携程前端一面(40min)

📍面试公司:携程
🕐面试时间:4.17
💻面试岗位:前端暑期
❓面试问题:1.自我介绍(由于面试前半小时某小厂突袭电话面,算是提前练了遍自我介绍,这次直接以我自己都不敢相信的流畅度说完了)
2.bfc
3.css布局问题:如何实现一个容器,左边根据文字无限扩大,右边不扩大只缩小(flex布局,float,左边grow:1,auto;右边flex:0,在引导下勉强做出)
4.数组的遍历方法
5.如何实现数组乱序(可以用random,for遍历数组,每次遍历用random生成一个随机数作为索引,用这个索引代表的数和当前遍历的这个数交换)
6.重排重绘
7.如何减少重排重绘(只答了个transform)
8.闭包,具体应用场景(md这玩意有点忘了)
9.闭包可能引起的问题(内存泄露,引用的大对象没释放)
10.事件循环(现在其实不局限于宏队列微队列了,但一定要有微队列,把这玩意说了)
11.react事件(事件委托,16之后的事件委托变化,提了一嘴合成事件,现在想想应该具体讲的)
12.AI相关,为什么要有agent
13.用户不能直接和大模型交互吗(可以,但有agent更方便,讲了skill和mcp)
14.如何解决上下文膨胀
15.agent要考虑哪些维度的问题
反问:业务(竟然不是全部门统一面试了,有具体的部门,我说怎么面出了小红书上看到的二面的感觉)
对以后学习技术的建议
还有几轮面试(三轮,可能把ai面也算上了?)
🙌面试感想:说好的主问项目呢,项目一句没问,ai相关快把我问炸了,我准备了两天的项目相关啊
#发面经攒人品# #牛客AI配图神器#
全部评论
如果有具体部门 那如果简历一直在筛没约面就是没有部门要嘛
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发布于 昨天 21:51 浙江
没手撕吗佬
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发布于 昨天 06:47 山西

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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。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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