一面（45min，实际50min左右，问了很多八股）01、自我介绍02、大三怎么有时间开始实习，学校允许吗考察C++03、了解C++吗（接下来就问C++基础了）04、深拷贝和浅拷贝的区别05、指针和引用的区别06、指针占内存吗，占多少内存07、数组怎么获取长度（面试官想听到sizeof(a)/sizeof(int)的方式）08、delete关键字有什么用，怎么delete数组，如果delete数组不加 "[]" 会怎么样09、如何将数组传递进函数10、如何防止某个数据结构被外部修改（const）11、说一下内联函数12、用内联函数的优缺点13、vector、list、map...

技术一面（60min）1、拷问项目：阴影怎么做的，有做阴影烘培吗，车辆行驶怎么做的2、拷问实习：抽奖活动怎么做出来的3、给一个排好序的数组，如何构造平衡搜索树，如何以第一个元素或者最后一个元素都根节点会有什么问题4、如何判断链表有环5、哈希表冲突的解决方法（答出两种以上）6、两个数交换，不用到第三个变量（位运算、加减乘除）7、说说C++的多态8、多态的实现机制，虚函数的实现原理9、什么函数不能用作虚函数（构造、静态）10、内存对齐11、如何设计背包逻辑，如果有一万个背包呢？如何显示（对象池+动态显示）12、手撕算法：给定一个包含0，1，2共n个元素的数组nums，原地对它们进行排序，使得相同的元素相邻，并按照0，1，2顺序排序。不能使用sort，只能扫描一遍，只能使用常熟空间（面完就约了二面）技术二面（60min+）01、讲讲实习经历，为什么当初从上一个实习公司离开02、在目前的实习公司有没有得到你想要学习的，或者说目前待的公司是否满意03、满意的话为什么还要尝试外面公司的招聘04、你认为你的项目中做得最难的几个系统是什么05、点光源做太阳，性能会消耗很大，有没有什么优化的方法（对于不变的阴影可以提前加载静态阴影贴图）（点光源换成方向光）06、玩家看到太阳会产生强烈光晕的效果，这种效果有什么比较好的实现方案？（摄像机发送射线，检测到太阳模型后摄像机做后处理）07、项目中的导航怎么实现的，烘培导航网格还是实时计算08、NavMesh的底层实现有了解吗（A*算法，Mesh烘培？）09、说说A*算法10、对角线行走和水平竖直行走的代价消耗区别（1和根号2）11、什么情况下会导致A*算法得到的最终路径不是最优解？（h(n) > 两点之间的直线距离？忘了 要补补）12、A*算法如何更快地找到终点（增大h(n)的权重）（需要补补）13、设计模式，熟悉哪些设计模式（我讲了单例和观察者）14、简要讲讲单例和观察者模式的理解（单例：统一访问点，观察者模式：业务逻辑解耦）15、口嘶算法：给n堆矿石，可以两两组合，但会有对应消耗，最终需要合成一堆矿石，问最小消耗。有什么思路（贪心，哈夫曼树）16、反问环节（公司晋升机制）第二天，挂了，算法基础不牢，吸取教训下次加油！

一面技术面（11.07）面试官是望月项目的前端主程1、项目开发的两大难点2、实习的ui框架，如何实现3、链表和数组的遍历效率比较4、如何判断链表有环5、类似我的世界 有上限 一个空间格子边长为1 如何去存储一个格子的坐标信息（二进制）6、UI性能优化的方法（静态合批、动态合批、图集、cull mesh....）7、对前部分元素进行排序 有什么结构 时间复杂度8、喜欢玩什么游戏9、未来发展方向10、反问（望月的规模、什么时候能玩到望月）二面hr面（11.08）聊天，聊项目，聊实习，聊性格，没技术问题三面终面（11.09）大部分以聊个人经历为主，聊项目聊实习，中间穿插一些技术问题01、单例模式（如何实现）02、如何防止一个类对另一个类实例化03、如何删除链表第k个结点04、个人发展OC（11.10）hr电话通知offer总的来说流程推进的很快，基本面完的当天就约下一次面试，面试感觉很不错

这里说一下自己的思路，欢迎各位大佬一起交流先回顾下题目：在中国象棋中，马的移动方式是按照 "日" 字行进：如果马在一张无限大的棋盘上，起始坐标为[0, 0]，我们给定想要去的目标点 [x, y]，要求输出马移动到目标点需要的最小移动次数这里我用的是BFS，也就是广度优先算法（1）为什么用bfs而不用dfs？为什么会想用广度优先遍历呢？而不是用深度优先遍历呢？因为这里的题目为："棋盘无限大" ，所以我们没有边界可以判断，所以如果用深度遍历，可以一直递归下去，这样我们很难找到最小跳跃次数。但如果用广度优先遍历，第一层遍历就是起点的八个跳跃点，此时每个点的跳跃次数都为1；第二层遍历的话跳跃次数为2，所以只要我们找到了跳跃点为目标点，就可以直接把跳跃次数输出，ta就是最小跳跃次数。因为第一次遍历，考虑的是跳跃次数为1的情况能不能到目标点，第二次遍历考虑的是跳跃次数为2的情况能不能到目标点比如我们跳到了目标点，跳跃次数为4，则说明了：跳跃次数为1、跳跃次数为2、跳跃次数为3的所有跳跃可能都找不到目标点，而跳跃次数为4找到了目标点，所以最小跳跃次数自然为4了（2）（2）思路起点为【0, 0】当跳跃次数为1次的情况（如下图1所示：）即跳跃次数为1的情况有8种当跳跃次数为2次时，就有64种情况了，结合之前跳跃次数为1的情况就有 8 + 64 = 72种情况（如下图2所示：）当跳跃次数为3次时，就有8*8*8种情况了，结合之前的情况就有 584种 情况所以当我们找到目标点时，看目前遍历的格子数量在哪个区间，就可以得到跳跃次数了，第一个遍历到的目标点也肯定是消耗了最小的跳跃次数（3）代码示例如下图3所示