各位能给点建议吗，这样能够找到实习吗

1. 谈谈 ArrayList 和 LinkedList 的区别底层数据结构：ArrayList 基于动态数组实现；LinkedList 基于双向链表实现。访问性能：ArrayList 支持随机访问，通过索引定位的时间复杂度为 ；LinkedList 需从头或尾遍历，时间复杂度为 。增删效率：ArrayList 在末尾增删较快，但在中间插入或删除需移动后续元素；LinkedList 插入或删除只需修改指针，复杂度为 ，但定位到目标节点仍需 。内存开销：ArrayList 空间连续，但有容量预留导致的碎片；LinkedList 每个节点需额外存储前后指针，单节点内存占用更高。2. Thread、...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.算法:最长递增子序列2.进程和线程的区别3.讲一下堆和栈4.redis的内存淘汰5.redis的过期删除策略6.mysql的深分页问题怎么解决，手写SQL7.第一个项目怎么设计的，想法从哪里来的8.用户口语化的输入如果在Rag里面检索不到怎么办9.点赞功能怎么设计的10.set出现大Key怎么进行解决11.平时使用哪些ai工具

实习期间主要做了什么视频进度的redis缓存和定时任务异步落库的方案介绍一下视频进度定时任务该从redis里面扫哪些数据视频进度的hash结构是采用视频章节作为key，value部分是用户id作为key，field 里面又是一个map这样的吗（这里被带偏了，真正的结构不是这样的，后面就全是被面试官追着问）这个value中的map里的数据什么时候会被删除掉呢那这个redis 的hash结构的map内部的key和value来去设置过期时间吗，redis有提供这样的方法吗重新设计这一块的Hash结构该怎么设计，有效期该怎么进行一个设计用户一个视频没有观看完，在中间就进行了一个关闭，你是怎么去判断这个...

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。