去年，我花了无数的时间来面试应聘Facebook的工程师。

　　作为一名同时拥有面试者和面试官双方经验的人，我想通过本文为大家提供一些帮助。

　　也许你是一名大学生，正在寻找第一次软件工程的实习机会。也许你已然是一名软件工程师，但你希望跳槽到一家新公司。

　　或者上面两种情况都不适合你，你从业于其他行业，但希望尝试闯入软件工程的世界。

　　本文将重点介绍我在Facebook担任软件工程面试官期间所学到的经验教训。

　　我希望对面试感到迷茫的人们能有所启发。

　　面试形式

　　编程面试的常见形式是长达45分钟的对话，目的是检验你对数据结构和算法的掌握。

　　大多数公司的实习生应聘者只需要通过编程面试。但是，高级应聘者可能需要经历2-3次编程面试，1-2次系统设计面试以及一次行为面试。

　　本文只介绍有关编程面试的建议。

　　最近有人问我：“如果遇到没见过的问题，该怎么办？”

　　那么我的答案是：“如果是一个精心构思的面试问题，那么你肯定没见过。”

　　如果你知道面试题的答案，那么面试又有何意义呢？编程面试的目的就是检验你的编程技术力。在Facebook，我们管这个叫做“信号”。

　　作为面试官，我们的目标是尽可能地获取更多的信号。因此，如果我们发现你听说过我们的题目，那么我们肯定会换题。

　　我们想了解你在逆境中的表现。

　　如果恰巧你在“攻克编程面试”的练习题中见过解决方案，那么我们将无法了解你解决问题的能力。

　　编程面试的最佳实践

　　优秀的应聘者必然会从面试中脱颖而出。他们几乎不需要面试官的指导。他们才是面试的主导，而不是面试官。

　　通常，这些应聘者会自主完成如下这些步骤，面试官几乎不需要给予任何提示：

　　澄清问题；

　　分析各种解决方案以及权衡利弊；

　　使用伪代码计划解决方案；

　　实现解决方案；

　　测试。

　　主导并不意味着横冲直撞

　　主导编程面试并不意味着在拿到题目后着急写代码。实际上，在面试的前五分钟内开始编写代码通常是一个非常糟糕的信号。

　　如果想在面试中有出色的表现，则第一步应该通过提问澄清问题。

　　通过提问澄清问题

　　在开始解决问题之前，你需要清楚地理解问题。

　　有关澄清问题的提问可以为你的成功奠定良好的基础。

　　如下是一些很好的提问：

　　是否应该原地进行操作？（不适用额外的内存）

　　我们可以对输入进行任何假设吗？

　　我们是否需要考虑性能或节省内存？

　　在弄清楚这些问题后，你就可以专心解决重要的问题，同时忽略其余细枝末节了。知道应该忽略什么与知道应该关注什么同等重要。

　　不要做假设

　　面试者往往会对问题做出一些假设，例如所有整数都是正数，数组不为空，所有输入都是安全的等等，这些都是红色警告。

　　切忌为了方便解决问题而做一些假设条件。你应该主动提问。

　　“传递给这个问题的整数是否都是正数？”

　　如此一个简单的提问即可。如果是，那肯定很好，你不需要额外的检查。如果不是，那么你只需通过一个简单的if语句确保代码的安全。

　　通常，这样的提问可以为你前进的方向提供重要提示。

　　有关权衡利弊的讨论

　　面试官喜欢看到应聘者讨论各种解决问题的方法。

　　这种讨论表明你明白解决问题的方法有很多种，更重要的是，即便你没有明确要求，面试官可能也会给出提示。

　　虽然我们不能直接给出正确答案，但是如果你提出两个选择，A和B，然后问：“你认为我应该采用哪种方法？”那么我们肯定愿意选择最接近答案的方法。

　　使用伪代码计划解决方案

　　通常，你需要在白板上完成编程面试。这意味着你无法随意修改你的代码。在编写代码之前，你必须清楚地了解自己的解决方案。

　　你需要认真思考，并计划好代码。你可以通过伪代码，也可以绘制简单的图形，但是请确保你知道你将要使用什么数据结构，以及需要跟踪什么变量。

　　你肯定不希望自己最终提供的解决方案像下面这样：

　　实现解决方案

　　这是每个人都很担心的一步，实际则不然。

　　实现解决方案应该是最简单的一步。因为你已经通过提问澄清了问题，考虑了各种不同的解决方案，同时还计划好了算法，现在只需写出代码即可。

　　但是在实现的过程中，切记：

　　交流！

　　大声交流。如果我不知道你在想什么，那么就很难指引你找到正确的方向。

　　如果你的方向错了，那么我可以介入。如果你的方向正确，那么我应该什么也不说，让你继续前进。

　　小贴士：不同的面试官有不同的风格。有些面试官会更加积极主动地介入。

　　测试

　　由于某些原因，人们往往最有可能忽略这一步。我想说，在我面试过的人中，如果他们能编写良好的测试，那么98%的人能获得更高的分数。

　　在面试开始时，应聘者通常都会接到一个面试题和一个简单的测试用例。

　　在应聘者编写完解决方案后，他们都会运行我们给出的测试用例。但唯一的问题在于，我们只为你提供了最简单的测试用例，其不包含边缘案例，也不具备正确测试代码的能力。

　　如果你的算法只能针对该测试用例提供正确的输出，那么并不能保证这个算法可以在各种情况下都提供正确的输出。

　　在编程面试中脱颖而出的最简单方法就是——编写更多测试，编写更难的测试，编写更全面的测试。

　　通常，即便我不介入，你也可以通过这种方法捕捉到很多bug。这可以为你的表现加分。

　　当你手足无措时该怎么办

　　如果面试官问到一个你不知道该如何解决的问题时，你该怎么办？

　　一步步来，循序渐进。

　　回想一下，这个问题是否与你以前见过的某个问题类似。我提出的许多编程问题其实都是基本的算法问题，大多数数据结构和算法课程中都讲过，只不过我的问题略有所改动。

　　如果你大脑一片空白，那也不要惊慌。这完全正常。

　　不要不知所措，急于提出最有效的解决方案。你可以从最简单的解决方案开始。

　　然后从这个解决方案开始，思考瓶颈在哪里？算法的哪个方面的效率有待提高？你可以采取哪些措施来最大程度地提高效率？

　　利用数据结构的优势改善解决方案的弱点

　　在尝试提高算法效率时，有时可以利用数据结构的优势（尽管有时也未必可行）。

　　每种数据结构都有优点和缺点，例如哈希表的查找速度，BST的排序等等。

　　当你利用特定的数据结构来解决问题的瓶颈时，就会发现问题的最佳解决方案。

　　例如：

　　针对给定的一个句子，返回字母表中每个字母的出现次数。

　　如果用蛮力解决这个问题，那么只能一次统计一个字母的出现次数，然后输出结果。这里的瓶颈在于存储/查找信息。我们需要将句子中每个字母的出现次数存储起来，然后在最后查找最终结果。

　　下面我们来看看备选的数据结构，然后挑出最有利的那个：

　　二叉搜索树；

　　数组；

　　哈希图；

　　平衡二叉树；

　　栈；

　　队列。

　　显然，能够最有效地存储和检索数据的数据结构是哈希表。

　　因此，如果我们利用哈希表来解决这个问题，那么就无需重复执行语句26次。只需运行一次足矣。

　　找到窍门

　　通常面试题都有窍门，如果你能找到就可以更有效地解决问题。

　　有些问题巧妙地描述了某个独特的条件，你可以利用这个条件更高效地完成任务。因此，你需要找到这样的窍门。

　　举个例子说明：

　　有两个排序的整数数组A和B，将B合并到A，输出一个排序的数组；

　　你可以会假设A有足够的空间来保存来自B的元素。最初，A和B的元素数分别为m和n。

　　这个问题就来自《攻克编程面试》这本书的练习题。

　　你发现这里的窍门了吗？

　　这道题本来也可以说成：将两个排序的数组合并起来，但是我们并没有这么说。

　　我们给出了两个数组，其中一个可以完整地嵌入到另一个中。

　　这就是我所说的窍门。如果你看到类似的描述时，就应该注意到这样说肯定有原因。

　　由于数组A有足够的空位嵌入数组B，所以你可以更有效地解决这个问题。

　　点击这里获取完整的解决方案（https://www.programcreek.com/2012/12/leetcode-merge-sorted-array-java/）。

　　寻求帮助

　　有时即便你完成了这些步骤，仍然不清楚具体的解决方案。在这种情况下，你只能寻求帮助。

　　与面试官沉默相对十分钟，对我们两个人都没有好处。如果你真的不知道该怎么办，那么就应该寻求提示。

　　每个人都会有需要提示的时候。而关键在于你如何利用面试官给予的提示。

　　结束语

　　技术面试也是一项标准化考试，如同ACT、SAT、GRE等等一样。尽管各个问题的细节可能有所不同，但解决问题所涉及的主要概念和策略已经标准化。

　　许多应聘者往往在简单的小事上遭遇滑铁卢，比如主观的假设，没有传达自己的想法，编写的测试用例不佳等等。