一面首先自我介绍，没怎么问项目，然后八股。1.c++文件变成可执行的程序，中间要经历的过程2.静态链接和动态链接，以及各自的优缺点3.内联函数概念，什么时候不会省去调用函数的开销？4.c++内存划分，堆和栈的区别5.new和malloc在申请空间时有什么区别6.进程和线程的区别，多线程和多进程的应用场景7.如何避免死锁8.事务，事物的特性，隔离性的隔离级别最后一道手撕，删除链表的倒数第k个节点，写得七七八八，能实现，但是临界问题考虑的一般，面试官最后还问我临界条件怎么办。反问，面试官挺好的。我面的c++，他说岗位目前用Java比较多，c++都是招人时候用的，问我介不介意转Java。过了，发二面...

记得上次找日常实习从投递到最后offer总共花了51天这次暑期也是惊人的相似，从开始投递到offer也是花了51天暑期总结蚂蚁3月20一面挂阿里所有意向简历挂美团3月18一面挂字节3月17投递3月23一面3月27二面3月30三面，三天后挂+转岗4月10从二面复活4月17三面4月20offer快手4月1日一面4月13日二面4月20hr面百度4月11日一面4月14日二面4月17日三面这回教训就是以后不要在职面试了，实在太累+心态不稳，一开始想着就算没有公司要还能在现在公司赖着，最后活也不想干，面试也不想面感谢字节收留了，听说强度不小（早10晚10），好在base在广州，希望顶住😥😥

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。

2026年招聘最多的就是AI工程师，面试问的最多的也是“AI相关”； 91% 的公司用 AI 筛简历，85% 的简历都提到了 AI。但问题是：大部分人写的 AI 能力，机器看了没用，人看了也没用。 来看看你的简历在哪个段位👇： 青铜段位：列工具名（0分）  技能：熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney  这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历，30 份都这么写。工具名不是能力，使用场景才是。 白银段位：写了使用场景（60分）  使用 Claude API 进行代码 Review，辅助日常开发  比青铜好一点，至少知道用在哪了。但还是没有说...