在职刷题 + System Design + 面试准备的路上

11月11号
LeetCode
695. Max Area of Island
358. Rearrange String k Distance Apart
480. Sliding Window Median
69. Sqrt(x)
221. Maximal Square
System Design
Rate Limiter: 目前了解的有三种，第一种是token bucket, 意思是给每个user一个bucket，里面放了规定的k个token，同一分钟或者小时(根据要求)来的request，我们会给token直到数量为0. 第二种是leaky bucket, 就是给每个user分配一个buffer，规定buffer的容量，满了就不serve其他request，直到来的request的时间与buffer中的第一个相差时间超过一定数额，就pop出，再插入新的request。第三种是记录每一分钟或者秒有多少个request同时来，然后每来一个request，就判断当前时间的一分钟内有多少个request，少于k就serve并记录，可以用redis或者Memcached来实现。

请问楼主边上班边刷题时间都是怎么安排的？我也是在职刷题，感觉工作日能做个三四个新题脑子就已经不转了，还要看system design，时间精力都很不够用啊

Somehow 发表于 2018-11-13 00:22
请问楼主边上班边刷题时间都是怎么安排的？我也是在职刷题，感觉工作日能做个三四个新题脑子就已经不转了， ...

我坚持的也很痛苦，基本上是早上起来做两题，下午抽空做一题，晚上做剩下的和system design.  新题刷不动了就看旧题想思路。工作上肯定会有影响的没办法

guaitt 发表于 2018-11-13 12:53
我坚持的也很痛苦，基本上是早上起来做两题，下午抽空做一题，晚上做剩下的和system design.  新题刷不动 ...

谢谢楼主分享啊，也祝楼主早日找到心仪的工作～

11月12
LeetCode:
36. Valid Sudoku
37. Sudoku Solver
767. Reorganize String
741. Cherry Pickup
99. Recover Binary Search Tree
System Design
为了避免遗忘之前看过的，今天复习了一下Tiny URL 和 Rate Limiter.
Rate Limiter再复习的时候又有了新的理解，关于第三种方法Memcached虽然能够很好的handle分秒级别的粒度，但是对于小时和天，如果只记录每小时，很容易出现一个小时的最后1秒和下一小时的第1秒有大量request，所以对于较大粒度，我们需要一方面去aggregrate之前细粒度的数据变为相对粗粒度的数据，一方面需要保持最近细粒度数据以便能够处理临界情况。还有一个是如何限制30分钟或者1个小时不能再登录的问题，我们可以在数据库中新添一个column为next available time，标明解冻时间。

Lz自己过一遍design的方式觉得很好啊。。。能不能私信一下design的视频链接呢，谢谢哈

求视频地址

自己过一遍design的方式觉得很好，能私信一下design的视频链接吗？ 太谢谢了

同求链接，什么地方找到的系统设计的视频?  谢谢

11月13日
LeetCode
918. Maximum Sum Circular Subarray
76.Minimum Window Substring
133. Clone Graph
205. Isomorphic Strings
863. All Nodes Distance K in Binary Tree
System Design
How to design Yelp: 主要是需要根据地址来搜索附近的饭店，所以需要使用latitude和longitude来搜索。这里我们有两个approach，一个是使用QuadTree, 即把整个地图分为很多小grid，Tree的每个node都有四个子节点，一直往下分，直到每个叶节点代表一个grid，它的父节点就代表四个grid即一个大grid。然后你每次的搜索范围只在有限的grid范围内。 还有一种是使用Geohash. 这个会在后面的design Uber中来细说。