同樣是考算法,FLAG面試官都關注什麼?

9月即將迎來秋招面試高峰期，對於目標是FLAG的同學來說，刷題是極為重要的面試基礎。除了埋頭刷題，無論是找實習還是找全職，都有必要了解FLAG算法面試的難度和風格。

 

Facebook的算法題有題庫，但比較難預測。題庫的題目可以幫助面試官判斷候選人的水平，因為同樣一套題可能已經測試過幾十人了，面試官會有一個更客觀的判斷，所以FB的面經有一定借鑑意義。

FB在面試過程中重點關注三點：一是能不能快速思考，二是思維方式是不是全面，三是在面試過程中能不能一邊在白板上書寫，一邊和面試官交流。

Facebook電面用的是CodePad。電面開始會出一道esay的題目讓面試者迅速找到狀態，之後難度上升一個等級。

 

Onsite基本是兩輪coding，一輪design，還有一輪manager面試。其中senior級別的職位在面試過程中會有兩輪的系統設計。

 

LinkedIn電話面試只有一輪，使用collabedit。題目通常有兩道，包含一道簡單，一道中等難度。在面試中遇到面經中題目的概率很大，因此建議在面試前多看些面經。

Onsite有兩輪coding，一輪系統設計；一輪hiring manager，主要聊技術，寫code的可能性不大，這一輪最重要的，起到決定性作用；還有一輪technical communication，會把簡歷上的項目過一遍，也會問些簡單的behavior question。

LinkedIn很看重系統設計。面試中一定要和面試官多溝通，了解有哪些假設，哪些限制。

 

Aamzon面試包含phone screen和Onsite。校招基本上是在線測試和Onsite。

 

首先，Amazon考的都是來自題庫的題目，或者經典高頻難題。Amazon的leadership principle是面試的常考題，考點包含leadership principle的內容有哪些，共有多少條？所以Cultural fit 比會做題還重要。應屆畢業生不會有系統設計，但是會有些簡單的設計題目。

 

Onsite共有五輪。其中一輪是Amazon有個特有的bar raiser面試。Amazon bar raiser基本由等級比較高的工程師來面，都接受過面試方面的培訓，有比較恆定的標準。Bar raiser具有一票否決權，目的是確保候選人的水平符合公司的標準。

 

Google對算法能力很看重，算法面試難度也會更高一點。如果實力不是超強刷題過千的話就只能指望運氣好了。儘管單純的幾輪算法面試很難準確判斷候選人算法能力與綜合能力，但Google堅持這樣的考核制度是為了考察候選人頭腦是否靈活，具有短時間內解決問題的能力。

 

電話面試會用Google doc。難度會有波動，基本都是medium或hard。也會遇到電話面試第一道題就是DP的情況。所以建議大家在面試Google的時候一定要準備充分。

 

Onsite基本上考算法面試為主居多，5輪都是算法題的情況也是很常見的。算法面試中，雖然有題庫，但很多面試官不從題庫中抽取題目。基本考察以general knowledge為主的算法，難度普遍偏高，對候選人的期望值也會比較高。

在面試中，對於那些簡單算法題，只要勤奮吃透每道題就行，對高級知識沒有太多要求。而一些複雜的算法題，考察的是你對高級算法和數據結構的掌握和你解決問題的能力。
想要拿下offer，對求職者的要求就不僅限於基礎的算法結構問題了。所以，為了讓各位同學能夠解決掉這些難題，我們九章算法在原來《九章算法班》的基礎上，進一步推出了進階版，那就是我們的

《 九章算法強化班》

 

九章算法強化班，全面剖析高級算法與數據結構知識，讓你進一步掌握解決算法難題的能力，不再畏懼面試難題。

根據最近FLAG面試情況，《九章算法強化班》的題型作了部分調整，對課程內容進行了完善、修改：

1. 迎合秋招趨勢，新增兩節動態規劃的課程

2. 替換部分題目為近期面試高頻題

3. 全面更新課件，加入題目和詳細算法描述

4. 新增熱門題目講解

5. 新增現場寫代碼環節，貼近實戰

同時，我們對課程的形式也進行了優化，由原來的直播課改為互動課。

1.視頻錄播——可自由倍速播放，7天無限次回放，每節課可看7天；

2.限時上課——課程開放7天後自動關閉，戒掉惰性，督促上課；

3.配套練習——配套2個月課程專屬ladder練習，讓學習步步為營；

3.專屬答疑群——入群獲2個月專屬課程的免費答疑詳解；

第一章：FLAG算法面試難度提高？如何準備？

第二章：數據結構(上)之併查集與字典樹

第三章：數據結構(下)之堆與棧難題精講

第四章：二分法 和 掃描線

第五章：動態規劃(上) - 滾動數組，劃分，博弈和區間型

第六章：動態規劃(下) - 雙序列與背包

第七章：如何解決 follow up 問題

希望拿Google/Facebook/Amazon 等大IT企業offer的同學。希望學習更多的數據結構與算法，知道一些較難的面試題怎樣解決的同學。