чем большинство других. Когда для двоичного дерева задаются особые ограничения и характеристики, также используются различные деревья, такие как дерево AVL, BST (двоичное дерево поиска), дерево RBT и т. д.

Двоичное дерево поиска (BST) — это расширение двоичного дерева, которое включает многочисленные необязательные ограничения. В BST левое дочернее значение узла должно быть меньше или равно родительскому значению, в то время как правильное дочернее значение всегда должно быть больше или равно родительскому значению.

Дерево AVL — это самобалансирующееся бинарное дерево поиска. Термин AVL дан в честь изобретателей Адельсона-Велши и Ландиса. Это было первое дерево, достигшее динамического равновесия. Каждому узлу в дереве AVL назначается фактор балансировки, основанный на том, сбалансировано ли дерево или нет. Дети узлов имеют максимальную высоту в одну лозу AVL.

Красно-черные деревья — еще один тип дерева с автоматической балансировкой. Термин «красно-черный» происходит от качеств красно-черного дерева, в котором каждый узел окрашен либо красным, либо черным цветом. Это помогает поддерживать лес в равновесии. Несмотря на то, что это дерево не идеально сбалансировано, процесс поиска занимает всего O (log n) времени.

В этом виде дерева с узлом N — максимальное число потомков. Бинарное дерево — это двухлетнее дерево, поскольку каждый узел бинарного дерева имеет не более двух потомков. Полное N-арное дерево — это дерево, в котором потомки каждого узла — это либо 0, либо N.

36. Что такое бинарные деревья?

Двоичное дерево — это древовидная структура данных, состоящая из узлов, каждый из которых имеет два потомка, известных как левый и правый узлы. Дерево начинается с одного узла, называемого корнем.

Каждый узел дерева несет следующую информацию:

Данные

Указательное устройство указывает на левого ребенка.

Стрелка, указывающая на нужного ребенка

37. В чем разница между деревом B и деревом B+?

B-дерево — это самобалансирующееся m-дерево, где m определяет порядок дерева. В зависимости от числа m, B-дерево является расширением дерева бинарного поиска, в котором узел может иметь более одного ключа и более двух потомков. Данные предоставляются в B-дереве в отсортированном виде, с более низкими значениями в левом поддереве и более высокими значениями в правом поддереве.

Дерево B+ является усовершенствованным самобалансирующимся деревом, поскольку каждый путь от корня дерева до его листа имеет одинаковую длину. Тот факт, что все листовые узлы имеют одинаковую длину, указывает на то, что все они находятся на одном уровне. Определенные листовые узлы не могут появляться на третьем уровне, в то время как другие появляются на втором уровне.

38. Каковы преимущества бинарного поиска перед линейным поиском?

В отсортированном списке:

• Двоичный поиск более эффективен, чем линейный поиск, потому что мы выполняем меньше сравнений. При линейном поиске мы можем исключить только один элемент за сравнение каждый раз, когда не можем найти искомое значение, но при бинарном поиске мы исключаем половину набора при каждом сравнении.
• Двоичный поиск выполняется за время O(log n) по сравнению с линейным поиском за время O(n). Это означает, что чем больше элементов присутствует в массиве поиска, тем быстрее бинарный поиск по сравнению с линейным поиском.

39. Что такое дерево AVL?

Дерево AVL (Адельсона, Вельского и Ланди) — это бинарное дерево поиска с балансировкой высоты, в котором разница высот левого и правого поддеревьев любого узла меньше или равна единице. Это контролирует высоту бинарного дерева поиска, не давая ему перекоситься. Это используется при работе с большим набором данных с постоянной обрезкой путем вставки и удаления данных.

40. Различение NULL и VOID

• Null — это значение, тогда как Void — это идентификатор типа данных.
• Null указывает на пустое значение переменной, тогда как void указывает на указатели, не имеющие начального размера.
• Null означает, что он никогда не существовал; Void означает, что он существовал, но не вступил в силу.

41. Помогает ли динамическое распределение памяти управлять данными? Каким образом?

Динамическое распределение памяти хранит простые структурированные типы данных во время выполнения. Оно имеет возможность объединять отдельно выделенные структурированные блоки для формирования составных структур, которые расширяются и сжимаются по мере необходимости, тем самым помогая управлять данными блоков данных произвольного размера в произвольном порядке.

Зарегистрируйтесь в Программе профессиональной сертификации по науке о данных, чтобы освоить более десятка инструментов и навыков в области науки о данных, а также посетить мастер-классы преподавателей Университета Пердью и экспертов IBM, эксклюзивные хакатоны и сессии Ask Me Anything от IBM.

42. Назовите способы определения наличия цикла в связанном списке.

• Использование хеширования
• Использование метода посещенных узлов (с изменением или без изменения базовой структуры данных связанного списка)
• Алгоритм поиска цикла Флойда

43. Перечислите некоторые области применения многосвязных структур.

• Разреженная матрица
• Генерация индекса

44. Объясните неровный массив.

Это массив, элементы которого сами являются массивами и могут иметь разные размерности и размеры.

45. Объясните структуру данных максимальной кучи.

Это тип структуры данных кучи, в которой значение корневого узла больше или равно значению любого из его дочерних узлов.

46. ​​Как найти высоту узла в дереве?

Высота узла равна количеству ребер в самом длинном пути к листу от узла, где глубина листового узла равна 0.

Нижняя граница

Эти вопросы интервью DSA дадут вам представление о том, какие вопросы могут быть заданы. Хотя вы можете ожидать многих из этих вопросов интервью по структуре данных, вам также нужно будет потратить некоторое время на свое обучение. Хорошее понимание базовых структур данных и того, как получить доступ к элементам из массива или связанного списка, или кодирования для науки о данных, одинаково важно.

Ключевым компонентом процесса технического собеседования является понимание структур данных, особенно для кандидатов, которые надеются добиться успеха в качестве инженеров Java Full Stack. Наличие прочного понимания таких концепций, как массивы, связанные списки, деревья и графы, может значительно повысить вашу способность решать проблемы и писать более эффективный код. Зачисление на курс Java Full Stack Developer может помочь вам стать более опытным как в области фронтенда, так и бэкенда Java, в дополнение к укреплению вашего понимания этих фундаментальных структур данных.

Итак, теперь, когда у вас есть представление о возможных вопросах для собеседования, пришло время действовать и записаться на курс, например, на курс подготовки к сертификации Java или на курсы сертификации по науке о данных, чтобы повысить свои технические знания.