フロイドのアルゴリズム[終了]

インタビューで尋ねられた場合、個人がアルゴリズムを理解する（これまで見たことがない）ことは可能ですか？同様に興味深い解決策がある他の問題は何ですか？

編集：私が言及している実際のアルゴリズムの混乱のため、それは フロイドのサイクル検出アルゴリズム、別名、亀とウサギのアルゴリズムです。

まあ、彼らが言うように不可能なことは何もありません。

ただし、ダイクストラやフロイドについて聞いたことがない場合は、1回のインタビューでこれを理解するのはほとんど不可能です。

人々が1つのアルゴリズムの開発に一生を費やしているのは、あなたがそれについて2つの考えを持っていた場合に備えてです。

いいえ、ちがいます。偉大な数学者/コンピューター科学者がこれらのアルゴリズムを定式化するのに何年もかかりました。圧力がかかっている間、2分で同じことを行うことはできません。

質問の2番目の部分については...まあ、私はあなたがここで興味深いと思うものを本当に知りません。アルゴリズム、データ構造、組み合わせが好きな場合は、「アートまたはコンピュータプログラミング」を読んでも、それ以上の効果は得られません。

インタビュアーは、あなたの反応を見るために、不可能または無意味な質問をするかもしれません。

彼らは問題に対するあなたのアプローチを理解したいだけであり、必ずしも知識そのものを理解しているわけではありません。

重要なのはグーグルの能力と消防ホースからの情報の利用方法です。

@ fanatic23が言ったように、ダイスクトラについて聞いたことがなければ、フロイドのアルゴリズムを理解するのは非常に困難ですが、グラフの研究を行ったことがあれば、フロイドは基本的なアルゴリズムの1つです。有能なアルゴリズムスキルを必要とする可能性がある職種を探している場合は、グラフを使用するときに重要と考えられるいくつかのアルゴリズムについて少なくとも読むことをお勧めします。

• グラフを横切るDFSおよびBFS
• MSTを取得するクラスカルとプリム
• ダイスクトラはパスの問題で最も重要なものの1つ
• フロイド-WarshallとBellman-Fordはパスの問題で他の重要なものです

これらの4つのトピックを使用すると、インタビューの基本的な質問から中程度のグラフの質問までナビゲートできます。

これはインタビューの質問なので、常に最も重要な質問を最初に自問する必要があります。

潜在的な雇用主は典型的な候補者に何を期待でき、どのように私はより良いことができますか？

明らかに、面接の時間的制約の中で優秀な科学者が何年もかかった仕事を実行できる人はほとんどいないでしょう（そしてプロトタイプの候補ではないでしょう）。したがって、それは彼らがあなたに期待することではありません。

雇用主は他に何を期待できますか？

• あなたはすでにアルゴリズムを知っているかもしれません。これは単純で退屈です。（雇用者の観点から）あなた自身について学ぶことはあまりないので、あなたはそれを伝えることができ、おそらくトピックが切り替わるでしょう。

• あなたはアルゴリズムを知らないかもしれません。これは実際には典型的な候補者の状態であり、それが予想される場合、結果はどうなりますか？ここで会社の見解を検討してください。候補者が明白なことを述べることができない場合、それはおそらく良いことではありません。私はこのアルゴリズムを知りません。漠然とした文章を書き始め、ここで本当の問題について話し合うと、悪い印象を与えます。したがって、そのような質問をする主な目的は、あなたが答えられることを期待することではなく、知らないことに遭遇したときの反応をテストすることです。

• あなたはアルゴリズムを知らないかもしれない、しかし ...上記の元の質問に戻ってきて：あなたはより良い行うことができますどのように？同様のアルゴリズムを知っている可能性があるので、認識している類似点を説明してください（たとえば、フロイドのカメ+ウサギアルゴリズムは、Polard-Rho-Algorithmと同様のアプローチを使用しています）。あなたは印象的なコード読み取り/理解能力などを持っているかもしれません。もちろん、この部分は最も難しいですが、繰り返しますが、実際には平均的な候補者よりも実際に優れている場合にのみ利用できます。

インタビューで尋ねられた場合、個人がアルゴリズムを理解する（これまで見たことがない）ことは可能ですか？

出来ますか？それはアルゴリズムと候補者に依存します。大多数の候補者が実際にこの種のことをするのに苦労すると思います。（これらの問題がそれほど単純なものである場合、なぜ誰かがそれらを解決したことで有名になるのでしょうか？）

それは期待されていますか？それは、面接担当者の可能性と候補者の期待に依存します。面接で候補者がこのようなことをできると本当に期待しているなら、彼らは多くの候補者を面接しなければならないでしょう。このような質問は、候補者がどのように働いているか、プレッシャーの中で考えているかを確認するために尋ねられる可能性が高くなります。

同様に興味深い解決策がある他の問題は何ですか？

私はそれに答えません。むしろ私はそれを言うつもりです：

• あなた（候補者）がこれを行うことが期待される可能性は、一般的な仕事では小さいです。ただし、特定のアルゴリズムを知るための特定の要件がある専門のITジョブに応募する場合、それらを説明するように求められる場合があります。

• 要求された場合に備えて、アルゴリズムを導出することを学ぶ意味はほとんどありません。（または、事前にアルゴリズムを知っていることによって「不正行為」）。実際にこれを行うように求められた場合は、他のほとんどの候補者も同様に苦労する可能性が高いという知識のもとで、最善を尽くします。

• 一連のアルゴリズムを知っているか、少なくともそれらを知っていると便利です。アルゴリズムが作業に役立つ場合があるためです。しかし、それはあなたが取り組むITの分野に大きく依存します。