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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。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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04-16 16:21
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门头沟学院 Java
基本都答上来了 看到手撕出这个的时候就感觉不太妙  确实面完秒挂(kpi?)1. 自我介绍。2. 平时通过哪些渠道了解 AI 方向的新技术、新产品和新动态?3. 在学习或项目中用过哪些 AI 工具、产品或工程化框架?为什么这样选型?4. 实习中接触的系统数据规模大概是多少?表数量、单表数据量级分别如何?5. MySQL 慢查询一般怎么排查?会看哪些日志、用哪些分析手段?6. explain的常见关注指标有哪些?如何根据执行计划判断慢查询原因?7. 遇到查询慢时,一般会从哪些方向做优化?8. 为什么不建议直接 `select *`?按需查询字段为什么可能提升性能?9. 联合索引为什么会失效?什么是最左前缀匹配原则?10. 联合索引在范围查询、缺失中间列等场景下会有什么影响?11. 联表查询时索引是否还能生效?需要关注哪些问题?12. 介绍一下你做过的 AI Agent / 智能问答类项目:整体目标、系统形态、核心流程分别是什么?13. 为什么要引入 RAG?RAG 主要解决了大模型的哪些问题?14. SSE 是什么?为什么需要用它来做流式输出?15. 你的 RAG 流程是怎么实现的?从文档导入到最终回答,中间经历了哪些步骤?16. 向量检索里只做 TopK 是否足够?还有哪些更精细的召回或重排方案?17. 文档分段策略是怎么设计的?除了固定长度切分,还有哪些做法?18. 为什么要在分段时设置重叠区域(overlap)?它主要解决什么问题?19. 向量化存储用的是什么方案?为什么选择这种向量数据库 / 存储方式?20. 项目中接入过哪些模型?模型接入时如何考虑能力、成本和向量化支持?21. 进程间通信有哪些常见方式?22. 什么是死锁?死锁产生的典型场景和必要条件是什么?23. 网络分层模型有哪些?OSI 七层和 TCP/IP 四层分别怎么划分?24. TCP 和 UDP 属于哪一层?两者的主要区别是什么?25. TCP 为什么说是可靠传输?可靠性主要靠哪些机制保证?26. 三次握手的流程是什么?27. 为什么断开连接通常需要四次挥手,而不是三次或五次?28. Redis 中点赞 / 互动状态这类功能适合用什么数据结构实现?为什么?29. Redis 如何做高可用?30. 如果 Redis 挂掉,互动数据如何保证不丢?除了 Redis 本身,还可以怎么做持久化和兜底?31. 算法题:二叉树的最大深度。32. 解题思路?33. 反问环节
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