现在网上有个很可笑的论调：“AI 都能写代码了，程序员不用刷算法了，不用学数据结构了，会调 API 就行。”说这种话的人，要么根本不是程序员，要么根本没在真实的业务里踩过坑。AI 时代，刷 LeetCode 的意义，早就不只是为了过面试了。它真正的价值，是帮你建立底层的算法思维和逻辑能力，而这，恰恰是你能不能驾驭 AI，而不是被 AI 替代的核心。AI 给了一段代码，跑是能跑，但他根本看不懂里面的时间复杂度，上线后数据量一大，接口直接超时，数据库直接崩了；AI 写的递归函数，他直接复制粘贴用，结果线上数据量大了直接栈溢出，他连递归和迭代的区别都搞不懂，更别说排查问题了；业务里要做一个用户标签的匹配功能，AI 给了好几种方案，他根本不知道选哪种，不知道哈希表和红黑树的适用场景，最后选了个性能最差的，线上出了故障背了大锅；甚至 AI 写的代码里有边界漏洞，他都看不出来，上线后被恶意攻击，造成了数据泄露，最后被公司开除。这些人，本质上不是在用 AI，是被 AI 当成了执行工具。他们就像拿着枪的小孩，根本不知道枪的原理，也不知道扣动扳机的后果，最后伤的只能是自己。而刷 LeetCode，练的从来不是你会不会写那一道题，是这 4 种 AI 永远替不了的核心能力：复杂度直觉：知道什么代码是好的，什么是垃圾刷算法题最核心的训练，就是时间 / 空间复杂度的分析能力。刷多了，你看到一段代码，一眼就能知道它的性能瓶颈在哪，会不会在高并发场景下出问题，能不能优化。AI 能给你 10 种实现方案，但只有你能判断，哪种方案适合当前的业务场景，哪种方案能扛住线上的流量，哪种方案会给未来埋坑。没有这种复杂度直觉，你只会在 AI 给的一堆方案里，选一个最烂的。问题拆解能力：把复杂问题拆成可解决的小问题一道中等难度的算法题，本质上就是一个微型的业务问题。刷算法的过程，就是训练你把一个复杂的、模糊的问题，拆解成多个简单的、可解决的小问题，一步步推进，最终得到结果。这恰恰是程序员最核心的能力。业务里的需求，永远是复杂的、模糊的，AI 能帮你写代码，但不能帮你做需求拆解、架构设计。没有这种拆解能力，你连给 AI 提需求都提不明白，只会让 AI 生成一堆没用的垃圾代码。边界思维：预判所有的异常情况刷过算法题的人都知道，一道题能不能 AC，不只看核心逻辑能不能跑通，更看你有没有考虑到所有的边界条件：空值、极值、异常输入、并发场景……真实的业务开发，80% 的 bug 都来自边界情况。AI 生成的代码，往往只覆盖了核心的正常流程，很少考虑到业务里的各种异常边界。没有这种边界思维，你连 AI 代码里的漏洞都看不出来，线上出 bug 是迟早的事。逻辑严谨性：写出来的代码，每一行都有道理刷算法题的过程，就是训练你严谨的逻辑思维。每一行代码，都要有它的作用，每一个判断，都要有它的依据，不能有任何逻辑漏洞。现在很多人用 AI 写代码，代码跑通了就万事大吉，根本不知道里面的逻辑是什么，出了问题根本不知道怎么排查。而有算法思维的人，哪怕是 AI 写的代码，也能一眼看透逻辑，快速定位问题，甚至优化得更好。我从来不是反对用 AI，恰恰相反，我每天都在用 AI 写代码、改 bug、做方案，它帮我节省了大量的重复劳动时间。但我始终坚信：AI 是放大器，不是替代品。它能放大强者的能力，也能加速弱者的淘汰。你有扎实的算法思维、逻辑能力，AI 就是你的神兵利器，能让你的效率翻倍，能让你专注在更有价值的架构设计、业务思考上；你没有这些底层能力，AI 只会让你越来越懒，越来越依赖，最后彻底丧失独立思考、独立写代码、独立解决问题的能力，变成一个只会调 AI 的 “工具人”，随时都能被替代。回到最初的问题：AI 时代还有必要刷 LeetCode 吗？我的答案是：非常有必要。但不是为了应付面试死记硬背，是为了训练自己的底层思维能力，让自己能真正驾驭 AI，而不是被 AI 淘汰。毕竟，程序员的核心竞争力，从来不是你能写多少行代码，而是你能解决多复杂的问题。而这，永远是 AI 替不了你的。

作为正在春招的大四后端学生，对这句话深有体会。很多时候说完便石沉大海，既无通过喜讯，也无拒信反馈。比起漫长的等待，更希望得到明确结果。求职路上，希望反馈的时间快一些，而不是处于通过又没通过的不知道状态。#HR最不可信的一句话是__#

📍面试公司：北大软件(郑州)🕐面试时间：2026.3💻面试岗位：JAVA开发实习❓面试问题：1.自我介绍2.介绍项目的背景，你为什么要做这个项目？3.根据项目内容进行功能具体是如何实现的的追问3.如何进行性能优化的?3.部分模块的实现流程4.为什么选择这些技术栈？在引入新技术时，你的具体学习路径和验证方法是什么？5.如果代码上线后出现接口404错误，但本地和测试环境都是正常的，你会如何快速定位和解决？6.如何排查“文件删除失败”的问题？7.如何排查“接口响应慢”的问题？8.考察SQL复杂查询、高级关键字（如列转行、递归查询）的掌握程度。9.解释DELETE和DROP操作的本质区别。10.你在项目中写过的最复杂的SQL是什么？如何实现自定义查询（如SQL拼接）？11.解释TCP和UDP的核心区别。12.描述HTTPS的握手过程。13.解释常见的HTTP状态码14.常用的Linux命令有哪些？15.对HTML、DOM、JavaScript的掌握程度如何？16.如何处理前后端联调中的参数校验和异常？17.在项目中是如何进行异常处理的？18.如何使用MyBatis的标签（如<where>）来优化动态SQL，避免冗余的AND/OR？19.如何实现权限控制？前后端在权限控制上如何协作？20.你似乎经常使用AI来解答技术问题，你如何看待这一点？如何平衡AI工具的使用和深入理解底层原理？21.在项目中遇到一个具体的技术难题（如爬虫代码过时、被反爬）时，你的解决思路是什么？22.在项目中，你是如何决定一个功能应该放在前端还是后端实现的？考量的因素有哪些？23.请分享一个你通过自学成功掌握并应用一项技术的具体案例。🙌面试感想：这是我的第一个面试,面试时间一个小时左右,问的还可以不偏也不算难,感觉主要在意自学能力以及对于问题的处理思路,“为什么”比“是什么”更重要：不仅问技术点，更追问选型动机、设计考量和问题背后的原因。关注点赞私信给答案

经常在途虎养车下单的同学🙋你有没有想过——为什么选品那么快？为什么门店那么稳？为什么进度看得见？ 因为背面有一群人👇📦 构建了覆盖1150万+SKU与83000+车型的数据库🧠 训练AI理解车主每一句背后的真实意图⚙️ 用算法寻求订单、技师、库存、路线等多维因素中的最优解🔧 自研蓝虎系统将全国门店服务拆解为标准SOP与案例库 他们曾经也是校招生如今已能驾驭真实挑战📢 欢迎加入途虎养车成为那个让简单养车发生的人