up 的速成基于 JavaWeb 和 c 语法基础整个学习中基本用的全是 AI，也算是另类的 AI 辅助学习路线了语法和底层原理学习：GPT(主) + Copilot + Gemini开发实现：Cursor + Codex前端 skill：Taste Skill（提示 AI 审美）、ui-ux-pro-max（增强设计能力）后端 skill：ExecPlan Skills（让 AI 按计划干活，不乱改）点个赞还有创作者激励： 复制打开抖音，我的 Go 语言学习之路 https://v.douyin.com/1fFrBlJp-TA/ 01/06 cAt:/ ********** Go 基础首先让...

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。

😭😭😭😭，ssob没人理我啊，今晚改了改简历，各位佬拷打一下我

面试时间： 4月2日讲一下实习，实习的难点是什么？你觉得最难的部分是什么？讲一下短链接生成过程，你是怎么管理这些链接的？为什么要分表？分表的作用是什么？你是怎么去分表的？volatile关键字的作用？保证原子性吗？如果要保证原子性的话，需要怎么做？你说到原子类，讲一下CAS是怎么保证操作原子性的？ABA问题怎么解决？Redis持久化机制有哪些？主从复制是怎么实现的？讲一下哨兵模式，讲一下RDB持久化频率怎么控制的？系统设计题：你设计一个城市的智慧公交车，每个站点有个实时显示的大屏能够看到有哪些路线，公交车分别到了哪些站点，预期到下个站点的时间和实际到达下个站点的时间怎么计算？如果现在需要进行公...