美团到店 实习一面

题干解析 题设定义：针对一个无根无向有权树：  树中两点的距离为两点间路径的权值之和。 树的直径即为树中两点间最大的距离。 树中节点到路径的距离定义为点到路径上任意一点距离的最小值。 确定直径上一条长不超过s的核后偏心距（EEC）定义为图中任意节点到该路径（核）的距离的最大值。 题设给我们树的邻接数据以及s的大小，要求我们计算符合要求的核对应的EEC的最小值。  算法思路 寻找直径  首先我们需要找到树的直径，由于树中任意两节点有且仅有一条路径，使用弗洛伊德算法能够求出所有树中任意两点间的路径距离。 基于此我们找到最大的路径长度然后找出所有符合条件的路径节点便可以得到树的直径。  对直径路径进...

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

985硕，实习转正，26kbase，后端开发岗。+1+2都线下私聊表示想留，然后开白菜，我说什么呢？

面试题简述如果你发现一个 SQL 执行很慢，你会怎么排查和优化？说说你的思路。面试官想听的1、是否有系统的排查思路；2、是否能体现先定位 再分析 后优化的思维3、是否能结合具体例子说明，而非泛泛而谈。面试示例回答我一般会按照以下流程排查慢查询问题：1、第一步：确认问题范围看是全局慢还是单条 SQL 慢。可以通过慢查询日志或性能监控定位。详情请参考：http://xhslink.com/o/3qMWUtzAc76由浅入深分析1、工具层面：slowlog、EXPLAIN、SHOW PROFILE、performance_schema。2、索引命中分析：最左匹配、范围查询、覆盖索引。3、逻辑优化：减...