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程序員面試手冊：概念、編程問題及面試題

為了解決中位數算法的問題，作者（印）納拉辛哈·卡魯曼希 這樣論述：

本書是面向程序員面試的參考書，書中囊括了各種編程解決方案，可以用來有效地應對面試、考試及校園招聘。內容涵蓋了編程基礎、架構設計、數據庫技術、數據結構及算法等主要的話題，而且還介紹了趣味謎題以及非技術的問題。 譯者序 前 言 致 謝 第1章 編程基礎1 1.1 變量1 1.2 數據類型1 1.3 數據結構2 1.4 抽象數據類型3 1.5 內存與變量3 1.6 指針4 1.6.1 指針的聲明4 1.6.2 指針的使用5 1.6.3 指針的操縱6 1.6.4 數組與指針7 1.6.5 動態內存分配7 1.6.6 函數指針7 1.7 參數傳遞的方式8 1.7.1 實際參數與形式參

數8 1.7.2 參數傳遞的語義8 1.7.3 各種編程語言所支持的參數傳遞方式9 1.7.4 按值傳遞9 1.7.5 按結果傳遞10 1.7.6 有可能發生的參數沖突10 1.7.7 按值-結果傳遞11 1.7.8 按引用傳遞（別名機制）11 1.7.9 按名稱傳遞12 1.8 綁定12 1.8.1 靜態綁定（前期綁定）13 1.8.2 動態綁定（后期綁定）13 1.9 作用域13 1.9.1 靜態作用域13 1.9.2 動態作用域14 1.10 存儲類別15 1.10.1 存儲類別為auto的變量15 1.10.2 存儲類別為extern的變量16 1.10.3 存儲類別為register

的變量18 1.10.4 存儲類別為static的變量19 1.11 存儲空間的安排19 1.12 編程方式22 1.12.1 無結構的編程22 1.12.2 過程序的編程22 1.12.3 模塊式的編程22 1.12.4 面向對象的編程23 1.13 面向對象編程的基本概念23 1.13.1 類與對象24 1.13.2 封裝24 1.13.3 抽象25 1.13.4 數據隱藏25 1.13.5 多態25 1.13.6 繼承26 1.13.7 繼承的類型26 1.13.8 動態綁定27 1.13.9 消息傳遞28 第2章 腳本語言83 2.1 解釋器與編譯器83 2.1.1 編譯器83 2.1

.2 解釋器84 2.1.3 編譯器與解釋器的區別84 2.2 什麼是腳本語言84 2.3 shell腳本編程85 2.3.1 命令的復位向與管道85 2.3.2 變量86 2.3.3 命令行參數87 2.3.4 命令替換88 2.3.5 算術擴展88 2.3.6 控制結構88 2.3.7 函數92 2.4 Perl94 2.4.1 從「Hello world!」程序開始94 2.4.2 Perl的命令行參數95 2.4.3 Perl的數據類型與變量95 2.4.4 引用98 2.4.5 聲明變量98 2.4.6 變量的作用域99 2.4.7 字符串字面量99 2.4.8 Perl的標准輸入端

100 2.4.9 Perl語言的運算符101 2.4.10 條件語句110 2.4.11 循環113 2.4.12 子例程115 2.4.13 字符串操作117 2.4.14 包/模塊118 2.5 Python118 2.5.1 什麼是Python118 2.5.2 布爾類型119 2.5.3 整數119 2.5.4 字符串119 2.5.5 列表與元組121 2.5.6 函數122 2.5.7 把代碼包裝成模塊123 第3章 與設計有關的面試題124 3.1 術語介紹124 3.2 技巧125 3.3 可供練習的其他設計問題179 第4章 操作系統的概念180 4.1 術語介紹180 4

.2 與操作系統概念有關的問題183 第5章 計算機網絡的基礎知識188 5.1 介紹188 5.2 局域網與廣域網188 5.3 數據包分割與多路復用189 5.4 終端設備190 5.5 中介設備190 5.6 集線器、交換機與路由器的定義191 5.7 介質192 5.8 端對端網絡與客戶端/服務器網絡192 5.9 互聯網是如何運作的193 5.10 OSI模型與TCP/IP模型的區別196 5.11 客戶端/服務器結構與互聯網197 5.12 ARP與RARP198 5.13 子網199 5.14 路由器的工作原理200 5.15 單播、廣播、多播201 5.16 tracert/t

raceroute及ping命令的工作原理202 5.17 什麼是QoS203 第6章 數據庫概念204 6.1 術語介紹204 6.2 與數據庫概念有關的問題206 第7章 智力題213 7.1 智力題213 第8章 算法介紹217 8.1 什麼是算法217 8.2 為什麼要做算法分析218 8.3 算法分析的目標218 8.4 什麼是運行時間分析218 8.5 怎樣對比不同的算法218 8.6 什麼是增長率219 8.7 幾種常見的增長形式219 8.8 算法分析的類型220 8.9 漸近表示法221 8.10 大O表示法221 8.11 大Ω表示法222 8.12 大Θ表示法223 8.

13 算法分析為什麼又叫漸近分析225 8.14 漸近分析指南225 8.15 三種表示法的性質227 8.16 常用的對數公式與求和公式227 8.17 分治算法的主定理227 8.18 與分治算法的主定理有關的問題228 8.19 遞減式遞推（減而治之）算法的主定理229 8.20 另一種遞減式遞推（減而治之）算法的主定理229 8.21 與算法分析有關的問題230 第9章 遞歸與回溯240 9.1 介紹240 9.2 什麼是遞歸240 9.3 為什麼要用遞歸的辦法解決問題240 9.4 遞歸函數的格式241 9.5 演示遞歸調用時的內存占用情況241 9.6 遞歸與迭代242 9.7 運

用遞歸時的注意事項243 9.8 遞歸算法舉例243 9.9 與遞歸有關的問題243 9.10 什麼是回溯245 9.11 回溯算法舉例245 9.12 與回溯有關的問題245 第10章 鏈表248 10.1 什麼是鏈表248 10.2 將鏈表用作抽象的數據類型248 10.3 為什麼要用鏈表249 10.4 數組概述249 10.5 比較鏈表、數組與動態數組250 10.6 單鏈表251 10.7 雙鏈表256 10.8 循環鏈表261 10.9 節省內存的雙鏈表266 10.10 松散鏈表268 10.11 跳躍鏈表273 10.12 與鏈表有關的問題276 第11章 棧295 11.1

什麼是棧295 11.2 怎樣使用棧296 11.3 將棧用作抽象數據類型296 11.4 棧的運用296 11.5 實現297 11.6 對比各種實現方式302 11.7 與棧有關的問題303 第12章 隊列324 12.1 什麼是隊列324 12.2 如何使用隊列324 12.3 將隊列用作抽象數據類型325 12.4 異常325 12.5 運用325 12.6 實現326 12.7 與隊列有關的問題331 第13章 樹337 13.1 什麼是樹337 13.2 術語表337 13.3 二叉樹339 13.4 二叉樹的類型339 13.5 二叉樹的性質340 13.6 遍歷二叉樹342 1

3.7 泛化樹（N叉樹）362 13.8 通過線索二叉樹來遍歷369 13.9 表達式樹376 13.10 異或樹379 13.11 二叉搜索樹380 13.12 平衡二叉搜索樹395 13.13 AVL樹396 13.14 其他形式的樹413 13.14.1 紅黑樹413 13.14.2 伸展樹414 13.14.3 擴充樹（增強樹）414 13.14.4 區間樹（區段樹）415 13.14.5 替罪羊樹416 第14章 優先級隊列與堆418 14.1 什麼是優先級隊列418 14.2 將優先級隊列用作抽象數據結構418 14.3 運用419 14.4 實現419 14.5 堆與二叉堆420

14.6 二叉堆421 14.7 與優先級隊列和堆有關的問題428 第15章 圖算法442 15.1 介紹442 15.2 術語表442 15.3 圖的運用446 15.4 將圖用作抽象的數據結構446 15.4.1 鄰接矩陣446 15.4.2 鄰接列表447 15.4.3 鄰接集合449 15.4.4 表示圖的方法的對比449 15.5 圖的遍歷449 15.5.1 深度優先搜索（DFS）450 15.5.2 廣度優先搜索（BFS）454 15.5.3 對比DFS與BFS456 15.6 拓撲排序457 15.7 最短路徑算法458 15.8 最小生成樹465 15.9 與圖算法有關的問

題469 第16章 排序475 16.1 什麼是排序475 16.2 為什麼要排序475 16.3 排序算法的分類方式475 16.3.1 按照比較的次數來分類475 16.3.2 按照交換操作的次數來分類476 16.3.3 按照內存使用量來分類476 16.3.4 按照是否遞歸來分類476 16.3.5 按照是否穩定來分類476 16.3.6 按照適應性來分類476 16.4 其他的分類方式476 16.5 冒泡排序477 16.6 選擇排序478 16.7 插入排序479 16.8 希爾排序481 16.9 歸並排序483 16.10 堆排序485 16.11 快速排序485 16.12

樹排序488 16.13 線性時間的排序算法489 16.14 計數排序489 16.15 桶排序490 16.16 基數排序490 16.17 拓撲排序491 16.18 外部排序491 16.19 與排序有關的問題492 第17章 搜索500 17.1 什麼是搜索500 17.2 為什麼要搜索500 17.3 各種類型的搜索500 17.4 在無序的數據中執行線性搜索501 17.5 在已經排好序/有序的數組中執行線性搜索501 17.6 二分搜索501 17.7 對比幾種基本的搜索算法502 17.8 符號表與哈希502 17.9 字符串搜索算法502 17.10 與搜索有關的問題50

3 第18章 選擇算法530 18.1 什麼是選擇算法530 18.2 通過排序來選擇530 18.3 基於分區的選擇算法531 18.4 線性選擇算法—中位數的中位數算法531 18.5 把最小的k個元素找出來531 18.6 與選擇算法有關的問題531 第19章 符號表541 19.1 介紹541 19.2 什麼是符號表541 19.3 實現符號表542 19.4 比較實現符號表的各種方式543 第20章 哈希544 20.1 什麼是哈希544 20.2 為什麼要使用哈希544 20.3 將哈希表用作抽象數據結構544 20.4 哈希技術的原理545 20.5 哈希技術的組成要素546 2

0.6 哈希表546 20.7 哈希函數547 20.8 負載因子547 20.9 沖突547 20.10 沖突解決技術548 20.11 單獨鏈接法548 20.12 開放尋址548 20.12.1 線性探測548 20.12.2 二次探測549 20.12.3 二次哈希550 20.13 比較各種沖突解決技術550 20.14 哈希技術如何把復雜度降為O(1)551 20.15 哈希技術551 20.16 哪些問題不適合用哈希表解決551 20.17 Bloom過濾器552 20.17.1 工作原理552 20.17.2 選擇合適的哈希函數553 20.17.3 設置長度合適的位向量553

20.17.4 空間方面的優勢553 20.17.5 時間方面的優勢554 20.17.6 實現554 20.18 與哈希有關的問題554 第21章 字符串算法565 21.1 介紹565 21.2 字符串匹配算法565 21.3 蠻力法566 21.4 Rabin-Karp字符串匹配算法566 21.5 用有限狀態機來實現字符串匹配算法567 21.5.1 狀態機的運作過程568 21.5.2 構建有限狀態機時的注意事項568 21.5.3 匹配算法568 21.6 KMP算法569 21.6.1 前綴表569 21.6.2 匹配算法571 21.7 Boyce-Moore算法573 21

.8 適合用來保存字符串的數據結構573 21.9 用哈希表來保存字符串574 21.10 用二叉搜索樹來存放字符串574 21.11 前綴樹574 21.11.1 什麼是前綴樹574 21.11.2 為什麼要使用前綴樹575 21.11.3 聲明前綴樹575 21.11.4 向前綴樹中插入字符串576 21.11.5 在前綴樹中查找字符串576 21.11.6 用前綴樹來表示字符串有什麼缺點577 21.12 三元搜索樹577 21.12.1 聲明三元搜索樹577 21.12.2 向三元搜索樹中插入字符串578 21.12.3 在三元搜索樹中查找字符串580 21.12.4 顯示三元搜索樹中

的全部字符串580 21.12.5 在三元搜索樹中查找最長的字符串581 21.13 比較二叉搜索樹、前綴樹及三元搜索樹581 21.14 后綴樹581

中位數算法進入發燒排行的影片

具已實現波動CAViaR模型尾部風險之貝氏預測

為了解決中位數算法的問題，作者徐曉筠 這樣論述：

尾部風險是金融監管中的重要議題，巴塞爾資本協議建議以風險值(Value-at-Risk)和期望損失(Expected Shortfall)做為預測尾部風險的工具。本研究提出了具已實現波動CAViaR (Conditional Autoregressive Value at Risk)模型，此模型是具有偏態Laplace分配的半參數模型，採用日內實際波動率進行分位數估計和預測。本研究提出以週和月的效應加入具已實現波動CAViaR模型中，使模型具有近似長記憶過程的解釋能力。我們使用貝氏方法和馬可夫鏈蒙地卡羅(Markov chain Monte Carlo; MCMC)演算法進行參數估計和尾部風

險預測，並使用Geweke’s收斂檢定和診斷分析MCMC樣本的獨立性和收斂性。在實證方面，我們以美國市場的S&P500指數、英國市場的富時100指數、韓國市場的KOSPI綜合指數和日本市場的日經225指數為例，使用四個股票市場的日報酬，以四年期的樣本進行樣本外預測，比較六個半參數模型和兩個參數模型(具已實現波動GARCH和具自我迴歸項GARCH模型)的預測表現。本研究考慮三種回溯測試和兩種損失函數來評估樣本外風險值的表現，同時檢定樣本外期望損失的表現。在1%顯著水準下，具已實現波動CAViaR模型在美國股票市場發生熔斷時，具成功的預測其尾部風險，沒有穿透發生。實證結果顯示，由日內收益計算的已實

現波動不僅能提供前一天的訊息，也能成功的預測尾部風險。