作者 | Vincent Russo译者 | 王强编辑 | NatalieAI 前线导读：通过谷歌面试是所有工程师的梦想。技术面试谷歌招聘流程必不可少的一环，它是对应聘者技术能力的终极测试，以评价你是否具备开发最优秀软件所需的编程与算法能力。谷歌面试是评价技术能力的关键衡量标准，可以说是决定是否聘用候选人的最重要决定因素。想要顺利通过谷歌面试的话，你需要为面试中的重点环节提前做好准备。这篇文章就会教你相应的策略。此外，有大批企业都在模仿谷歌的面试风格，所以这篇文章也能帮你应付其他大型科技公司的面试。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）本文中你将学到以下内容：
- 什么是谷歌面试？
- 谷歌面试与其他公司有何不同？
- 如何准备谷歌电话面试和谷歌现场（Onsite）面试
- 最常见的谷歌面试问题
- 其它与谷歌面试相关的资源
什么是谷歌面试？谷歌面试与常见的面试区别很大。如果之前你经历过编程面试的话还好，否则谷歌面试和你习惯的那些流程是完全不同的。
你在谷歌面试中可能会遇到三大类型的问题：
- 编程面试问题
- 问题：一项依赖数据结构和算法知识的编程问题。
- 要求：在面试的时间限制内为问题提供有效且优化的解决方案。
- 系统设计问题
- 问题：涉及复杂系统设计的高层次宽泛问题。例如，面试官可能会让你设计 Gmail。
- 要求：能够与面试官一起确定系统关键组件的内容，并设计一个可扩展的解决方案。
- 一般分析问题
- 问题：一个数学、设计或基于观点的问题，面试官想要考察你的思维逻辑，考察你作为员工的行事风格。
- 要求：提供许多不同的解决方案，并能够讲出每个解决方案的各种利弊。这个过程犹如试金石，会让面试官了解你在团队中的作用和角色。
谷歌面试的大部分内容都是编写代码，这也是本文重点关注的内容。关于应对系统设计面试的策略，请参阅这篇文章（https://www.byte-by-byte.com/3-ways-to-ace-your-system-design-interview/）。
谷歌面试与其他公司有何不同？谷歌很乐于分享他们的招聘流程，还专门写了一整页介绍（https://careers.google.com/how-we-hire/interview/#interviews-for-software-engineering-and-technical-roles）。
面试流程第一步是电话面试，如果通过就会进行一系列的现场面试。谷歌电面和现场面试在技术面试中是很常见的策略，但他们的流程有一些独一无二的细节特征：
谷歌电话面试电话面试阶段会有至少一位谷歌员工与你沟通，给你发送编程试题。你会同面试官共享一份谷歌文档，并用它来编写面试官给出试题的代码。
高级技巧：在谷歌文档中写代码是很难受的，但如果你提前设置好自己的的偏好，那这个过程就能轻松很多很多了。这里是具体的做法（https://www.codefellows.org/blog/setting-up-google-docs-for-technical-interview-happiness/）。
这次面试将重点考察你在没有 IDE（集成开发环境）的情况下编写代码的能力。面试官提出的问题一般来说会有一个暴力解决方案，然后可以逐渐改进优化解决思路。
电话面试大约需要 30-45 分钟。如果你表现良好，谷歌招聘人员准备对你继续下一阶段考察的话，他们会再联络你并告诉你之后的流程。
如果他们要求进行第二次电话面试也不要失望。可能只是因为他们觉得一次电面得到的信息还不够下结论，这也很正常，不要因此在之后的面试中有任何心理负担。
谷歌现场面试谷歌现场面试阶段，应聘者会同多名谷歌员工进行交流。这一阶段一般会有四到六次单独的访谈，包括一次“午餐面谈”。
一般来说他们问你的问题以编程为主，可能还有一两个涉及系统设计的问题。
你的工作经验越丰富，越可能被问到系统设计和特定领域的问题。谷歌很少向经验不足 5 年的工程师询问任何系统设计问题。
每位面试官都会记录一对一面谈中你的表现并汇报上去。几位面试官的报告是各自独立的，以避免从众效应和偏见。所以就算你觉得其中一次面试时自己表现不好，这次的记录也不会影响下次面试。
面试结束后面试结束后谷歌会收集面试官们的报告并汇总。谷歌会对你的编码经验、分析能力等一系列表现分类打出 1-4 分，然后将汇总报告发给招聘委员会，以做出最终决定。一切顺利的话，你就可以开始同公司商讨薪水等事项了。
如果你没通过，也可以在半年到一年后重新申请（https://www.byte-by-byte.com/schedule-your-interview/）。设定这个时限是考虑到你可以用这段时间重新学习，提升你的技能和经验，这样下次你的机会就会更多一些了。
尽管很多谷歌员工都曾在现场面试阶段失利，但投入了大量时间和精力之后还没能成功真的很打击人。最重要的是，要等待半年再次申请的规定可能会让人迷失方向，甚至干脆把最开始的雄心和计划抛在脑后了。
谋事在人，成事在天，但起码你可以做好准备，把握好自己可以做到的事情。接下来，我就会教你该如何为谷歌面试做准备。
准备谷歌面试怎样为面试做好准备，争取一次就通过？像 HackerRank、LeetCode、ProjectEuler、TopCoder 这类网站都提供了技术面试的题库以便练习。你当然可以花费大量时间把 LeetCode 上所有习题都过一遍，但这真的值得吗？有没有更有效率的路子可走？
人的时间和精力都是有限的，因此我们要尽量高效地使用这两种资源。你需要专注、持续并有针对性的训练，这是通向谷歌面试成功之路的必要步骤。
模拟真实场景做训练贴近现实的练习才有效率。
面试时，你会希望自己全神贯注，将大部分精力都投入到面试官提出的问题上。你不应该受无关因素，比如说不习惯在非 IDE 环境中写代码这种事情干扰。
以下列出了在制定练习方案时应注意的因素。
时间限制电话面试时间为 30-45 分钟，每次一对一的现场面试大约持续 45 分钟到一小时。每次面试中你至少会被问到一个问题，多数情况下会是一个编程问题。
为了在这种时间限制下高效练习，一种方法是选一个特定问题入手。
一开始你可以从本文的附注资源部分下的书籍或视频中选择一个问题。然后开始计时，并尝试在不用 IDE 的情况下解决它。
这样针对几个不同类别的编程问题练习过后，你就差不多知道自己在时限内处理问题有哪些不足了。你的最终目标是在 30-45 分钟的时限内，针对各种难度的问题做出最佳解决方案。如果你正在努力实现这一目标，那么就应该为此做针对性的训练。
白板无论是谷歌电面还是现场面试中，你都要在没有 IDE 的情况下写出语法正确的代码来。实话说这真的很难。
电话面试时代码要写在谷歌文档上；现场面试时你要在白板上手写代码。如果你从未练习过，那么就很难在白板上手写出正确的代码了。因此你要在练习时就习惯时间限制、习惯摆脱对 IDE 的依赖，这是非常重要的。
每次练习后可以把代码完整抄到编辑器中运行一下，你可能会惊讶地发现自己在白板上手写的代码竟然会有这么多错误。为了避免在面试中出这种问题，你应该练习在纸上手写代码。
你还必须非常熟悉面试中使用的语言。虽然你可以请面试官帮忙提供库功能来完成某项任务，但这会浪费时间，并且反映出你准备不足、缺乏领域相关知识的缺陷。
压力作为应聘者，面试时你是被关注的焦点，大家的目光都聚焦在你身上。
面试时你要在限定时间内以不常见的方法解决一项颇具挑战性的难题，这时还要有人死死盯着你，这是非常让人不舒服的事情，很容易影响人们的表现。
对抗焦虑的一个好办法是训练自己在时间限制内用白板手写答案，同时找一位伙伴在旁边盯着你看。但你可能准备一个人去应聘谷歌，所以这种伙伴也不好找，怎么办？
这种情况下，Pramp 就可以帮助你解决问题。Pramp 会随机匹配两位程序员，你问同伴一个问题并扮演半小时的面试官角色，然后角色反转，你再扮演半小时的面试者角色。
高级技巧：你还可以通过 Pramp 了解成为面试官的感受，这是一个很好的角度。
测试和罕见情况当你针对给定问题开发解决方案时，你需要考虑到可能由意外输入导致的罕见情况。这是一个很好的习惯，这样你的面试官就能知道你会考虑代码会出现哪些问题。
此外，你还要为这些罕见状况提出解决方案。
如果你发现自己能在设定的时间限制内解决指定的编程问题，那么可以编写一些单元测试，并好好考虑开发初始解决方案时可能遗漏的罕见状况。
养成写代码时考虑到将要或者应该做的测试的习惯，这样你就能预测面试官会提出哪些问题。经过充分练习后你就会形成条件反射，面试官提问时你就不会猝不及防了。
关键在于训练素材在练习时选择覆盖所有种类题型的题库是很好的，但关键在于专注正确的训练素材。
虽然你可以在 LeetCode 上随机练题，但这样效率很低，多练一道题也不会大幅提升你通过谷歌面试的机会。
相反，何不专门练习过去谷歌面试中出现过的题库呢？这样会让你的时间和精力更加集中，提升效率。
下一节中，我们将介绍谷歌喜欢考察的具体问题和类型。
最常见的谷歌面试问题类型我们在 Glassdoor 网站中收集了一些谷歌面试中出现的问题类型。
Glassdoor 有一个谷歌专页（https://www.glassdoor.ca/Reviews/Google-Reviews-E9079.htm），里面都是面试过谷歌的应聘者写的经历。他们一般会提到面试中被问到哪些问题，或者起码提及问题的类型。
我们分析了 Glassdoor 中的几百条面试经历，总结出了谷歌面试中最常问到的问题类型分布。
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不算“系统设计”，只看“编程”大类，下面排行前三的分类分别是：
高级技巧：谷歌通常只向至少有 3 到 5 年软件工程经验的应聘者提出系统设计类问题。
谷歌看起来很喜欢问这几类问题，所以应该把大部分时间和精力投入到与它们相关的练习上。接下来我们来看如何针对这几大类问题做针对训练。
图和树注意：这部分内容应该配合这份关于二叉树的 Youtube 视频列表（https://bit.ly/lp_bt）学习。我们在本节中介绍的二叉树代码的完整实现都放到了 GitHub 上（https://github.com/vprusso/youtube_tutorials/tree/master/data_structures/trees/binary_trees）。
树和图是谷歌面试问题中经常涉及到的数据结构类型。你应该熟练设计、引导和操控这些结构来解决问题，这样就能在面试中得到高分。
为了检测自己对这些结构的了解程度，首先你可以自己编写一种树或图的实现。
比如说我们想要研究二叉树。了解二叉树概念的话，你肯定知道它是由节点对象组成的。
每个节点都有一些属性，除了指向左右子节点（如果有的话）的左右指针外，还包括存储在该节点中内容的特定数据字段。在 Python 中我们可以定义一个 Node 类，如下所示：- class Node(object):
- def __init__(self, value):
- self.value = value
- self.left = None
- self.right = None
- class BinaryTree(object):
- def __init__(self, root):
- self.root = Node(root)
- # Set up binary tree:
- tree = BinaryTree(1)
- tree.root.left = Node(2)
- tree.root.right = Node(3)
这个视频（https://www.youtube.com/watch?v=6oL-0TdVy28&index=2&list=PL5tcWHG-UPH2fmYC6kgey1RIxP2iK9EEL&t=1384s）可以帮助你复习二叉树知识。
现在你对二叉树对象有了基本概念，知道了想要用好它，很重要的一点就是遍历它的结构。
接下来复习二叉树遍历算法，分为前序、中序和后序三类（https://www.youtube.com/watch?v=6oL-0TdVy28&index=2&list=PL5tcWHG-UPH2fmYC6kgey1RIxP2iK9EEL&t=1384s）。
看完上面的内容后我们想要测试一下自己对二叉树数据结构的理解有多深刻。我建议尝试去解决一些二叉树问题来测试这方面的能力。
假设你已经复习到这一步了，那么你可以更上一个台阶，尝试实现一个水平遍历，也就是从上到下，从左到右遍历二叉树的全部节点。
做这个测试时试着给自己创造前文提到的压力环境，也就是给定时间、找伙伴模拟面试官，并在纸上或白板上手写代码。
之后你可以试着总结自己对二叉树结构的理解，并考察自己利用这些知识解决其它问题的能力，例如计算二叉树的大小（https://www.youtube.com/watch?v=VbruT_rwfzQ&index=6&list=PL5tcWHG-UPH2fmYC6kgey1RIxP2iK9EEL&t=0s）和计算二叉树的高度（https://www.youtube.com/watch?v=BDw8zzy3QiY&index=5&list=PL5tcWHG-UPH2fmYC6kgey1RIxP2iK9EEL&t=0s）。
通过这种渐进学习的过程，你就能逐步构建或增强对特定数据结构的知识框架。虽说并不是所有数据结构都需要这么复杂的学习过程，但是采用这种渐进深入的方法可以对特定数据结构建立非常深刻的理解，帮助你更好地利用它解决相关问题。
数组和字符串数组和字符串算一类问题，因为字符串处理一般可以看作是执行某种类型的数组操作。
在谷歌面试中，你将遇到的几乎所有问题，其基础元素都包括数组数据结构（在 Python 这类语言中是列表）。
你应该深入理解数组结构的基础知识，理解从数组中存储、检索等操作的复杂性，才能快速将用这些知识来解决现实问题。
我们先从 50 个面试问题指南（https://www.byte-by-byte.com/50-questions/）中挑一个问题来分析。来看第四道题，“查重”：
给定一个整数数组，其中每个值 1 |
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