剑指OFFER:名企面试官精讲典型编程题(第2版) 新版 编程之美：微软技术面试 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何海涛 著

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• 面试
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 剑指Offer
• 编程之美
• 微软面试
• 技术面试
• 经典题
• 程序员

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310928

商品编码：12554464532

出版时间：2017-03-01

作  者:何海涛 著作 等 定  价:105 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年03月01日 页  数:348 装  帧:简装 ISBN:9787121310928 《剑指OFFER:名企面试官精讲典型编程题(第2版)》

√ 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、解决难题的常等

●《编程之美——微软技术面试心得》
●《剑指OFFER:名企面试官精讲典型编程题(第2版)》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《剑指OFFER:名企面试官精讲典型编程题(第2版)》
本书剖析了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。全书共分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、抽等 何海涛 著作 等 《剑指OFFER:名企面试官精讲典型编程题(第2版)》

何海涛，现美国微软总部软件工程师，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。

《剑指OFFER:名企面试官精讲典型编程题(第2版)》

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。
西雅图是一个IT氛围很浓的地方，这里是微软和YA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。这让我等

《程序员的数学之旅：从基础概念到算法精粹》 内容简介： 在飞速发展的技术浪潮中，扎实的理论基础和深刻的算法理解是每一位优秀程序员的基石。本书并非一本简单罗列编程技巧的速成手册，而是一次深入探索计算机科学核心数学原理的旅程。我们旨在为读者构建一个坚实的理论框架，使其能够融会贯通，灵活运用各种编程思想解决实际问题，并在未来的技术道路上行稳致远。 本书从最基础的数学概念出发，逐步深入到与算法设计和分析息息相关的各个领域。我们不会仅仅停留在抽象的数学公式，而是始终将理论与编程实践紧密结合，通过大量的实例和代码片段，生动地展示数学概念如何转化为高效的算法，如何影响程序的性能，以及如何帮助我们做出更优的决策。 第一部分：计算的基石——离散数学与逻辑 在计算机科学的宏大殿堂中，离散数学扮演着至关重要的角色。它为我们提供了描述和分析离散结构（如集合、图、序列）的语言和工具，这些结构在几乎所有的计算问题中都无处不在。 集合论与图论： 我们将从集合的基本运算（并、交、差、补）出发，理解数据结构的本质，例如链表、栈、队列都可以看作是集合的特定组织方式。接着，我们将深入图论的世界，学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），理解路径、连通性、树等概念，这些在网络通信、数据库索引、社交网络分析等领域有着广泛的应用。例如，如何使用图算法来寻找最短路径，如何判断一个网络是否存在环路，这些问题都依赖于扎实的图论知识。我们将通过具体的编程场景，例如最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）的实现，来体会图论的强大威力。 逻辑与证明： 逻辑是推理的艺术，也是程序设计的灵魂。本书将介绍命题逻辑和谓词逻辑的基本概念，理解真值表、蕴含、等价等，并学习如何进行逻辑推理。更重要的是，我们将探讨数学归纳法在算法分析和证明中的应用。许多算法的正确性证明，例如递归算法的终止性和正确性，都离不开数学归纳法。理解如何构造归纳假设并进行推导，能够帮助我们建立对算法的信心，并能有效地发现潜在的错误。 组合数学： 计数是计算机科学中一个普遍存在的问题。组合数学为我们提供了计算各种组合的可能性和排列的方法。我们将学习排列、组合、二项式定理、鸽巢原理等基本概念。这些知识在分析算法的时间复杂度，例如在统计不同事件发生的概率，或者在计算动态规划问题的状态转移时，都至关重要。例如，在分析一个查找算法的平均情况复杂度时，我们可能需要用到组合学的知识来计算所有可能输入的分布。 第二部分：算法的智慧——复杂度分析与设计 理解算法的效率是衡量其优劣的关键。本书将深入剖析算法的时间复杂度和空间复杂度，并介绍几种经典的算法设计范式。 渐进分析与大O表示法： 我们将详细讲解大O、大Omega、大Theta等渐进符号，理解它们如何精确地描述算法在输入规模趋于无穷大时的增长趋势。这不仅仅是理论上的概念，更是我们评估和比较不同算法性能的通用语言。通过对常见数据结构操作（如数组查找、链表插入、二叉搜索树查找）的复杂度分析，读者将能直观地理解不同操作的效率差异。 递归与分治策略： 递归是一种强大的编程思想，许多经典的算法都可以用递归的方式优雅地表达。我们将深入理解递归的原理，包括基本情况和递归步骤，并重点介绍分治策略。通过分析归并排序、快速排序、二分查找等典型算法，读者将体会到如何将一个大问题分解为若干个小问题，然后将小问题的解组合起来形成大问题的解。本书将从算法设计的角度，引导读者理解这些算法背后的数学逻辑。 动态规划： 动态规划是解决许多优化问题的强大工具。我们将介绍动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题。通过一系列由浅入深的实例，例如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，读者将学习如何定义状态转移方程，如何构建自底向上或自顶向下的动态规划算法。我们将不仅仅展示如何写出代码，更重要的是引导读者理解状态转移背后的数学关系，以及如何通过数学建模来发现最优解。 贪心算法： 贪心算法在某些问题上能够取得全局最优解，其核心思想是在每一步都做出当前看起来最优的选择。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，阐述贪心算法的设计思路，并讨论如何证明贪心算法的正确性。我们将强调，并非所有问题都适合贪心算法，理解其适用条件是关键。 图算法进阶： 在离散数学部分对图有初步了解后，我们将深入探讨更复杂的图算法。例如，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图的遍历和问题求解中的应用，最小生成树算法（Prim, Kruskal）在网络构建中的作用，以及拓扑排序在任务调度和依赖关系分析中的重要性。我们将通过代码示例，展示这些算法的实现细节和应用场景。 第三部分：概率与统计——不确定性下的决策 在现实世界中，许多问题都伴随着不确定性。概率论和统计学为我们提供了量化和处理不确定性的工具，这在机器学习、数据分析、随机算法等领域尤为重要。 概率基础： 我们将回顾概率论的基本概念，包括样本空间、事件、概率的公理化定义、条件概率、贝叶斯定理。理解这些概念对于分析随机算法的性能，例如蒙特卡洛方法的原理，至关重要。 随机变量与期望： 介绍离散型和连续型随机变量，以及期望的概念。期望在算法分析中非常有用，例如在分析随机算法的平均运行时间时。我们将通过抛硬币、掷骰子等简单例子，帮助读者理解期望的计算方法。 随机算法入门： 探索如何利用随机性来设计高效的算法，例如蒙特卡洛算法在数值计算和优化问题中的应用。我们将简要介绍随机化在算法设计中的优势，例如可以简化算法，或者在某些情况下提供更好的渐近性能。 第四部分：数值计算与优化 在很多应用场景中，我们需要对数值进行精确或近似的计算，并寻找最优解。 数值计算基础： 探讨浮点数表示、数值精度、舍入误差等概念。理解这些对于编写稳定可靠的数值计算程序至关重要。 线性代数初步： 介绍向量、矩阵、线性方程组等基本概念。线性代数在图算法（如PageRank）、机器学习（如线性回归）等领域都有广泛应用。我们将通过简单的例子，展示线性代数如何用于描述和解决实际问题。 优化基础： 简要介绍约束优化和无约束优化问题，以及梯度下降等基本的优化算法。这部分内容将为读者理解更高级的机器学习算法打下基础。 本书的特色： 理论与实践并重： 每一章都紧密围绕编程实践，通过具体的代码示例和算法实现，将抽象的数学概念具象化。 循序渐进，由浅入深： 从最基础的数学概念开始，逐步深入到更复杂的算法和理论，适合不同数学背景的读者。 强化思维训练： 鼓励读者通过分析问题、设计算法、证明算法的正确性来锻炼逻辑思维和解决问题的能力。 关注核心思想： 强调算法设计和分析背后的核心思想和数学原理，而非仅仅教授某一个特定的算法。 前瞻性视角： 部分内容触及概率、统计和优化等领域，为读者理解当前热门的机器学习和数据科学技术打下坚实基础。 目标读者： 本书适合所有希望提升编程内功、深入理解算法原理、在技术面试中脱颖而出的软件工程师、计算机科学专业的学生，以及任何对计算机科学理论感兴趣的读者。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本书中获得启发和提升。 通过阅读本书，你将不仅能够更自信地解答各种技术难题，更能培养出举一反三、融会贯通的编程思维，为你在不断发展的技术世界中取得更大的成就奠定坚实的基础。这不是一次简单的知识灌输，而是一次激发潜能、拓展视野的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大心理转变，是让我对“编程面试”这件事，从一种恐惧和被动应试，转变为一种自信和主动展示自己能力的机会。在准备面试时，很多时候我们关注的是“会不会”，但这本书更侧重于“为什么”和“如何更好”。它引导读者去思考，为什么这个解法比那个解法更优，背后的理论支撑是什么。当我能够用清晰、有条理的方式向面试官阐述我的思路时，那种自信感是任何刷题量都无法比拟的。它不仅仅是一本技术书，更像是一个高质量的导师，在你最关键的时刻，为你提供了最精炼、最核心的智慧结晶。我向所有有志于进入一线科技公司的朋友们强烈推荐，只要你愿意投入精力去理解书中的精髓，回报绝对是超乎预期的。

评分☆☆☆☆☆

如果要给这本书挑点“毛病”，可能就是它的知识密度实在太大了，对于完全没有编程基础的新人来说，可能需要非常多的耐心和反复阅读。但对于目标明确，希望在短时间内系统性提升面试竞争力的开发者来说，这种高密度恰恰是最大的优点，它避免了翻来覆去读那些重复啰嗦的内容。我个人觉得，这本书的排版和逻辑结构设计得非常清晰，章节之间的递进关系处理得当，不会让人感到混乱。例如，在讲解完基础的搜索和遍历算法后，紧接着就会引入高级的剪枝和迭代加深，这种循序渐进的编排，让知识点的吸收变得非常顺畅自然。它不贩卖焦虑，只是默默地为你铺设好通往成功的阶梯，每一步都走得踏实有力。这绝对是技术面试准备资料中的“硬通货”，值得反复翻阅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验不是那种轻松愉快的“小说式阅读”。它需要你投入足够的时间去思考和动手实践。我经常是边看边敲代码，遇到一些稍微 tricky 的地方，会停下来自己尝试用不同的方法实现一遍，然后对照书上的标准解法进行对比和反思。这种沉浸式的学习过程，虽然慢，但效果极其显著。它处理复杂性问题的方式，比如图论和字符串匹配，简直是教科书级别的示范。很多算法题，其实关键就在于一个巧妙的转化或边界条件的判断，这本书在这方面给出的提示非常到位，往往是一笔带过，但正是这“一笔”，点明了问题的核心。对我个人而言，这本书最宝贵的地方在于，它提供的不仅仅是标准答案，而是构建了一套完整的、可复用的问题解决框架。我现在遇到新的、没见过的编程题，脑子里会不自觉地浮现出这本书里讲过的某种模式，这才是真正提高了我的内功。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，就被它厚实的重量和封面那种直击核心的专业感给吸引住了。我之前也看过市面上不少号称“面试宝典”的书，但很多都是泛泛而谈，或者代码示例陈旧得不行，根本跟不上现在技术栈的变化。这本《剑指OFFER》的更新版，给我的感觉就是“实战性”极强。它不像某些书只是罗列算法，而是真正深入到了大厂面试官的思维模式。你会发现，很多题目它不仅仅告诉你怎么写出正确的解法，更重要的是讲解了不同解法的时间复杂度和空间复杂度权衡，以及在面试中如何巧妙地向面试官展示你的思考过程。比如，对于动态规划这类“拦路虎”题型，它没有直接抛出复杂的公式，而是从最直观的暴力递归开始，一步步引导你优化到最优解，这个过程的教学设计非常人性化。对于初学者来说，这种渐进式的讲解是建立扎实基础的关键；而对于有经验的开发者，它提供的那些高级技巧和陷阱提示，无疑是锦上添花，能帮你快速定位到最优方案。这本书的内容深度和广度，远超出了我预期的“题解合集”范畴，更像是一位经验丰富的前辈手把手带着你攻克技术难关。

评分☆☆☆☆☆

我记得我当时花了一个多月时间，系统地过了一遍这本书中关于数据结构和算法的部分，最大的收获不是记住了多少道题的答案，而是重塑了我对“解决问题”这个行为的认知。以前总觉得写出能跑的代码就万事大吉，但这本书让我明白，面试考察的远不止于此。它深入剖析了底层原理，比如堆和树的底层实现，以及它们在实际场景中的应用边界。特别是关于并发编程和操作系统那几章，讲解得极其精炼，几乎没有一句废话，全是干货。我尤其欣赏作者在每一章末尾设置的“面试官视角”分析，这部分内容是其他很多书籍完全缺失的。它会告诉你，如果面试官问到这个知识点，他们真正想考察的是你对底层机制的理解深度，而不是你是否会背诵某个API。这种高度贴合实战的叙述方式，极大地增强了我的自信心，让我感觉自己不再是孤军奋战，而是掌握了一套可以应对各种复杂场景的“武器库”。