百度内推,百度内推码

💔百度一面 | LRU写太快被问是不是背过?

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10. 📦 Kafka vs RocketMQ说一下Kafka与RocketMQ的区别?你会在什么场景下做出选择?

11. 🔍 RocketMQ消费方式说一下RocketMQ的消费方式,什么是死信队列?

12. 💥 内存溢出定位如果写一个死循环造成内存溢出时该如何定位?

13. 🛡️ 分布式缓存设计设计一个分布式缓存系统需考虑哪些点?

14. 📝 短链地址设计怎么设计一个短链地址?要考虑跨机房部署问题。

15. 💡 LRU缓存实现

百度2027届暑期实习3月9日启动啦!

tips::投递时是否用内推,流程上最大区别是是否有笔试

招聘岗位:技术类、产品类、专业服务和管理支持类、政企行业解决方案和服务类

工作地点:北京、成都、上海、武汉、广州、深圳、杭州、大连、西安、香港、重庆

招聘对象:毕业时间在2026年9月-2027年8月内

内推链接:https://dwz.cn/LX79t3wP

内推码:IS9FG8(内推简历优先筛选)

大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我私你面经~~~

引流:字节跳动,海康威视,深信服,腾讯,阿里巴巴,拼多多,滴滴,京东,小米,大疆,美团,好未来,小红书,华为,简历,offer,面试,面经,三方,国企,央企,秋招,应届生,求职,比亚迪,建设银行,工商银行,百度,中兴,邮储、中行、建行、工行、建行、光大、招商银行、科大讯飞、蔚来、新华三、京东方、容知日新、长鑫存储、阳光电源、中国移动、中国电信、中国联通,中兴,虾皮,网易,腾讯音乐,京东,虎牙,b站,bigo,思科,亚马逊,荣耀,小米,联想,tplink,第四范式,米哈游,携程,旷视,美的,索尼,OPPO,满帮,momenta,欢聚,shein,用友,哈啰,vivo,完美世界,地平线,爱奇艺,汇顶,得物,深睿医疗,全志科技,禾赛,唯品会,度小满,蔚来

#牛友职场人脉来了#
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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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