华为江苏数通还有人没开的吗

字节直接现场用Copilot写代码，但有个坑：他们看的不是你会不会用AI，而是你怎么改AI生成的代码。我一开始直接用了AI的结果，面试官说"这个边界条件有问题，你发现了吗？"我才意识到他在测试我的code review能力。阿里更狠，给了个需求让我用AI辅助完成，然后追问"为什么AI给了这个方案？还有更好的吗？"我答不上来，因为我就是无脑接受AI的建议，根本没思考过为什么。小红书问得比较软："你平时用AI工具吗？觉得哪些场景最有用？"我说用来写单测和重构代码，面试官点头。后来过了。我的感悟是：AI Coding不是看你会不会按Tab，...

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。

三轮技术面主要集中在实习经历的拷打上，带一点八股以及一些场景题(面试周期比较长，有些忘了，所以不太全)八股：1.JDK版本特性2.你认为java哪些地方做的不好3.java和C++的区别4.HTTP状态码以及底层5.进程、线程、协程的区别6.io有哪些，select，poll，epoll说一下6.redis的持久化方案7.redis的部署方案8.mysql的主从有哪些方案9.主从同步的底层了解吗，你认为有什么问题？场景：1.从操作系统角度来看你认为怎么避免并发安全问题2.如果让你来设计一个完整的交易系统，假设并发量在千万级别或者说上亿级别，怎么做3.从操作系统角度来看怎么让线程真正在同一时间开...