Meta Virtual Onsite面经
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第一轮：行为问题 (BQ)
内容：与华人面试官讨论冲突和挑战，但反应表明可能需要更有冲突或挑战性的故事。
建议：在准备行为问题时，试着寻找更具挑战性或有明显冲突解决的情况，即使在和平和正面的工作环境中也应尝试挖掘这些故事。此外，要准备能够快速总结和精简故事的技巧，以应对被打断和要求简化回答的情况。
第二轮：编程
问题：合并两个列表，这是一道常见的中等难度算法题。
建议：对于这类基础的数据结构问题，重点复习链表、数组的操作方法，尤其是合并、排序等基础算法。
第三轮：编程
问题一：给定一个二叉搜索树和一个范围，求该范围内节点值的和。
问题二：给定数组，求频率最高的前K个元素。
建议：对于BST问题，掌握如何有效利用其性质进行范围查询。对于Top K问题，了解如何使用最小堆或桶排序等方法进行解答。这些都是典型的面试题，可以通过大量练习来熟练掌握。
第四轮：机器学习设计
问题：武器广告分类，一个关于识别有害内容的ML问题。
挑战：时间紧迫，且面试官对一些提议有不同意见。
建议：在准备机器学习系统设计时，除了了解模型和技术外，也应准备如何处理实时数据、评估模型性能和反馈机制。对于面试中遇到不同意见的情况，尝试展示开放的态度，理解并回应面试官的顾虑，并提出可能的替代方案或补充解释。
总结
在面试过程中，尤其是技术面试，需要展示技术深度和广度以及适应不同面试风格的能力。对于行为问题，确保故事具有足够的冲突或挑战性，并能够迅速准确地表达核心要点。对于技术问题，持续加强基础数据结构和算法的训练，以及特定领域如机器学习的深入了解和实践。希望这次的面经总结能帮助你为未来的面试做更充分的准备！
