结论：要刷，但不是死记硬背地刷；是为了练内功、过面试、驾驭AI，不是为了背题。一、先说现实：大厂面试，还是要考 校招/应届生：必须刷。字节、腾讯、阿里、微软、亚马逊，算法题依然是筛选门槛，不刷基本拿不到offer。 社招13年：高频考。中等难度为主，考思路、复杂度、边界处理，不是纯背诵。 社招5年+：看团队。偏架构/业务的少考纯算法，但基础题、复杂度分析依然常见。 AI/算法岗：必刷。LeetCode是基础门槛，和AI算法本身无关，但大厂筛选就认这个。  二、AI能写代码，为什么还要刷？1. AI写的是代码，你要懂的是“对错与好坏”AI能秒出解，但你得看得懂： 时间/空间复杂度对不对 有没有边...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

昨天面试官打电话来说有事情，晚点发个邮件调整一下时间，结果今天显示流程结束了，要发一封邮件问问吗

1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...