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牛客970924153号
2020-10-16 14:13
上海海事大学 Java
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2020-10-16
在牛客打卡1天,今天学习:刷题 20 道
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05-10 13:35
微众银行_后台开发工程师
硕二社招经验分享
前言:牛客上校招的帖子很多,社招的相对比较少,特地写一篇分享一下这次社招的经历,给大家提供一个参考。个人背景:2024届校招,某中厂Java开发,两年工作经验裸辞社招。offer情况:字节财经、腾讯天美、滴滴网约车、平安产险前期准备:社招相比校招一个最大的不同就是你的项目经历,校招有些面试官可能对你的项目经历完全不敢兴趣,因为都知道是一些未上线的玩具项目。但是社招基本上每轮面试官都会去问你的项目,整个面试中项目的占比至少是50%以上,剩下的就是八股文和算法。所以我在前期在项目上花了大量的时间,主要集中在项目的难点、整体的架构以及还可以优化的点,你需要在面试中把这些讲的很清楚并且需要体现你的思考...
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05-09 21:00
已编辑
杭州电子科技大学 Java
杭州某小厂一面
同学你好面试自我介绍吧。嗯 ,面试官好 ,我叫XXX,是杭州电子科技大学计算机科学与技术的学生。技术上我主攻 Java后端,熟悉 Java基础,并发编程,然后还会 redis MySQl等中间件,熟练使用 spring boot , spring cloud , spring ai等,在校期间我参与了直学通和绘镜两个项目,主要实现了跨断续播、优惠秒杀、 AI助手、任务调度、积分榜单等功能。 然后技术栈上主要是使用了 redis、消息队列等,我还自主经营了技术博客在 CSDN上分享 60多篇。阅读量达到 50,000+。嗯 ,你刚刚说用的 redis讲到你的 redis的理解呗嗯。嗯 , red...
查看15道真题和解析
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04-15 18:11
中国人民大学 前端开发其它
面试官角度谈谈还要刷力扣吗
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。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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03-25 11:15
门头沟学院 Java
简历求拷打
0实习,boss沟通了快一千个,就一个面试,求问问题出在简历还是招呼语呀?招呼语是:Boss您好,我对您发布的职位非常感兴趣,可以把简历发给您吗?
烂Java害人一生:
你这肯定招呼语有问题啊 快改了
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05-06 13:32
门头沟学院 C++
校招C++20并发系列09-识别阻塞风险:死锁排查与线程推进保障实战
识别阻塞风险:死锁排查与线程推进保障实战 在并行 C++ 开发中,理解“阻塞”与“非阻塞”操作的本质区别是构建高性能并发系统的关键。许多性能瓶颈并非源于算法逻辑的复杂性,而是源于线程间不当的资源竞争导致的相互等待。本文将通过一个具体的累加任务案例,深入剖析基于互斥锁的阻塞实现与基于原子操作的非阻塞实现之间的差异,并揭示其背后的底层机制。 阻塞式实现的陷阱 为了直观展示阻塞带来的性能问题,我们首先构建一个基于 std::mutex 的同步场景。在这个示例中,八个线程协作完成一个共享变量的递增任务,总迭代次数为 (即 32768 次)。 代码结构分析 在阻塞版本中,大部分线程运行常规的 work ...
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