华为线上面和线下面有什么区别吗

从3月份到现在，真的感觉这段时间度日如年 首先当然是猛猛的刷力扣、在牛客看面经、背八股，复盘；然后就是学习一些agent开发的相关知识，感觉传统后端之后的发展不是很好啊（ 害，其实更多的还是有点焦虑，Codex、CC、Cursor那么厉害，以后还要我做什么？ 不知道大家怎么看！投了那么多，面了那么多，感觉自己的面试能力确实有点进步，也拿到了第一个携程的oc 接下来就看看自己能否再冲击一下BAT了也希望各位牛友们能拿到适合自己的offer！ 想到哪里写到哪里，hhhh，毫无逻辑（#牛客AI配图神器#

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。

1.说一下你的断点续传怎么实现的？2.分片出错了怎么办？3.CRC校验和MD5校验有啥区别？性能 准确 错误率3.如果串改，攻击 你怎么解决？4.你的分片 怎么保证有序5. 你的文件上传 如何保证文件上传对了的？6. 你说说map 和hashmap的区别7.不考虑范围查询的话 红黑树和hash表有什么区别8. hash冲突你知道吗？ 怎么解决？9. 你知道的hash算法有哪些？10.hash 算出来的是什么 是内存地址吗？举个例子1234 怎么hash的 11.你知道的排序算法有哪些 ？12.快排实现复杂度是多少 最坏 最好 平均？ 为什么平均还是nlogn 怎么算的13.快速排序 的 平均时...