Facebook Onsite面经 2016年4月(已拿到Offer)

今天给大家带来某学员在加州的Facebook和GoogleOnsite面经！总体而言，笔者认为google...

作者：九章学员

拿到 Offfer: Google, Facebook; 签约 Offer: Facebook

这是一个 Strong Hire 学员的面经哦~~

Facebook Onsite 面试从上午10点左右开始，报到之后有一个recruiter带着进office（一般来说都是一个很nice的female，有什么问题都可以询问她～）。笔者被安排进行4轮面试，前两轮是ninja，第三轮是lunch，第四轮是jedi。ninja表示programming interview，jedi表示behavioral/cultural/programming interview，因为笔者是new graduate，所以没有进行System Design的面试（pirate）。

Onsite 1

第一轮，一个很nice的小哥

第一个问题是给一个数字序列，把里面的0放到最右边，非0的放到左边。笔者脑海中浮现出“哪里不会点哪里”的广告，so easy！对吧。

第二个问题是求一个数组中的第k大元素，九章曾发过此题的微信题解，用快速排序的思想每次只搜索一边可以在O(n)时间内解决，笔者用该方法完成了程序并模拟了给出的样例。

Onsite 2

第二轮是一个印度小哥。问了一个LintCode原题 add and search word，设计算法支持两个操作，一个是add一个字符串，一个是search某个字符串是否在目前的字典中。查找的串可能包含通配符‘.'，匹配任意一个字符。用Trie Tree即可。

然后小哥问了一下如何在space和time之间trade off，这个问题我做题的时候就想过，因为这题有两种做法，一是建树时不把'.'作为一个字符，而在搜索时碰到'.'时搜索所有儿子节点。另外一种是建树时把'.'加入到每个节点的儿子节点中，把所有包含'.'的字符串也存在Trie Tree中。两种做法的区别在于，前者空间复杂度低，每次add时间复杂度是字符串长度，每次search时间复杂度是O(26^'.'的个数)；后者空间复杂度高，每次add时间复杂度是2的字符串长度次方，每次search时间复杂度是字符串长度。印度小哥表示挺满意的～

Onsite 3

第三轮是和recruiter吃个饭，匆匆忙忙的饭总是不怎么好吃；遇到什么问题可以在这时候提出，并不会影响面试结果。

Onsite 4

第四轮是一个不知道哪里的小哥，说话声音很小，让人感觉和蔼可亲。

首先问了why facebook，以及一些做过的project，然后重点关注在project里遇到的challenge，有没有和teammate的意见不同的情况，怎么解决之类。

先问了一个特别简单的动态规划题（忘记了），然后是一道算法题判断一棵树是否是BST，这次写完代码有一个小错误，小哥给了一个样例，在试着跑这个样例的时候我发现并改正了bug。

总的来说Facebook面试的题目还是比较简单的，相比题目的难度，更加注重的是分析过程。同时面试官会要求我对样例进行一步步的模拟，了解我思考的过程，同时验证程序的正确性。

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