百度科技园附近租房

2026-4-11  请详细介绍当前实习经历 是否做过算法优化相关工作 调用算法模型接口后，模型多久能返回结果 与算法模型的通信是如何设计的 通信是否为异步调用，是否等待返回结果 业务调用时若出现结果丢失情况，是否有应对措施 是否写过匹配规则，是否通过哈希表进行查找 异步加线程池实现采集和数据源并行查询的主要用途，是否与模型对接时使用 线程池的参数是如何设计的 线程池的核心线程数和最大线程数是否为同一个大小，为何到核心线程数就阻塞 线程池中父任务占满核心线程后，是否还会有新的父任务进来 请简单介绍线程池的工作流程 线程池的阻塞队列选择的是哪一种 线程池的拒绝策略有哪些，当前使用的拒绝策略是什么...

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。

技术面自我介绍一下。你做过的哪个项目最能体现你的能力。简单介绍一下这个项目。哪个模块最能体现你的能力？点赞系统中说“通过 Lua 脚本保证原子性”，保证的什么原子性？点赞并发处理能力提升了 5 倍，是基于原本什么方案提升了 5 倍？5 倍是怎么测出来的？说一下你的排行榜功能是怎么设计的，这个数据量有必要分表么？XXL-JOB 分片任务干了什么？在这个过程中有异常情况吗？你觉得你哪个方向比较突出？你在上一份工作中的收获是什么？如果不用 Redis 缓存，让你自己实现一个有 TTL 的 K-V 缓存，只能用 Java API，你会怎么设计？你会如设计测试用例来测试这个组件？你平常生活的时间安排是这...