[心得]google软件工程师技术准备

公司分档论级
我认为研发技术的好公司的标准是，知名度高，对技术提升有很大帮助，将来换工作好跳槽，当然薪水至少中上。
据此：
一档公司：
Facebook
LinkedIn
Amazon
Google
准一档公司：
微软亚洲研究院MSRA
百度
阿里
腾讯

二档公司：
360
小米
猎豹移动
京东
搜狗
网易
乐视
华为

三档公司：
新浪
搜狐
以及其他互联网上市公司

其他烧钱的互联网公司除非钱给够，否则没意义。适合那种在前3档公司积累足够技术，去小公司带队伍的兄弟。

分档完毕。

内推资源
1年之内没投过的都可以（Fulltime Only），请在www.google.com/about/careers/search选择1-3个职位（New Grad可以不用选）。选好之后请将：
1.简历，
2.所选职位，
3.一小段个人简介（最好是英文的）
4.面试准备情况（大家也都
知道面挂了的话Google有一年的冷冻期，希望不要毫无准备就投，至少刷过1-2遍
leetcode），不要抱着随便试一试的心态，浪费机会。
发送至goog.refer@outlook.com

面试准备

cc150，全名cracking the coding interview - 150 Programming Questions and Solutions。经典中的经典。优势在于分章节，每章突出一块知识，题目精炼，答案好找。
leetcode。程序员刷面试题的第一网站，题多且全，答案非常好找。online judge能深度检验代码的正确性，刷leetcode是最能锻炼算法题能力的。
编程之美、剑指offer：大部分题目还是很优秀很巧妙的。重点是交叉对比。
“结构之法”博客：只讲里面的算法题：“微软面试100题”（快500题）系列，堪称算法题的大宝库，而且很多题目很新，是面试官喜欢出的类型……不过这个系列的排版略微混乱，很多题也没有答案；“程序员编程艺术”系列，讲的很细致，适合深入去学习一些算法；经典库函数。这块单独拉出来，是因为考的很多，比如atoi，strstr，memcpy等等……在“程序员编程艺术”中，杂七杂八有相关的论述，最好自己系统整理一下。“教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题”，很实用的海量数据处理面试文章。
Geeksforgeeks. 讲解非常清楚明白易懂, 尤其在学习数据结构和算法上面帮助很大。
Data structure & Algorithms. 最基础也是最重要的部分。每个数据结构一定要做到彻底明白概念, 结构, 功能, 怎么用. 一定要亲自在IDE里面至少implement一遍!! Data Structures and Algorithms in JAVA. 非常适合初学者, 每个数据结构的实现和用法都写的极其详细
非算法类书籍，扩宽开发知识面的：W.Richard Stevens著的《TCP/IP详解三卷》，《UNIX网络编程二卷》，《UNIX环境高级编程：第2版》
数学基础，包括微积分、线性代数、概率论与数理统计（推荐一本《数理统计学简史》）、矩阵论（推荐《矩阵分析与应用》），这些对于机器学习，以及最近大火的人工智能都是有帮助的！

注意第4点提到的博客已经整理出书：
相关网站见：
http://taop.marchtea.com/
http://taop.marchtea.com/00.01.html

总而言之，光在IDE上敲是不够的，还要练习多在纸上写。若实在觉得算法 & 编程太难，转产品、运营、测试、运维、前端、设计都是不错的选择，因为虽然编程有趣，但不一定人人适合编程。

实际工作中，重要的还是项目能力。但是面试糙快猛走算法路线，那么需要搞定优先级：
1.面经提到的题目
2.经典题目：比如：atoi，LCS最长公共子序列问题，最长回文子序列LPS（Longest Palindromic Subsequence），单链表逆置。经典的题目毕竟出的最多，一定要非常熟练。
3.50行之内的新题，面试官通常时间有限，没时间让你写个上百行。

其他零碎准备
java
对于java，可以到这里刷面试题
http://careeronlinejobs.com/?atgid=421634339&cid=9CUH1E86G&clxd=7530339729507209378&folio=9POG2QVTL&gtk=&mchkwd=basic%20interview%20questions&tp1=7530339652607014974&tp2=7530339656907013698%7CF8E94792-9455-4FAD-963D-A3E2C243994D%7CB8A4FE69-61F4-49EA-B85B-1C32F6070BF7&tp3=7530339729507209378
Thinking in Java和Effective Java这两本书是必读的。

Big Data. 几乎所有大公司的面试都不约而同的添加了大数据相关的问题。看这个： http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693。总结几乎囊括了所有大数据方面的知识背景。对于里面提到的不同方法要多比较, 每种方法什么时候适用, trade off是什么都要清楚. 重中之重是Map Reduce和External sort.

Thread & Locks. 考得不多。主要知识点: thread和process区别, multithread, lock, semaphore, 对resource分配, deadlock, 怎么解决/预防deadlock. 还有BlockingQueue 和 Producer-Consumer经典题要会implement.

这里有几个经典问题:
http://www.careercup.com/question?id=4783236498587648
http://www.careercup.com/question?id=5652784707796992

OOD. 老老实实实现了两遍Singleton, Factory, 还有MVC pattern. 设计一个class应该也算在OOD范围里: 写过无数遍LRU, Trie, Iterator, BST以及变种, BlockingQueue等等

System Design. Facebook几乎肯定是要考系统设计的,还是得好好准备。一定要看FB的engineering blog。基础的概念至少要会: load balancer, cache, memcache, consistent hashing, round robin, master slave, sharding, pre-computed, map reduce, difference with SQL/NoSQL…. 有很多牛人总结的系统设计帖：
http://massivetechinterview.blogspot.com/2015/06/itint5.html
http://www.mitbbs.com/article_t/JobHunting/32777529.html
http://blog.csdn.net/sigh1988/article/details/9790337
https://www.udacity.com/course/viewer#!/c-cs253/l-48737165

简历
把自己简历上每个项目都弄熟，张口就来；
也要把目标公司的简介总结背诵。
常见问题要有腹稿：
为什么想加入?
为什么跳槽？
为什么适合这个职位。

一个面试官想要找：
不仅仅是能够做出题的人
一个合适的teammate（好说话，能聆听，马上接纳别人的idea并且有接受新知识的能力)

把想题的过程全部说出来, 不能成为心理活动, 让对方知道你在非常努力的思考, 而且态度很好, 所以就算你没有完全想出来, 他是非常愿意给你提示的。

应聘面经
第一轮，Graph题，给的是一个有方向的Graph，每个node都有颜色，有黑绿红三种颜色，制定的patten是以任意颜色的node开始，接着是大于等于一个绿色的node，以红色的node结尾，找出所有符合这种pattern的path的head node。
面试官画出来的是一个有序的Graph，所以是在有序Graph基础上加上颜色的属性。因为我对于Graph的掌握不是特别好，面试官讲说我可以从Tree这个角度下手，所以我先用Tree试着去做。
我的理解这个题目应该采用DFS，根据在dfs中传入color，去check当前的path是否符合pattern。写的过程中不是特别顺利，不过一直在跟面试官沟通，最终写了一版出来。面试官针对一些case提出疑问，然后就在code的基础上进行了一定的修改，最终的版本也没有去跑test case。不过时间也剩没几分钟，就简单的聊了几句后第二个面试官便来敲门了。
第二轮，判断这个数字是否可以用两个数字的平方加和而成。题目清晰之后，我跟面试官check了一下input的情况。便写出了一个简单的版本，时间复杂度为0(n) 。

public boolean isSumOfTwoSquares(int n){for(int i = 0; i * i <= n; i++){for(int j = 0; j * j <= n; j++){if(i * i + j * j == n) return true;}}return false;}

因为input n是一个Integer，所以这个overflow的情况就是当i * i + j * j > n的情况，其实里边的循环改成j * j <= n - i会好一些。然后面试官的问题是当n = Integer.MAX_VALUE, I * i <= n is always true, so the loop will be like while true. 这个我跟面试官讲说，如果i * i 已经超出最大值的情况下，我不太清楚这个<=的结果是true还是false，(刚刚试了一下果然是true)。所以针对这个问题，我就将i * i <= n 改成了i <= Math.sqrt(n), j也是一样。这样的话有效的避免了这个问题。面试官问我接下来能不能优化，那我就从里层的循环下手，时间复杂度为o(sqrt(n))

public boolean isSumOfTwoSquares(int n){for(int i = 0; i <= Math.sqrt(n); i++){if(isSqrt(n - i * i)) return true;}return false;}public boolean isSqrt(int n){int sqrt = (int)Math.sqrt(n);if(sqrt * sqrt == n) return true;return false;}

面试官对于这个时间复杂度还比较满意，接下来的follow up就是面试官认为这个Math.sqrt方法不够efficient。问有没有可以不用这个方法的。可以用一次，然后将这个结果N储存下来作为一个变量。那这个其实就是可以用一个数据结构去存储所有的square value，然后将第二个方法改成check 数据结构中是否存在当前值。我当时不晓得脑子怎么秀逗了，竟然想用一个array，后来跟面试官聊了一会之后恍然大悟，为什么不用set，然后就用set写了一版。

public boolean isSumOfTwoSquares(int n){int N = (int)Math.sqrt(n);initialSet(N);for(int i = 0; i <= N; i++){if(isSqrt(n - i * i)) return true;}return false;}public boolean isSqrt(int n){if(set.contains(n)) return true;return false;}private Set<Integer> set = new HashSet<>();public void initialSet(int N){for(int i = 0; i <= N; i++){set.add(i * i);}}

写到这里之后，针对于这个的时间复杂度，我们有进行了一点讨论，所以结果是依然是o(sqrt(n))，针对于这个set的contains的复杂度，因为有HashSet和TreeSet，我就讲到肯定HashSet，操作复杂度为o(1)，又问了我下这俩set的区别，我就提到我基本上没有用过TreeSet，巴拉巴拉什么的。面试官开始跟我讨论test case。因为最开始出题的时候，我隐约听到了他提到n是正数，所以没有去check是否为负数。这时候加上了负数的check。还有跟面试官讨论了下0的return value的期望值，他认为是true。然后我就写了几个test case可以cover所有的corner case

isSumOfTwoSquares(-1);
isSumOfTwoSquares(0);
isSumOfTwoSquares(Integer.MAX_VALUE);
isSumOfTwoSquares(13);
isSumOfTwoSquares(3);

面试官对这个还比较满意。然后给我时间问问题，首先是问了些工作的问题，然后我就问道，在你的实际工作中，有什么应用到TreeSet的场景么，结果是no，从来没用过，哈哈。然后又聊了一会，第三个面试官迟到了，所以第二个面试官在回答问题的时候一直在瞅外边，好像着急要走的样子。
第三轮，华人大哥，全程黑脸， I don’t know why. 因为迟到了，所以上来没有握手寒暄，没有自我介绍，啪就把题甩出来了。
第一题input是两个数组，求数组A中存在但是B中不存在的，以及B中存在A中不存在的。

A [1,2,3,5]
B [2,2,4]
in A not in B [1,2,3,5]
in B not in A [2,4]

我的思路就是现将两个数组排序之后，从头进行比较，我用手动的方式展示了一下我的思路，得出来指定的结果，结果每次我给面试官投去眼光的时候，都发现他没有在看我。后来面试官讲到这其实把两个input调个个，就可以得出两个结果，一个helper方法就够了，然后让我在assume数组都已经排序的基础上进行处理。那我就开始code。

public List<Integer> helper(int[] arr1, int[] arr2){List<Integer> res = new ArrayList<>();int index = 0;for(int i = 0; i < arr1.length; i++){if(index >= arr2.length){res.add(arr1);}if(arr1 < arr2[index]){res.add(arr1);}else{index++;}}return res;}

写完之后，面试官看了一眼，没有问什么问题，就接着出题了。
第二题input是一个 integer数组, 求smallest subset sum bigger than target，target是全部数字求和的1%。
拿到题目之后，我当时首先想到的是难道可以用two sum或者什么的，结果发现不对付。那我首先思路是先排序，然后从大的开始找，当sum大于target的时候，这一定就是最短的subset。我用手写的方式展示了，第一个版本的代码是这样的。

public int minSubSet(int[] nums){int sum = 0;for(int num : nums){sum += num;}int target = sum / 100;int len = 0;Arrays.sort(nums);int length = nums.length - 1;sum = 0;for(int i = length - 1; i >= 0; i--){sum += nums;len++;if(sum > target){return len;}}return len;}

时间复杂度是o(nlogn),面试官提到这个OK，但是可以优化到o(n)，当时确实一时没什么思路，思考了一会之后，还是向面试官求思路。给的思路是，从数组中随机取一个数字，然后将取出比这个数字大的subset，然后对这个subset求和与target比较，如果大的话就迭代操作。如果小的话，从小的数组里再取一部分。思考了一段时间，便开始编码。代码是这样的。

public List<Integer> minSubSet(int[] nums){List<Integer> list = new ArrayList<>();int sum = 0;for(int num : nums){list.add(num);sum += num;}int target = sum / 100;return helper(list, target);}public List<Integer> helper(List<Integer> list, int target){int size = list.size();Random random = new Random();int n = list.get(random.nextInt(size));List<Integer> biglist = new ArrayList<>();List<Integer> smalllist = new ArrayList<>();int sum = 0;for(int num : list){if(num > n){biglist.add(num);sum += num;}else{smalllist.add(num);}}if(sum > target){if(biglist.size() == 1) return biglist;return helper(biglist, target);}else{List<Integer> tmp = helper(smalllist, target - sum);for(int num : tmp){biglist.add(num);}return biglist;}}

代码一开始不是bug free的，然后面试官也是给各种case，讨论执行过程。最后优化代码。然后到我问问题的时间，我就咨询了下加入谷歌后需要多少时间适应整个环境，实际上手这样。聊了一会下个面试官就来敲门了。
第四轮，面试小哥是做安卓的。上来先来了几个java 的基础问题，什么是abstract class，怎么用abstract class，interface与abstract class的区别。然后给了一个算是设计的题目。要求是给一个apply方法，有两个参数一个是list,另外一个算是一个function，要求不管传入什么样的操作都可以实现，比如list, funtion is times two,那返回的结果就是所有list的元素加倍。这个是最简单的例子，还有比如square或者pow各种各样的要求都要满足。一开始我的理解与题目有偏差，没有特别好的给出一个满意的解答。最后还是咨询了一下面试小哥，他的解答是用interface去实现。瞬间明了。一开始思考的方向就完全错了。接下来出题了。
第一题：给一个integer的数组，求数组中是否存在两个数字，一个是另一个的两倍。前边有用到set，所以此处我也采用set，跟小哥交流之后，讨论了可行性。然后开始编码。同时包括case 0的情况。

public boolean isDoubleExists(int[] nums){Set<Integer> set = new HashSet<>();for(int num : nums){if(num == 0) return true;if(set.contains(num * 2)) return true;if(set.contains(num / 2) && num / 2 * 2 == num){return true;}set.add(num);}Iterator<Integer> iter = set.iterator();while(iter.hasNext()){Integer num = iter.next();if(set.contains(num * 2)) return true;if(set.contains(num / 2) && num / 2 * 2 == num) return true;}return false;}

Follow up是两倍的chain比如1 2 4，找最长的chain。这个题最开始的话我建议先排序，这样从小到大，会比较容易一些(现在一想，可能不排序分两倍和二分之一一样可以实现)。然后同样还是用set去做，但是是dfs的思路，不断更新max len的值。

    int max = 0;public int maxDoubleChain(int[] nums){Arrays.sort(nums);Set<Integer> set = new HashSet<>();for(int num : nums){set.add(num);}for(int num : set){dfs(set, num, 1);}return max;}public void dfs(Set<Integer> set, int num, int len){if(set.contains(num * 2)){len++;dfs(set, num * 2, len);}else{max = Math.max(max, len);}}

代码实现之后，小哥提问是否可以进一步优化，省去重复访问一些已经走过的值。我提到可以用map记录已经访问过的值，如果已经访问到的话，就直接return.

        int max = 0;public int maxDoubleChain(int[] nums){Arrays.sort(nums);Map<Integer, Boolean> map = new HashMap<>();Set<Integer> set = new HashSet<>();for(int num : nums){set.add(num);}for(int num : set){dfs(set, num, 1, map);}return max;}public void dfs(Set<Integer> set, int num, int len, Map<Integer, Boolean> map){if(map.get(num)){return;}map.put(num, true);if(set.contains(num * 2)){len++;dfs(set, num * 2, len, map);}else{max = Math.max(max, len);}}

最后针对时间复杂度讨论了好久，最后我讲说因为sort是最大的所以是o(nlogn)，小哥说，对，我就是在等这个。然后后来又聊了一会，最后一个面试小哥来敲门了。
第五轮，上来就寒暄一阵。小哥上来先针对我的简历问了几个问题，关于系统的维护已经如果有效的避免再次出现同样的问题。然后上题。题目是给一个String数组（我不晓得我怎么就跟数组杠上了），求最长的keyword。keyword的定义是，移除一个字符，剩下的字符串依然在数组中，一直移直到最后只剩下一个字符。拿到题目之后，思考一会之后沟通了下我的思路，因为要求最长，所以我建议先根据长度进行排序(又是排序)。还有一个提前break的情况是如果最短的字符串长度大于1，那没有keyword出现的可能性。这时候跟面试小哥沟通的结果是这个可以返回””.

    public String findKeyword(String[] dics){List<String> list = new ArrayList<>();for(String word : dics){list.add(word);}Collections.sort(list, new Comparator<String>() {@Overridepublic int compare(String o1, String o2) {if(o1.length() > o2.length()){
                                        return -1;}else if(o1.length() < o2.length()){
                                        return 1;}else{
                                        return 0;}}});if(list.get(list.size() - 1).length() > 1) return "";for(String word : list){if(dfs(list, word)) return word;}
                return "";}public boolean dfs(List<String> list, String word){if(word.length() == 1){if(list.contains(word)) return true;
                        return false;}for(int i = 0; i < word.length(); i++){String newword = word.substring(0, i) + word.substring(i + 1);if(dfs(list, newword)){
                                return true;}}
                return false;}

第一次写出来的也不是bug free的，小哥也是给我提供各种case，然后不断改进代码，最后能满足需求。follow up就是如何去进行优化，避免重复check同样的字符串，比如有两个元素一个goat，一个boat，如何避免oat的重复check。那这里我就讲说用map去维护当前元素是否visited。

Map<String, Boolean> map = new HashMap<>();public String findKeyword(String[] dics){List<String> list = new ArrayList<>();for(String word : dics){list.add(word);}Collections.sort(list, new Comparator<String>() {@Overridepublic int compare(String o1, String o2) {if(o1.length() > o2.length()){
                                        return -1;}else if(o1.length() < o2.length()){
                                        return 1;}else{
                                        return 0;}}});if(list.get(list.size() - 1).length() > 1) return "";for(String word : list){if(map.containsKey(word)){if(map.get(word)) return word;}else{if(dfs(list, word)) return word;}}
                return "";}public boolean dfs(List<String> list, String word){if(word.length() == 1){if(list.contains(word)){map.put(word, true);
                                return true;}map.put(word, false);
                        return false;}for(int i = 0; i < word.length(); i++){String newword = word.substring(0, i) + word.substring(i + 1);boolean flag = dfs(list, newword);if(flag){map.put(newword, true);
                                return true;}map.put(newword, false);}
                return false;}

解答完毕，然后可能有点超出时间，不过还是跟面试小哥愉快的交流了好半天，然后小哥送我出公司，开开心心的聊了一路。然后他就回去上班了。

其他面试题
1. 给一个undirected graph，举个栗子如下：

0-(0)--1--(1)--2
\        \(1)    (1)\        \3-(0)--4

给两个数字，代表起点和终点，请问最短的从起点到终点的路径，且最多经过一个（0）的arc
2. gray code原题不细说啦~https://leetcode.com/problems/gray-code/

follow up是返回n sequence的第m行.
3. C++语句：string a = b; 中，有没有string copy.
4. wiggle sort I 原题
5. We want to store True/False information in our quadtree. Examples:

A:
+-------+-------+ T: true
|      |       |F: false
|   T   |  T   |
|      |       |
+-------+-------+
|       |      |
|   F   |   F   |
|       |      |
+-------+-------+A:                B:
+-------+-------+  +-------+---+---+
|      |       | |       |F | F |
|   T   |  T   |  |  T   +---+---+
|      |       | |       |T | T |
+-------+-------+  +-------+---+---+
|       |      |  |      |      |
|   F   |   F   |  |   T   |   F  |
|       |      |  |      |      |
+-------+-------+  +-------+-------+

Child 1: T
Child 2:
Child 1: F
Child 2: F
Child 3: T
Child 4: T
Child 3: F
Child 4: T
B ch1 = 1, ch2 = 2(default), ch3=0,ch4=1 isleaf =F;
children[1]= null; children[2] C; children[3] =null; children[4]

Part 1: Write a data structure that can representa quadtree.
Part 2: Write code that will take two quadtrees and return aquadtree that represents the logical OR (or union) of the two trees.

A:                B:                C(A or B):
+-------+-------+  +-------+---+---+  +-------+-------+
|      |       | |       |F | F |  |      |       |
|   T   |  T   |  |  T   +---+---+  |  T   |   T   |
|      |       | |       |T | T |  |      |       |
+-------+-------+  +-------+---+---+ +-------+-------+
|       |      |  |      |       | |       |      |
|   F   |   F   |  |   T   |   F  |  |   T  |   F   |
|       |      |  |      |      |  |      |      |
+-------+-------+  +-------+-------+  +-------+-------+

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