没课的下午，我决定干一件事：把积攒了一周想投的公司全部投掉。 清单上的10家：字节、腾讯、美团、百度、京东、快手、网易、小红书、滴滴、B站。【14:00 - 准备工作】先打开网申助手确认信息是最新的（之前改过一次项目描述），然后按顺序开了10个tab，每个tab对应一家公司的招聘页面。【14:10 - 开始投递】第一家字节：打开网申页面，助手自动填了基础信息，我检查了一遍，补了开放题（为什么选字节），提交。耗时4分钟。第二家腾讯：同样流程，自动填、核对、写开放题、提交。耗时5分钟。第三家美团：基本一样，但美团的开放题有两个，多花了2分钟。耗时6分钟。【14:35 - 中段加速】到第四家百度的时...

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。

玩太爽了四月才开始投暑期，拿到的第一个offer就是阿里的，运气还是挺好的，一路速通没有被横向以及刷KPI心仪的业务，心仪的base，被一面挂了十几次应得的后续有空把面经整理一下timeline：4.15投递-4.18笔试-4.22一面-4.27二面-5.7hr面-5.8oc

面试岗位游戏客户端开发工程师面试问题自我介绍玩的时间最长的游戏是什么为什么想做游戏开发项目相关的就不说了，不过有一些算比较通用的表现层和业务层出现冲突了可以怎么解决帧同步和状态同步的区别，你这个项目里用的是什么，为什么这样选图形学：如何判断一条射线与一个三角形相交（ai 说用重心坐标，那问的不应该是如何判断一个点在三角形里面吗）对比 Lambert 和 Blinn-Phong 两个光照模型介绍一下 PBR八股：map 和 unordered_map 的区别（使用的数据结构，增删查改的时间复杂度）常见的排序算法以及适用场景有没有其他公司的 offer开发过程中遇到过的最大的挑战是什么，该如何解决...