电面挂了，却逆袭拿下 Pinterest 全栈 offer

CL：在职跳槽，因为在前东家的发展遇到瓶颈，年中开始准备换工作，周围有朋友在 Pinterest 可以帮忙内推，所以就投了全栈岗,在被通知电面挂了之后竟然逆袭上岸。

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搞定 Pinterest offer 就这么简单~

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电面加面，强势逆袭

OA做完不久，就接到了HR电话通知电面，不过被告知电面已经外包给 karat 推进。面试当天状态不好，明明题不难却没能做出最优解，毫无意外地凉凉了。后经朋友提醒karat可以加面，自己也觉得不甘心，果断联系 karat  要求二轮面试 。

 

karat 很快同意并安排了第二次面试，这次只给了一道题目，重点考察 在有限空间内对海量数据处理的最优解 ，还有对time space complexity的快速判断。由于我前期刷题在海量数据处理上花费了较多时间，这次答的很不错，followup也不在话下。

之后毫无意外，很快被通知 onsite，接下来就是一切都正常发挥了，很顺利拿到了Pin家不错的包裹，下个月入职。

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经验分享：抓住一切逆袭的机会

分享两点：

1. 如果面试公司有二轮面试的机会，千万要抓住， 一轮面试挂不一定是你水平不行 ，可能是题目确实难于正常水平，甚至有时候仅仅是因为你状态不佳。所以，如果第一轮做不好而后续面试时间相对充裕的话，请果断申请二轮面试，逆袭或许就在此刻。

2. 面试中遇到被面试官不断追问的情况时，切记放平心态，尽量不要让这些外在的行为影响你的思路， 问一答一就好 。一旦发生慌乱，实在是太影响实际算法水平的发挥了。

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备考建议：学好海量数据处理！超加分！

经常看到不少人说：海量数据处理掌握的不好，面试只要没考到就万事大吉了。可事实上，越是很多人薄弱的地方，越容易在面试中被问到。

为了让大家对海量数据处理的问题有一个初步的认识，我们来看一个常见的例子。

求数组A和数组B的交集

这个问题看起来是一个算法问题，我们通过 Hash 或者排序+二分法等方法可以十分容易的解决。你以为面试就到此为止了，而面试官马上跟进的问题让你措手不及：求两个超大文件中 URLs 的交集，内存不足以放下所有 URLs（面试官角度分析解答请见文末的免费微课视频）

所谓海量数据处理，其实就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。所谓海量，就是数据量太大，所以导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。而海量数据处理就是负责解决这个问题的。

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海量数据处理怎样才能迅速掌握

海量数据算法有一些比较高频的考点

算法方面：

外排序算法（External Sorting）

Map Reduce

非精确算法

概率算法

哈希算法与哈希函数（Hash Function）

数据结构方面：

哈希表（Hash Table）

堆（Heap）

布隆过滤器（BloomFilter）

位图（Bitmap）

而众所周知， 最最高频的一类 ，则是 Top K Frequent Elements题了。

九章算法 《海量数据算法与面试题全集》 ，配套LintCode面试真题，详尽的介绍所有海量数据处理算法，让你面试不再虚！ 让你面试不再虚！让你面试不再虚！

《海量数据算法与面试题全集》

❖课程简介

❖详尽的介绍所有海量数据处理算法，包括在线算法，离线算法和概率算法。让你秒杀100%的海量数据处理面试题

令狐冲

FLAG 工程师 / 前算法竞赛中国国家集训队员

精通海量数据处理算法，刷题总数目超过 3000 道，详细独特的教学方式让无数学员受益匪浅；亦曾就职于超过2家硅谷顶尖IT企业, 北美和国内顶尖IT企业offer数10+，面试人数超过200人。前算法竞赛国家集训队员。

如章节介绍

第一章 海量数据算法介绍

第二章 最高频 K 项问题

整数数组前K大

最高频 K 项的离线算法

Follow up 1: 还有办法提速么？

Follow up 2: 内存不够怎么办？

最高频 K 项的在线算法

Follow up: 内存不够怎么办？

相关面试题

离地球最近的 K 颗星星

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在 1B 个数中找出最小的 1M 个数

第三章 布隆过滤器（Bloom Filter）

标准布隆过滤器 Standard Bloom Filter

计数布隆过滤器 Counting Bloom Filter

第四章 外排序算法

外排序算法的基本步骤

相关面试题

合并 K 个排好序的大文件

求两个超大文件中 URLs 的交集

第五章 概率类的大数据问题

相应面试题

等概率挑出文件中的一行

等概率的挑选Google搜索记录日志中的一百万条中文搜索记录

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