说句实话，现在的谷歌最值得加入！

按目前的政策可知，现在加入狗家好处有三👇
需求大门槛低，想上岸比较容易

虽然狗家的算法题之前一直都是上岸拦路虎，但最近论坛里不少人反馈
coding都没遇到hard题👇

需求大，领英上显示狗家目前在招人数6000+
最新股权激励政策，等于变相涨薪

今年北美大厂可是缺人缺疯了，一个二个都在【变相涨薪】，先是涨base涨bonus，现在又开始对ve
st制度进行改革，四年股票可以提前拿到手...

原本入职一周年才能拿到手的股票，现在变成陆续发放。
H1B发放数量多，身份问题好解决

从美国劳工局2021年发布的数据显示，狗家可以拿到H1B的数据位居第二👇拿到H1B身份都不愁了高薪还会远吗？

所以就上述信息而言，如果你想加入一个相对好上岸的，发展前景稳定，还能拿身份的大厂，选择谷歌肯定是没错的。
当初我想上岸狗家的目标也是特简单，想找份钱差不多事稍微少点的工作。但鄙人不才，两年前社招时只拿到了谷歌的lowball。年薪将将25w，记得当时的招聘流程是这样的：
而从投简历到最终拿到offer，我一共经历了4轮面试，这几轮面试经常被问到的问题有3大类：算法题/系统设计/Behavioral Question，不同的问题面试官考察的侧重点是不一样的。
01
算法
G家基本是三轮算法一轮design，但非常看运气，有的人会被问到很难很怪的题，有的人一路easy/medium题，最近据说是难度降低了，因为缺人，但还是建议跟以前一样去准备，注意细节。
谨防面试官在coding style上找茬：命名，格式，甚至细节到每一个空格，符号，都能被抓住挑刺。
我觉得最快提升算法能力的方式非常直接，就是刷题！得按照类别去刷，用的是学习资料是《FLAG面试常考知识点及考察频率》里的分类方法，基本每个概念做两三道就可以了。
刷题的重点可以放在动规、二叉树、递归、链表、二分搜索上，动规简单看下就可以了，投入产出比非常差。其他常考知识点可以参考《FLAG面试常考知识点及考察频率》上划分的FLAG面试常考算法知识点和频率，在免费试听课上就能学到，不用担心被收qian~
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当你做完这一步之后，应该能对各类算法题有一个比较全面的认知，如果你能够做到看一眼题目就知道怎么解，效果基本就达到了。如果还没有，建议继续刷题来巩固和熟练。
我一开始是在学完算法与数据结构基础之后，直接去LintCode上找狗家的高频题去练习。大概百来道吧，基础的算法知识点都能覆盖。遇到不熟悉的题型，可以将他们单独放在一个list里，之后专门攻克。
事实证明这样的准备比盲目去刷几百题更有效，我就是靠这样的方法，在G家终面时遇到了原题，也算非常幸运了。
各位可以实操下👇
  • 第k大元素
  • LRU缓存策略
  • 图是否是树
  • 序列重构
  • 单词拆分 I
  • 最多有k个不同字符的最长子字符串
02
系统设计

狗家面系统设计的特点是不按套路出牌，有面试官直接现场给简单的app后端设计图，希望求职者针对用户需求来重新设计并解决问题，题目课拓展性差。
但系统设计作为跟面试官谈涨薪升levle的筹码，所以是必须要熟练具备的技能。
所以，在面试前了解系统设计面试的评分标准，非常重要。
根据我之前的面试经验，我发现系统设计主要考察这几个方面：
  • 可行解 Work Solution 25%
  • 特定问题 Special Case 20%
  • 分析能力 Analysis 25%
  • 权衡 Tradeoff 15%
  • 知识储备 Knowledge Base 15%
但说实话，算法可以靠刷题去巩固，系统设计却并没有一个标准的备战方式。我前期面试的时候总挂在设计上，因为面试官抛给我问题之后，我会疯狂的去怼关键词，像是Load Balancer，Memcache，NodeJS什么的...
所以那阵子几乎所有面试的公司都挂了，一度看到设计题就恐惧。后来学长推荐给我一套系统设计4S分析法，谁能想到设计题也能套模板回答，套用之后，仿佛打开了新世界大门，这里借花献佛，分享给大家~
所谓4S分析法指的就是👇：
  • Scenario（场景）
  • Service（服务）
  • Storage（存储）
  • Scale（扩展）
拿之前面试时遇到的真题举例：如何设计一个推特？
就可以套用4S分析法来展开回答：
第一步：Scenario 场景
在这一步，你需要询问面试官：需要设计哪些功能（也可以自己想），需要承受多大的访问量？
首先可以把Twitter的功能一个个罗列出来，很显然你无法在45分钟的面试中完成所有功能的设计，所以需要筛选出核心功能（Post a Tweet，Timeline，News Feed，Follow/Unfollow a user，Register/Login）。
然后有的面试官可能会问你系统承受的QPS大概是多少？需要考虑并发用户，读频率（Read QPS）以及写频率（Write QPS）。记住重要的是你的思考和计算过程而不是计算结果。
分析QPS有什么用？
  • 如果QPS = 100，那么用你的笔记本作Web服务器就好了；
  • QPS = 1K，一台好点的Web 服务器也能应付，需要考虑Single Point Failure；
  • QPS = 1m，则需要建设一个1000台Web服务器的集群，并且要考虑如何Maintainance（某一台挂了怎么办）。
QPS 和 服务器/数据库之间的关系
  • 一台Web Server承受量约为 1K的QPS（考虑到逻辑处理时间以及数据库查询的瓶颈）；
  • 一台SQL Database承受量约为 1K的QPS（如果JOIN和INDEX query比较多的话，这个值会更小）；
  • 一台 NoSQL Database (Cassandra) 约承受量是 10k 的 QPS；
  • 一台 NoSQL Database (Memcached) 约承受量是 1M 的 QPS。
第二步，Service服务
所谓服务可以认为是逻辑处理的整合，对于同一类问题的逻辑处理可以归并到一个服务中。这一步实际上就是将整个系统细分为若干个小的服务。
根据第一步选出的核心功能，我们可以将推特拆分成如下的几个服务：
篇幅有限，关于后面几个步骤的更多的内容，可以直接移步《系统架构设计通关攻略》，也是免费资源。像秒杀订票系统，设计电梯，三驾马车，新鲜事系统，评论系统这些大厂常考的设计题，都能手把手带你实操。
...
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03
BQ
BQ方面狗家肯定考不过亚麻，所以可以直接去看亚麻的军规打基础，另外利用下手头免费资源《面试软技能指导》丰富一下储备就ok了。
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04
加分项目
最后就是项目经验，没实习经验的一定要看，绝对能在投递简历时加分。
linghu-algorithm-templete
虽然谷歌的算法面非常爱出变形题，但面试官最终想考察的东西肯定是不变的，所以我在备战期间会选择多做高频题，搞清面试官的出题套路
Twitter 后端系统 - Python 项目实战
Facebook资深架构师的Twitter项目，带你从零设计Twitter，最终搭建一个P8（L5）水准的项目。
涉及万行代码，最终成果是一个可上线的工业级别的项目，而不是像市面大多数项目课程简单做个demo。
涉及的面试难点包括：
  • 如何分别测试登录用户和未登录用户？
  • 如何做反向查询？
  • 如何设计数据库表达？
  • 如何让部分用户看到某个新功能，其他用户看到的就是功能？（灰度测试）
  • comments的API该如何设计？
  • ……
最适合当作系统设计的练手项目，可以免费试听，大家可以去感受一下。
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LintCode
小众在线刷题平台，在学完算法与数据结构后，可以先找几道G家的原题练练手，感受下大厂的面试难度及考察风格，除此之外，对于新手也专门设置了新手必刷编程50题，基础薄弱的也可以先从这里开始刷起。
最后，在疫情持续动荡的年份里，北美很多人都在经历着辞职与找工的热潮，希望你能在此时明确目标，当然能上岸狗家确实也算是个不错的选择。
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关键词
系统设计
面试官
问题
大厂
就是