背景：24届211软件工程专业。中间因为考研二战空档了一段时间，后经人推荐联系到了栗栗姐。因为很久没接触算法题了，在栗栗姐的帮助下准备了比较久的时间。在整个过程中，栗栗姐尽心尽力帮我联系部门，跟相关人员沟通，非常感谢栗栗姐-----还是旧系统面试发的offer了，哈哈哈哈哈。机试：1、高矮个子排队2、报文响应时间3、简易内存池按栗栗姐发的题库刷就可以，跟力扣上的很多题思路类似，刷的同时也练习了手撕。资格面试：1、自我介绍2、来base地的原因3、空窗期的原因4、大致介绍一下项目5、期望薪资之后就是反问环节了，可以问问培养计划之类的问题。技术一面：首先是自我介绍，之后聊聊了项目问题，开始问八股，...

找实习一个星期了，打招呼100，就2个要简历的，不知道是不是学历问题还是技术栈还不够，打算学下小程序，有点焦虑了

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。

最近面了一家公司，技术面很顺利地通过了，并且面试官表示基础很好，第二天约了负责人二面。二面问了很多开放性的问题，比如对ai的看法，对于后端开发比较重要的硬件，学校的课程，毕业论文，简历项目的意义等等。可能是我答得确实不太好，中间面试官一直在笑眯眯的否定我的答案，特别是对ai的看法。我觉得ai是辅助，是提效的工具，面试官觉得ai是导师，是使用者限制了ai的发挥，对于一些东西，我明确表示了使用ai做出来的效果不好，他觉得是我需求描述的不清晰。这种是压力面吗？还是单纯的和负责人理念不合焦虑地等结果最近面的有点反胃了，不想再面了，至今0offer