手撕代码

知识储备

并行计算基础

• 阿姆达尔定律：理解并行计算中串行部分的性能限制。
• NUMA 架构：非统一内存访问的原理及应用场景。
• False Sharing 问题：缓存行伪共享现象及优化策略。
• GPU 与 CPU 异构计算：SIMD 架构、线程调度及通信优化技术（如 RDMA）。

算法思维深度

• 堆的应用：解决 TOP K 问题（如流式数据求最大 K 个元素）。
• 双指针变种：滑动窗口处理时序数据（如最小覆盖子串）。
• 树结构问题：非递归遍历和最近公共祖先（LCA）算法。
• 动态规划：状态压缩技巧（如滚动数组）和字符串编辑距离。

系统底层优化

• 缓存一致性协议：MESI 协议的工作原理及性能影响。
• 内存对齐：数据结构 padding 优化。
• 向量化指令：AVX-512 在矩阵运算中的应用。
• 分布式系统优化：通信开销优化（如计算与通信重叠）。

计划

筑基阶段（Day1-4）

• 上午：主攻高频数据结构（哈希表、堆、双指针、树结构）。
• 下午：学习并行计算理论（阿姆达尔定律、NUMA 架构、False Sharing）。
• 晚上：综合复盘，完成 5 道 LeetCode 精选题目。

进阶训练（Day5-10）

• 动态规划攻坚：背包问题、字符串处理类 DP、矩阵路径 DP 并行化分析。
• 树与图算法：LCA 问题、Dijkstra 算法、并行图计算（如 BFS 层级并行）。
• 高性能计算专题：OpenMP 并行矩阵乘法、MPI 归并排序、GPU 优化。

模拟实战（Day11-14）

• 每日 2 场机考模拟：练习大厂真题（如字节跳动字符串解码、华为矩阵路径）。
• 手撕代码强化：严格时间限制，五步解题法（问题澄清、举例验证、暴力解法、优化分析、代码实现）。
• 错题深度复盘：分析错误类型（边界条件遗漏、优化思路偏差、并行设计缺陷）。

考点与经典题型

数据结构类必刷题

• 哈希表：两数之和、最长连续序列、和为 K 的子数组。
• 堆结构：数组中的第 K 大元素、数据流中位数、IPO 问题。
• 双指针：三数之和、最小覆盖子串、回文链表。

树与图核心题型

• 二叉树：翻转二叉树、二叉搜索树转双向链表。
• 图论：课程表（拓扑排序）、腐烂的橘子（多源 BFS）、网络延迟时间（Dijkstra）。

动态规划经典模型

• 字符串处理 DP：编辑距离、正则表达式匹配、单词拆分。
• 背包问题变种：分割等和子集、零钱兑换、目标和。

高性能计算特选题

• 并行算法：OpenMP 矩阵乘法、MPI 归并排序。
• 硬件优化：GPU 矩阵转置、False Sharing 修复（缓存行填充）。

面试实战技巧

沟通表达规范

• 解题过程展示：先框架后细节，辅以架构图说明。
• 复杂度分析：主动说明时空复杂度及并行加速比预期。

代码编写规范

• 防御性编程：输入校验、指针判空。
• 模块化设计：拆分为辅助函数，关键步骤注释。

疑难问题应对

• 卡壳重启技巧：暴力解法兜底，类比经典问题。
• 未完成代码补救：伪代码 + 核心逻辑片段。

学习资源与工具

刷题平台

• LeetCode：大厂真题覆盖率最高。
• 牛客网：完整机考环境模拟。
• Codeforces：思维强化训练。