怎么选前端实习offer

🕐投递时间：3.22一面🕐面试时间：3.31❓面试问题：自我介绍项目的来源我看你的项目有些全栈居多，你是后端也有学吗前端职业规划如果要你设计一个图片拖拽，你会如何考虑纯js如何实现css如何设计还有什么优化的点聊项目 AI Chat，介绍一下它的开发背景，实现的程度如何有无调研过市面上主流的打字机输出的原理流式输出SSE的原理前端如何流式响应vue的nextTick的作用用了什么第三方服务，对比一下百度文心一言api与千问qwen与市面上投入使用的相比还有哪些不足IndexDB 与localstorage如何选型，有什么区别反问：部门业务 您觉得在工作中较为出色的同事有什么共同特质吗二面面...

1. 项目拷打与技术选型阐述2. flex, grid ,水平居中3. 怎么画1.5像素的线4. let, var, const 区别，死区概念5.js基本数据类型与引用数据类型有哪些，有什么区别6.es6新特性7.数组新增api8.不通过中间变量交换两个值9.useeffect和uselayouteffect的区别10.uselayouteffect和渲染时机的关系11.自己封装过axios吗12.async/await的概念13.promise14. then和await区别，用了之后如何捕获异常15.捕获异常后如何处理16.数组排序常用的api17.后端数据转换18.object与array互转反问1.用什么agent工具，ai代码覆盖率

1.我看你简历上写的基于echars的定制化看板是什么 2.js的基本数据类型 3.vue3与vue2的区别 4.vue3与vue2的响应式原理，以及各自的优缺点（没答好） 5.什么时候用vue2，什么时候用vue3 6.你写的统一封装网络层是怎么做的 7.登录流程是怎么样的 8.token是随机生成的吗（答错了） 9.你写的高内聚低耦合是什么意思 10.接口封装是高内聚还是低耦合（都有，我只答了高内聚） 11.有用过ai辅助编码吗，带来的好处和坏处是什么 12.如何更好地利用ai生成自己想要的结果 13.ts的元组有什么特点（没答出来） 14.react的useState为什么要用数组来接收...

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。