#哪些公司面试还在问八股?#
这个其实不固定的,要是项目等聊的比较好的,问的深入的都能答上来,项目上的我能想到的注意点,面试的人都能答上来,且能很调理的讲出一些内容的,这种我就不问八股,所以这个问不问八股的,看具体情况
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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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刷到一位前辈分享他当年的赛题——银行网点业务量预测,时间序列数据,半小时为单位,要清洗真实脱敏数据。说实话,这是我第一次看到有人把招行训练营的赛题讲这么细。但让我更在意的不是技术细节,而是这个题目本身透露出的信息。5年前,当大多数人对银行的认知还停留在“线下排队办业务”的时候,招行已经在研究网点流量预测了。这意味着什么?意味着他们当时就已经在预判:线上渠道会越来越普及,线下网点的资源需要更精准地动态调配——哪里该减柜、哪里该增人、哪里该转型做服务而不是交易。换句话说,他们不是在被趋势推着走,而是在趋势到来之前,就已经在技术层面做布局了。一个赛题,折射的是一家银行对“数字金融”这件事的理解深度。不是跟风,是提前落子。技术也不是被动响应,而是发现变化、发现机会,牵引着业务。前辈还说了句话我印象很深:“不是纯技术大牛,但喜欢解决问题的人,也能找到自己的位置。”所以特别想报名试试,也想发贴求教各位参加过的大佬:1.赛题风格:据说每年都是真实业务场景+真实数据?除了网点预测,还出过什么方向?风控?推荐?还是别的?2.难度梯度:初赛到什么程度能过?模型层面还是特征层面就能拉开差距?3.今年的猜想:按照往年规律,今年大模型这么火,赛题会不会跟大模型应用相关?智能风控、智能投顾、智能客服?——其实更想知道,从赛题能看出招行接下来在押注哪个方向。4.参赛体验:除了比赛本身,听说还有参观之类的活动?值得冲吗?有愿意分享的前辈,评论区请尽情砸经验——赛题方向、数据形式、评分标准、甚至你们当年解题时的思路转折点,统统欢迎。
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