Skip to content

Latest commit

 

History

History
2016 lines (1690 loc) · 139 KB

README-tr.md

File metadata and controls

2016 lines (1690 loc) · 139 KB
Raw

Kodlama Mülakatı Üniversitesi

Aslında bunu yazılım mühendisi olabilmek için kısa bir yapılacaklar listesi olarak hazırladım, ama bugün gördüğünüz büyük listeye dönüştü. Bu çalışma planını tamamladıktan sonra, Amazon tarafından Yazılım Geliştirme Mühendisi olarak işe alındım.! Muhtemelen yaptığım kadar çok çalışmanıza gerek kalmayacaktır. Her neyse, ihtiyaç duyabileceğiniz her şey burada.

Birkaç ay boyunca günde 8 - 12 saat çalıştım. İşte benim hikayem: Neden bir Google mülakatı için 8 ay boyunca tam zamanlı çalıştım?

Burada listelenenler sizi herhangi bir yazılım firmasıyla yapacağınız teknik mülakata iyi bir şekilde hazırlar, büyük devler de dahil: Amazon, Facebook, Google, ve Microsoft.

İyi Şanslar!

Translations:
Translations in progress:

Become a sponsor and support Coding Interview University!

Special thanks to:

OSS Capital
Founded in 2018, OSS Capital is the first and only venture capital platform focused
exclusively on supporting early-stage COSS (commercial open source) startup founders.


Gitpod

Dev environments built for the cloud

Natively integrated with GitLab, GitHub, and Bitbucket, Gitpod automatically and continuously prebuilds dev environments for all your branches. As a result team members can instantly start coding with fresh dev environments for each new task - no matter if you are building a new feature, want to fix a bug, or work on a code review.

Nedir?

Bir web geliştiricisinden (CS derecesi olmadan, alaylı), büyük bir firmada yazılım mühendisi olmak için çok-aylı bir çalışma planıdır.

Beyaz tahtada kodlama - HBO'nun Silikon Vadisi'nden

Bu liste, yeni yazılım mühendisleri için veya web ya da yazılım geliştiriciliği alanlarından, yazılım mühendisliğine (bilgisayar bilimleri bilgisi gerekli) geçiş için hazırlanmıştır. Eğer uzun yıllardır tecreübeniz varsa ve yazılım mühendisliği tecrübesi istiyorsanız, daha zor bir mülakat bekleyin. Eğer uzun yıllardır yazılım/web geliştirme deneyiminiz varsa, Google, Amazon, Facebook ve Microsoft gibi büyük yazılım firmalarının yazılım mühendisliğini yazılım/web geliştirmekten farklı gördüğüne, ve bilgisayar bilimleri bilgisi istediğine dikkat edin.

Eğer güvenlik ya da operasyon mühendisi olmak istiyorsanız, opsiyonel listeden (network, güvenlik) konulara daha fazla çalışın.

İçindekiler

---------------- Bu bölümün altındakiler opsiyoneldir ----------------

Ek Kaynaklar

Neden Kullanılır?

Bu projeye başladığımda, Stack ya da heap farkını bilmiyordum, Big-O notasyonu hakkında bir şey bilmiyordum, ağaçlar hakkında bir şey bilmiyordum, ya da bir graf nasıl dolaşılır bilmiyordum. Bir sıralama algoritması kodlamış olsaydım, iyi olmayacağını size söyleyebilirdim. Kullandığım her veri yapısı dilin içinde hazır bulunmaktaydı, kaputun altında nasıl çalıştıklarını bilmiyordum. Çalışmakta olduğum bir proses, "bellek yetersiz" uyarısı verene kadar herhangi bir bellek yönetimi yapmamıştım ve buna bir geçici çözüm buldum. Hayatımda bir kaç sefer çok boyutlu dizileri kullandım ve binlerce birleştirici dizileri kullandım, ama hiç bir zaman sıfırdan bir veri yapısı oluşturmadım.

Bu uzun bir plan. Aylar sürebilir. Eğer bunlara aşinaysanız, daha az zamanınızı alacaktır.

Nasıl Kullanılır

Aşağıdaki her şey bir ana hattır, ve yukarıdan aşağıya doğru öğeleri ele almalısınız.

İlerlemeyi izlemek için görev listeleri de dahil olmak üzere GitHub'ın özel işaretleme özelliğini kullanıyorum.

Bu şekilde öğeleri seçmek için yeni bir dal oluşturun, braketler arasına sadece bir x koyun: [x]

Bir dalı fork edin ve aşağıdaki komutları takip edin

Github repositorysini https://github.com/jwasham/coding-interview-university Fork butonuna tıklayarak fork edin

Lokal repositorynize klonlayın

git clone [email protected]:<your_github_username>/coding-interview-university.git

git checkout -b progress

git remote add jwasham https://github.com/jwasham/coding-interview-university

git fetch --all

Değişikliklerinizi tamamladıktan sonra bütün kutuları X ile işaretleyin

git add .

git commit -m "Marked x"

git rebase jwasham/main

git push --set-upstream origin progress

git push --force

Github aromalı Markdown ile ilgili daha fazla bilgi

Yeterince zeki olmadığınızı hissetmeyin

Video Kaynakları Hakkında

Bazı videolar Coursera ya da EdX sınıflarına dahil olduğunuzda ulaşılabilmektedir. Bunlar MOOC'lar olarak adlandırılır. Bazı kurslar aktif olmayabilirler, bir kaç ay beklemeniz gerekebilir, erişiminiz olmaz.

Ücretsiz ve her zaman ulaşılabilir kaynaklar eklerseniz memnun olurum, YouTube videoları gibi çevrimiçi kurs videolarına eşlik edebilirsiniz.
Üniversite derslerini kullanmayı severim.

Mülakat Süreci & Genel Mülakat Hazırlığı

Mülakat İçin Bir Dil Seçin

Mülakatın kodlama bölümü için rahat hissettiğiniz bir dili kullanabilirsiniz, ancak büyük şirketler için, aşağıdakiler sağlam seçeneklerdir:

  • C++
  • Java
  • Python

Ayrıca bunları da kullanabilirsin, ancak önce okuyun. Bazı uyarılar olabilir:

  • JavaScript
  • Ruby

İşte mülakat için bir dil seçme hakkında yazdığım bir makale: Pick One Language for the Coding Interview.

Bir dilde çok rahat ve bilgili olmanız gerekmektedir.

Seçenekler hakkında daha fazlasını okuyun:

Dil kaynaklarına buradan göz atın

Aşağıda C, C++ ve Python öğreniminin dahil olduğunu göreceksiniz, çünkü ben öğreniyorum. Alta bakarsanız bir kaç kitap dahil edilmiştir.

Kitap Listesi

Kendi kullandığım kısa bir liste. Zamandan tasarruf etmenizi sağlayacaktır.

Mülakat Hazırlığı

Eğer bir sürü ekstra vaktiniz varsa:

Birini seçin:

Spesifik Dil

Mülakat için bir dil seçmeniz gerekir (alta bakın). Dile göre önerilerim burada. Her dil için kaynaklara sahip değilim. İlaveleri memnuniyetle karşılarım.

Eğer bunlardan birini okursanız, kodlama problemlerini yapmaya başlamanız için gereken tüm veri yapılarına ve algoritma bilgisine sahip olmanız gerekir. İnceleme yapmak istemiyorsanız bu projedeki bütün video derslerini atlayabilirsiniz

Spesifik dillere özgü ek kaynaklar burada.

C++

Henüz bu ikisini okumadım, ancak Sedgewick tararından yüksek derecelendirilmiş ve yazılmıştır. O mükemmel biri.

C++ için daha iyi bir tavsiyeniz varsa, beni bilgilendirin. Kapsamlı bir kaynak arıyorum.

Java

YA DA:

  • Data Structures and Algorithms in Java
    • Goodrich, Tamassia, Goldwasser tarafından
    • UC Berkeley'de bilgisayar bilimleri tanıtımı için opsiyonel metin olarak kullanılır
    • aşağıda Python versiyonuyla ilgili kitap raporuma bak. Bu kitap aynı konuları kapsıyor.

Python

Başlamadan Önce

Bu liste birkaç ayda büyüdü, ve evet, biraz elden çıktı.

Yaptığım hatalar şunlardır; böylece daha iyi bir tecrübeye sahip olacaksınız.

1. Hepsini Hatırlamayacaksın

Saatlerce videolar izledim ve bol bol notlar aldım ancak aylar sonra hatırlamadığım çok şey oldu. Notlar karıştırarak ve flashcardlar yaparak tekrarlamaya 3 günümü harcadım.

Lütfen okuyun, benim hatalarımı yapmayın: Retaining Computer Science Knowledge.

A course recommended to me (haven't taken it): Learning how to Learn.

2. Flashcard Kullanın

Problemi çözmek için, genel ve kod olmak üzere 2 tür flashcard ekleyebildiğim küçük bir flashcard sitesi hazırladım. Her kart farklı bir formata sahip.

Nerede olursam olayım, telefonumdan ve tabletimden inceleyebilmek için bir mobil web sitesi hazırladım.

Kendinizinkini ücretsiz olarak yapın:

Kartlarla ilgili biraz aşırıya kaçtım, benim kartlarım Assembly dilinden Python'a, makine öğrenmesinden istatistiğe kadar bir çok şeyi kapsar. Gerekli olandan çok daha fazlasına sahip.

Flashcardlarla ilgili not: İlk defa cevabı bildiğinizi fark ederseniz, bildiğiniz gibi işaretlemeyin. Aynı kartı görmeniz ve gerçekten bilmeden önce birkaç kez doğru cevaplamanız gerekir. Tekrarlama bu bilgiyi beyninizde derinleştirecektir.

Kullandığım flashcard siteme bir alternatif Anki, bana defalarca tavsiye edildi. Unutulmaması için bir tekrarlama sistemi kullanır. Kullanıcı dostu, tüm platformlarda kullanılabilir ve bir bulut senkronizasyon sistemi vardır. iOS'da 25$, diğer platformlarda ücretsiz.

Benim flashcard veritabanımın Anki formatı: https://ankiweb.net/shared/info/25173560 (teşekkürler, @xiewenya)

3. Veri yapıları ve algoritmaları öğrenirken kodlama mülakatına yönelik sorular yapın

Öğrendiklerinizi sorunları çözmek için uygulamanız gerekir, yoksa unutacaksınız. Bu hatayı yaptım. Bir konuyu öğrendikten sonra, ve o konu üzerinde kendinizi rahat hissettikten sonra (örneğin bağlantılı listeler), kodlama mülakatı kitaplarından birini açın ve bununla ilgili birkaç soru yapın. Ardından bir sonraki konuya geçin. Daha sonra geri dönün ve başka bir bağlantılı liste problemi yapın, ya da özyineleme sorunu ya da her neyse. Ama öğrenirken problemler yapmaya devam edin. Bilgi için işe alınmıyorsun, bilgiyi nasıl kullandığından işe alınıyorsun. Önerdiğim birkaç kitap ve site var. Daha fazlası için buraya bakın: Kodlama Soruları Pratiği.

4. Tekrar, tekrar, tekrar

ASCII, OSI stack, Big-O notasyonu, ve daha fazlası üzerinde bir dizi kopya kağıdı tutarım. Boş zamanlarım olduğunda bunlara çalışırım.

Yarım saat için programlama problemlerine ara verin ve flashcard'larınıza geçin.

5. Focus

Değerli zamanınızı alabilecek bir çok dikkat dağıtıcı şey vardır. Odaklanma ve konsantrasyonda zorlanabilirsin. Arka fon müziği açarak gayet güzel bir şekilde odaklanabilirsin.

Neyi görmeyeceksiniz

Bunlar yaygın teknolojilerdir ancak bu çalışma planının bir parçası değildir:

  • SQL
  • Javascript
  • HTML, CSS, ve diğer front-end teknolojileri

Günlük Plan

Bazı konular bir gün alır, ve bazıları birkaç gün sürer. Bazıları sadece öğrenilir, kullanılmaz.

Her gün aşağıdaki listeden bir konu alıyorum, bu konuyla ilgili videolar izliyorum, ve implemente ediyorum:

  • C - struct * ve argüman olarak başka şeyler alan struct ve fonksiyonları kullanarak
  • C++ - yerleşik türleri kullanmadan
  • C++ - yerleşik türleri kullanarak, bağlı liste için STL'in std::list gibi
  • Python - yerleşik türleri kullanarak (Python'la ilgili pratiğe devam etmek için)
  • doğru yaptığımdan emin olmak için testler yazarım, bazen sadece basit assert() deyimleri kullanırım
  • Java ya da başka bir şey yapabilirsin, bu sadece benim yaptıklarım.

Bunların hepsine ihtiyacın yok. Sadece mülakat için bir dile ihtiyacın var.

Neden bunların hepsinde kod var?

  • Bıkana kadar, pratik, pratik, pratik, ve sonra sorunsuzca yapılabilir (bazılarının bir çok edge-case'i var ve hatırlanması için defter tutma ayrıntıları var)
  • Ham kısıtlamalar ile çalışın (Çöp toplayıcı yardımı olmadan belleği ayırma / boşaltma (Python ya da Java hariç))
  • Yerleşik türlerden faydalanarak, yerleşik araçları gerçek dünya kullanımında tecrübe edindim. (kendi bağlı liste uygulamamı production'da kullanmayacağım.)

Her konu için bunları yapmaya vaktim olmayabilir, ama deneyeceğim.

Kodumu buradan görebilirsiniz:

Her algoritmanın püf noktalarını ezberlemenize gerek yok.

Kodları beyaz tahtaya ya da kağıda yazın, bilgisayara değil. Örnek girdileri test edin. Sonra bilgisayar dışında test edin.

Önkoşul Bilgisi

Algoritma karmaşıklığı / Big-O / Asimptotik analiz

Veri Yapıları

  • Diziler

    • Otomatik olarak yeniden boyutlandırılan bir vektör uygulayın.
    • Tanım:
    • Vektör uygulayın (otomatik yeniden boyutlandırmaya sahip değiştirilebilir dizi):
      • Dizileri ve işaretçileri kullanarak kodlama pratiği yapın, ve indexleme kullanmak yerine işaretçi matematiği kullanarak bir indexe atlayın.
      • ayrılmış belleğe sahip yeni ham veri dizisi
        • arkada int dizini kullanabilir, özelliklerini kullanamazsınız.
        • 16 ile başlayın, başlangıç sayısı daha büyükse, 2'nin katlarını kullanın - 16, 32, 64, 128
      • size() - eleman sayısı
      • capacity() - tutabileceği eleman sayısı
      • is_empty()
      • at(index) - verilen indekse ait öğeyi döndürür, eğer o sınırlarda indeks yoksa patlar.
      • push(item)
      • insert(index, item) - indekse öğe ekler, bu dizinin değerini ve arkasındaki öğeleri sağa kaydırır.
      • prepend(item) - indeks 0'dan yukarıya eklemek için kullanılır
      • pop() - en sondakini kaldırır, geri döndürür
      • delete(index) - verilen indeksteki öğeyi siler, arkadaki öğeleri sola kaydırır.
      • remove(item) - öğeyi arar ve onu tutan indeksi kaldırır (birden çok indekste olsa bile)
      • find(item) - öğeyi arar ve öğeye sahip ilk indeksi döndürür, bulamazsa -1 döndürür
      • resize(new_capacity) // özel fonksiyon
        • kapasiteye erişince, boyutu iki katına çıkarın
        • bir öğeyi çıkardığınızda, boyut 1/4 kapasiteye sahipse, yarısına yeniden boyutlandırın
    • Zaman
      • O(1) sona ekleme/silmede (daha fazla yer ayırmak için amortize edilir), index, ya da güncelleme
      • O(n) başka yere ekleme/silmede
    • Alan
      • bellekte bitişiklik, performans artışına yardımcı olur
      • gereken alan = (dizi kapasitesi, ki >= n) * öğe boyutu, 2n için, yine O(n)

  • Bağlı Listeler

    • Tanım:
    • C Code (video) - tüm video değil, Node yapısı ve bellek ayırma için olan bölümler.
    • Bağlı Listeler vs Diziler:
    • neden bağlı listelerden kaçınmalısınız (video)
    • Pointer için pointer bilgisine ihtiyacınız var: (bir pointer'ı bir fonksiyona yolladığınızda, bu pointer'ın işaret ettiği adresi değiştirebilir.) Bu sayfa ptr ile ptr arasında bir kavrayış elde etmek içindir. Bu listeyi yukarıdan aşağıya geçiş tarzını tavsiye etmiyorum. Okunabilirlik ve sürdürülebilirlik, zekice olması nedeniyle acı çekici oluyor.
    • uygula (Kuyruk pointer ile & onsuz yaptım):
      • size() - listedeki veri elementlerinin sayısını geri döndürür
      • empty() - liste boşsa true döndürür
      • value_at(index) - indexteki öğenin içeriğini döndürür (0'dan başlar)
      • push_front(value) - listenin başına bir öğe ekler
      • pop_front() - liste başındaki öğeyi kaldırıp return eder
      • push_back(value) - listenin sonuna öğe ekler
      • pop_back() - listenin sonundaki öğeyi kaldırır ve içeriğini return eder
      • front() - ilk öğenin içeriğini verir
      • back() - son öğenin içeriğini verir
      • insert(index, value) - indexe yeni öğe ekler, geçerli öğenin indexi, yeni eklenen indexi gösterir
      • erase(index) - verilen indexteki düğümü siler
      • value_n_from_end(n) - listenin sonundan başlayarak n. pozisyondaki öğenin içeriğini verir
      • reverse() - listeyi ters çevirir
      • remove_value(value) - bu değerdeki ilk bulunan içeriği kaldırır
    • Çift Bağlı Liste

  • Yığın

  • Kuyruk

    • Kuyruk (video)
    • Circular buffer/FIFO
    • Bağlı listeyle birlikte kuyruk işaretçisi kullanarak uygulayın:
      • enqueue(value) - kuyruktaki pozisyona değer ekler
      • dequeue() - değeri döndürür ve en son eklenen elemanı kaldırır (ön)
      • empty()
    • Sabit boyutlu dizi kullanarak uygulayın:
      • enqueue(value) - müsait saklama alanının sonuna öğe ekler
      • dequeue() - değeri döndürür ve en son eklenen elemanı kaldırır
      • empty()
      • full()
    • Maliyet:
      • bağlı liste kullanılarak yapılan kötü bir uygulamada enqueue ve dequeue işlemleri O(n) zaman alır çünkü son öğenin devamına ihtiyacınız var, bu durum da her dizinin dolanmasına neden olur.
      • enqueue: O(1) (amorti, bağlı liste ve dizi [sondalama])
      • dequeue: O(1) (bağlı liste ve dizi)
      • empty: O(1) (bağlı liste ve dizi)

  • Hash tablosu

Daha Fazla Bilgi

Ağaçlar

Sıralama

Özetlemek gerekirse, burada 15 sıralama algoritmasının görsel temsili var. Bu konuda daha fazla bilgiye ihtiyacınız varsa, "Sıralama" bölümüne bakın Bazı Konularda Ek Bilgiler

Graflar

Graflar, bilgisayar bilimlerinde birçok sorunu temsil etmek için kullanılabilir, bu nedenle bu bölüm ağaçlar ve sıralama algoritmaları gibi uzundur.

Daha Fazla Bilgi

System Design, Scalability, Data Handling

You can expect system design questions if you have 4+ years of experience.

Final Review

This section will have shorter videos that you can watch pretty quickly to review most of the important concepts.
It's nice if you want a refresher often.

Coding Question Practice

Now that you know all the computer science topics above, it's time to practice answering coding problems.

Coding question practice is not about memorizing answers to programming problems.

Why you need to practice doing programming problems:

  • Problem recognition, and where the right data structures and algorithms fit in
  • Gathering requirements for the problem
  • Talking your way through the problem like you will in the interview
  • Coding on a whiteboard or paper, not a computer
  • Coming up with time and space complexity for your solutions
  • Testing your solutions

There is a great intro for methodical, communicative problem solving in an interview. You'll get this from the programming interview books, too, but I found this outstanding: Algorithm design canvas

No whiteboard at home? That makes sense. I'm a weirdo and have a big whiteboard. Instead of a whiteboard, pick up a large drawing pad from an art store. You can sit on the couch and practice. This is my "sofa whiteboard". I added the pen in the photo for scale. If you use a pen, you'll wish you could erase. Gets messy quick. I use a pencil and eraser.

my sofa whiteboard

Supplemental:

Read and Do Programming Problems (in this order):

See Book List above

Coding exercises/challenges

Once you've learned your brains out, put those brains to work. Take coding challenges every day, as many as you can.

Coding Interview Question Videos:

Challenge sites:

Language-learning sites, with challenges:

Challenge repos:

Mock Interviews:

Once you're closer to the interview

Best way to find perfect career opportunities for you

  • If you are trying to find new job opportunities, or if you are trying to find internships, if want to know about the salary of a job role in any companies or want to just know about the company reputation before applying to that company, here are the list of platforms which can help you find the above answers and more.
  • Best Websites for Careers & Jobs

Your Resume

  • See Resume prep items in Cracking The Coding Interview and back of Programming Interviews Exposed
  • Very Important thing to remember while creating your resume, if you applying for big companies is that make it ATS Compliant.
  • How to Create or Check if your Resume is ATS Compliant

Be thinking of for when the interview comes

Think of about 20 interview questions you'll get, along with the lines of the items below. Have 2-3 answers for each. Have a story, not just data, about something you accomplished.

  • Why do you want this job?

  • What's a tough problem you've solved?

  • Biggest challenges faced?

  • Best/worst designs seen?

  • Ideas for improving an existing product

  • How do you work best, as an individual and as part of a team?

  • Which of your skills or experiences would be assets in the role and why?

  • What did you most enjoy at [job x / project y]?

  • What was the biggest challenge you faced at [job x / project y]?

  • What was the hardest bug you faced at [job x / project y]?

  • What did you learn at [job x / project y]?

  • What would you have done better at [job x / project y]?

  • If you find hard to come up with good answers of this type interview questions, you can refer below link for some answer templates and have some idea.

  • General Interview Questions and their Answers

Have questions for the interviewer

Some of mine (I already may know answer to but want their opinion or team perspective):
  • How large is your team?
  • What does your dev cycle look like? Do you do waterfall/sprints/agile?
  • Are rushes to deadlines common? Or is there flexibility?
  • How are decisions made in your team?
  • How many meetings do you have per week?
  • Do you feel your work environment helps you concentrate?
  • What are you working on?
  • What do you like about it?
  • What is the work life like?
  • How is work/life balance?

Once You've Got The Job

Congratulations!

Keep learning.

You're never really done.

*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************

Everything below this point is optional.
By studying these, you'll get greater exposure to more CS concepts, and will be better prepared for
any software engineering job. You'll be a much more well-rounded software engineer.

*****************************************************************************************************
*****************************************************************************************************

Additional Books

These are here so you can dive into a topic you find interesting.

  • The Unix Programming Environment

    • An oldie but a goodie

  • The Linux Command Line: A Complete Introduction

    • A modern option

  • TCP/IP Illustrated Series

  • Head First Design Patterns

    • A gentle introduction to design patterns

  • Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriente​d Software

    • AKA the "Gang Of Four" book, or GOF
    • The canonical design patterns book

  • UNIX and Linux System Administration Handbook, 5th Edition

  • Algorithm Design Manual (Skiena)

    • As a review and problem recognition
    • The algorithm catalog portion is well beyond the scope of difficulty you'll get in an interview
    • This book has 2 parts:
      • Class textbook on data structures and algorithms
        • Pros:
          • Is a good review as any algorithms textbook would be
          • Nice stories from his experiences solving problems in industry and academia
          • Code examples in C
        • Cons:
          • Can be as dense or impenetrable as CLRS, and in some cases, CLRS may be a better alternative for some subjects
          • Chapters 7, 8, 9 can be painful to try to follow, as some items are not explained well or require more brain than I have
          • Don't get me wrong: I like Skiena, his teaching style, and mannerisms, but I may not be Stony Brook material
      • Algorithm catalog:
        • This is the real reason you buy this book
        • About to get to this part. Will update here once I've made my way through it
    • Can rent it on Kindle
    • Answers:
    • Errata

  • Write Great Code: Volume 1: Understanding the Machine

    • The book was published in 2004, and is somewhat outdated, but it's a terrific resource for understanding a computer in brief
    • The author invented HLA, so take mentions and examples in HLA with a grain of salt. Not widely used, but decent examples of what assembly looks like
    • These chapters are worth the read to give you a nice foundation:
      • Chapter 2 - Numeric Representation
      • Chapter 3 - Binary Arithmetic and Bit Operations
      • Chapter 4 - Floating-Point Representation
      • Chapter 5 - Character Representation
      • Chapter 6 - Memory Organization and Access
      • Chapter 7 - Composite Data Types and Memory Objects
      • Chapter 9 - CPU Architecture
      • Chapter 10 - Instruction Set Architecture
      • Chapter 11 - Memory Architecture and Organization

  • Introduction to Algorithms

    • Important: Reading this book will only have limited value. This book is a great review of algorithms and data structures, but won't teach you how to write good code. You have to be able to code a decent solution efficiently
    • AKA CLR, sometimes CLRS, because Stein was late to the game

  • Computer Architecture, Sixth Edition: A Quantitative Approach

    • For a richer, more up-to-date (2017), but longer treatment

  • Programming Pearls

    • The first couple of chapters present clever solutions to programming problems (some very old using data tape) but that is just an intro. This a guidebook on program design and architecture

Additional Learning

I added them to help you become a well-rounded software engineer, and to be aware of certain
technologies and algorithms, so you'll have a bigger toolbox.

Additional Detail on Some Subjects

I added these to reinforce some ideas already presented above, but didn't want to include them
above because it's just too much. It's easy to overdo it on a subject.
You want to get hired in this century, right?

Video Series

Sit back and enjoy.

Computer Science Courses

Algorithms implementation

Papers

LICENSE

CC-BY-SA-4.0