电面， 第一轮 ：
Leetcode -> Game of life： 不需要in place的解法。 follow up 是 如果数据很大，内存存不下怎么办，需要写代码（可以自己假设已经存在文件读写的API）
电面， 第二轮 :
Leetcode -> Combination of phone number ： 也是地里的面经题目。
onsite：
1. Remove Duplicate files 地里经典面经。
2. 实现一个网络爬虫，先写单线程的版本，然后是多线程的版本，注意多线程版本如何控制结束条件。
3. 系统设计twitter。 需要设计app 端和server端怎么交互。（问的很细）
4. 实现 read write lock。（面试官 用的是 mutex） --> follow up, 怎么优化锁，读操作和写操作很多的时候，怎么权衡。.
第一轮，三哥，game of life，写完后问矩阵很大怎么办，我说一行一行读，然后写了个一行行读读的代码，java写白板真是很慢。。。然后让算了下每次内存占用多少，然后问问题结束了。
第二轮白人，问了个分配id的问题，范围从1-n，写两个函数allocate和release。第二轮之前lz上了个厕所，然而不幸迷路，最终让前台MM带回，结果面试只有50min。lz和面试官讨论了一下，写了个N位bit的方法，写完还剩15min，白人让优化，但是说时间来不及了，你就说想法，然后就想到了用线段树的方法，讨论了下时间空间复杂度，期间让算了下内存占用，然后问问题结束。
最后一轮，真的是很累了。白人，本来又问了那个分配id的题，我说这题第二轮问过了，换了个bitTorent的题，第一问很常规，很快写出来了，分析了下复杂度，然后followup，很快又想出来了，但是让优化，没想出来，然后最后一看时间来不及了，匆忙写了下我那个方法，后来被告知要用平衡树。。。感觉这轮答的一般
一面：给一个文件和一个byte数组，判断这个byte数组是否在文件里出现过？本质是字符串匹配，然而不同的是文件可能很大，不能一次性读进内存。我是假设了一个常量表示了内存分配给我（要解释为什么需要这个常量），创建一段buffer，一开始将它填满，然后匹配buffer和byte数组（过程就和字符串匹配一样，我是用最蠢的办法），配不上的话，将最后的（byte数组长度-1）个byte移到buffer前端，然后继续读文件更新buffer剩下的部分，再次匹配，重复这个过程知道文件到尾或者匹配成功。写完后出了两个bug，在面试官提示下修复了，不是自己找出来的= = 然后是followup，提高时间效率，我说用KMP？他说我不期望你用KMP，那是有点research的方法。我又想了一下，他给我hint说你知道rollinghash吗？我说不知道= =他就跟我简单解释了一下，就是一个byte数组有一个hash值，然后当删除一个前端的byte或者添加一个新的byte在末尾的时候，可以通过运算在O(1)时间内算出新的hash值。然后就给我一个class rollinghash，三个方法addbyte,removebyte,hash，叫我根据这个改代码。改完之后（这一次应该没有bug了= =），他问我有什么好方法可以实现这个hash函数吗（要求当然就是rollinghash这个类里的三个方法都是常数复杂度），不要求unique，但尽量要求不同？我说XOR每个byte？每个byte相加？他说可以，然后他说了一个他们在用的办法：设一个常数a，假设byte数组是bytes[0:n-1]，那么hash值为a^(n-1)*byte[n-1]+a^(n-2)*byte[n-2]+...+a^0*byte[0]
二面：经典买soda题，用dfs，要求改进，用dp，然后分析两者复杂度。做的时候太困，傻不拉几的，建议大家吃完午饭后喝咖啡。。当然因人而异哈
三面：二面之后喝了咖啡，复活了。实现一个分配id的类，id可以是0~MAX_ID-1中的一个值，分配出去的id必须唯一，类里面还有个回收id的函数，总而言之就是实现这个类的两个函数allocate和dellocate，数组结构自己设计。我说了两个方案，一个用queue，一个用bool数组。他让我先讨论用queue的情况，写了代码，用queue很直接，然后他让改进时间和空间，方案就是用一个自增的整数，表示还没被分配的id，初始化为0，再有一个队列，每当dellocate时，就将这个回收的id放到一个队列里。每当allocate时，先判断这个队列里有没有id，有的话拿出来返回，没有就拿那个整数，并另其+=1，这样的话构造函数的复杂度就变成O(1)了，同时空间也省了很多。接着让讨论bool数组的情况，这个方法比较糟糕，初始化O(n),allocateO(n),唯一好处就是空间比queue省一点。然后他让改进，想了一会无果，他提示有没有办法可以让allocate更快呢，快32倍，快64倍。然后我就说用bit，每次我可以扫32位（int），然后如果这个int大于0的话，就说明这里面有一个id可用，然后就可以用常数级的方法找出这个id。他说还有没有更快的，比如存储一些临时信息？我就基于前面的方法和这个hint想到了用线段树，这样的话，初始化O(n),allocateO(logn),dellocateO(logn)，然后他让我写了代码，假设线段树已经建好了，要我实现allocate函数，pls note that 在实现的过程中，我假设一个数节点存着区间开始和结束点，可用id数量，左孩子和右孩子指针。写完后他让我优化空间，我说不需要开始和结束点，因为可以通过计算算出来。让我再优化，我说可用id数量可以换成一个bool值。让我再优化，让我省去两个指针，我说或许我可以用堆的数组实现方式来做，但是这不一定是一颗满二叉树，他说那假设maxid是2^n吧，我说那可以了，我只用一个数组就好了，a的左右孩子分别为a[2i+1],a[2i+2]。然后最终方案就变成了只需要2*MAX_ID-1个bit的空间来实现。总结一下就是用queue耗空间省时间，数组耗时间省空间。
1. id allocation/deallocation 先實作了queue的做法, 然後是bit array, 問是否有time/space complexity在兩個之間的方法。最後作了binary tree (each node stores whether there‘s any available ids in its subtrees) 有寫完，面試官很滿意
2. download bit-torrent. 第一題基本上就是merge intervals。後來是interval連續進入，寫了一個binary search找位置然後linear update. 寫完後考慮要問演算法(猜測是用樹來解這題)或是system，選了system.結果問如果真的download這些paritial file後要怎麼merge real files
3. Sharpness value. 一開始以為是新題，說要在一個image中找最像地平線的一條線。DP解。問如果圖太大怎麼處理，問各種讀法的disk access次數。期待的答案好像是把各種讀法的disk access次數寫成一個function然後找到最佳解
4. Behavior
5. Project deep dive
6. 照片每次被view就會call View(photo id), 給top-k view photo. 一開始假設有整個oracle, 用heap解決。延伸如果view是一個個來，寫了一個很複雜的heap + hashmap。期待的最佳解應該是bucket sort
第一轮coding：Allocate IDs 经典老题，给出三种解法，面试官很满意
第二轮deep dive：毕竟工作四年多了，这轮发挥正常，把之前做的project挑出几个方面讲一讲
第三轮lunch：跟一个ABC小哥，聊的很愉快
第四轮coding: Web crawler + 多线程版。也是面经原题，就是吃完饭有点儿困，被找出来俩bug。。。. 1point 3acres 璁哄潧
第五轮All rounds：就是behavior questions，各种问平时工作中的困难啊，交流啊，什么情况应该怎么办啊。面试感觉中规中矩。
第六轮architecture: 设计一个upload file 到S3 还要通过thumbnail server把这个file做thumbnail的系统。我面完就觉得可能要跪在这一轮了，面试官问的非常非常仔细，各种某一部分down了应该怎么办啊，怎么提高用户体验啦之类的。。。。尽力答了，但是到最后有俩模块的处理还没答完。
.1. Game of lives, 输入: 给一个matrix的grid, 每个的值是Live or Dead, 输出: 一个同样大小的matrix, 每个的值设定如下:
如果目前值是live, 而且周围8个grid中, live的数量是2 or 3, 则变成dead. more info on 1point3acres.com
如果目前值是dead, 周围8个grid中, live数量是3, 变成live
followup: 尽量减少内存开销, 该怎么做.
2. 见过: 买罐装汽水，只能一罐一罐或者一箱一箱地买。箱子有几种不同大小，比如一箱12罐，一箱6罐, 一箱2, 一箱1 等等。这个input是个list。让输出所有买法（就是每种package买几个这样）
用recursive解了
followup: 如果剪纸
3. 老题目: 返回一个文件系统里面的duplicate files
4. 老题目: 设计一个web crawler, 多线程版本
5. 给出一堆log, 里面有photo id和访问时间, 还有一个iterator, 能够按照photoId 和访问时间iterate, 问如何输出top m的访问photo
followup: 如何存储这些log, 来支持方便的retrieve 这些信息.
6. Project deep dive.
7. Behavior questions, hard project, motivation, blablabla...
