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Les 30 meilleures questions d'entretien sur la structure des données et les réponses pour 2025
Imaginons que vous construisiez un pipeline de données pour un modèle d'apprentissage automatique. Vous devez trouver la meilleure façon de stocker et de trouver toutes les données pour former ce modèle. C'est là que les structures de données entrent en jeu !
Les structures de données permettent d'organiser, de stocker et de manipuler les données de manière efficace. Le choix de la bonne structure de données peut avoir un impact sur les performances de votre pipeline, l'utilisation de la mémoire et l'efficacité.
L'expertise en matière de données étant de plus en plus recherchée dans l'industrie, cet article fournit un guide complet des questions d'entretien sur la structure des données, couvrant des sujets allant des concepts de base aux techniques avancées.
Que sont les structures de données et pourquoi sont-elles importantes ?
Les structures de données sont des formats spécialisés permettant d'organiser et de stocker des données. Ils définissent la manière dont les éléments de données sont disposés et interconnectés, ce qui a une incidence sur l'efficacité avec laquelle vous pouvez accéder aux données et les modifier.
Vous pouvez considérer les structures de données comme des plans d'organisation des informations. Tout comme la façon dont vous rangez vos affaires dans votre maison permet de les retrouver rapidement, les structures de données déterminent la façon dont les éléments de données sont positionnés et liés dans la mémoire d'un ordinateur et la rapidité avec laquelle vous pouvez rechercher, insérer ou supprimer des données.
Pourquoi devriez-vous maîtriser les structures de données ? Les structures de données sont fondamentales pour l'informatique. Ils jouent un rôle important dans la construction de systèmes évolutifs et efficaces. En outre, de nombreux algorithmes reposent sur des structures de données spécifiques pour leur mise en œuvre efficace.
D'après ma propre expérience, ils sont essentiels pour réussir dans des domaines tels que le génie logiciel, la science des données et l'ingénierie des données. Les entretiens d'embauche évaluent souvent la capacité des candidats à résoudre des problèmes et leur compréhension des concepts informatiques de base, une bonne connaissance des structures de données étant particulièrement précieuse.
Apprenez Python à partir de zéro
Questions d'entretien sur les structures de données de base
Pour démontrer votre compréhension des structures de données de base, vous devez être très confiant dans les structures de base et leurs implémentations. Les questions suivantes vous permettront de tester votre capacité à expliquer ces idées et à démontrer vos connaissances.
Quels sont les différents types de structures de données ?
Les structures de données sont classées comme suit :
- Structures de données linéaires: Une structure de données est considérée comme linéaire si tous ses éléments sont disposés de manière séquentielle. Dans les structures de données linéaires, les éléments sont stockés de manière non hiérarchique, chaque élément ayant un prédécesseur et un successeur, à l'exception du premier et du dernier élément.
- Structures de données non linéaires: Une structure de données non linéaire ne forme pas une séquence, mais chaque élément est relié à deux ou plusieurs autres éléments selon une disposition non linéaire. Les éléments de données ne sont pas organisés selon une structure séquentielle.
Expliquez la différence entre un tableau et une liste chaînée.
Les tableaux et les listes chaînées sont deux moyens de stocker des groupes d'éléments, mais ils fonctionnent différemment. Voyons les principales différences :
- Tableaux. Ils agissent comme une rangée de boîtes en mémoire, permettant un accès rapide aux éléments par index, avec une complexité temporelle de O(1). Toutefois, l'ajout ou le retrait d'éléments au milieu est difficile car il faut déplacer d'autres éléments.
- Listes chaînées. Ils sont constitués de nœuds, où chaque nœud contient un élément et pointe vers le nœud suivant. Il est ainsi plus facile d'insérer ou de supprimer des éléments sans affecter l'ensemble de la liste, mais la recherche d'un élément prend plus de temps, avec une complexité temporelle de O(n).
Qu'est-ce qu'une pile ?
Une pile est une liste ordonnée dans laquelle vous pouvez ajouter ou supprimer des éléments à une extrémité, appelée sommet. Il s'agit d'une structure de données récursive qui maintient un pointeur sur son élément supérieur. Une pile est souvent appelée liste LIFO (last-in-first-out), ce qui signifie que l'élément ajouté en premier sera le dernier à être supprimé.
Les piles peuvent être utilisées pour plusieurs applications, telles que l'évaluation d'expressions, le retour en arrière, la gestion de la mémoire et les appels et retours de fonctions.
Comment implémenter une pile à l'aide d'un tableau ?
Vous pouvez mettre en œuvre une pile en utilisant un tableau en tirant parti du principe LIFO. Considérez le tableau comme un conteneur, dont l'une des extrémités est le sommet de la pile.
Lorsque vous souhaitez ajouter un élément, vous utilisez l'opération"push " pour le placer en haut de la page. Si vous avez besoin de retirer un élément, il vous suffit d'utiliser la fonction "pop" de pour l'enlever du dessus.
Dans l'exemple suivant, la fonction pousser est mise en œuvre avec la méthode append()
de Python :
my_stack = []
item = 1
my_stack.append(item)
my_stack.pop()
En gardant trace de la position du sommet à l'aide d'un curseur, vous pouvez rendre ces opérations rapides et efficaces.
Expliquez le concept de file d'attente et ses implémentations courantes en Python.
Une file d'attente est une structure de données FIFO (first-in, first-out), ce qui signifie que le premier élément ajouté est le premier à être supprimé. Vous pouvez l'assimiler à une file d'attente dans un magasin : les gens entrent par l'arrière et sortent par l'avant.
En Python, vous pouvez mettre en œuvre une file d'attente en utilisant différentes techniques :
- Utiliser un tableau ou une liste et tirer parti des méthodes
append()
etpop()
:
my_queue = []
item = 1
# Enqueue
my_queue.append(item)
# Dequeue
my_queue.pop(0)
- Utilisation de
deque()
de la bibliothèquecollections
, qui exécute les fonctionsappend()
etpop()
plus rapidement que les listes :
from collections import deque
my_queue = deque()
item = 1
# Enqueue
my_queue.append(item)
# Dequeue
my_queue.popleft()
- Utilisation du module intégré
queue.Queue
:
from queue import Queue
my_queue = Queue(maxsize = 3)
# Enqueue
my_queue.put(item)
# Dequeue
my_queue.get()
Qu'est-ce qu'un arbre de recherche binaire (BST) et comment fonctionne-t-il ?
Un arbre binaireest une structure de données dans laquelle chaque nœud a au maximum deux enfants : un enfant de gauche et un enfant de droite. Ensuite, un arbre de recherche binaire (BST) est un type spécifique d'arbre binaire qui possède des propriétés d'ordonnancement distinctes :
- Le sous-arbre gauche d'un nœud contient uniquement des nœuds dont les clés sont inférieures à la clé de ce nœud.
- Le sous-arbre droit d'un nœud contient uniquement des nœuds dont la clé est supérieure à la clé de ce nœud.
- Les sous-arbres de gauche et de droite doivent également être conformes à la structure des arbres de recherche binaires.
Ces propriétés facilitent les opérations efficaces telles que la recherche, l'insertion et la suppression, avec une complexité temporelle de O(log n) dans les arbres équilibrés.
Arbre de recherche binaire. Image par l'auteur.
Expliquez le concept de hachage et ses applications.
Le hachage est une technique qui prend des données de n'importe quelle taille et les transforme en une valeur de taille fixe appelée valeur de hachage à l'aide d'une fonction de hachage.
Le hachage est couramment utilisé dans les tableaux de hachage, où il permet de faire correspondre des clés à des emplacements spécifiques dans un tableau, ce qui facilite la recherche et l'extraction rapide de données. Le hachage peut avoir de nombreuses applications, qu'il s'agisse de sécuriser les mots de passe en cryptographie ou d'organiser les données grâce à la déduplication.
Qu'est-ce qu'un tas et quelles sont ses utilisations courantes ?
Un tas est une structure de données qui ressemble à un arbre et suit des règles particulières.
Dans le cas d'un max-heap, la valeur d'un nœud parent est toujours supérieure ou égale à la valeur de ses enfants. Dans unmin-heap , la valeur du parent est inférieure ou égale à celle de ses enfants.
Les tas sont souvent utilisés pour créer des files d'attente prioritaires, qui permettent de trier les éléments en fonction de leur importance ou de leur valeur. Ils sont également importants pour le tri du tas, qui est une méthode d'organisation efficace des données.
On parle de min-heap lorsque tous les nœuds parents sont plus petits que l'image enfant par Auteur.
Questions d'entretien sur les structures de données intermédiaires
Après avoir couvert les bases, passons à quelques questions d'entretien de niveau intermédiaire sur les structures de données, qui explorent vos compétences techniques dans la mise en œuvre et l'utilisation de ces concepts fondamentaux.
Comment équilibrer un arbre de recherche binaire ?
Un arbre de recherche binaire équilibré maintient une hauteur relativement égale entre ses sous-arbres gauche et droit. L'équilibrage d'une BST est très important pour maintenir l'efficacité des opérations de recherche, d'insertion et de suppression.
Des techniques telles que les arbres AVL et les arbres rouge-noir sont couramment utilisées pour parvenir à l'auto-équilibrage. Les arbres AVL maintiennent une différence de hauteur maximale de 1 entre les sous-arbres gauche et droit d'un nœud, tandis que les arbres rouge-noir ont des contraintes d'équilibre plus strictes.
Comment implémenteriez-vous un min-heap en Python ?
Il existe plusieurs approches pour résoudre ce problème. Le code Python suivant montre comment j'implémenterais un min-heap à l'aide d'une liste.
Les opérations clés sont l'insertion, qui consiste à ajouter un élément tout en maintenant la propriété de mini tas, et l'extraction de l'élément minimum, qui consiste à supprimer la racine et à réorganiser l'arbre pour rétablir la propriété de mini tas :
class MinHeap:
def __init__(self):
self.heap = []
def __len__(self): # Get the size of the heap
return len(self.heap)
def __parent(self, i): # Get the parent index
return (i - 1) // 2
def __left(self, i): # Get the left child index
return 2 * i + 1
def __right(self, i): # Get the right child index
return 2 * i + 2
def __swap(self, i, j): # Swap two elements
self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]
def __heapify_up(self, i): # Restore min-heap property after insertion
while i > 0 and self.heap[i] < self.heap[self.__parent(i)]:
self.__swap(i, self.__parent(i))
i = self.__parent(i)
def __heapify_down(self, i): # Restore min-heap property after extraction
while True:
smallest = i
left = self.__left(i)
right = self.__right(i)
if left < len(self) and self.heap[left] < self.heap[smallest]:
smallest = left
if right < len(self) and self.heap[right] < self.heap[smallest]:
smallest = right
if smallest != i:
self.__swap(i, smallest)
i = smallest
else:
break
def insert(self, val): # Insert a value into the heap
self.heap.append(val)
self.__heapify_up(len(self) - 1)
def extract_min(self): # Extract the minimum value from the heap
if not self.heap:
return None
min_val = self.heap[0]
self.heap[0] = self.heap[-1]
self.heap.pop()
self.__heapify_down(0)
return min_val
Expliquer le concept d'un triangle et ses applications
Une trie, également connue sous le nom d'arbre de préfixes, est une structure de données arborescente conçue pour la recherche efficace de chaînes de caractères et la mise en correspondance de préfixes.
Dans un triangle, chaque nœud représente un seul caractère et les chemins allant de la racine aux nœuds correspondent à des chaînes de caractères complètes. Les essais sont couramment utilisés dans diverses applications, telles que les fonctions d'autocomplétion, les outils de vérification orthographique et la mise en œuvre de dictionnaires.
Un triangle, où chaque nœud représente un caractère unique qui se connecte pour former une chaîne de caractères. Image par l'auteur.
Comment mettre en œuvre un tableau de hachage avec résolution des collisions ?
Dans les tableaux de hachage, une collision se produit lorsque deux clés différentes produisent le même index. Pour résoudre ce problème, vous devez utiliser une fonction de hachage pour faire correspondre des clés à des indices spécifiques dans un tableau.
D'après ma propre expérience, il existe plusieurs méthodes pour résoudre les collisions, notamment le chaînage, où les éléments en collision sont stockés dans une liste liée à l'index correspondant, et l'adressage ouvert, qui consiste à trouver le prochain emplacement disponible dans le tableau au moyen de méthodes de sondage telles que le sondage linéaire, le sondage quadratique ou le double hachage.
Expliquer le concept de graphique et ses différentes représentations.
Un graphe est une structure de données constituée d'une collection de sommets, également appelés nœuds, reliés entre eux par des arêtes. Cette structure est utile pour illustrer les relations et les liens entre les différentes entités.
- Matrice d'adjacence. Il s'agit d'une façon de représenter un graphique à l'aide d'un tableau à deux dimensions. Chaqueélément du tableau indique s'il existe une arête entre deux sommets. Si vous regardez la ligne du sommet i et la colonne du sommet j, , la valeur vous indique s'il y a une connexion directe. Un zéro signifie qu'il n'y a pas de connexion, tandis qu'un nombre positif indique le poids de ce bord.
- Liste d'adjacence. Dans ce cas, il utilise une liste de listes. Chaque index de la liste principale représente un sommet ; les listes intérieures indiquent les autres sommets auxquels il est directement relié. Cette façon d'organiser l'information est souvent plus efficace en termes de mémoire que la matrice d'adjacence, en particulier pour les graphes peu denses, car elle ne garde en mémoire que les connexions réelles au lieu d'inclure toutes les connexions possibles.
Comment effectuer une recherche en profondeur (depth-first) et une recherche en largeur (breadth-first) sur un graphique ?
La recherche en profondeur (DFS) est un algorithme qui explore un graphe ou un arbre en plongeant profondément dans chaque branche avant de revenir en arrière. Elle peut être mise en œuvre à l'aide d'une pile explicite ou par récursion. La complexité temporelle est O(V + E), où V est le nombre de sommets et E le nombre d'arêtes, ce qui signifie qu'il peut être nécessaire d'examiner tous les sommets et toutes les arêtes.
La recherche en profondeur (BFS) explore systématiquement tous les nœuds du niveau de profondeur actuel avant de passer au niveau suivant. Il est efficace pour trouver le chemin le plus court dans les graphes non pondérés et est généralement mis en œuvre à l'aide d'une file d'attente. Comme DFS, BFS a une complexité temporelle de O(V + E), nécessitant un examen de tous les sommets et de toutes les arêtes.
Décrivez les compromis entre les différents algorithmes de tri.
Les algorithmes de tri sont essentiels pour un traitement efficace des données en permettant une recherche plus rapide, une meilleure analyse des données et une visualisation plus facile des données. En ce qui concerne les algorithmes de tri, je vois des compromis importants à garder à l'esprit :
- Le tri à bulles est simple, mais il est très lent pour les grandes structures de données, car sa complexité temporelle est de O(n^2).
- Le tri par fusion fait un bien meilleur travail, en s'exécutant en O(n log n) mais il a besoin d'espace supplémentaire car il s'appuie sur des tableaux temporaires pour tout reconstituer.
- Le tri rapide fonctionne généralement très bien et s'exécute en moyenne enO(n log n). Mais dans le pire des cas, il sera lent avec O(n^2) temps si vous choisissez des éléments pivots incorrects.
Je vous laisse ici quelques implémentations en Python :
# Bubble sort implementation
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
# Helper method for the quick sort implementation
def partition(arr, low, high):
i = (low-1)
pivot = arr[high]
for j in range(low, high):
if arr[j] <= pivot:
i = i+1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
return (i+1)
# Quick sort implementation
def quick_sort(arr, low, high):
if len(arr) == 1:
return arr
if low < high:
pi = partition(arr, low, high)
quick_sort(arr, low, pi-1)
quick_sort(arr, pi+1, high)
return arr
# Helper method for the merge sort implementation
def merge(left, right):
if not left:
return right
if not right:
return left
if left[0] < right[0]:
return [left[0]] + merge(left[1:], right)
return [right[0]] + merge(left, right[1:])
# Merge sort implementation
def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
mid = len(arr)//2
left_half = merge_sort(arr[:mid])
right_half = merge_sort(arr[mid:])
return merge(left_half, right_half)
Comment abordez-vous le problème de la recherche du chemin le plus court entre deux nœuds d'un graphe ?
Plusieurs algorithmes peuvent être utilisés pour trouver le chemin le plus court dans les graphes.
Pour les graphes non pondérés, la recherche en premier lieu explore efficacement les nœuds couche par couche. Dans lesgraphes pondérés avec des arêtes non négatives, l' algorithme de Dijkstra identifie le chemin le plus court en examinant d'abord le sommet le plus proche.
L'algorithme de recherche A* améliore l'efficacité en utilisant des heuristiques pour estimer les coûts restants. Le choix de l'algorithme dépend des caractéristiques du graphe et des exigences spécifiques du problème.
Questions d'entretien sur les structures de données avancées
Examinons quelques questions d'entretien avancées pour ceux qui recherchent des postes plus importants ou qui souhaitent démontrer une connaissance approfondie de structures de données spécialisées ou complexes.
Expliquer le concept de programmation dynamique et comment il peut être appliqué pour résoudre des problèmes impliquant des structures de données.
La programmation dynamique est une méthode utilisée pour résoudre des problèmes complexes en les divisant en sous-problèmes plus petits qui se chevauchent. Au lieu de repartir de zéro à chaque fois, vous gardez une trace des solutions à ces petites parties, ce qui signifie que vous ne devez pas refaire les mêmes calculs.
Cette méthode est très utile pour trouver la plus longue sous-séquence commune entre deux chaînes de caractères ou pour trouver le coût minimum pour atteindre un point spécifique sur une grille.
Expliquez le concept d'un arbre B et ses avantages par rapport à un arbre de recherche binaire.
Les arbres B sont des structures de données arborescentes équilibrées conçues pour un accès efficace au disque. Voici quelques-unes de ses caractéristiques :
- Toutes les feuilles ont la même profondeur.
- Chaque nœud contient un nombre variable de clés dans une fourchette donnée.
- Les nœuds internes agissent comme des structures d'indexation qui dirigent les recherches vers le sous-arbre approprié.
Ils offrent plusieurs avantages par rapport aux arbres de recherche binaires :
- Réduction des E/S sur disque: Plusieurs clés peuvent être stockées par nœud, ce qui minimise le nombre de lectures de disque nécessaires pour localiser une clé spécifique.
- Amélioration des performances : Pour les ensembles de données plus importants, sa capacité à traiter davantage de clés par nœud permet de réduire le nombre de niveaux de l'arbre et d'accélérer les recherches.
Décrivez le concept de tri topologique et ses applications.
Le tri topologique est un algorithme utilisé pour ordonner les sommets d'un graphe acyclique dirigé (DAG) de telle sorte que s'il existe une arête partant du sommet u au sommet valors u apparaît avant v dans l'ordre.
Cet algorithme peut être utilisé dans diverses applications, l'une des plus courantes étant la planification des tâches, où il aide à déterminer la séquence des tâches qui doivent être exécutées dans le cadre d'un projet. J'ai abordé ce sujet dans mon article de blog approfondi sur les graphes acycliques dirigés.
Décrivez la différence entre un min-heap et une file d'attente prioritaire.
A min-heap est une implémentation spécifique d'une file d'attente prioritaire et se définit comme un arbre binaire complet où la valeur de chaque nœud est inférieure ou égale aux valeurs de ses enfants, ce qui permet des opérations efficaces lors de la recherche et de l'extraction de l'élément minimum.
D'autre part, une file d'attente prioritaire est une structure de données abstraite qui permet l'insertion d'éléments avec une priorité associée, les éléments étant retirés de la file d'attente dans l'ordre de leur priorité. Les min-heaps sont un moyen courant de mettre en œuvre des files d'attente prioritaires en raison de leur capacité à gérer ces opérations de manière efficace.
Expliquez le concept de structure de données d'ensembles disjoints et ses applications.
Une structure de données d'ensembles disjoints, également connue sous le nom de structure de données union-find, gère une collection d'ensembles disjoints. Cette structure de données permet d'effectuer deux opérations principales :
- Trouvez: Détermine l'ensemble auquel appartient un élément particulier.
- Union: Fusionne deux ensembles en un seul.
Il existe de nombreuses applications des ensembles de données disjoints, mais à ma connaissance, les plus courantes sont les suivantes l'algorithme de Kruskal de Kruskal pour trouver l'arbre minimal d'un graphe et le problème du flux de réseau pour déterminer les composantes connectées au sein d'un graphe.
Expliquer le concept d'arbre à segments et ses applications.
Un arbre à segments est une structure de données conçue pour faciliter les requêtes et les mises à jour efficaces d'un tableau. Elle est particulièrement utile pour les scénarios dans lesquels nous devons effectuer de manière répétée des opérations telles que la recherche de la somme, du minimum, du maximum ou du plus grand diviseur commun sur une plage spécifique d'éléments dans le tableau.
Il est construit sous la forme d'un arbre binaire, où chaque nœud représente un segment du tableau. Les feuilles de l'arbre correspondent aux éléments individuels du tableau, tandis que les nœuds internes stockent des informations qui agrègent les valeurs de leurs nœuds enfants en fonction de l'opération effectuée. Ils atteignent une complexité temporelle de O(log n) pour les mises à jour et les requêtes.
Comment mettre en œuvre un arbre à suffixes ?
Un arbre de suffixes est une structure de données utile qui stocke tous les suffixes d'une chaîne de manière peu encombrante. Il permet une recherche rapide et facile dans les chaînes de caractères.
La construction d'un arbre de suffixes consiste généralement à ajouter les suffixes un par un, mais certaines techniques, telles que l'utilisation de liens de suffixes, permettent d'accélérer le processus.
Ici, je vous laisse une implémentation en Python :
class SuffixTreeNode:
def __init__(self):
self.children = {} # Dictionary to store child nodes
self.start = 0 # Starting index of the substring represented by the edge
self.end = 0 # Ending index of the substring represented by the edge
class SuffixTree:
def __init__(self, text):
self.root = SuffixTreeNode()
self.text = text + "$" # Append a special character to mark the end
def insert_suffix(self, index):
node = self.root
i = index
while i < len(self.text):
c = self.text[i]
if c not in node.children:
# Create a new child node
new_node = SuffixTreeNode()
new_node.start = i
new_node.end = len(self.text) - 1
node.children[c] = new_node
node = node.children[c]
i += 1
def build_tree(self):
"""
Builds the suffix tree for the given text.
"""
for i in range(len(self.text)):
self.insert_suffix(i)
Qu'est-ce qu'un quadrillage et quelles sont ses applications les plus courantes ?
Les quadrats sont une structure de données arborescente hiérarchique qui subdivise récursivement un espace bidimensionnel en quatre quadrants égaux. Cette technique de partitionnement spatial est très efficace pour des applications telles que le traitement d'images, la détection des collisions dans les jeux et les systèmes d'information géographique pour le stockage et l'extraction efficaces de données spatiales.
Questions d'entretien sur les structures de données basées sur des scénarios
Démontrer votre connaissance des structures de données est important, mais montrer que vous savez quand les utiliser correctement vous permettra de vous démarquer lors de votre entretien. Dans cette section, nous verrons comment appliquer vos connaissances en matière de structures de données à des situations pratiques.
Imaginez que vous conceviez un système pour un service de covoiturage. Quelle structure de données utiliserez-vous pour mettre en relation les conducteurs et les passagers en temps réel ?
En raison de la nature en temps réel du problème, ce défi nécessitera des structures de données efficaces.
D'après mon expérience, j'utiliserais des quadrats pour les données géographiques, des files d'attente prioritaires pour classer les correspondances potentielles en fonction de la distance et de l'urgence du cycliste, et des tableaux de hachage pour une recherche efficace des emplacements des conducteurs et des cyclistes.
Quelle structure de données utiliserez-vous pour recommander des produits aux utilisateurs en fonction de leur comportement antérieur ?
Nous pouvons exploiter une combinaison de structures de données pour recommander efficacement des produits en fonction du comportement de l'utilisateur.
Une matrice utilisateur-article peu dense stockerait les interactions entre l'utilisateur et le produit, tandis que des tableaux de hachage mettraient efficacement en correspondance les utilisateurs et les articles. Les files d'attente prioritaires permettraient de classer les recommandations, et les structures graphiques pourraient modéliser les relations entre les utilisateurs et les articles pour des analyses plus sophistiquées telles que la détection des communautés.
Vous concevez un système pour une plateforme de réseau social. Quelle structure de données peut vous aider à détecter et à supprimer les comptes de spam ?
Une structure de données graphique peut s'avérer très efficace pour détecter et supprimer les comptes de spam sur une plateforme de réseautage social. Vous pouvez analyser la topologie du réseau en représentant les utilisateurs comme des nœuds et leurs connexions comme des arêtes. L'identification de groupes densément connectés, de nœuds isolés et de pics d'activité soudains permet de repérer les comptes suspects.
Quelles structures de données utiliseriez-vous pour envoyer des messages aux bons destinataires dans une application de chat en temps réel ?
J'utiliserais une combinaison de structures de données dans une application de chat en temps réel.
Les tableaux de correspondance stockent les identifiants des utilisateurs et leurs listes de connexions correspondantes, ce qui permet de trouver rapidement les utilisateurs à qui envoyer des messages. Des files d'attente seraient mises en place pour chaque utilisateur afin de maintenir l'ordre des messages et de s'assurer qu'ils sont livrés dans l'ordre où ils ont été envoyés. En outre, les arbres, tels que les arbres AVL, pourraient être utilisés pour stocker et récupérer efficacement le statut en ligne/hors ligne des utilisateurs, ce qui permettrait d'obtenir des mises à jour en temps réel sur la disponibilité des utilisateurs.
Vous construisez un correcteur orthographique pour une application de traitement de texte. Quelles structures de données utiliseriez-vous pour stocker et rechercher efficacement des mots valides dans un dictionnaire ?
Pour un correcteur orthographique, il est très important que la recherche de mots soit efficace. Une trie serait une structure de données idéale. Chaque nœud du triangle représenterait une lettre, et les chemins à travers le triangle formeraient des mots. Cela permet des recherches rapides basées sur les préfixes, ce qui permet au correcteur orthographique de suggérer rapidement des corrections pour les mots mal orthographiés.
Quelle structure de données utiliseriez-vous pour concevoir un système pour un jeu de stratégie en temps réel qui traite efficacement les requêtes de zones pour les structures et les mises à jour pour les nouveaux bâtiments ?
Dans ce cas particulier, les arbres à segments constituent un excellent choix. Ils sont très doués pour traiter efficacement les questions et les mises à jour de la gamme. Nous pouvons représenter la carte du jeu comme un tableau 1D, où chaque élément correspond à une cellule de la grille. Chaque cellule peut stocker des informations sur la présence ou l'absence d'une structure.
Conseils pour se préparer à un entretien sur les structures de données
Je sais que la préparation d'un entretien sur les structures de données peut être un défi, mais une approche structurée peut vous aider à le rendre plus facile à gérer !
Maîtrisez les concepts fondamentaux des structures de données, tels que les tableaux, les listes chaînées, les piles, les files d'attente, les arbres, les graphes et les tables de hachage. Comprenez leurs principes, la manière dont ils gèrent les données et la complexité temporelle associée à des opérations telles que l'insertion, la suppression et la recherche.
Connaître les concepts, c'est bien, mais ce n'est pas suffisant. Vous devez savoir comment mettre en œuvre ces structures de données à partir de zéro. Vous pouvez vous engager dans des cours DataCamp pour profiter de défis de codage qui aiguisent vos compétences en matière de résolution de problèmes.
Il est essentiel de comprendre les compromis entre les structures de données. Par exemple, les tableaux permettent un accès rapide mais peuvent être coûteux pour les insertions et les suppressions, tandis que les listes chaînées offrent des modifications efficaces mais nécessitent une traversée pour l'accès. Préparez-vous à discuter de ces compromis lors de votre entretien.
Enfin, reliez vos connaissances aux applications du monde réel. Réfléchissez à la manière dont vous pourriez utiliser les structures de données, telles que celles que nous avons explorées dans cet article, dans le développement web, les systèmes de base de données ou l'apprentissage automatique.
Conclusion
Dans cet article, nous avons abordé de nombreuses questions d'entretien sur la structure des données, couvrant les sujets de base, intermédiaires et avancés. De la compréhension des concepts fondamentaux des structures de données telles que les tableaux, les listes chaînées, les piles et les files d'attente à la plongée dans les techniques plus complexes des graphes et des tableaux de hachage, nous avons exploré les domaines clés sur lesquels les employeurs potentiels pourraient s'interroger.
Si vous avez besoin d'une formation supplémentaire sur la structure des données pour votre entretien, consultez les cours et les blogs suivants :
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