দীর্ঘ হাইবারনেশনের পরে কীভাবে আমার ডেটা স্ট্রাকচার দক্ষতা র‌্যাম্প করবেন [বন্ধ]


10

অনেক দিন আগে আমি একবার অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে বেশ ভাল ছিলাম। সেই থেকে, আমি পেশাদারভাবে প্রোগ্রাম করেছিলাম এবং তারপরে একটি ছোট দল পরিচালনা করতে যাই, যা পুরোপুরি এই ক্ষেত্রে আমার প্রযুক্তিগত দক্ষতা অর্জন করেছিল।

আমি সিদ্ধান্ত নিয়েছি আমি আবার বিকাশকারী হতে চাই এবং গুগলের পক্ষে কাজ করব। বিষয়টি হল, আমি অনুশীলনের বাইরে চলে এলাম যে এখনই যদি আমার সাক্ষাত্কার নেওয়া হয় তবে আমি অবশ্যই 10 মিনিটের মধ্যেই শেষ হয়ে যাব।

আমার আবার আকারে ফিরে আসার জন্য আপনি কোন প্রশিক্ষণ কর্মসূচির প্রস্তাব করবেন? আমি ইতিমধ্যে এই সপ্তাহান্তে পরম বেসিকগুলিতে ফিরে গিয়ে কয়েকটি সাজানোর অ্যালগরিদম, লিঙ্কযুক্ত তালিকা এবং হ্যাশ টেবিল প্রয়োগ করে শুরু করেছি। এর পরে, আমি মনে করি আমি অন্যান্য কোর্স ডেটা স্ট্রাকচার এবং গ্রাফ অ্যালগরিদমে পুরো কোর্স উপাদানটি পড়ব। পুরানো মস্তিষ্কের কোষগুলিকে জাগ্রত করতে আমি তুলনামূলকভাবে স্বল্প সময়ের মধ্যে করতে পারি এমন ব্যবহারিক অনুশীলনের একটি কেন্দ্রীভূত সেট খুঁজতে চাই। আমি এই স্টাফটি জানি - আমার নিজের স্মরণ করিয়ে দেওয়া দরকার যে আমি এটি জানি।


@ অ্যান: যদি এই নতুন বছরে গুগল নিজের সম্পর্কে গুঞ্জন তৈরি করে তবে এই কথাটি বলতে চাই there's এটা কাজ করে।
Fanatic23

4
যদি আপনার ডেটা স্ট্রাকচার হাইবারনেটেড হয় তবে সেগুলি সম্ভবত সিরিয়ালাইজড হয়েছিল। আপনার কেবল তাদের আনসিরিয়াজাল করা প্রয়োজন।
Mchl

4
@ এমসিএল - আমি আননের সম্পর্কে জানি না, তবে আমি খুঁজে পেয়েছি যে "মস্তিষ্ক" স্টোরেজ মাধ্যম ফ্লপি ডিস্কের তুলনায় দীর্ঘমেয়াদে আরও কম নির্ভরযোগ্য। কয়েক বছর আগে সিরিয়ালযুক্ত যে কোনও কিছু সম্ভবত এখনই দূষিত।
স্টিভ 314

উত্তর:


6

আমি আপনাকে বলতে চাই যে এখানে 4 টি জিনিস রয়েছে এবং আমি আপনাকে সেগুলি বলার জন্য প্রয়োজনীয় ক্রমটি তালিকাভুক্ত করেছি:

  1. আপনি এই সময়ে থাকাকালীন গ্রীন টির নিজস্ব উত্স পান
  2. আপনি যে সবুজ চা sipping হওয়ার সময়, Skiena এর বই মাধ্যমে থেকে পাওয়া যেতে পারে এখানে । এবং অডিও / ভিডিও সামগ্রীর মাধ্যমে এখানে যান
  3. গুগল দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণের একটি দুর্দান্ত সেট http://code.google.com/edu/courses.html এ দেখুন
  4. আলগোরিদিম মাধ্যমে এ সম্পর্কিত প্রশ্নের যান তাই এবং আপনার নিজের উপর এই উত্তর চেষ্টা

শুভকামনা করছি!


আমি স্কিয়েনার বইটি ভালবাসার সময়, কখনই জানতাম না যে কোনও অডিও / ভিডিও সামগ্রী রয়েছে, ধন্যবাদ।
ফ্ল্যাশ

1

আমি এই মুহূর্তে একটি বাস্তব ডেটা স্ট্রাকচার বা ফাইল ফর্ম্যাট বাছাইয়ের পরামর্শ দেব যা লোকেরা এই মুহূর্তে ব্যবহার করছে, এবং এটি দিয়ে দুর্দান্ত কিছু করব। গিট ফাইল ফর্ম্যাটটি উদাহরণস্বরূপ বেশ ভাল নথিবদ্ধ:

http://book.git-scm.com/1_the_git_object_model.html

লোকেরা ব্যবহার করে এমন ফর্ম্যাট দিয়ে আকর্ষণীয় কিছু করা এবং এ সম্পর্কে কঠোর হওয়া, পাঠ শেখায় - এবং- এমন কিছু দেয় যা আপনাকে আগ্রহী করে তুলবে।

বা খুব কমপক্ষে, একটি অনন্য কোণ দিয়ে কিছু তৈরি করুন। আমি যখন আপনার মতো অবস্থানে ছিলাম তখন আমি একটি অনলাইন সাক্ষাত্কার প্রশ্নের উত্তর লিখেছিলাম একটি নির্দেশিত গ্রাফ তৈরি করা যা চক্রের সন্নিবেশ সনাক্ত করতে পারে making যদি আমি অতিরিক্ত বাধা না যোগ করতাম তবে এটি একটি সহজ সমস্যা হত ... তবে আমি সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে এটি ও (1) এ সন্নিবেশ করতে পারে। ফলাফলটি নোসাইকেল ছিল:

http://hostilefork.com/nocycle/


1

এটি আপনার লক্ষ্যটি ঠিক কীটির উপর নির্ভর করে - উদাহরণস্বরূপ সেগুলিতে অ্যালগরিদম নকশা এবং বিশ্লেষণ হয়, বা আপনি মানক কাঠামো এবং অ্যালগরিদমগুলি আঁকড়ে রাখছেন? তবে এটি আমার কাছে মনে হচ্ছে আপনি যা করার দরকার তা ইতিমধ্যে করছেন।

আপনার যদি "দীর্ঘদিন আগে" থেকে কোনও পুরানো প্রিয় পাঠ্য বই থাকে তবে আমি এটি পুনরায় দেখার পরামর্শ দিই suggest এর বাইরে, এটি স্ট্যান্ডার্ড পুনর্বিবেচনা-কিছু পরামর্শ। নিজেকে সুনির্দিষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন, উত্তরগুলি সন্ধান করুন, যখন আপনি প্রশ্নগুলি বাদ দিচ্ছেন এবং যখন আপনি আরও কিছু সুনির্দিষ্ট প্রশ্ন না আসা পর্যন্ত আপনি যা খুশি তা খুঁজে ব্রাউজ করুন।

অ্যালগোরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচার (নিক্লাস রাইথ) সমস্ত অ্যালগরিদম নকশা এবং বিশ্লেষণ ছাড়াই মৌলিক অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচারের উপর তুলনামূলকভাবে সংক্ষিপ্ত বই। খুব বেসিক, যদিও - তালিকাগুলি, বিভিন্ন গাছ, গাদা, তবে উদাহরণস্বরূপ ডিজিট্রাফগুলি আমার মনে নেই। একটি সুবিধা হ'ল ওবারন সংস্করণটির একটি নিখরচায় ডাউনলোড রয়েছে - http://www.inf.ethz.ch/personal/wirth/ - বইয়ের তালিকার নীচের দিকে পিডিএফ লিঙ্কটি সন্ধান করুন । উইকিপিডিয়া একটি সুস্পষ্ট সংস্থান, তবে এত কিছু রয়েছে যে আপনি সেখানে যাবার আগে আপনি কী চান এবং কী চান না তা সিদ্ধান্ত নেওয়া ভাল ধারণা।


0

আপনি যখন অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে বেশ ভাল ব্যবহার করতেন, আপনি যে সংস্থানগুলি ব্যবহার করেছিলেন তা কী ছিল?

আপনার জ্ঞানটি ব্রাশ করার জন্য "অপেক্ষাকৃত স্বল্প পরিমাণ" কতটা ছোট?

আমি মনে করি না যে উত্সর্গ দিয়ে প্রাপ্ত জ্ঞান কখনও নষ্ট হয়ে যাবে। এটি কেবল কিছুটা ম্লান হয়ে যাবে, এবং আপনি যে বিচারকগুলির আগে একবার পছন্দ করেছিলেন সেই বিষয়গুলির সাথে আপনার পুরানো দক্ষতা ফিরে পেতে কোন অঞ্চলগুলির উপর কাজ করা উচিত তা আপনিই সেরা বিচারক।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.