FB面经+求问：有没有人说一下FB的股票refresh大概是什么个情况？# JobHunting - 待字闺中
x*c
1 楼
FB offer deadline马上要due，听说FB的股票refresh的情况貌似不是很给力？有没有
大神现身说法一下meet和exceed的情况下大概能每年refresh多少RSU？万谢！
在此贡献一个数据：
Facebook:
Timeline:
phone interview: 10月第一周
onsite: 10月第四周
offer: 140k + 10% bonus + 50k sign-on + 240k RSU
面试流程：2轮coding+1轮系统设计+1轮machine learning concept+1轮讨论thesis
店面：
1. Leetcode: FindFirst Bad Version.
2. Leetcode: GreyCode
onsite: 10/27/2015
1. Coding:
(1) 设计一个SparseVector （就是一个超长的vector，大部分elements都是0）的
class，实现dot product的操作。follow-up1:如果一个vector很长（millionsof non-
zeros）， 另一个vector很短（hundredsof non-zeros），如何优化。follow-up2:如
何利用index之间的关系（比如设计class的时候规定按照递增的原则存non-
zeroelements的index）进一步优化。
(2) Leetcode：3 Sum
2. System Design：设计一个K recent contact 的service，就是当用户把鼠标点到
chat对话框的时候，自动弹出K个最近的联系人。follow-up是如果要弹出K个最熟悉的
人怎么设计，以及资源估计（需要多少台机器来做数据存储，多少个处理request等等
）。
3. Research conversation。 最后15分钟做一道简单的coding题，最常见的Leetcode:
Valid Palindrome原题
4. Machine Learning：SVM和logistic regression的对比分析。对全Palo Alto的居民
做全样本调查，收集性别、血型、身高、体重、是否抽烟、是否有高血压。。。等数据
，然后最回归分析，发现抽烟和高血压是负相关，即抽烟的人不容易患高血压。与
intuition相反，为啥？设计一个news feed的排名算法，用用户的implicit反馈做
label：share，clickthrough，like等。
5. Coding：
(1) Leetcode: Subset. 需要用iterative的方法做，不能递归。
(2) Leetcode: Reverse words in a string.
大神现身说法一下meet和exceed的情况下大概能每年refresh多少RSU？万谢！
在此贡献一个数据：
Facebook:
Timeline:
phone interview: 10月第一周
onsite: 10月第四周
offer: 140k + 10% bonus + 50k sign-on + 240k RSU
面试流程：2轮coding+1轮系统设计+1轮machine learning concept+1轮讨论thesis
店面：
1. Leetcode: FindFirst Bad Version.
2. Leetcode: GreyCode
onsite: 10/27/2015
1. Coding:
(1) 设计一个SparseVector （就是一个超长的vector，大部分elements都是0）的
class，实现dot product的操作。follow-up1:如果一个vector很长（millionsof non-
zeros）， 另一个vector很短（hundredsof non-zeros），如何优化。follow-up2:如
何利用index之间的关系（比如设计class的时候规定按照递增的原则存non-
zeroelements的index）进一步优化。
(2) Leetcode：3 Sum
2. System Design：设计一个K recent contact 的service，就是当用户把鼠标点到
chat对话框的时候，自动弹出K个最近的联系人。follow-up是如果要弹出K个最熟悉的
人怎么设计，以及资源估计（需要多少台机器来做数据存储，多少个处理request等等
）。
3. Research conversation。 最后15分钟做一道简单的coding题，最常见的Leetcode:
Valid Palindrome原题
4. Machine Learning：SVM和logistic regression的对比分析。对全Palo Alto的居民
做全样本调查，收集性别、血型、身高、体重、是否抽烟、是否有高血压。。。等数据
，然后最回归分析，发现抽烟和高血压是负相关，即抽烟的人不容易患高血压。与
intuition相反，为啥？设计一个news feed的排名算法，用用户的implicit反馈做
label：share，clickthrough，like等。
5. Coding：
(1) Leetcode: Subset. 需要用iterative的方法做，不能递归。
(2) Leetcode: Reverse words in a string.
