如果春招能重来，我会更主动一些，多投几份简历，而不是把机会压在少数几家公司上。很多时候，并不是能力不够，而是曝光太少、尝试不够。多投递不仅能增加面试机会，也能在不断反馈中调整方向、提升表现。回头看，求职本身就是一个不断试错的过程，机会往往藏在“多尝试一步”里。

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。

国内这个AI风气太夸张了吧，大家公司内部全部都用AI吗？实习生也能畅用吗？

作为26届春招全程走下来，回头看春招这段路，有太多的弯路和遗憾。经常会想：如果春招能重来，我一定会更早做这些事，不会走那么多弯路，不会在焦虑里浪费那么多时间。1. 我一定会在秋招就拼尽全力，绝不把希望寄托在春招如果能重来，我秋招绝对不会抱着“先拿个保底就行，春招还有机会”的心态，一定会拼尽全力，能多拿一个offer就多拿一个，能冲大厂就冲大厂。因为春招的hc，真的比秋招少太多了。秋招是公司全面招人，岗位多，门槛低，容错率高；春招是补录，只有秋招没招满的岗位，hc少，竞争更激烈，门槛更高。很多同学秋招躺平，春招想逆风翻盘，真的太难了。秋招你能拿到面试机会的公司，春招可能连简历初筛都过不了。给大家...