Facebook技术面经：数据查询与群体分析算法

在最新的Facebook面试面经分享中，我们可以了解到两个不同的面试场景和题目类型。首先，让我们关注2017年1月的面试，面试者被问及关于SQL的问题。面试者被要求解决一个关于`content_actions`的数据分布查询，具体是计算不同类型内容（如帖子、评论和照片）及其关联ID（target_id）上的评论分布。这涉及到数据库管理和数据分析技能，面试者需要展示他们对关系型数据库查询的理解，以及如何利用SQL来提取并分析这些复杂的数据结构。 接着，面试者面临的是关于用户反应类型的识别问题。他们被询问如何通过数据确定用户的特定反应类型，并讨论确保群体样本具有相似人口特征的方法。这涉及到了数据挖掘和用户行为分析，包括理解用户互动模式，可能需要运用机器学习算法来预测和分类用户对内容的不同反应。 另一场面试发生在2016年12月，面试过程更为独特，包含了三道技术性问题。第一题是“山羊拉丁”，这可能是对编程能力或算法理解的考验，可能涉及到某种编程语言中的字符串处理或者数据结构问题。第二题是统计词频，这要求面试者具备文本处理和概率统计的知识，可能需要处理大量文本数据，找出其中最常见的词语或短语。最后的“恐龙题”虽然没有具体说明，但通常这类题目暗示着面试者需要解决一个复杂或者新颖的问题，可能是算法设计、数据结构实现或者某个技术领域的深度理解。 这些面试题目反映了Facebook在招聘过程中对候选人的多方面能力的考察，包括但不限于SQL查询能力、数据分析、编程技巧、算法设计和问题解决能力。准备这样的面试，不仅需要扎实的专业知识，还需要具备良好的逻辑思维和实践经验。同时，随机选取面试题目也可能意味着面试者需要具备快速适应和解决问题的能力。对于求职者来说，熟悉这类问题类型并进行针对性的练习，将有助于提升面试表现。