库洛游戏测试一面

3.31发的笔试，到现在显示还在笔试中，请问笔试交了过后多久会有结果啊。

麦吉太文面经还挺少的，也是提供一些不成熟的经验吧。不知道自己为什么是前端开发岗，之前都投后端来着前端一点不会，就寻思面一个试试吧估计不太行。一面以为是技术面，结果上来就是综合面。拷打项目，问我项目的UI界面怎么实现的。问我有没有游戏开发的经历，有没有实习的经历，都无哈哈。问未来的规划，我就说什么这几年努力学习之类的，结果他问我要做前端还是后端开发或者是客户端开发数据分析之类的。我说我投的是前端开发，他说知道，还是想问问我的一个专业方向。我只能硬着头皮往前端方向说，感觉说的不太好。当场就挂了，他说我可能不太匹配，我也是没招了。之后就感谢信结束了。有些细节记不太清了。都说写面经攒人品，我也来了，求...

在AI时代，我认为刷leetcode还是很有必要的。我们首先要搞清楚为什么公司要考察我们写算法题，其实本质就是看会不会写代码和代码风格命名规范以及考察计算机四大件408中的数据结构。AI 确实能帮我们生成算法题的解题思路，甚至直接写出完整代码，但面试官要的从来不是 “能写出答案”，而是解题过程中体现的逻辑思维和工程素养。你让 AI 写一道动态规划题，它能给出标准答案，但你要是说不出状态转移方程的设计思路，解释不清为什么要这么定义 dp 数组，面试官一眼就能看出你是 “抄作业” 的。刷 LeetCode 的核心，不是背题，而是锻炼把复杂问题拆解成小步骤的能力 —— 这种能力是 AI 替代不了的，也是程序员安身立命的根本。对咱们 Java 后端程序员来说，刷 LeetCode 更是和日常工作息息相关。你刷过的链表题，对应着项目里 Redis 的链表结构底层；你吃透的哈希表题，能帮你更好地理解 HashMap 的扩容机制；你练熟的多线程题，更是和 JUC 并发编程直接挂钩。这些底层逻辑的理解，不是 AI 给一段代码就能悟透的，必须靠自己一道题一道题地敲、一遍又一遍地复盘才能掌握。而且大厂的算法面试题早就不是 LeetCode 原题了，很多都是结合业务场景的自创题。比如让你设计一个订单号生成的算法，既要保证唯一性又要提高生成效率；或者让你优化一个高频查询的缓存淘汰策略 —— 这些题没有固定答案，需要你结合数据结构、性能优化等知识综合分析。AI 或许能给出几个方案，但它没法帮你权衡不同方案的优劣，更没法帮你解释为什么这个方案最适合当前的业务场景。还有很重要的一点，刷 LeetCode 能帮你养成良好的编码习惯。变量命名是否规范、代码是否有注释、边界条件是否考虑周全、异常情况是否处理得当 —— 这些细节都是面试官考察的重点。AI 生成的代码有时候会为了追求简洁而忽略这些细节，而你在刷题过程中刻意养成的习惯，会直接体现在你的项目代码里，这才是真正的竞争力。说到底，AI 是工具，刷 LeetCode 是修炼内功。工具可以帮你提高效率，但内功不足，再好的工具也发挥不出作用。在 AI 时代，刷 LeetCode 不是没必要了，而是更有必要 —— 它能帮你区分开 “只会用工具的程序员” 和 “真正懂技术的程序员”。

1.c#与unity内存管理机制2.ugui优化的方法3.资源加载的方法4.泛型委托使用的方法5.观察者模式什么时候使用，怎么使用，方法封装使用哪些api6.A*7.项目相关8.想来学习做哪些内容9.反问12分钟结束，第一次太紧张了，估计凉凉