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白板面试和程序优化这么火,到底为什么?

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 331 0

摘要: 我 相 信 这 么 优秀 的 你 已 经 置 顶了 我 文/王栋 转自硅谷程序汪,已获作者授权,拒绝二次转载 一周前,我面试了一个来自W Labs的Lead Big Data Engineer,问了他一个问题:在一维数组里找满足条件的最长子数 ...

我 相 信 这 么 优秀 的 你

已 经 置 顶了 我


文/王栋

转自硅谷程序汪,已获作者授权,拒绝二次转载


一周前,我面试了一个来自W Labs的Lead Big Data Engineer,问了他一个问题:在一维数组里找满足条件的最长子数组,很不幸,这个Lead Engineer在45分钟内连暴力解法都没有写出来,于是在结束面试前五分钟,我打住了他。


他和我说:现在大家都在处理大数据,在Hadoop,Spark上跑程序,我们在这做算法题,优化程序的目的是什么?


我当时着急结束面试,草草回答他说:我只是测试你的编程基础。


的确,从我13年开始工作到17年这四年,从内存里读1MB数据时间从15us降到6us;机器学习算法从跑在64核CPU变成了$8000的NVIDIA Tesla P100;Amazon服务器带宽从50MB提升到了1GB。


硬件提升如此迅猛,而我们还要在面试的时候进行白板测试,优化算法,提升程序性能做什么?


程序的价值是什么?



有一天我和Uber的工程师

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