快手客户端研发秋招补录面经贴

一面:
主要聊在小米的实习经历
自我介绍
在小米做什么(讲了当时的项目,通过视频文件名截取视频文件来自哪个包并分类,做一个viewpager+Indicator+fragment的页面)
项目中遇到的问题(加载视频封面图速度优化)
哪些场景造成内存泄漏?怎么解决
哪里掌握的不好(多线程)?
接触过哪些设计模式?
看过哪些相关书籍?
用过哪些第三方库?
未来三五年职业规划?
觉得自己的优势在哪里?
二叉树的层次遍历现场敲代码
二面:
问得很细,好多答不上来
1、layoutManager
2、RecyclerView和listView区别,RecyclerView怎么设置横向or纵向,RecyclerView怎么实现既可以左右横滑又可以纵滑?
3、hashcode和equals区别,重写equals方法要注意什么?
4、Glide缓存机制(项目相关)
5、handler为什么可能产生内存泄漏
6、hashmap底层原理,怎么put和get
7、ArrayList,Linkedlist,concurrenthashmap和hashtable,怎么实现的线程安全?为什么有了hashtable还要concurrenthashmap?
8、java中创建对象的方式
9、view绘制流程,onMeasure()两个参数讲讲
10、onDown(),onMove(),onUp(),onclick()在什么时候执行
问我最近学了什么,我说看了下jvm,他说那你讲讲,我说那我讲讲垃圾回收
然后我balabala讲了一通他开始问
11、为什么引用计数不如可达性分析法好?
12、哪些对象可以作为gc root?
13、java类加载机制?
代码:
14、单例模式
15、链表反转
16、冒泡排序
本来要手敲来着结果系统出了些问题口述了一下
因为刚考完研很多都没复习或者忘光了,答得挺不好的,二面完说让我在线等一下再去叫个人来三面,但是过了一会儿hr直接电话打过来说今天面试到此为止可以下线了,别的啥也没说,估计是他们合计了一下觉得这人不太行就不想面了==感觉很多问题面试官也不太清楚,他说他记得缓存机制不止三级来着,还说好像没有onMove方法??我傻了。。不过面试官人很好很和蔼也很可爱,我说的一些词他没太听过还会请教我,投简历的时候太冲动根本没有好好复习好好准备,特别担心一问三不知很尴尬,特别担心面试官很凶很傲气,没想到两轮面试瞎聊也聊了两个多小时,就当涨涨经验吧~


#快手##校招##安卓工程师##面经#
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小姐姐好厉害,加油啊
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发布于 2020-01-19 18:17

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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。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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