叮咚，请查收你的圣诞大礼包 | 谷歌技术类实习面试最强攻略
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你们的小编又来喽！
2020 谷歌技术类实习项目，北鼻们申请了吗？
没有申请的，要抓紧喽！
还不了解谷歌技术类实习项目？
没关系，我们来复习一遍！
什么？你是谷歌实习项目资深玩家？
那请直接阅读实习面试大礼包！
技术类实习项目
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软件工程实习项目
Software Engineering Intern 2020 - Beijing or Shanghai
- 学历要求：
2021 年应届毕业本硕博学生（大三，研二以及2021年毕业的博士生）
- 实习时间：
2020 年 7-10 月期间，连续 13 周全职实习
- 申请截止：
招满即止，尽早申请（2020 年 4 月 1 日截止）
- 申请方式：
官网申请，需稳定的网络环境，扫描下方二维码或点击文末阅读原文
https://careers.google.com/jobs/results/98081896488936134/
STEP实习项目（原 EP 实习项目）
Student Training in Engineering Program Intern 2020 - Beijing or Shanghai
- 学历要求：
包括女性在内的少数群体，本科二年级（2022 年毕业）
- 实习时间：
2020 年 7-10 月期间，连续 12 周全职实习
- 申请截止：
招满即止，尽早申请（2020 年 4 月 1 日截止）
- 申请方式：
官网申请，需稳定的网络环境，扫描下方二维码或点击文末阅读原文
https://careers.google.com/jobs/results/88036758257574598/
更多职位相关信息请参考：
技术类实习面试最强攻略
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谷歌技术面试，是每一位申请技术类实习项目的同学都需要进行的。
在面试中，我们不仅仅会衡量同学们的题目完成度，也注重同学们在解决问题的过程中寻求最优解的过程，以及在此过程中与面试官的沟通交流情况。
Q
2020谷歌技术类实习面试一共多少轮呢？
一共两轮，均为电话面试，每轮面试 45 分钟。
请同学们在投递后定期查看申请所用的邮箱，收件箱和垃圾邮件都要查看，所有招聘流程都会通过邮件与你进行沟通哦！
Q
面试包含哪些内容呢？
内容包含简历经历、编程、算法、数据结构。
Q
是否可以内推呢？
可以的，除了网申之外，Googler 内推也是有效的申请方式之一。
Q
已经收到面试邀请，我要如何准备呢？
练习编程能力
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Yuan Li,
谷歌资深软件工程师
准备面试，绕不开的是刷题。我的方案是，制定每日规划。我在自己刷题的时候，会制定每日刷题目标。某刷题平台中，easy 每题 1 分，medium 每题 3 分，hard 每题 5 分。刚开始刷题的时候，每日目标 20 分；之后加量至每日目标 30 分。
高效团队合作：
1. 同水平之间讨论
针对每题，套用以下模板：“针对某刷题平台中的XXX（题号），核心算法是（dp），递推公式是，最终时间复杂度是XXX，空间复杂度是XXX。“如果有不同，再详细讨论分析。
2. 合理设置讨论时间
设置在每天刷题结束后，控制在半个小时内。
更多经验：
1. 按题目类型集中刷题
在刷题初期，建议根据题目类型、解题方法等分类，集中刷题。在起初无从下手的一个 hard 题，刷完同类型的各种题目之后，很可能会灵光乍现。在有一定积累（300）之后。可以进入下一阶段。
2. 乱序刷题
不再根据题目类型进行刷题，进行随机刷题。为每道题设立 45 分钟的时间，超时等于失败。
3. 阶段性模拟面试
如果认识 Googler 的话，可以进行模拟面试，考验自己在时间压力下的思考能力、思维逻辑的表达能力、描述能力。
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知乎用户公子乔安，
2019 SWE Intern
（软件工程实习生）
刷题绝对是准备面试最直接最有效的方式，除此之外从我自己的刷题体验来看，刷题对写业务代码也是有直接帮助的，我自己的体验是在某刷题平台上从 0 刷到 350 题，每多 100 题自己的 coding 能力就会有一个明显的变化，逻辑和 coding style 上都会有不一样的认识，所以刷题的作用也不仅仅是准备面试。回到准备面试的话题，我自己在准备面试之前把前 300 题刷了 3 遍，有些很经典的题可能更多，刷题的大致思路如下：
1. 先了解面试算法的范围和题型
如果是第一遍刷某刷题平台，建议先了解每种算法对应的题型，因为我自己修过算法课，所以这一步我就略过了。没有基础的同学可以去看看算法和数据结构的书，再结合网上的一些视频和面经，甚至就看某刷题平台的 tag 都行，对应的每个 tag 刷 10 道左右的题。
这个阶段刷题的目的有两个：
1）明白这个类型的题长什么样（比如什么样的题是动态规划，什么样的题是搜索题）。
2）有慧根的同学可以总结出根据题面想对应算法的套路，没有慧根的同学可以看别人总结的。
这个阶段建议以思路为主，多看看网上大神们对题目的解读，以动态规划为例：为什么这道题该用动态规划？我一开始的想法和动规比差距在哪？
这个阶段其实是比较痛苦的，我自己在这个阶段基本是全靠看，照着思路写，然后好不容易调 ac 了再慢慢思考一下题目哪些地方暗示了该用这个算法，想通了就想通了，想不通就先放放希望以后能想通（当刷题量上来了时候真的能想通了，相信我！所以大家一定要坚持坚持坚持，然后继续下一题。
2. 按顺序刷第一遍，注意复杂度分析
这一步就正式开始刷题了，从某刷题平台第一道开始，刷就完事了？当然不，看到一道题，我一般先根据题面思考这道题有没有考到什么算法，什么数据结构，然后看看大神们的参考答案，比较自己想的和参考答案的区别，这一步是帮助养成刷题思维，也是对前一阶段的巩固，刷题过程中还是要不断思考总结每个类型的题有什么特点。然后从众多参考答案中确定一种最大众化，较优的解答，作为这道题暂时的参考答案，记下来。注意不要追求很难很小众最优解，因为作为一个小白就算你强行去理解了很 fancy 的思路，你能在面试过程中复刻出来么？刷题的目的不是追求最优解，而是追求可复制性强且面试官能够接受的解答，这样的答案你才能举一反三，才能 hold 住并且用它来解决新问题。所以建议大家去挑大众化的并且复杂度较优的算法，这样的解答一般难度不大并且适配性强。当然这只是暂时的参考答案，后面对算法掌握扎实了完全可以挑选比较 fancy 的算法挑战了。记下思路之后就要对他的时间和空间复杂度进行分析，面试中，面试官也会在写代码前后问你算法的复杂度多少。想好了，就可以开始按照思路写了，写完就是调到 ac，然后下一题。
这个阶段不太建议追求闷头苦想，我自己基本是每道题都会看解答，很少有完全自己想出来的答案。也不要追求刷题效率，菜鸡表示刷题一天ac 4-5 道题太正常了~但是一定要总结思考总结题目类型，多分析复杂度。
3. 反复刷题，掌握基本的算法单元，面向面试
对于刷题，反复刷优先于追求数量，其实某刷题平台前 400 道题足以 cover 常规算法面试的 90% 了（我指的是算法知识点，不是说题目本身），所以如果已经刷到 300-400 的数量级，可以先停下前进的脚步，回过头去看看自己刷过的题是否掌握了，如果没有，就要靠大量的重复来强化。可以参考了知乎上某个帖子里说的标准：
一道题要像写文档一样可以无脑的在白板/白纸/文档上写出来，并且做到 bug free才叫做你掌握这道题了。
刷题的时候可以以这个标准来衡量自己是否需要再刷一遍某道题，尤其是一些比较裸的题，比如一些 dfs 题的答案本身就能作为模板，更要做到无脑写出来。强烈建议大家在做题的时候整理哪些题可以作为模板（例如快排，拓扑排序，多维动态规划，merge interval，双指针等），然后反复把这些代码单元写熟，这样做的好处就是在面试中，你只要集中精力在把面试官给的题目拆解成很裸的算法单元就行了，因为接下来的事情只是把你在脑海中写的代码再敲一遍就完事了。而且你能够百分百确定你敲的代码是对的，这对提升面试信心和效率都很有帮助。
举个例子，比如一道题，如果你能够通过和面试官的讨论把他转化为拓扑排序，而你心中已经有 100% 能够ac的拓扑排序模板，那事情就会简单很多，是不是瞬间就不慌了？当然不是让大家搞个小抄开始背模板，所谓模板其实是反复刷题过程中不断踩坑的经验总结，写的多了，你自然会记得哪里用 i+=1 会越界，会出 bug，下回再写的时候就会规避，久而久之就形成了自己的代码套路。
这个阶段大家刷题的目标就是面向面试刷题了，目标就是能够高效 +bug free 的写出代码（注意白板写啊，请抛弃你的 ide），有位大神曾经给了一个小技巧——计时刷题，自己试过还不错，具体的操作就是保证 easy 题目5min 内写完，medium 题 10-15min，hard 题 15-20min，写完都要直接ac。这也可以作为刷题过程中自测的标准吧，当然计时刷题最大的好处就是让自己注意力集中，练习效率会高很多。
4. 注意 coding style，把每道题说给自己听
如果对于刷题已经能够熟练 handle 了，那接下来要注意的就是 coding style，比如该空格空格，该换变量名换变量名。这一块主要是平时训练有意识就行。
还有就是要学着把每道题说给自己听。有些题你可能写多了就会觉得理所当然了，但是中间可能有很多东西你其实并不知道为什么会这样，只是写多了就机械性的记住了。比如一些比较难得动态规划，必须在推导状态转移方程的过程中多问问自己为什么，才能保证自己是真的懂了，而不是写多了记住了而已。所以假装对面坐着面试官，把答案讲解出来是很有效的训练法，在准备面试之前大家可以通过这个方法来练习。
熟悉在白板/白纸/文档上编程
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知乎用户胡津铭，
2019 SWE Intern
（软件工程实习生）
面试的编程部分往往是 Google Doc或白板上编程：面试官要么要求在一个类似于 Google Doc 的地方写代码，要么就是干脆在白纸上写代码。这种情况下编程的体验与平时使用 IDE的体验是完全不同的。以 Google Doc 为例，许多人（比如我）一开始甚至很难写出能编译的代码，更别说一遍写出 bug-free 的代码了。同时，没了 IDE，debug 的难度也会大大增加。而在白纸上写代码的难度则还要更进一步。适应白板编程的方法也很简单，只需要足量的练习即可。
Q
把题目做出来就稳了吗？除了写代码，还需要练习什么？
Merry Christmas
Yuan Li,
谷歌资深软件工程师
不一定的，以下的种种，可能是导致同学们努力做出来题目，却仍然挂掉面试的原因：
1. 题目理解错误
2. edge case
3. corner case
4. 没有达到面试官期待的复杂度
5. 思路表达不够清晰
6. 其他
为了避免这样的发生，顺利通过面试，我们首先要了解在一轮面试过程中，面试官会从哪些方面考察我们。众所周知，面试官在面完我们之后，会写一个 feedback。Feedback 除了“应试者把题目做出来了”或“应试者没做出来”以外，还会写什么呢？
面试者沟通交流的能力。
要知道，面试并不只是为了考察你在不能查资料的情况下做题。除了考察能否做出题目，更重要的是能否合作解决问题。
面试实际上是在模拟工作过程中，拿到一个问题之后，如何解决的整个流程。这和写作业是很像的。回顾在学校写作业的时候，你都经历了哪些步骤？拿到作业题目-->（抱大腿-->结束）弄清题目-->理解算法-->编码-->debug-->完成一版-->跑测试发现有写过不了-->脱发-->debug-->......-->结束。
那么面试过程中，如何表现呢？
1. 听题+记录
2. 复述+追问
3. 设计输入输出
4. 思路解释，向面试官求证
5. 复杂度分析
6. 设计边界条件
7. 编码
8. 运行测试用例
9. 期待 follow up
1. 听题+记录
面试官在描述题目的时候，会描述一个场景。我们在听题的时候，要把题目抽象转化为若干项 RI（Requirement Item），并记录在小本本上。
2. 复述+追问
拿到题目后，很多情况下，我们的理解和面试官的表达是有出入的。可能是面试官忘说了某句，我们漏听了，甚至是面试官为了考验我们故意隐瞒了其中条件。应试者需要自己去挖掘这所有的隐藏 RI，把题目搞清楚。还要强调的是，有两个特殊的 RI：时间复杂度+空间复杂度。
3. 设计输入输出，思路解释，向面试官求证
截止目前，假如我们已经成功地搞懂了题目，那么我们的小本本上会有好多需求项目。接下来，就需要我们把这些文科生也能听懂的话，抽象成一个函数。具体而言，是抽象成一个函数的输入+输入+好听的函数名称。
4. 思路解释，向面试官求证
在我看来，这是比编码更重要的步骤。简单来说，这步主要是在向面试官描述你的想法、思考过程。
“既然输入是一个已排序的列表，那么我可以尝试运用二分查找的思想”。
“我发现在贪心求值的过程中，有重复计算的情况，那是不是可以利用空间换时间，利用 dp 的思想，把之前运算的结果记录下来”。
“我首先做了一次排序，之后两个嵌套循环，最终时间复杂度是 O(N^2)，其中 N 是输入元素的个数”。
5. 复杂度分析
之前在思路解释的时候，已经分析过时间、空间复杂度了。在此处再次分析，主要做的是在写好的代码中，标注出各个函数的复杂度、循环嵌套情况。
6. 设计边界条件
最没技术含量的一个考察点。
给定的输入，在极端情况下，程序该怎么办？
输入是 int，如果是 Integer.max 怎么办？
输入是 String，如果是 null or 空白怎么办？
输入是数组.........
7. 编码
硬实力，请去刷题。
8. 运行测试用例
在编码完成之后，主动跑一些 case，检验程序的正确，设计 case 也是考察的点。
9. 算法分析
分析整个代码，当前代码有哪些不好？结合使用的语言哪些可以优化？如果把输入改成更一般的情况，程序应该如何调整？
10. 思路讲解
把思考过程清楚明白地表达出来。
总结而言，面试是一个展示自己作为合作者的过程。除了算法本身，如何沟通，把题目弄清楚，完成面试官对你的各方面预期是极其重要的。
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