Yelp新鲜电面详细大放送,结局仍未知

原帖地址:一亩三分地

来来来给大家说说我今天yelp的电面

背景: 45分钟的skype面,面试官是美国女生,说在yelp工作一年多,非常面善

第一阶段:面试官先自我介绍,然后要求我自我介绍,我也不知道除了说自己是MS fresh grad还有啥可说的,就干脆说了说自己为什么想进yelp

第二阶段: 问简历,要我聊聊我在project中曾遇到的困难以及如何解决。我一直没有对这类问题进行充分准备,只能现场答,所以挑了自己熟悉的project就是独立完成的那种,(我选的是这个 http://www.chenyy0527.com/my-hospital.html), 然后描述这个游戏中各种AI,以及当多个病人同时选择房间时排队的优化问题等,也描述了一下怎么处理,描述到她理解。因为是自己做的project所以还能应付得可以
. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
第三阶段:system design,(1)先问我输入yelp.com回车后发生了什么,我简单回答了发request 到DNS 然后返回等等。进一步问我,当这个request是从在旧金山的电脑发出的,怎么找server,我想她大概是要问地理位置的问题,就说选近的。进一步问我如何选,我说根据 IP address到map里找看对应的server是哪个。进一步问我,但是不可能人人本地系统都有这个map,那你怎么知道找哪个server去问map, 我说好吧那就有一个main server,然后固定问这个服务器要map,查完再去找对应的server要content,因为map的信息包含data不多所以比较无所谓。她还算满意吧,至少表现得算满意,不排除可能是出于礼貌。这里其中最后一问我是选择放弃的,我说不知道,但是面试官很nice,跟我说没事,你可以用自己的思路想一想。 (2)第二问是说,现在有个系统,对于一个城市有很多user写了一个些类似于关于这个城市的review的东西,每天要highlight一个好的review出来,怎么选。我就先说绑定关键字。她说好,然而绑定完结果有200个,还是很多,怎么办。我就零零散散想了一些能想到的办法,不算很好,但是有什么说什么咯:1. 过滤掉一些太长或者太短的 2.找一些好的模板,找相似程度高的 3. 在系统里存储一些常用短语,然后用一些简单的AI 算法识别一下每个review表达的意思。最后我说要调整过滤幅度,保证结果大概有5-10个之间,然后manually 筛选。她好像也觉得OK。

第四阶段:coding, 超简单的,扫雷,generateboard(int row, int col, int mines), 给你地图的size和雷的数量,然后生成一张扫雷的答案地图,雷必须随机放。我刚开始是想放完bruel force一个个数,后来一想,放的时候把周围的数值都加1就行了。coding表现应该还可以吧。问了我复杂度,也很简单。随机那里的算法还可以再优化,但是没啥时间了。

整体觉得还可以,当然能不能过还要另说了。有什么问题尽管问我,大家一起加油哟!

(最后广告下自己,我的个人网站 http://www.chenyy0527.com, linkedIn www.linkedin.com/in/chenyy0527 欢迎来加!)