原文如下：
其實早在8月份我剛來美國的時候我們就開始準備這個事情了。那個時候我通過她的朋友認識了乙個在g公司工作的師兄，並且打**聊了一下。
事實證明這個**對於我後來找工作的過程有著至關重要的影響。師兄推薦了四本書給我：clrs，programming pearls, programming interviews exposed 和 career cup 150.
其實其中的三本我都看過，programming pearls也恰好是我為數不多的帶到美國的技術書籍之一。八月份的時候我正在雄心勃勃打算讀完concrete math的後半本，當時聽師兄這麼一說，正好給自己乙個偷懶的藉口，重新讀讀pp，程式設計序總比學數學容易，是吧。。
當時我正在思考的乙個問題其實是如何把**寫得乾淨整潔。之前其實我在各種**上做題也不少，但是給出的答案往往都是一坨sh*t一般的**，面試中也很難在短時間內寫出正確的、易讀的東西——呃，直到幾個月前我還是這個水平，是不是太遜了。。= =
當時重新讀程式設計珠璣的時候，我突然從那個簡單的二分查詢的例子裡面明白了維持不變數在寫演算法裡面的意義。然後我用這個原則試著寫了一下二分、堆排、快排、mergesort和kmp，然後就猛然發現牛逼了。。。
關於邊界檢查，我以前經常要麼就是做得過少，要麼就是做得過多，建議對於邊界檢查沒有太多概念的童鞋參考一下glibc的strlen, strcpy, memcpy等函式，知道什麼樣的結果是適度的。
後來到了pittsburgh之後，俺花了好幾十大洋，是真的大洋，買了一本紙板的clrs，美國的書還是挺貴的，以後誰要來最好還是想辦法多帶點吧，或者海運一些。。於是在準備簡歷之餘我就開始第四遍或者是第五遍讀這本厚書。
期間簡歷我準備得很差，估計這也是為什麼amazon甚至沒給我校園面試，在後來很久以後才從簡歷堆裡把我翻出來。這個誰有經驗的可以說一下。。
複習演算法確實是很必要的乙個工作。主要是因為很多不常用的演算法會被我忘的一乾二淨。比如dfs找連通區域。全圖最短路徑。網路流。。然後我很英明地去看了看以前不是很熟悉的那些資料結構，比如trie，比如suffix tree，比如treap，splay tree等等。trie值得好好看一下，因為大家經常考字串處理，圖演算法也得多了解，因為重現率非常高。至於演算法導論前幾章的排序和查詢。。那是基礎。。必須得能倒著背出來（恩。。我不能。）
演算法裡面最容易在面試中重現的。。我感覺就是hash了。。恩，大家離開hash貌似都活不了的樣子。。所以關於hash的各種特性和應用場景也要仔細研究一下。
這段時間裡面我基本在topcoder上做練習題。250分的題目基本是1+1=2型，但是正因為簡單所以可以練習如何把演算法寫得簡潔正確。500分的題目有簡單的又很難的，但是大體還是可以用的。這類題目的難度和面試基本很相近了。如果能在30分鐘內完成的話，面試的時候至少速度不成問題。
後來就是cmu的校園招聘大會，一坨公司跑到學校裡面練攤，一群學生穿上正裝去投簡歷。。說實話作為乙個碼農我真不理解為啥要穿正裝。。
投過簡歷之後我收到了m$和ff的面試通知，不過這都當後話了。
後面除了堅持在topcoder上練習，我還讀了另外兩本書，programming interview exposed和career cup 150。前者其實很扯淡，隨便翻翻就好了，後面那本是真的應試寶典，雖然撞上的題目基本沒有。。我面了這一坨，一共也就三道題撞上了，但是對於熱身和適應難度絕對是極品，建議要面試的童鞋都翻翻。其中一些問題的解法都很tricky，對於將來現場能解決一些tricky的問題很有啟發意義。
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