作者@anmour
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背景樓主之前在一家大概30個人左右的start-up做ML Engineer，去年9月的左右，在linkedin上收到狗家recruiter的郵件，問有沒有興趣跳槽。由於狗家和臉家一直是樓主的dream company，再加上想去大廠見見世面，於是動了跳槽的念頭。
準備面試的方向是ML和SDE，因為之前做的工作跟ML有關，再加上幫公司面試了不少candidate，所以主攻方向是非常薄弱的coding。從2019年9月到2020年3月，6個月的時間，一共刷了800道題，大部分常考題大概平均每道題刷了5遍左右。
前期準備：樓主在本科的時候學過algorithm and data structures，但是年代久遠了有點生疏了，在開始刷題之前正巧在coursera上學了一遍Tim Roughgarden的algorithms specialization。個人感覺介紹了一些高級的數據結構對之後的刷題還是有所幫助的，比如說Union Find，當時是第一次聽說這個數據結構。
攻堅階段不得不承認，刷題真的是很痛苦的一件事，特別是剛開始的階段。作為非CS科班出身編程基礎極其薄弱的菜雞來說，個人秉承的核心思想就是反覆的刷，讀書百遍其義自見，簡單粗暴。樓主其實刷題的時間也不多，因為白天要上班，所以基本就利用每天下班的時間和周末。期間還出去浪了幾次，在候機的時候還抓住邊角時間刷了幾道😂
核心思路：大量的刷題和反覆的刷題。個人感覺，刷題就跟高考數學差不多，就是通過不斷的練習，掌握解題的思路和技巧，沒有捷徑可言，而且要做到每道題至少刷3遍，最後做到一看到題馬上想到最優解。
刷題經驗：•第一輪：按照Leetcode的tag分類，然後按照頻率排序，優先做高頻題，不管難度，如果是近兩年都沒有出現過或者近兩年面過的公司不是FANNG則直接跳過。第一遍刷題，如果十分鐘以內想不出來，那麼直接看答案或者網上別人的解法，同時在Leetcode上用筆記記錄思路，然後理解答案的想法，記住要背容易記憶和理解的最優解法。第一遍不會做不用灰心，因為這一遍的目的是背答案，答案背多了自然能從題中找到規律。最後用一個list記錄這一輪第一次沒有做出來的題。•第二輪：重複第一遍的過程，還是按照tag分類和頻率排序，並且還是只考慮十分鐘，如果第一輪看答案才做出來的題目，這一輪沒有看答案就做出來了，說明你已經背下了答案，把它從第一輪的list挪到一個新的list。我們的目的是如果連續兩輪完全沒有看任何提示就做出來了，那麼表示這道題你就掌握了。•第三輪：重複第二輪，再按照tag分類和頻率排序，這一輪我們考慮二十分鐘，依舊秉承一個原則：連續兩輪完全沒有看任何提示做出來的題目，代表你已經掌握了，哪怕是已經把答案背下來了。到第三輪的時候，你應該會有2個list，一個list是做了三遍還是沒有任何思路的題（也就是對於自己而言比較難理解的題），還有一個list是第一次沒做出來但第二次沒有看任何提示做出來的題（也就是對自己而言還沒有完全掌握的題）。•第四輪：根據自己創建的list，只給自己五分鐘的考慮時間，過一遍前三輪創建的兩個list，清空那些連續兩輪都做出來的題，然後把那些之前沒思路的題但這一輪做出來的題移動到另一個list。如果你堅持下來，那麼到這個時候，你應該已經刷了5-600道題了，然後實際完全掌握的肯定有50%以上，大概300道題。•第五輪：根據自己面試的公司，刷近一年該公司面過的題，按照頻率排序。如果時間允許，把所有出現的題都做一遍，保證看到原題立馬想到最優解。
Q：關於遇到不會做的問題怎麼辦？
A：樓主的經驗是立即看答案，比較重要的是怎麼看答案。樓主一般很少看leetcode自帶的答案，因為感覺很多時候感覺解釋的不清楚，所以樓主一般是google，有幾個博主（在此就不打廣告了）的解題思路樓主很喜歡，很清楚。一般會對比幾個不同的解法，掌握對自己而言最容易理解的解法。看答案的時候，一定要把解題思路和實現細節思考清楚，並且做好筆記，比如說這道題的trick在哪裡，用什麼樣的數據結構。有一些複雜的解題思路樓主會看Youtube視頻，還有一些不好找的樓主就參考leetcode discuss裡的解法，選最容易理解的。所以，個人認為，看答案的過程同樣重要，通過對比理解不同人的解題思路，樓主也漸漸從中得到了一些啟發，刷到後面遇到沒見過的題也基本開始有了自己的解題思路。所以，個人的建議是，遇到不會的題目，不要怕看答案，但看答案的時候，一定要理解透徹，並死記硬背。一遍記不住就兩遍，兩遍記不住就三遍。
面試階段•黑車：recruiter聯繫的，ATG的SDE，也是最先面的（19年12月），一面慘不忍睹，刷題網原題，medium難度，但是卡了好久導致都沒時間回答follow-up，面完還被面試官呵呵了一下，果不其然秒拒，收到recruiter好人卡一張。•狗家：狗家是recruiter聯繫我的，職位是SDE，但偏ML。經歷了黑車的慘敗以後，樓主痛定思痛，蒙頭刷題，把狗家電面推到了20年1月。一面小哥特別nice，有驚無險進入onsite。樓主很慫的推到了3月份，於是3月中的onsite，4輪coding+1輪BQ，一道ML的題沒問也是醉了。有一輪面的很差，但有驚無險，最後送hc，hc也順利通過，team match也迅速通過。感覺樓主幸運在疫情大爆發前拿到了offer，所以沒有受到hiring slow down的影響。•亞麻：recruiter聯繫的，AS II，在蝦圖。一面主要是ML+coding，coding特別簡單，原本應該是三十分鐘的五分鐘就做完了😂，然後小哥開始狂問BQ😂。電面完一周很快通知onsite，樓主安排在了狗家onsite之後，所以就改成了VO，3輪ML + 1輪coding + 1輪純BQ。亞麻最難的應該就是BQ了，每輪都有，多準備好例子就好了。coding的話面完狗家以後覺得完全是小兒科😂。ML的話樓主要複習了一下基本ML的教科書，看了幾遍Andrew Ng CS229的講義。最後基本主要是問了樓主做過的project，所以難度也不大。•LinkedIn，找同學refer的，推了senior MLE的職位，電面又是慘不忍睹，面試官出的coding是跟統計有關的，不按套路出牌，完全沒做出來，面完果不其然被秒拒，收到recruiter好人卡一張。•臉家：找同學refer的，兩三天後收到recruiter郵件說我的簡歷跟內推的職位不match，於是跟recruiter聊了聊，最後說是會幫我留意職位，再聯繫我。後來貌似幫我群發了簡歷，但最後也沒收到面試，所以註定跟臉家無緣了😂
總結•最後拿到了狗家SDE L4和亞麻AS II的offer，因為狗家match了跟ML非常相關的組，所以不算是純碼，權衡了很久以後，決定接了狗家的offer，忍痛拒了亞麻。•樓主因為是一心想去大廠做ML相關的，所以基本只考慮了FLAG，也沒怎麼投其他公司，所以大量的時間都花在了刷題上。
最後祝大家在疫情期間都心想事成，注意安全。