一直以来，Google都凭借其强大的实力，吸引着一批优秀的人才，特别是去年底，Google宣布在北京成立AI中心，更是吸引了一大批人。
千军万马过独木桥，怎么能不好好准备一场呢？
如果你选择的是软件工程相关的岗位，在面试前你最好先掌握以下几个方面的知识：
编程实践：你可以在CodeLab、Quora、Stack Overflow等网站上找到一些编程示例。Cracking the Coding Interview这本书也是一个不错的资源。在某些站点，你可以选择在Chromebook或者白板上编程（提前询问招聘人员，这样你可以先行练习）。一定要测试代码，确保代码易于阅读，而且没有bug。不用过分关注细微的句法错误，比如在给定方法（start,end or start,length）时应该使用哪种substring，选择一个，告诉你的面试官即可。
编程：你应该熟练掌握至少一门编程语言，最好是C++、Java、Python、Go或者C。你需要知道API，面向对象的设计和编程，如何测试代码，以及corner case和edge case。注意，我们关注的是你对概念的理解而不是记忆。
算法：同时用自下而上的算法和自上而下的算法来处理问题。你需要了解算法的复杂性以及如何改进算法。Google里常用的包括排序算法（加上搜索和二分法检索）、分治算法、动态编程/记忆、贪心算法、递归算法、链接到特定数据结构的算法。了解大O符号（Big O notation，比如运行时），并做好讨论Dijkstra和A*等复杂算法的准备。我们建议你在写代码之前讨论或概述你所想到的算法。
排序：熟悉常用的排序函数以及了解它们对哪些输入数据有效。从运行时（runtime）和内存占用的角度思考效率问题。例如，在特殊情况下，插入排序（insertion-sort）或基数排序（radix-sort）比一般的快速排序/合并排序/堆排序（QuickSort/MergeSort/HeapSort）答案好得多。
数据结构：你应该研究尽可能多的数据结构。最常用的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、哈希集、哈希映射、哈希表、字典、树和二叉树、堆和图（arrays,linked lists,stacks,queues,hash-sets,hash-maps,hash-tables,dictionary,trees and binary trees,heaps and graphs）。你需要彻底了解数据结构，以及不同算法对不同数据结构的偏好。
数学：有些面试官会问一些基本的离散数学问题，因为我们经常碰到各种计算问题、概率问题、以及其他的Discrete Math 101问题。面试前，你可以花时间复习下（或者自学）基本概率论和组合数学的基本知识。你需要熟悉n-choose-k等同类型的问题。
图算法：考虑一个问题是否可以应用图算法，如距离，搜索，连接，循环检测等（distance,search,connectivity,cycle-detection）。熟悉三种基本方法——对象和指针，矩阵和邻接表——的利弊。了解基本的图遍历算法、广度优先搜索和深度优先搜索，以及它们的计算复杂性、优缺点、实现方法。
递归：许多编码问题都涉及递归思考，而且可能还要对递归解决方案进行编码。针对那些能够用迭代解决的问题，你需要找到更简练、更优雅的递归方法。
任重而道远，革命尚未成功，同志仍需努力！
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