leetcode在面试时常被认为是衡量CS水平的重要指标，因此很多公司需要好好刷题，精刷大于泛刷，熟练度大于题量
一般大厂的面试非常规范和模版化，严格按照标准评分，学会踩得分点和传达signal。想到某个方向可以加多少分，写出一个实现可以加多少分，有bug扣多少分，答错复杂度扣多少分等，因此需要尽量提高熟练度。
- 1、初步掌握常见数据结构和算法，包括一些类型的解题模版
- 2、按tag刷题，模版的基础上，不断强化练习。尝试多种解法实现
- 3、按热度刷题，参加周赛，刷题量达到满意要求。结合问题交流、复杂度分析、头脑测试
- 4、面试前，针对面试公司tag和最新面经进行重点练习。练习时边说边写
除了快速给出bug free的代码，面试过程中的沟通交流也非常重要。做题前的寒暄适当精炼，个人和项目介绍不必随意展开，给做题留足时间。
- (1) 面试官出题
- (2) 面试者读题并提问 clarification questions
- 有面试官会故意遗漏内容，不明白的地方一定问清楚。可以通过列举test case，确保真正理解问题并涵盖所有情况。
- 需求确定好之后，确认输入输出的类型和边界，input/output type, 特殊情况找没找到的时候返回什么
- input element的范围
- 数字： 全是正数或者全是负数 或者返回必须正数或负数
- size 以及edge cases of null or empty
- string：是不是都是English letters (A-Z)，有没有特殊符号，有的话，会有哪些出现
- input element 有无重复
- standard input, empty input, malformed input, long input, null input, other edge input
- 能不能改input (1D/2D array比较常见）
- 时间空间复杂度要求
- 需不需要in place
- 有没有内存限制
- 区分subarrays和subsequence等
- 输入是否有重复样本，输出是否允许重复
- (3) 面试官回答问题保证面试者正确理解题目
- (4) 面试者思考怎么做，有想法之后先和面试官讲明白思路，并得到认同
- 从逻辑/模拟角度思考如何做这个任务(第一性原则出发)。没有思路时，想想更简单、数量更少时如何处理.
- Whenever coming across a solution, talk it out and discuss it with the interviewer
- 2分钟内还没有思路，主动和面试官要提示(hint)
- 可以询问：Am I on the right direction?
- 想不到最优的方法也可以先跑一个可行解再优化，不确定是否最有可询问："Could we have a better solution?"
- 熟悉的题目也可以先说一下穷举/暴力做法，然后简单分析下重复操作或者引入高效的数据结构，从而引入到最优解
- 没有得到面试官认同你的算法之前不要着急动手写代码
- (5) 面试者写代码实现算法，一定要确认好思路后才开始写
- 用什么数据结构，什么算法。讲思路的时候，一定说清楚为什么选择这个数据结构，结合有代表性的test case说明
- During writing the code, whenever coming across edge cases, discuss with the interviewer about how to handle the edge case
- (6) 跑测试实例验证代码正确
- I just finished my coding, now I need to run several test cases to see if I covered all the edge cases and if there is any bugs I missed
- 注意可能需要自己写tests，给出corner case test
- dry run
- 选择能够覆盖各种边界情况和不同输入的例子
- 列出你算法的所有变量的初始状态
- 逐步执行算法，逐步更新这些变量的值
- 每个关键点，检查你的变量是否符合预期
- 空，一个数，两个一样的数(重复)
- (7) 面试者讲述自己算法的时间、空间复杂度
- (8) 面试官确认没问题后准备follow up题目或者下一道题目
- 算法相关技术也可能被问到
- rate limiter
- 不同的cache机制
- geo data (quad tree)
- 文本搜索提示 (trie)
- 算法相关技术也可能被问到
- LeetCode: 不按tag非原题, hard多(DP, DFS, Backtracking, Trie)，极其看重解决问题的思考过程，自己写test case。面经题仍然有助于准备
Meta
- LeetCode: tag高频，35分钟两道题, 看重结果bug free和最优解
- ML system design: recommendation, video search, harmful content detection
Amazon
- LeetCode: Grind75, 20分钟一道
- BQ: 每一轮BQ占30分钟+, 2个LP
Tiktok
- LeetCode: 不按tag
- ML: 可能有国内面试习惯，深挖简历项目，讲清整个领域来龙去脉
精读
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- python里的with怎么实现的
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- How to Design Programs
- 深入理解计算机系统 - CSAPP
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