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!