报个offer@FG，回报版面# JobHunting - 待字闺中
v*a
1 楼
积攒RP，回报版面，签了G家，所以他家信息基本不透露了，直接上题目：
FB的新题：
X）Initial Onsite，
题目：Facebook HackerCup Round 1 的 Squished Status，比这个还简单些
告诉他做过了，DP就行，他就说那些解法是O(N) Space的，O(1)空间怎么解，
于是把公式写出来，顺便程序也写出来，
然后很霸气的告诉他，这种简单的题目没想过O(N)的，他镇精了
随后Open题，一个分布式系统，每次要把一个新的 OS binary file 有 100MB，
deploy 到所有机器里，大概百万台，
怎么设计一个系统。
这个新题，正好想到了Gossip，
于是扯了一通 Gossip 算法，给出复杂度O(LogN) 就可以发送完，
随后发现由于带宽限制，网络拓扑结构已知，所以Gossip 不好，
抄袭 mapReduce 的框架，设计了一个有 Master 节点的 Gossip 算法
X) 顺利拿到Onsite, 一个印度 Manager 听我面的很好，对algorithm 和 backend很熟
悉，
于是 onsite 时特地来面我，题目都是behavior，你为啥有激情，为啥想来FB等等，
当然在问之前花了半小时介绍他的工作， 说他们走backend的多牛，多重要，
同时强烈推荐我去他的组，说有多激情，可以改变世界，我边听边在心里说:
我艹烙印
X）Onsite，给你一个函数 bool Prob() ，有50%的概率返回 True，50%的概率返回
False
请你用写一个新的函数：bool Prob2(double p)
要求 p 的概率返回 True， 1 - p 的概率返回 False
当然，肯定使用 Prob 了
这题我用的2分法，花了不少时间，，
然后问了fibonacci的 O(1) Space 或者 O(N) time 的解法，
刚好剩下5分钟问他问题，
结果大跌眼镜，内部推荐的朋友告诉我，这个人给了我个 Negative！！
HR 也没告诉我为啥，莫须有的罪名。
面试是看RP的，RP不好，总能碰到看你不顺眼的
X）Onsite 老题新酒，直方图，天上下雨，求能存多少水
E.G:
3,1,5 => 2
3,1,0,5 => 5
很假单的O(N)扫描就行
扩展是改成Online的算法，就是说：
有些地方高度随时会变，
E.G.
3,1,5 => 3,0,5 => 3
3,1,0,5 => 3,3,0,5 => 3
设计一个算法，最快的返回改变高度之后的结果
----
我的方法：
做题
------------------------------------------------------
非常感谢提供面经的人，没有这些面经，绝对没把握当场作出来！
FB的新题：
X）Initial Onsite，
题目：Facebook HackerCup Round 1 的 Squished Status，比这个还简单些
告诉他做过了，DP就行，他就说那些解法是O(N) Space的，O(1)空间怎么解，
于是把公式写出来，顺便程序也写出来，
然后很霸气的告诉他，这种简单的题目没想过O(N)的，他镇精了
随后Open题，一个分布式系统，每次要把一个新的 OS binary file 有 100MB，
deploy 到所有机器里，大概百万台，
怎么设计一个系统。
这个新题，正好想到了Gossip，
于是扯了一通 Gossip 算法，给出复杂度O(LogN) 就可以发送完，
随后发现由于带宽限制，网络拓扑结构已知，所以Gossip 不好，
抄袭 mapReduce 的框架，设计了一个有 Master 节点的 Gossip 算法
X) 顺利拿到Onsite, 一个印度 Manager 听我面的很好，对algorithm 和 backend很熟
悉，
于是 onsite 时特地来面我，题目都是behavior，你为啥有激情，为啥想来FB等等，
当然在问之前花了半小时介绍他的工作， 说他们走backend的多牛，多重要，
同时强烈推荐我去他的组，说有多激情，可以改变世界，我边听边在心里说:
我艹烙印
X）Onsite，给你一个函数 bool Prob() ，有50%的概率返回 True，50%的概率返回
False
请你用写一个新的函数：bool Prob2(double p)
要求 p 的概率返回 True， 1 - p 的概率返回 False
当然，肯定使用 Prob 了
这题我用的2分法，花了不少时间，，
然后问了fibonacci的 O(1) Space 或者 O(N) time 的解法，
刚好剩下5分钟问他问题，
结果大跌眼镜，内部推荐的朋友告诉我，这个人给了我个 Negative！！
HR 也没告诉我为啥，莫须有的罪名。
面试是看RP的，RP不好，总能碰到看你不顺眼的
X）Onsite 老题新酒，直方图，天上下雨，求能存多少水
E.G:
3,1,5 => 2
3,1,0,5 => 5
很假单的O(N)扫描就行
扩展是改成Online的算法，就是说：
有些地方高度随时会变，
E.G.
3,1,5 => 3,0,5 => 3
3,1,0,5 => 3,3,0,5 => 3
设计一个算法，最快的返回改变高度之后的结果
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我的方法：
做题
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非常感谢提供面经的人，没有这些面经，绝对没把握当场作出来！
