Les 10 meilleurs algorithmes pour l’entretien de codage (pour les ingénieurs logiciels)


Vous venez de terminer vos études collégiales avec un diplôme en informatique ou en génie logiciel et vous cherchez une carrière. Vous vous souvenez que vous aimiez coder en bachelor et avez fait des projets sympas avec vos copains et décidez que vous voulez être développeur.

Vous commencez à vous préparer pour des entretiens d’embauche et vous ne savez pas quels algorithmes sont importants à retenir pour noter un travail. Si vous êtes dans une telle position et que vous avez votre entretien assez tôt, cet article vous aidera à vous souvenir de tous les algorithmes de codage dont vous pourriez avoir besoin pour obtenir un entretien d’embauche.

La description de travail de base d’un ingénieur logiciel comprend la conception, l’amélioration et la mise en œuvre de systèmes et d’applications.

Pour cela, les ingénieurs logiciels n’ont pas besoin de se souvenir de nombreux algorithmes complexes. Au lieu de cela, ils doivent utiliser les combinaisons de bibliothèques, de cadres et de bases de données fonctionnels pour créer quelque chose qui résout leurs besoins logiciels.

Selon des experts dans le domaine du génie logiciel, la connaissance de quelques algorithmes de recherche avancés vous aide lorsque vous les optimisez, sinon, vous êtes plus susceptible d’utiliser une bibliothèque intégrée. Cela étant dit, voici une liste de quelques algorithmes importants dont vous devriez avoir les connaissances de base lors d’un entretien.

Programmation dynamique

La programmation dynamique est la stratégie d’optimisation des fonctions récessives en éliminant le besoin d’appels récursifs. Chaque fois que nous voyons une fonction récursive dans laquelle une certaine partie du code est appelée plusieurs fois, elle peut être grandement améliorée avec l’utilisation de la programmation dynamique. La récursivité est supprimée en stockant les résultats de la sous-fonction précédente afin qu’ils n’aient pas à être rappelés plusieurs fois. Cela réduit la complexité temporelle du temps exponentiel au temps polynomial. Des exemples d’algorithmes qui entrent dans la catégorie de programmation dynamique sont:

  • Nombres laids

  • Numéros de Fibonacci

  • Coefficient binomial

  • Coefficient de permutation

Recherche binaire

Comme son nom l’indique, des algorithmes de recherche sont utilisés pour rechercher un élément à partir d’un ensemble donné connu sous le nom de structure de données. La recherche binaire fonctionne lorsqu’elle est fournie avec un tableau trié d’éléments et une clé de recherche. La recherche binaire fonctionne en sélectionnant l’élément central et en le comparant avec la clé de recherche si la clé est plus petite que la partie gauche de l’élément central est traversée de la même manière. Si maintenant que la partie droite sur recherché la clé. La complexité temporelle d’une recherche binaire est O (log n), où n est le nombre d’éléments dans le tableau.

Algorithmes de tri

Des algorithmes de tri sont utilisés pour trier un tableau, l’entrée comprend un type de données qui doit être trié. L’ensemble de données peut être trié par ordre croissant ou décroissant. Voici quelques algorithmes de tri importants à retenir.

Tri par fusion

Le tri par fusion fonctionne selon les principes de l’algorithme de division et de conquête. Il se réfère à la pratique de diviser un problème en parties plus petites et de les résoudre un par un et de les fusionner ensemble à la fin. Le tri par fusion divise le tableau en deux et appelle la fonction de tri sur les deux moitiés, ces deux moitiés sont triées puis fusionnées à l’aide de la fonction de fusion. La complexité temporelle du tri par fusion est O (n log n).

Tri rapide

Comme le tri par fusion, le tri rapide est également basé sur l’algorithme de division et de conquête, il varie du tri par fusion en termes de fonctionnalité de tri. Quicksort fonctionne en sélectionnant le dernier élément comme numéro de pivot et le place au milieu avec des nombres plus petits à gauche tandis que les plus grands à droite. Les côtés gauche et droit sont à nouveau appelés avec la fonction de tri qui, en conséquence, trie l’ensemble du tableau. La complexité temporelle du tri rapide est O (n ^ 2).

Profondeur première recherche

DFS est un algorithme de recherche qui démarre le processus de recherche à partir du nœud et descend jusqu’à la dernière feuille de la branche la plus à gauche. Une fois qu’il a atteint la feuille la plus à gauche, l’algorithme commence à revenir en arrière et traverse le côté droit de l’arborescence, etc. Le problème avec ce DFS est que si un cycle existe, un certain nœud peut être visité plusieurs fois. La complexité temporelle de DFS est O (V + E), où V et E représentent le nombre de sommets et d’arêtes respectivement dans le graphique.

Recherche en largeur

BFS est un algorithme de recherche qui démarre à la racine, tout comme DFS. Mais au lieu de parcourir toutes les feuilles à gauche, il cherche au voisinage du nœud au même niveau. Une fois qu’un niveau a été traversé, l’algorithme passe au niveau suivant et continue à traverser jusqu’à ce que l’élément soit trouvé. La complexité temporelle de BFS est la même que DFS, qui est O (V + E).

Structure de données personnalisée

Parfois, les structures de données prédéfinies typiques ne font pas le travail et vous avez besoin de quelque chose de mieux et de plus puissant. Les structures de données personnalisées peuvent être des objets réels ou abstraits selon l’utilisation de leurs membres de données. Les membres de données peuvent être considérés comme des variables appartenant à des objets spécifiés.

Tables de hachage

Les tables de hachage sont un type de structure de données qui est utilisé pour stocker, accéder et modifier des données avec la complexité temporelle de O (1). Les structures de données de hachage utilisent la fonction de hachage pour mapper une valeur donnée à une clé spécifique. Cette clé est ensuite utilisée pour accéder à ces valeurs et les récupérer rapidement, l’efficacité du fonctionnement du hachage dépend du type de fonction de hachage utilisée.

Listes liées

Habituellement, les composants d’un tableau ou toutes les structures de données liées sont stockés dans des emplacements de mémoire contigus. Cela prend des espaces et certains morceaux de mémoire ne sont pas accessibles (c’est-à-dire si vous avez une mémoire faible). Pour surmonter cela, des structures de données de liste liée sont utilisées dans lesquelles les données ne sont pas stockées de manière contiguë, à la place, chaque élément de la liste a un pointeur qui pointe vers l’emplacement de mémoire de l’élément suivant. Le premier élément est connu comme la tête et le dernier est connu comme la queue.

Poser des questions

La chose la plus importante qu’un ingénieur logiciel doit savoir est de savoir quoi demander à son client. La plupart des clients ne sont pas en mesure de faire valoir leur point de vue et si le développeur ne pose aucune question, cela pourrait provoquer un problème en raison d’une mauvaise communication. De cette façon, vous serez capable de comprendre le problème principal de ce qu’ils essaient de réaliser et pas seulement des difficultés auxquelles ils sont confrontés.

Conclusion

Armé de la connaissance de ces algorithmes de base, on peut facilement clouer une interview. N’oubliez pas que les ingénieurs logiciels ne comptent généralement pas sur ces algorithmes pour faire le travail. Au lieu de cela, ils sont utilisés pour tester la compréhension de l’individu pour savoir s’il connaît le fonctionnement du code ou non. Cela dit, bonne chance pour votre prochaine entrevue.

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