211本，前端，27届。跟室友做了一个对照实验（我单方面记录）。5月15号那天，我俩都在说"要开始投秋招提前批了"。我用手动方式——刷牛客讨论区、翻公众号推文、看微信群消息；她用了一个整理好的校招信息表。我详细记录了两周的数据，结果让我有点沉默。我的两周：投了31家。每天早上9点开始，先刷30分钟牛客看有没有新开的，再翻20分钟公众号，中午看10分钟群聊，晚上睡前再刷一轮。平均每天花在"找信息"上的时间接近2小时。两周累计找信息时间：约28小时。她的两周：投了54家。每天早上花10分钟刷一遍信息表，看到有新增的或者标红的（快截止的）就投，中午再看5分钟，...

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。

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

自我介绍JVM的内存划分、GC算法和垃圾回收器（CMS、G1、ZGC）synchronized的原理线程池的创建方法知道哪些设计模式MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别和应用场景MySQL主键是否使用Java的唯一随机主键算法HDFS中NameNode的fsimage和edit logNameNode的高可用、ZKFC和选举JournalNode的作用Spark中Task Stage Job的区别Spark调优Linux命令：查看端口号Flink精确一次项目自述