文远的笔试是26号早八到晚九之间随便选俩小时笔试就行,用的是牛客oj.不让泄题,那就透露一下做法... 俩小时笔试,笔者做完还剩半个小时,可还行...T1首先有一个很容易想到的O(n^3)区间dp做法,交了过60%. 然后发现这个区间覆盖问题可以转化为图论找最短路,写了一个O(n^2logn)的做法,交了过80%. 然后不会了,尝试玄学优化,限制加边的数量,在WA和TLE之间徘徊几发之后过了. 后续问AI都说是斜率优化,吓哭了(笔者不会斜率优化).T2很简单的贪心题,没想到签到居然在T2.T3LCA板子题.经典结论: 设树上uv路径上所有点的权值和为 f(u,v) ,那么 f(u,v)=f(u...

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。

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

4.29岗位：AI Coding实习第 1 个问题一、面试官问题：自我介绍。第 2 个问题一、面试官问题：简单介绍本地生活项目第 3 个问题一、面试官问题：你为什么会想到去做一个 Agent 相关的项目？第 4 个问题一、面试官问题：在这个 Agent 项目中，前端部分是你自己参与设计的吗？第 5 个问题一、面试官问题：在项目中，你是如何使用 AI 工具来辅助开发的？第 6 个问题一、面试官问题：如果 AI 生成的结果不符合预期，或者输出报错了，你会怎么处理？第 7 个问题一、面试官问题：你现在是大几？什么时候可以开始实习？第 8 个问题一、面试官问题：为什么选择来武汉实习？第 9 个问题一、...