上手 Vibe Coding 后试着做了不少小玩意，先是做了款春招刷题小游戏，能自动生成选择题交互界面，刷题变得更有意思；还搭建了个人简历排版工具，导入经历就能快速规整格式。也用它生成过简单的网页交互组件，基础代码一键产出，效率提升特别明显。不过涉及复杂业务逻辑时，还是需要手动优化调整。建议大家用它做轻量化 demo 快速验证想法，把节省的时间用来钻研核心能力，AI 辅助搭配自身沉淀，才能更好地提升实战水平。

去年出国读书，今年十一月份正式从毕业，在校期间就开始投英国的工作，找到了一个实习和一个伦敦的中型科技公司以及曼城埃森哲的Offer，但后面因为和家里的沟通，以及英国PSW签证问题就没有推进了。当时想的是，说这么难找工作的英国我都这么顺利找到了，一时觉得未来虽难，还是充满了希望。回来之后就随便投了一些公司，但逐渐发现其实没有那么简单，一开始没有发觉，后面投的简历多了就逐渐感觉到内卷。之前在英国投的公司，更多看你个人的综合素质，是一个比较长的流程，从你的基础，潜力和对这份工作的热情或者动机，而国内好像总是试图从某一个方面来对你进行打压或者筛选，你要是有实习就从你的学历挑刺，你要是有学历就从你简历空...

拼多多的笔试题我印象中是没有选择的，直接就是算法题。算法题涉及到了很多算法，但感觉高频的就是贪心和动态规划，主要面试官对数据范围别出心裁，这样设计下肯定会爆int，需要处理大数据的情况。现在还记得当时的一道动态规划题，题干看起来平平无奇，就是一道典型的序列匹配问题，可一看数据范围直接傻眼 —— 测试用例的输入规模直接拉到了 10的5次方级别，常规的 O(n的平方)解法连样例都跑不通，必须要优化到 O(nlogn)才能勉强通过。更坑的是，题目里的数值计算涉及大量累加，数据范围直接突破了 32 位整数的上限，稍不注意就会溢出，被迫全程用 long 甚至 BigInteger 来处理，无形中又增加了代码的复杂度和调试难度。另一道贪心题更是让人头大，题干描述得十分隐晦，没有直接给出贪心策略的提示，需要先把业务场景转化为数学模型，再推导最优子结构。最绝的是，普通的贪心思路只能过 60% 的用例，剩下的 40% 全是边界陷阱，比如需要结合优先级队列做二次优化，或者在贪心选择中加入回溯判断，稍不留神就会掉进坑里。整场笔试下来，没有一道题是 “裸题”，每道题都在基础算法上叠加了数据规模和边界条件的考验。和其他公司不同，拼多多的笔试不考基础语法，不考八股知识，就是纯纯的算法硬实力较量，不仅要会算法思路，还要懂代码优化、数据溢出处理、时间复杂度把控，对选手的综合能力要求极高。最后交卷的时候，三道题只勉强 AC 了一道半，剩下的一道题卡在了最后一个测试用例，就是因为没考虑到大数据下的内存占用问题。现在回想起来，拼多多的笔试不是难在算法本身，而是难在对细节的极致把控和对选手抗压能力的考验，堪称是我做过的最 “硬核” 的一场笔试。

- 没有自我介绍-上来手撕一个dfs很简单，数字的排列- 一个默认 goroutine 消耗的资源是多少​-系统资源充足时，goroutine 可以无限开启吗？有没有限制​-JDK 现在最新发布到哪个版本了​-JWT 由哪些部分组成-接下来离谱的来了-问我gpt的知识库截止到什么时间-问我claude的知识库截止到什么时间，最新版本是什么-然后说问你个问题说到一半他又说算了我觉得你也不知道，不问你了？？？