友友,要不要看看我煮页的联想实习,扩招概率很大,欢迎来试
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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本周面试了快手社招技术终面,是个40多岁的女人,居然还是2个部门的最高领导,感觉是技术里面的高层,问的技术难题不多,主要是场景题,大概面了40分钟1 面试官先自我介绍一下部门干的活,以及后续对于新人来了之后主要是要干啥,以及她对新人的一些要求2 自我进行介绍,说一下你这边做的一些事情以及技术亮点3 你说一下对于技术开发需要遵循哪些规范,你感觉作为技术人对于数据如何可以体现你的价值,以及你感觉技术如何给业务进行业务提升4 对于一个湖仓架构,技术选型你优先会选择哪个,为啥会选择这个技术,这个对于别的优势体现在哪5 如果要你来做一个实时数仓,你感觉对于实时数据精确一致性需要如何设计,对于技术如何体现难度6 你做过财务数据和流量数据,你感觉这2方面的数据是有啥区别,对于技术来说如何选型,对于数据的指标哪些区别7 你认为对于行为数据埋点可以怎么设计,对于埋点会出现啥问题,你平时对于埋点实时接入会有啥问题,对于数据来说如果埋点设计的不好有啥风险8 你这边有啥需要找我理解的我感觉这个领导似乎对于技术不怎么面了,感觉是在问一些对于数据开发的思考和总体技术和风险评估,感觉像是在招一个职级比较高的人,面了大概40分钟,不知道能不能过,但我感觉有戏,过了再来更新
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