2020年对所有人都是特殊的一年，年初本来有一个很好的开始，结果被疫情打乱了一切。
一月份我回到学校，经过一周的紧张的面试之后终于拿到了Ancestry的实习offer。搞定了找实习这个小boss之后，我开始了理想中的留学生活：我买了车，开始在学校食堂打工，同时计划着春假的旅游计划，女朋友拿到了SU的20Fall offer，除了正在国内肆虐的COVID之外，看起来似乎一切都很好。
二月的时候加州和华州已经开始零散出现一些COVID确诊，纽约这边还是一派祥和，但是大家心里都很清楚纽约市的人口密度和发达的公共交通几乎就是个巨大的培养皿。那时候中国学生已经开始采购口罩和采取防护措施，不过生活还是一切照常。我打工的食堂最初禁止带口罩工作，但后来也默许了。有一次我和带我的老爷子聊了一下，我感觉他们其实也是在关注这个事情的，只不过也没有采取任何的措施。
这样看似正常的生活持续到了三月中，随着纽约的Westchester County出现了社区传播，情况开始急转直下。3月10日学校发了邮件，宣布春假之后开始网课。当时朋友问我春假有什么计划，我苦笑说只能在家自闭了。
Shortly after I got the internship offer from Ancestry, the COVID outbreak flamed across the US. A number of companies rescinded their offers or switched to remote working. However, because of the Nexus Tax restrictions to companies that provide digital subscription products, we are not allowed to work remotely out-of-state (in states other than UT and CA). Finally, the company let us fly to Utah and remote onboard in the corporate housing.
In early June, I departed from Syracuse and headed for SLC. Lehi is a small but bustling town near SLC. There are quite a lot of tech companies, there are big names like Cisco and Adobe, there’re also small companies and start-ups. The Uber driver told me lots of companies moved here from California, Facebook is also going to build a new datacenter around here.
[En]My Summer Internship at Ancestry
在我拿到offer之后不久，COVID在美国开始爆发，一时间很多公司开始取消offer或改为远程工作。然而由于Ancestry受到Nexus Tax的限制，我们不被允许在外州（除UT和CA之外的州）远程工作。最后公司决定让我们飞到犹他，然后在公寓里remote onboard。
6月初我从雪城出发，经芝加哥中转到达盐湖城。出乎我意料的是Lehi这个城市虽小，但是还挺繁华的，路边有不少科技公司的建筑，有Cisco，Adobe这样的大厂，还有好多没听说过名字的小公司和Startup。Uber司机告诉我近几年有很多公司从加州搬过来，而且Facebook也准备在这附近建新的数据中心。
这学期的Object Oriented Design课程要求以组为单位做一个项目，我们的项目前端使用Vuejs，后端使用Spring Boot，通过REST API通信。
有一天前端的朋友告诉我她在调试的时候遇到了一个问题。她在本地运行Vue项目，连接位于AWS上的API。这是一个跨域请求，浏览器会首先发送一个Preflight请求来预检。奇怪的是虽然Preflight请求正常返回了200，但是后面的请求却并没有继续进行。
* Preflight request – 术语表 | MDN
我试图在我的电脑上复现这个问题，然而我的电脑上却一切正常，完全不能重现。
经过各种尝试之后找到了一个突破口——出现问题的这个接口是通过Cloudflare和nginx转发的，而换成直接从Docker暴露出来的8080端口则一切正常。
这学期的Object Oriented Design课程的项目我使用Docker来做打包和部署，过去我都是手动ssh到服务器上执行Docker命令来部署新版本。但是这种方式对CI系统则不太友好，我们的确可以让CI系统使用ssh登录到目标主机并执行Docker命令，但是这样就涉及到密码，密钥及sudo的安全性问题，（主要是不够优雅。
这一次我使用了Docker Remote Host来解决这个问题。Remote Host可以使我们无需ssh登录服务器，仅通过网络即可控制目标主机上的docker daemon。
首先我们需要了解Docker的命令是如何执行的
Docker主要分为两部分，daemon和client。
Docker daemon (dockerd) 监听Docker API的请求，并管理镜像，容器，网络，卷等Docker对象。daemon 也可以和其他Docker daemon通信来管理Docker服务。
Docker client (docker) 是与Docker引擎交互的主要方式。当使用类似于docker run的命令时，client将命令通过Docker API发送到dockerd。
前文提到，我的秋季学期在无数简历石沉大海之后，以面挂了亚麻VO的惨淡结局收场。
我当时为了亚麻的VO改了回国的机票，所以回国的时间总共只有十几天。虽然我在回去之前发誓假期要好好刷题，不过大部分的时间都在外面浪，所以爆肝刷题计划失败（
虽然题没怎么刷，不过简历倒是投了不少。当时春招刚开启，每天都能看到有新的公司放出职位来。这次我在投简历的时候也不仅限于SDE了，DevOps，SRE相关的职位我也投了不少。
因为这期间投的大多是小公司，回复的速度比大厂快了很多。形式大多是先HR电面，再进行OA和技术电面。我在寒假期间收到了一个VO和1个HR电面，分别来自Ancestry和Shipt，再加上之前就已经约好的Naveego。相对来说都是比较冷门的公司，我把这些面试都排在了开学第一周。
我在一月初飞回美国之后在纽约玩了两天，在一天早上起来刷LinkedIn的时候看到了一个Quicken Loan的SDE职位，就顺手投了一个。令我没想到的是当天上午，在我坐在1线地铁上前往Battery Park的途中收到了HR发来的短信（是的，短信），和我约了HR电面，同样在开学第一周。
这几天RSS feed上几乎被各种年终总结刷屏了，不过我没有写年终总结的习惯，就写写这半年在美国学习和找工的总结吧。
我们专业的课程安排是每个人都是有相同的四门必修课（Data Structure & Algorithm, SoC Design, Object Oriented Design, Computer Architecture），在此基础上可以自由选择选修课，整个项目一共是30学分，也就是10门课。
国际学生在第一学期能且仅能选三门课，其中有两门（Data Structure & Algorithm, SoC Design）是被学校安排的。开学前我们曾经去问过SoC Design这门课能不能drop掉，等之后再选，被告知不行。最终我选的三门课是Data Structure & Algorithm, SoC Design, 和Database。
Roger Chen的Data Structure & Algorithm被往届学生评价为“值回票价的课程”。这门课确实很有用，尤其是对于我这样本科的数据结构基础打得并不扎实的学生来说，这门课覆盖了很多面试中高频但是之前没有深入了解过的内容，比如堆，树，等等。
回国的飞机25号下午从JFK起飞，我买了当天凌晨1:20从雪城出发的灰狗，打算第二天早晨到纽约之后在中城闲逛一会再坐地铁去机场。
因为我之前去纽约就是坐的灰狗，当时感觉体验还是很不错的，而且我确认了当天没有雨或雪，也就没有太担心延误的问题。
我当天提前一个小时左右到了灰狗站，然而等到1点半车还没到，过了一会车站工作人员广播说1:20的车延误了，让这班车的乘客去柜台。柜台的黑叔叔跟我们说这班车从多伦多途经Buffalo开过来，但是不知道为什么他没有在这里停。所以如果要去纽约的话可以上2:15的那一班。
我都惊了，居然还有这种操作的？
最近一次Data Structure & Algorithm课程的作业是要求实现Dijkstra算法，并且其中的排序部分要使用最小堆来实现。
Dijkstra的基本思路如下
1. 初始时，S只包含起点s；U包含除s外的其他顶点，且U中顶点的距离为”起点s到该顶点的距离”[例如，U中顶点v的距离为(s,v)的长度，然后s和v不相邻，则v的距离为∞]。
2.从U中选出”距离最短的顶点k”，并将顶点k加入到S中；同时，从U中移除顶点。
3.更新U中各个顶点到起点s的距离。之所以更新U中顶点的距离，是由于上一步中确定了k是求出最短路径的顶点，从而可以利用k来更新其它顶点的距离；例如，(s,v)的距离可能大于(s,k)+(k,v)的距离。
4.重复步骤(2)和(3)，直到遍历完所有顶点。
我们的作业要求是在步骤2中的“选出距离最短的顶点”要用堆来实现。也就是说，我们需要维护一个最小堆，里面包含有起点到各个尚未访问到的顶点的（目前为止的）最短距离。每一次更新各个顶点到起点的距离时，都要更新堆中所有顶点的值。这样，每次寻找距离最短的顶点时，直接取出堆的根即可，省去了每次都要遍历一遍来寻找最小值。
我们要求的实现逻辑是这样的：维护一个如下的routing table，其中存储了每个节点的id，是否已经访问过，到出发点的最短距离，和该节点在堆中对应的位置。每次访问图中的一个节点时，都要在routing table中更新该节点及其所有后继节点的距离和其他信息。
| node | 0 | 1 | 2 |
| is_visited | true | true | false |
| cost | 0 | 1 | 3 |
| heap_position | 0 | 1 | 2 |
我写完提交之后，被告知我的solution在小用例上部分正确，大用例上报vector越界的运行时错误。
