正版 剑指Offer：名企面试官精讲典型编程题（第2版）新增大量面试题 程序员面试宝典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310928

商品编码：11777932119

剑指Offer：名企面试官精讲典型编程题（第2版）（继英文版登陆全球市场后又迎来重大升级加大题量+更新题目+优化解法+融合中外）

何海涛 著

ISBN 978-7-121-31092-8

2017年5月出版

定价：65.00元

348页

16开

编辑推荐

√以面试官视角拆解考题

结合作者在多家名企的经验，从面试官视角剖析考题构思、现场心理、题解优劣与面试心得。

√80余道精选编程面试题

从谷歌、微软等知名IT企业的海量面试题中精心筛选出80余道精华题目，提供多角度解题辅导。由于本书流传甚广，这些题已被大量企业真实采用，参考价值颇高。

√高标准的系统解题方法

系统总结如何在面试时写出高质量代码，如何优化代码效率，以及分析、解决难题的常用思路和方法。

√真实现场体验与生涯感悟

Autodesk→微软中国→思科→美国微软总部，作者一路跳槽一路“面”，既亲历备考和被考，更做过数次考官，又常年从事一线编程工作，大量面试与实践经验，是本书品质后盾。

内容提要

《剑指Offer：名企面试官精讲典型编程题（第2版）》剖析了80个典型的编程面试题，系统整理基础知识、代码质量、解题思路、优化效率和综合能力这5个面试要点。《剑指Offer：名企面试官精讲典型编程题（第2版）》共分7章，主要包括面试的流程，讨论面试每一环节需要注意的问题；面试需要的基础知识，从编程语言、数据结构及算法三方面总结程序员面试知识点；高质量的代码，讨论影响代码质量的3个要素（规范性、完整性和鲁棒性），强调高质量代码除完成基本功能外，还能考虑特殊情况并对非法输入进行合理处理；解决面试题的思路，总结编程面试中解决难题的有效思考模式，如在面试中遇到复杂难题，应聘者可利用画图、举例和分解这3种方法将其化繁为简，先形成清晰思路，再动手编程；优化时间和空间效率，读者将学会优化时间效率及用空间换时间的常用算法，从而在面试中找到优解；面试中的各项能力，总结应聘者如何充分表现学习和沟通能力，并通过具体面试题讨论如何培养知识迁移、抽象建模和发散思维能力；两个面试案例，总结哪些面试举动是不良行为，而哪些表现又是面试官所期待的行为。

目录

第1章 面试的流程    1

1.1 面试官谈面试      1

1.2 面试的3种形式   2

1.2.1 电话面试   2

1.2.2 共享桌面远程面试   3

1.2.3 现场面试   4

1.3 面试的3个环节   5

1.3.1 行为面试环节   5

1.3.2 技术面试环节   10

1.3.3 应聘者提问环节       17

1.4 本章小结      18

第2章 面试需要的基础知识    20

2.1 面试官谈基础知识      20

2.2 编程语言      21

2.2.1  C++    22

2.2.2  C#      27

2.3 数据结构      36

2.3.1 数组   36

2.3.2 字符串       47

2.3.3 链表   55

2.3.4 树       59

2.3.5 栈和队列   67

2.4 算法和数据操作   71

2.4.1 递归和循环       72

2.4.2 查找和排序       78

2.4.3 回溯法       87

2.4.4 动态规划与贪婪算法       93

2.4.5 位运算       98

2.5 本章小结      103

第3章 高质量的代码       104

3.1 面试官谈代码质量      104

3.2 代码的规范性      105

3.3 代码的完整性      106

3.4 代码的鲁棒性      132

3.5 本章小结      151

第4章 解决面试题的思路       153

4.1 面试官谈面试思路      153

4.2 画图让抽象问题形象化      154

4.3 举例让抽象问题具体化      163

4.4 分解让复杂问题简单化      184

4.5 本章小结      199

第5章 优化时间和空间效率    201

5.1 面试官谈效率      201

5.2 时间效率      202

5.3 时间效率与空间效率的平衡      237

5.4 本章小结      254

第6章 面试中的各项能力       256

6.1 面试官谈能力      256

6.2 沟通能力和学习能力   257

6.3 知识迁移能力      260

6.4 抽象建模能力      293

6.5 发散思维能力      305

6.6 本章小结      313

第7章 两个面试案例       315

7.1 案例一：（面试题67）把字符串转换成整数    316

7.2 案例二：（面试题68）树中两个节点的低公共祖先    324

精彩节摘

第二版序言

时间总是在不经意间流逝，我们也在人生的旅途上不断前行，转眼间我在微软的美国总部工作近两年了。生活总给我们带来新的挑战，同时也有新的惊喜。这两年在陌生的国度里用着不太流利的英语和各色人种交流，体验着世界的多元化。这两年也加过班、熬过夜，为了进展不顺的项目也焦头烂额过。在微软Office新产品发布那天我也自豪过，忍不住在朋友圈里和大家分享自己的喜悦和兴奋。2015年4月，我和素云又一次迎来了一个小生命。之后的日子虽然辛苦，但每当看着呼呼、阳阳两兄弟天真灿烂的笑容时，我的心里只有无限的幸福。

西雅图是一个IT氛围很浓的地方，这里是微软和马逊的总部所在地，Google、Facebook等很多知名公司都在这里有研发中心。一群程序员聚在一起，总会谈到谁去这家公司面试了，谁拿到了那家公司的Offer。这让我有机会从多个角度去理解编程面试，也更加深入地思考怎样刷题才会更加有效。我的这些理解、思考都融入《剑指Offer——名企面试官精讲典型编程面试题》这本书的第二版里。

这次再版在一版的基础上增加了新的面试题，涵盖了新的知识点。第二版新增了2.4.3节和2.4.4节，分别讨论回溯法、动态规划和贪婪算法。正则表达式是编程面试时经常出现的内容，本次新增了两个正则表达式匹配的问题（详见面试题19和面试题20）。

这次新增的内容有些是原有内容的延伸。比如原书的面试题35要求找出字符串中一个只出现一次的字符［在第二版中为面试题50（题目一）］。这次新增的面试题50（题目二）把要求改为从一个字符流中找一个只出现一次的字符。再比如，在原书的面试题23［在第二版中为面试题32（题目一）］中讨论了如何把二叉树按层打印到一行里，这次新增了两个按层打印二叉树的面试题：面试题32（题目二）要求把二叉树的每一层单独打印到一行；面试题32（题目三）要求按之字形顺序打印二叉树。

计算机领域的知识更新很快，编程面试题也需要推陈出新。本书的参考代码以C++为主，这次再版根据C++新的标准在内容上进行了一些调整。例如，原书的面试题48要求用C++实现不能继承的类。由于在C++ 11中引入了关键字final，那么用C++实现不能继承的类已经变得非常容易。因此，这次再版时用新的面试题替代了它。

自本书出版以来，收到了很多读者的反馈，让我受益匪浅。例如，面试题20“表示数值的字符串”根据GitHub用户cooljacket的意见做出了修改。在此对所有提出反馈、建议的读者表示衷心的感谢。

本书所有源代码（包含单元测试用例）都分享在GitHub上，欢迎读者对本书及GitHub上的代码提出意见。如果发现代码中存在问题，或者发现还有更好的解法，则欢迎读者递交代码。本书所有源代码均以BSD许可证开源，欢迎大家共同参与，一起提高代码的质量。

通过读者的E-mail，我很高兴地得知《剑指Offer——名企面试官精讲典型编程面试题》一书陪伴很多读者找到了心仪的工作，拿到了满意的Offer。实际上，这本书不仅仅是一本关于求职面试的工具书，同时还是一本关于编程的技术书。书中用大量的篇幅讨论数据结构和算法，讨论如何才能写出高质量的代码。这些技能在面试的时候有用，在平时的开发工作中同样有用。希望本书能陪伴更多的读者在职场中成长。

何海涛            

2016年12月7日深夜于美国雷德蒙德、

 

推荐序一

海涛2008年在我的团队做过软件开发工程师。他是一名很细心的员工，对面试这个话题很感兴趣，经常和我及其他员工讨论，积累了很多面试方面的技巧和经验。他曾跟我提过想要写本有关面试的书，如今他把书写出来了！他是一个有目标、有耐心和持久力的人。

我在微软做了很多年的面试官，后面7年多作为把关面试官，也面试了很多应聘者。应聘者要想做好面试，确实应把面试当作一门技巧来学习，更重要的是要提高自身的能力。我遇到很多应聘者可能自身能力也不差，但因为不懂得怎样回答提问，不能很好地发挥。也有很多刚走出校园的应聘者也学过数据结构和算法分析，可是在处理具体问题时不能用学过的知识来有效地解决。这些朋友读读海涛的这本书，会受益匪浅，在面试中的发挥也会有很大提高。这本书也可以作为很好的教学补充资料，让学生不仅学到书本知识，也学到解决问题的方法。

在向我汇报的员工中有面试发挥很好但工作平平的，也有面试一般但工作**的。对于追求职业发展的人来说，通过面试只是迈过一道门槛而不是目的，真正的较量是在入职后的成长。就像学钓鱼，你可能在有经验的垂钓者的指导下能钓到几条鱼，但如果没有学到垂钓的真谛，离开了指导者，你可能就很难钓到很多鱼。我希望读这本书的朋友不要只学一些技巧来应付面试，而是通过学习如何解决面试中的难题来提高自己的编程和解决问题的能力，进而提高自信心，在职场中迅速成长。

徐鹏阳（Pung Xu）

Principal Development Manager, Search Technology Center Asia

Microsoft

作者简介

何海涛，现美国微软总部资深软件工程师，先后在Autodesk、思科、微软中国等跨国企业任职。著有《剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题》、《Coding Interviews: Questions, Analysis and Solutions》（本书英文版）等书。多年来从事软件开发工作，对软件设计、开发、调试等均有较深的功底，对C/C++、C#以及.NET等语言及平台都较为熟悉，对图形图像、CAD、设计模式、项目管理等领域均有专业经验。

《算法的艺术：精通数据结构与程序设计思维》 第一章：算法的基石——数据结构与复杂度分析 在软件开发的浩瀚星空中，算法是驱动一切的引擎，而数据结构则是承载数据、实现算法的坚实基石。本书将带您踏上一段深度探索算法与数据结构的旅程，从最基础的概念出发，逐步构建起坚实的理论框架和实战能力。 1.1 数据结构的奥秘：组织与访问之道 线性结构： 数组 (Array)： 学习数组的静态与动态特性，深入理解随机访问的效率，以及在内存中的连续存储带来的优势与限制。我们将探讨其在实现其他复杂数据结构中的基础作用，以及在特定场景下的优化技巧。 链表 (Linked List)： 揭示链表的动态内存分配机制，理解单向链表、双向链表和循环链表的结构特点。学习如何在链表中高效地进行插入、删除操作，并分析其与数组在不同操作上的时间复杂度差异。 栈 (Stack) 与队列 (Queue)： 剖析它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）特性，并深入探讨它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等场景中的广泛应用。我们将通过具体的代码示例，展现栈和队列的实现方式及其核心操作。 非线性结构： 树 (Tree)： 二叉树 (Binary Tree)： 掌握二叉树的定义、性质，以及前序、中序、后序遍历等基本操作。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)： 理解BST的特性，学习插入、删除、查找等操作的原理和复杂度。我们将探讨BST在排序和搜索方面的应用，并引出平衡二叉搜索树的概念。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST)： 深入讲解AVL树和红黑树的核心思想，理解它们如何通过旋转和颜色标记来维护树的平衡，从而保证查找、插入、删除操作的对数时间复杂度。 堆 (Heap)： 学习最大堆和最小堆的定义，掌握堆的插入、删除（堆顶元素）和建堆操作。理解堆在优先队列和堆排序中的关键作用。 B树及其变种 (B-Tree and its variants)： 介绍B树在数据库和文件系统中的重要性，理解其多路查找树的特性，以及在磁盘I/O效率方面的优势。 图 (Graph)： 图的表示： 学习邻接矩阵和邻接表两种表示方法，分析它们的优缺点及适用场景。 图的遍历： 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并深入理解它们在连通性判断、拓扑排序、最短路径查找等方面的应用。 最短路径算法： 详细解析Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（ all-pairs shortest path），理解它们的贪心或动态规划思想，以及在网络路由、地图导航等领域的实际应用。 最小生成树算法： 学习Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连通图中权值之和最小的树，并在通信网络设计、电力网规划等问题中找到解决方案。 散列表 (Hash Table)： 深入理解哈希函数的设计原则，学习开放寻址法和链地址法两种冲突解决策略。分析散列表在快速查找、插入、删除方面的效率，并探讨其在缓存、索引等场景下的应用。 复杂度分析： 时间复杂度 (Time Complexity)： 学习大O记法（Big O Notation），掌握如何分析算法执行时间与输入规模之间的关系。理解常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、对数线性时间O(n log n)、平方时间O(n^2)、指数时间O(2^n)等不同复杂度等级的含义及其对算法性能的影响。 空间复杂度 (Space Complexity)： 分析算法在执行过程中所需的额外存储空间与输入规模之间的关系。理解空间复杂度的重要性，以及在内存受限环境下的优化考量。 均摊复杂度 (Amortized Analysis)： 介绍均摊复杂度的概念，理解在某些数据结构（如动态数组）中，虽然单次操作可能开销较大，但平均来看操作的成本是可控的。 第二章：算法的智慧——核心算法思想与设计模式 掌握了数据结构的基石，我们将进入算法设计的殿堂，学习各种经典算法的思想和设计模式，让您能够灵活应对各类编程挑战。 2.1 搜索与排序的精妙 搜索算法： 线性搜索 (Linear Search)： 作为最基础的搜索方法，理解其原理及在有序和无序数据中的应用。 二分搜索 (Binary Search)： 深入理解二分搜索在有序数组中的高效查找机制，学习其递归与迭代实现，并探讨其在查找、插入位置确定等问题中的变种应用。 深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS)： 在图和树的章节中已有所提及，此处将进一步深化其在状态空间搜索、迷宫求解、二叉树的各种问题（如层次遍历、寻找公共祖先）中的应用。 排序算法： 简单排序： 冒泡排序 (Bubble Sort)： 理解其交换相邻元素的过程，分析其低效原因，但不放弃学习其基本原理。 选择排序 (Selection Sort)： 学习其每次选择最小/大元素放到已排序部分的策略。 插入排序 (Insertion Sort)： 掌握其将元素插入到已排序部分的有序序列中的方法，理解其在处理部分有序数据时的优势。 高效排序： 归并排序 (Merge Sort)： 深入理解分治策略在排序中的应用，学习其合并有序序列的高效性，理解其稳定的排序特性。 快速排序 (Quick Sort)： 掌握其“分而治之”的核心思想，理解基准元素的选取、分区操作以及递归调用。深入分析其平均时间复杂度O(n log n)以及最坏情况O(n^2)的成因，并学习优化策略（如三数取中）。 堆排序 (Heap Sort)： 结合堆数据结构，学习如何利用堆的特性进行原地排序，理解其O(n log n)的时间复杂度。 其他排序： 计数排序 (Counting Sort)、桶排序 (Bucket Sort)、基数排序 (Radix Sort)： 学习这些非比较排序算法，理解它们在特定数据分布下的高效性，以及它们对输入数据的限制。 2.2 算法设计范式：解决问题的通用框架 分治法 (Divide and Conquer)： 学习如何将复杂问题分解为若干个规模更小的子问题，递归地解决子问题，然后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。二分搜索、归并排序、快速排序是经典案例。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 剖析其“最优子结构”和“重叠子问题”两个核心特征。学习如何通过构建状态转移方程，自底向上或自顶向下地求解最优解。我们将通过“斐波那契数列”、“背包问题”、“最长公共子序列”、“硬币找零”等经典问题，深入理解DP的构建过程和优化技巧（如记忆化搜索）。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 学习其在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优解的思想。理解贪心算法的适用条件，以及其与动态规划的区别。我们将通过“活动选择问题”、“霍夫曼编码”等例子，体会贪心策略的魅力。 回溯法 (Backtracking)： 掌握其通过深度优先搜索的方式，尝试所有可能的解，并在发现当前路径不可能产生有效解时，回溯到上一步，继续探索其他路径。学习如何设计约束条件，剪枝优化搜索空间。我们将通过“N皇后问题”、“数独求解”、“全排列”等问题，练习回溯法的实现。 分支限界法 (Branch and Bound)： 学习其在回溯法的基础上，引入限界函数，用于估计当前子问题的最优解，从而剪掉那些不可能包含最优解的分支。理解其在优化搜索方向上的作用。 2.3 数学与概率在算法中的应用 数论基础： 学习素数、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）、模运算等基本概念，及其在密码学、哈希函数设计中的应用。 组合数学： 理解排列、组合的计算方法，及其在概率统计、算法复杂度分析中的作用。 概率与期望： 学习随机变量、期望等概念，以及如何在算法设计中利用概率思想（如随机化算法）。 第三章：实战演练——常见算法题解题策略与技巧 理论知识固然重要，但将知识转化为解决实际问题的能力才是关键。本章将聚焦于如何运用所学知识，系统性地分析和解决各类编程面试中的典型算法问题。 3.1 理解题意，明确约束 读题技巧： 如何快速准确地把握题目的核心要求，识别输入输出格式、边界条件、特殊情况。 需求分析： 明确问题需要解决的目标，是查找、排序、计数、优化，还是路径搜索等。 数据范围与约束： 仔细分析输入数据的规模、类型（整数、浮点数、字符串等），以及可能存在的约束条件（如数据范围、是否存在重复、是否为空等），这些直接影响算法的选择和优化。 3.2 思维发散：多角度分析问题 暴力解法： 从最直接、最朴素的想法出发，即使效率不高，也能帮助我们理解问题的本质，并作为后续优化的基础。 优化思考： 在暴力解法的基础上，思考是否存在重复计算、冗余操作。如何利用数据结构或更高效的算法来规避这些问题。 模式识别： 尝试将当前问题与已知经典算法或数据结构模型进行关联，寻找熟悉的解决套路。 反向思维： 有时从问题的反面思考，或者将问题转化为一个已知问题，也能找到突破口。 3.3 算法选择与设计：工具箱的应用 根据数据结构选择算法： 数组适合二分搜索，链表适合插入删除，树适合层级遍历，图适合搜索与路径问题。 根据问题特性选择算法： 需要快速查找？考虑哈希表、二分搜索。 需要最优化路径？考虑Dijkstra、Floyd-Warshall。 需要处理子问题和重叠子问题？考虑动态规划。 需要探索所有可能性？考虑回溯法。 需要局部最优？考虑贪心算法。 数据结构与算法的组合： 很多时候，一个高效的解决方案需要巧妙地结合使用多种数据结构和算法。例如，使用堆来维护优先队列，或者使用哈希表来辅助查找。 3.4 代码实现与边界处理 清晰的代码结构： 采用有意义的变量名，合理的函数划分，增强代码的可读性。 递归与迭代的选择： 理解递归的优雅与栈溢出的风险，迭代的效率与实现复杂度。 边界条件处理： 务必关注空数组、单元素数组、最大/最小值、循环边界等情况，确保代码的健壮性。 内存管理： 在使用动态分配内存的数据结构时，注意释放不再使用的内存，避免内存泄漏。 3.5 测试与验证：确保正确性 单元测试： 编写小规模的测试用例，覆盖正常情况、边界情况和异常情况。 复杂度验证： 思考算法在不同输入规模下的性能表现，预估其时间复杂度和空间复杂度是否满足要求。 调试技巧： 熟练使用调试器，逐步执行代码，观察变量变化，定位问题。 3.6 常见题型深入剖析 数组与字符串问题： 子数组求和、两数之和、三数之和、字符串匹配、回文判断、字符统计等。 链表问题： 反转链表、删除链表节点、合并有序链表、寻找链表环、链表相交等。 树与图问题： 二叉树的遍历与操作、路径问题、连通性判断、拓扑排序、最短路径等。 动态规划问题： 背包问题、最长递增子序列、编辑距离、路径计数等。 搜索与回溯问题： N皇后、数独、全排列、组合、子集等。 数学与位运算问题： 模拟、计算、位操作的巧妙运用。 本书的价值 《算法的艺术：精通数据结构与程序设计思维》不仅仅是一本技术书籍，更是一本培养您编程思维、解决问题能力的“内功心法”。通过系统性的学习和大量的实战演练，您将能够： 建立扎实的数据结构基础： 深入理解各种数据结构的原理、优缺点及其适用场景。 掌握核心算法设计思想： 熟练运用分治、动态规划、贪心、回溯等经典算法范式。 提升代码优化能力： 能够分析算法的效率，并找到更优的解决方案。 增强解决复杂问题的信心： 面对各种编程挑战时，能够有条理、有策略地进行分析和解决。 为职业发展奠定坚实基础： 无论您是初入IT行业，还是希望在职业生涯中更进一步，精通算法和数据结构都将是您最有力的武器。 本书内容严谨，逻辑清晰，语言通俗易懂，配以大量的图示和代码示例，力求让每一位读者都能在轻松愉快的氛围中，真正掌握算法的精髓。让我们一起踏上这段算法的探索之旅，用智慧和代码，创造无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本《剑指Offer》确实是程序员面试的“圣经”之一，尤其是这次更新的第二版，简直是为我这种准备面试的同学量身定做的。我拿到手的时候，第一感觉就是厚实，内容量肯定很足。翻开来看，里面的题目类型非常丰富，从基础的数据结构和算法，到更复杂的动态规划、字符串匹配，甚至还有一些并发和系统设计的内容，基本涵盖了大多数大厂面试会考察的知识点。而且，每个题目都有详细的解题思路和多种解法，不仅仅是给出答案，更重要的是它会解释为什么这样解，背后的原理是什么，以及如何优化。这对于我理解算法的精髓，而不是死记硬背，非常有帮助。我特别喜欢它对一些经典题目的深入剖析，比如一些关于链表、二叉树的题目，书里会讲解不同情况下的时间复杂度和空间复杂度，还会给出一些容易出错的点，这些都是我在自己刷题时容易忽略的，但面试官却会重点考察的。我觉得这比单纯做题集要有用得多，它能帮助我建立起一套完整的解题框架，遇到新问题也能举一反三。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，最大的感受就是它的“诚意满满”。“名企面试官精讲典型编程题”这个标题一点不夸张，很多题目和讲解都充满了实战的经验。书中的题目覆盖面很广，从基础的数组、字符串、链表、树、图，到更进阶的动态规划、回溯、分治，甚至是并发编程和一些操作系统、网络知识，都涉及到了。最关键的是，每一道题的讲解都非常详细，不仅给出了代码实现，更重要的是对解题思路进行了深入的剖析，包括题目考察的知识点、解题的思路演变、各种解法的优劣势分析，以及可能存在的陷阱。我尤其喜欢的是，它在讲解一些比较复杂的算法时，会循序渐进地引导你思考，让你自己去发现最优解，而不是直接抛出一个结论。这种教学方式让我学到的知识更牢固，也更能举一反三。而且，书中新增的面试题确实非常贴近当前的技术趋势，让我感觉自己准备的方向是对的。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的内容更新得非常及时，而且“新增大量面试题”这一点诚不欺我。我在网上看到很多朋友都推荐这本书，特别是准备去一些互联网大厂工作的，几乎人手一本。这次更新的第二版，我特意看了目录，确实增加了很多近期比较热门的题目，比如一些关于高并发、分布式系统设计，甚至还有一些机器学习相关的简单算法题目，这些都是我之前看一些老版本书籍时没有接触到的。而且，它的解题思路非常清晰，很多题目给出了不止一种解法，并且对每种解法的优劣进行了分析，比如时间复杂度和空间复杂度，这一点对我来说太重要了。我之前自己刷题的时候，有时候能写出个能跑通的代码就沾沾自喜了，但这本书会教我如何写出更优、更简洁、更符合面试官期望的代码。它不仅仅是教你“怎么做”，更是教你“为什么这么做”，以及“还能怎么做得更好”。这种深入的讲解，让我感觉不是在应付面试，而是在真正地提升自己的编程内功。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，很多技术书籍写得过于理论化，而这本书的风格却非常接地气。它没有那些晦涩难懂的术语，而是用非常朴实易懂的语言，将复杂的编程问题解释清楚。我买这本书主要是想提升自己的算法能力，准备找工作，这本书里的题目我感觉非常贴合实际的面试场景。很多题目我都见过类似的，或者是它的变种。最让我惊喜的是，对于每一个题目，它都提供了多种解法，并且对这些解法的时间复杂度和空间复杂度进行了详细的分析，这对于我这种追求极致效率的人来说，简直是福音。它还会在讲解中指出一些常见的错误思路和陷阱，这让我避免了很多不必要的弯路。而且，这本书的排版也很舒服，代码清晰，注释也很到位，读起来一点都不费劲。感觉像是有一位经验丰富的面试官在旁边手把手教你如何解题一样，非常实在。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在看到这本书的时候，其实对“新增大量面试题”这个点是有疑虑的，但拿到手翻开目录后，这份疑虑就烟消云散了。这次更新的版本真的加入了非常多有价值的题目，特别是关于一些新技术的应用和更深层次的算法设计，这些都是我之前在其他地方看到的，但总感觉不够系统。这本书的内容非常系统地梳理了这些内容，并且每一个题目都给出了非常深入的分析。我最欣赏的是，它在讲解一个算法时，不会仅仅停留在“会写”的层面，而是会深入到“为什么这么写”、“有什么其他方法”、“这种方法有什么优缺点”等等，这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对算法的理解上升了一个台阶。而且，书中的案例都非常典型，很多题目看完后，我都有种“豁然开朗”的感觉，感觉自己之前很多模糊的思路都清晰了。总的来说，这是一本非常值得投资的面试宝典。