一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

寒假一直找实习，一直面试被挂。本来都打算放弃后端，梭哈测试了。结果竟然有一个过了。但是人事说年前到岗，我看好像很多公司要放假了。那我该买几号回家的票？

技术面时我太想表现自己，一开口就滔滔不绝说个没完，结果被面试官直接打断：“讲重点，别扯废话。” 第一次真切体会到什么叫 “死” 于话多，这才懂了 “说话先过脑，言多必失” 真不是空话。

先说说个人的刷的题量截图如下：原则就是：在理解题解的之后，多多益善。做题主要学的是一种思想，学习做题的思路。参加OJ题目类型有：双指针滑动窗口二分前缀和模拟分治链表哈希表字符串栈队列 + 宽搜优先级队列BFS 解决 FloodFill 算法BFS 解决最短路问题多源 BFSBFS 解决拓扑排序递归回溯搜索递归算法搜索算法（主要是深搜）回溯与剪枝floodfill 算法记忆化搜索动态规划斐波那契数列模型路径问题简单多状态 dp 问题子数组系列子序列问题回文串问题两个数组的 dp 问题01 背包问题完全背包问题二维费用的背包问题似包非包卡特兰数贪心#程序员找工作至少要刷多少题？#