D*l
2 楼
怒了，女儿的毕业典礼没拍好，最关键的几张拍跑焦，糊了。
canon t2i + 430ex + 50/1.4
换门？ 换机？
canon t2i + 430ex + 50/1.4
换门？ 换机？
m*d
3 楼
n*6
4 楼
怎么没有朋友们来看看题目呢？我这周五刚刚面的面经啊。。。。
r*n
5 楼
出了，上pentax
G*s
6 楼
卧槽，这养大得浪费多少粮食啊
p*2
7 楼
这个问题比较sb
【在 n**********6 的大作中提到】
: 怎么没有朋友们来看看题目呢？我这周五刚刚面的面经啊。。。。
【在 n**********6 的大作中提到】
: 怎么没有朋友们来看看题目呢？我这周五刚刚面的面经啊。。。。
b*5
8 楼
入N不求人
a*e
9 楼
都穿婚纱？？？
【在 m**d 的大作中提到】
【在 m**d 的大作中提到】
j*6
10 楼
二爷具体说说如何sb呗
t*x
11 楼
能差距那么大吗？呵呵。
【在 b*******5 的大作中提到】
: 入N不求人
【在 b*******5 的大作中提到】
: 入N不求人
x*9
12 楼
1. 由于数据量比较大，肯定是需要分库的。
2. 使用列式存储，像类似于 这样的字段，可能有很多是重复的。所以
单独提出来，也会有不少的收益。
3. 同样是列式存储，对于 等变长字段，尽量避免与定长字段混合存储
，以提高检索效率。（对于变长字段的去重，效果会非常好，但是在fb这样的场景下，
是否有意义，需要数据的支持）
只想到这么多，等楼上楼下补充。向大家学习。
2. 使用列式存储，像类似于
单独提出来，也会有不少的收益。
3. 同样是列式存储，对于
，以提高检索效率。（对于变长字段的去重，效果会非常好，但是在fb这样的场景下，
是否有意义，需要数据的支持）
只想到这么多，等楼上楼下补充。向大家学习。
D*l
13 楼
换门最惨，手上好几个头。
p*3
14 楼
This is an open ended question. Basically the interviewer is trying to start
the initial conversation, and you need to solve the problem with him
together.
the initial conversation, and you need to solve the problem with him
together.
h*g
15 楼
好久没见
前N家大神
【在 t**x 的大作中提到】
: 能差距那么大吗？呵呵。
前N家大神
【在 t**x 的大作中提到】
: 能差距那么大吗？呵呵。
p*2
16 楼
正常来说都会用数据库存
【在 j*********6 的大作中提到】
: 二爷具体说说如何sb呗
【在 j*********6 的大作中提到】
: 二爷具体说说如何sb呗
a*l
17 楼
换人？
c*f
18 楼
只想到db sharding + cache....
D*l
19 楼
N家平民机对焦系统比C家好N陪？取景器确实好很多，c家的入门机的取景器确实很垃圾。
【在 b*******5 的大作中提到】
: 入N不求人
【在 b*******5 的大作中提到】
: 入N不求人
t*r
20 楼
设计数据库表
user id, name, ...... friend list{friend user id, friend2 user id }...
缓存
hot data -> cache.
cold data -> secondary storage.
关于feed。
直接看fb feed的视频和slides.
user id, name, ...... friend list{friend user id, friend2 user id }...
缓存
hot data -> cache.
cold data -> secondary storage.
关于feed。
直接看fb feed的视频和slides.
n*6
21 楼
看了 各位大牛的见解，学到不少。也安心了我的回答就是弱智的很从数据结构和算法
角度出发的，我当时知道他想让我从scale方向，可是我真的不会，我面的是new
graduate。的确数据库也是我最弱的。因为当时他是直接抛给我两个问题，第二个问题
是如何确定一个人是另一个人的second degree 朋友，比如A->B->C 就是给A和C 确定
是不是间接朋友，当时我一看第二个问题，直接就往图的方向想了，觉得好简单。面试
官觉得心理按时我就是个sb 回来一看他简历，他在g家有8年了，我觉得这轮肯定不是
他想要的答案！
所以有个小小的总结，g家的面试每个人的要求不一样尽管是对new graduate 我看在面
试官手上的面试执导，面试的内容是根据职位具体设计的。想蒙混过关靠算法和数据结
构，真的也要靠点运气。
角度出发的，我当时知道他想让我从scale方向，可是我真的不会，我面的是new
graduate。的确数据库也是我最弱的。因为当时他是直接抛给我两个问题，第二个问题
是如何确定一个人是另一个人的second degree 朋友，比如A->B->C 就是给A和C 确定
是不是间接朋友，当时我一看第二个问题，直接就往图的方向想了，觉得好简单。面试
官觉得心理按时我就是个sb 回来一看他简历，他在g家有8年了，我觉得这轮肯定不是
他想要的答案！
所以有个小小的总结，g家的面试每个人的要求不一样尽管是对new graduate 我看在面
试官手上的面试执导，面试的内容是根据职位具体设计的。想蒙混过关靠算法和数据结
构，真的也要靠点运气。
n*6
22 楼
前辈，的确你说的对，是和面试官交流一起解决题目的，他只提示我一点，计算这些用
户用你的方法需要多少bits 我很弱智的用了500million * integer 这是最起码的。他
说还能怎么减少空间，一直在space上面问我。我说bit vector 会有点帮助。如果按楼
下几位大牛说的方法，我是一点背景知识都没有，如果真的是面试官想要的，我觉得跪
的也是应该的。他估计就是想看看我有没有系统设计方面的知识。他说再想想。没有其
他提示了。最后他说 skip这道题吧 直接扔了个算法。然后就没了。
start
【在 p*****3 的大作中提到】
: This is an open ended question. Basically the interviewer is trying to start
: the initial conversation, and you need to solve the problem with him
: together.
户用你的方法需要多少bits 我很弱智的用了500million * integer 这是最起码的。他
说还能怎么减少空间，一直在space上面问我。我说bit vector 会有点帮助。如果按楼
下几位大牛说的方法，我是一点背景知识都没有，如果真的是面试官想要的，我觉得跪
的也是应该的。他估计就是想看看我有没有系统设计方面的知识。他说再想想。没有其
他提示了。最后他说 skip这道题吧 直接扔了个算法。然后就没了。
start
【在 p*****3 的大作中提到】
: This is an open ended question. Basically the interviewer is trying to start
: the initial conversation, and you need to solve the problem with him
: together.
h*u
23 楼
电面吗？是不是简历或者回复hr的邮件里写了有large scale/distributed systems的
经历才被问的？
【在 n**********6 的大作中提到】
: 前辈，的确你说的对，是和面试官交流一起解决题目的，他只提示我一点，计算这些用
: 户用你的方法需要多少bits 我很弱智的用了500million * integer 这是最起码的。他
: 说还能怎么减少空间，一直在space上面问我。我说bit vector 会有点帮助。如果按楼
: 下几位大牛说的方法，我是一点背景知识都没有，如果真的是面试官想要的，我觉得跪
: 的也是应该的。他估计就是想看看我有没有系统设计方面的知识。他说再想想。没有其
: 他提示了。最后他说 skip这道题吧 直接扔了个算法。然后就没了。
:
: start
经历才被问的？
【在 n**********6 的大作中提到】
: 前辈，的确你说的对，是和面试官交流一起解决题目的，他只提示我一点，计算这些用
: 户用你的方法需要多少bits 我很弱智的用了500million * integer 这是最起码的。他
: 说还能怎么减少空间，一直在space上面问我。我说bit vector 会有点帮助。如果按楼
: 下几位大牛说的方法，我是一点背景知识都没有，如果真的是面试官想要的，我觉得跪
: 的也是应该的。他估计就是想看看我有没有系统设计方面的知识。他说再想想。没有其
: 他提示了。最后他说 skip这道题吧 直接扔了个算法。然后就没了。
:
: start
n*6
24 楼
onsite.没有 他都没看我简历。所以面试官很重要，随性的。
【在 h*****u 的大作中提到】
: 电面吗？是不是简历或者回复hr的邮件里写了有large scale/distributed systems的
: 经历才被问的？
【在 h*****u 的大作中提到】
: 电面吗？是不是简历或者回复hr的邮件里写了有large scale/distributed systems的
: 经历才被问的？
k*e
25 楼
Graph representation:
http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_%28abstract_data_type%29#Rep
If the matrix is sparse (most likely in real case), then lots of
opportunities to reduce the storage.
http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_%28abstract_data_type%29#Rep
If the matrix is sparse (most likely in real case), then lots of
opportunities to reduce the storage.
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