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Yelp onsite 面经

moleculea
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Yelp

第一次在地里写面经,请各路大神多指教。Yelp onsite 已经过了一个月了,昨晚被同学怂恿的写面经。这也是我第一个 onsite。面完一个星期后挂掉了。

1st Round

马来西亚小哥

先讨论 project,然后coding:

Add Binary (leetcode). Follow up: 改成任意 base (<=10) 的,然后问了一些其他情况,比如 base 为 16。我一开始只考虑了输出结果包含16进制的,没有考虑输入也是16进制。后来问了一些 Python 的问题,比如看到我写 is True,问我 "is" 和 == 区别。当时有点模糊,is表示对象的相同(类似于指针),==表示对象值的相同,比如:

(1, 2) == (1, 2) is True

(1, 2) is (1, 2) is False

总之 follow up 答得不太好。

2nd Round

白人小哥,一直打瞌睡,但是解释说不是对我说的不感兴趣,是他那几天太忙累着了。

也是先讨论 project,然后coding:

有些细节记不太清了,大概就是给一个类似 log 的文件,里面每行包含两列,分别是用户名和用户的访问路径,比如:

user1 /path/1

user1 /path/2

user2 /path/3

user1 /path/3

user2 /path/3



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model of key word search.

We have this kind of data

For example:

(

('a', 'b', 'c', 'd'),

('e', 'b', 'd'),

('g', 'h', 'k', 'd'),

)

Implement a index() method, to create a data structure

to make the search as fast as possible.

The search will be like this:

input: a key word,

output: words that share the same group with the

key word

For example,

'a' -> ('b', 'c', 'd')

'b' -> ('a', 'c', 'd', 'e')

(we don't care the words order of the output)

"""

不是很难。最后问了复杂度,我直接说O(n),他很不满意,让我再具体分析,如果用 n 个 tuples, 每个 tuples k 个元素,在加上我使用 set 操作的复杂度,应该是 O(nk^2)。最后让我问了些问题就结束。

总结

第一次 onsite,经验还是很不够。除了 regex 那道题,其他题都不难,就是 follow up,测试以及复杂度分析的不好。以后要多注意这些方面,面试官还是很重视这些的。
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