如何借助 5 道算法题入职 Leetcode

早早聊面试场逐字稿。

前言

开场先来标题党一下,和 Scott 聊天的时候正好说到我入职的经历,然后就有了这次分享,当时我随口报了一个,刷了 5 道题,不过后来我仔细的数了一下发现是 4 道题。

不过问题不大,这次半个小时的分享会从「招聘要求」、「怎么刷题」、「大小公司的区别」以及「*做业务和基础设施的区别」四个点进行分析。

那我们现在开始,首先先来一段自我介绍,网名敖天羽,目前是全干工程师,参与主站业务开发,Title 是后端,之前在饿了么做一些基础设施的开发工作,目前在工作中会用到 JavaScript(其实是 TypeScript)、Python 和一点点 Golang。博客基本上就是一些笔记,什么都有。

接下来是一段植入式硬广,在介绍自己之后,还得把公司推销出去,官方给了我 123 字的版本,我估摸着我也不是播音主持专业的。

所以总结了一下就是:我们是一个在线编程的平台,同时提供了算法竞赛和交流社区,提供了模拟面试场景,目前可能是找工作刷题的代名词,但是希望未来能够成为技术成长的代名词。当然偷偷告诉你们,我们还提供了企业服务,毕竟你们老从我们这里拉题多麻烦,直接用我们的企业平台就好啦。

招聘要求

自我介绍和植入式广告完了之后,开始我们第一个话题,从招聘要求开始,来看看在面试之前我们需不需要做一些额外的准备,顺便还可以通过 JD 了解一下公司的技术栈是什么。

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比如全栈工程师,招聘涉及到了前端,后端以及一些基本功、开发思想上的内容,从技术上,我们大概能看到 Django / React / Redux / GraphQL / Redis / MongoDB / MySQL 等等,实际上这也是我们公司都在用的技术。

当然实际上我们公司在职位的最前面都会标明公司的技术栈,只是因为字太多截不下图所以没有截。那我们来看一下前端的要求。

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前端这里字就比较少了,可以看到在上面就标明了技术栈,这是我们未来公司会用到的技术。当然对于大公司而言,有可能你不会用到上面所有技术栈,而且基本要求是技术栈的一种泛化,通常会默认一些主流技术的运用,但不一定是公司会用到的。

特别一提的是前端通常都会在加分项里写明,熟练使用一门后端语言。如果要应聘我们公司的话,做出了我们在 GitHub 上的面试题是特别的加分项

看了半天,我们发现大家的招聘要求都是一坨一坨的字,是不是有一种面试造火箭,入职拧螺丝的感觉 —— 所以,招聘条件真的需要全部满足吗?答案肯定是:不是

之前我说了一些主流技术,但这不代表你必须要全会的意思。尤其是我一直都在思考,怎么样才算熟悉,怎么样才算精通,又怎么样算理解呢?—— 最终琢磨了半天,我觉得撑死胆大的,投了再说

怎么刷题

面试前的准备

研究完招聘条件,我们来看看面试前要准备哪些东西,当然这里只是简单的过一下,毕竟大家都懂的,这里说的是我的一个个人经历,并不代表普遍情况

第一个就是要准备跳槽,其实相比投完简历面试,准备跳槽阶段可能才是一个最漫长的过程,大家虽然可能会待在一家公司,比如相处腻了,世界这么大我想去看看,又或者特别不爽想跑路,但除了少部分特别有勇气的裸辞以外,剩下的人都会先默默的憋着,先去准备准备。

这里我分享一下我在这次跳槽的准备跳槽阶段做了哪些事情 —— 我每天躺在床上想着,明天我一定开始努力的复习,明天一定开始每天一道算法题,总之,我明天一定努力。

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然后不知不觉的就到了面试的前一天,我都忘了我是怎么在毫无防备的条件下投的简历,大概是被内推我的同学忽悠的。

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不知道大家会不会有一种面试前一天很紧张的感觉,尤其是你要去裸考的时候,当时我内心悔不及当初,为什么不好好学习,像极了那种高考出榜才后悔的感觉。

当时我内心就是,卧槽明天就要去面试了,我是谁,我在哪里,我要做什么。不过还是要临时抱佛脚的,大概佛脚也分为三步走:

首先是自我介绍,就跟我前面做的自我介绍差不多,大概要讲清楚自己是谁,做了那些事情,因为简历的东西可能很多,面试官看到的和你想让面试官看到的重点可能不太一样,自我介绍可以做到一个圈划重点的作用。当然我觉得大多数大早上起来的人可能都挺困的,应该是来听我讲相声的,所以我没有做太多的圈画重点,大家吃吃早饭听我唠嗑就行了。

第二是基本功,大家在面试的时候八成都会被问到,双向绑定的实现,Vue 或者 React 的生命周期,或者是 Promise / debounce 这种,在 GitHub 上都会有一些面试类型的 Markdown repo,可以稍微看一下,我平时也有 star 了好几个。
然后我打开来一看,哇…… 真的太多了,算了一晚上肯定看不完。战略性放弃,靠命面试吧。

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重点来了,算法题,如果说前面一个业务上的基本功可以靠嘴炮和口胡的话,算法题这种基本上都要你当场写代码,这就完全是硬核测试了,是驴子是马一试便知,因此算法最好还是需要安排一下的。

算法到哪里刷,大家都懂的。力扣(LeetCode)启动。

这已经是最后一天了,没得办法,明天就要去面试了,既然如此,只能尽可能少刷几道让效率最大化了。所以时间管理就很重要了,当然我说的是正经的时间管理。

所以,刷题的策略很重要,怎么样刷最少的题,能复习到最多的知识点,不是为了特别的增强自己的算法素养,而是复习自己已经会的,但是可能忘记了的东西。

算法总结

我在这里列了一些常见的考点,分为了五种:

  • 冒泡 / 快排 - 排序类算法
  • LRU / 排列组合 - 应用类算法
  • 链表 / 堆 / 栈 / 树 / 图 - 数据结构类算法
  • 分治 / 动规 - 算法思想
  • 深度优先 / 广度优先

我在这里列了一些常见的考点,分为了五种。这五种基本上可以被称作算法中的基本功,而这些考题的优点在于,出一道包装好的应用场景的题,就算不用这种方法解决,用爆破可能也可以解决,但是懂的算法的人可以做出更好的解决方案,就产生了不同面试者之间的区分度

总结的差不多,接下来开始在力扣找题目吧。这也就是我们标题上说的五道题了。重点是,找到一道题目,可以尽可能的用多种不同层次的写法去解决一个问题

图算法

200. 岛屿数量,大家看一眼题目,这题目一看就是一个图算法。

数据结构题

622. 设计循环队列,实际上还会有一些翻转二叉树,链表之类的普通数据结构题,这里只是随便抽一道,大致实现一下找个感觉,这种题基本上熟悉数据结构的特点就不会有什么问题,只是编码行数会比其他算法题要多。

经典排序算法

其实我相信大部分初级岗位都会选择考冒泡,比如说我找实习生工作的时候就被考过冒泡排序,还有可能是写个快排(()),这里只要随便找到一个需要排序的题,不用库中自带的 sort,而自己实现一个排序算法**就可以了,当时我并没有刷这一部分的题。

分治 / 动规题

这个在前端面试中其实也并不一定会被考到,只是分治法作为一个重要的算法思想,掌握不亏,这里选了一道简单题:53. 最大子序和

数学题

最终还有可能被考到的是排列组合题,这里选了一道 39. 组合总和,这个也有可能会在面试中被考到。

刷完了五道题,用各种方法做完确认了一下自己想复习的点,接下来就可以洗洗睡了,毕竟充足的睡眠是成功的第一步。

面试中

然后就要开始面试了。这里流程其实差不多,无非也就是上面说的三要素:自我介绍基本功算法题加上聊项目

其中自我介绍和聊项目都可以随便说,基本功和算法题就靠积累 + 运气了,俗话说得好,运气也是实力的一部分,运气好才是真的好。在力扣面试中,我本来以为算法一般会选择 Medium 难度,结果他们告诉我就给我考了 Medium,前端都不考算法,后端就考数据结构,可把我气坏了。

当然如果被刷了也不必沮丧,因为很有可能只是因为觉得大材小用,你来我们公司太浪费了,或者是完美避开了你会的题,毕竟大家从小到大经历过大大小小的考试,总会遇到一次你背的答案统统变成了题干的情况。

大小公司的区别

这里大家可能有个错觉,以为我们是跨国大企业,实际上我们的团队规模还是很小的,套用某人的话就是因为我们中国团队刚建立两年多一点,虽然在不断扩大团队规模但还是要保持精简……

总之,在刚入职的时候,确实有很多水土不服,因此我顺手总结了一些大小公司的区别,提供给大家参考一下。

  • 首先就是基础设施,如果你在阿里、腾讯或者其他公司工作过,你就会知道,上到组件库,下到底层编译、发布等等,都有一套完整的内部生态等着你去用;而在小公司,可能会存在一些缺失,或者会选用一些开源的技术。
  • 第二是历史包袱,我们可以每周升级我们的依赖,保持使用的技术都是最新的;但是如果是大型公司的主营业务,可能你只能一边使用老技术,一边在新页面运用新技术,有种迷之割裂感;实际上大公司面临的历史包袱是沉重的,甚至有可能不止是技术问题,而涉及到一些更深层次的问题,这里就不能多说了。
  • 当然,在开发的重心上,也有一定的区别,在大公司,你可能是在某一个模块上转,而在小公司,你可能需要 handle 住的是整个业务,毕竟人手还是有一点差别的。当然,有一点相同,就是大家都对 ROI,也就是投入产出比非常的关注
  • 相信大家工作之后碰到最头疼的一个问题就是报销,尤其是在大公司,报销可能会分六七步,如果其中有一个审批不通过,结果就喜闻乐见了,但是在小公司,流程就非常直接了,甚至不懂就问,也能直接得到反馈。

当然还有一些关于我们公司的额外福利,比如说免费的下午茶和零食,所以导致我现在胖了很多(XD)。

做业务和基础设施的区别

再说说做业务和基础设施的区别,在我刚入职的时候,完全没有写过业务,这确实也让我尴尬了好一阵子。

服务对象

首先来说说服务对象,对于基础设施来说,服务对象是大部分的内部用户,而对于业务来说,服务的是你业务面向的人群。如果我把基础设施搞挂了,当然不是完整宕机的那种,可能只需要一个公告就能结束了,但是如果你在业务上写出任何一个小问题,都有可能收到用户的投诉。

需求来源

第二是需求来源,对于基础设施而言,需求实际上来自于业务、基础设施的使用方,也就是说,过去我基本没见过产品经理、需求文档,而写业务的时候就会遇到和产品经理对撕的情况,也不是自己想加什么功能就加什么功能了。
当然,基础设施也不代表高大上,业务也不代表 CRUD 和切图仔。

总结

结束了,到了要说再见的时候了,我来用八个字总结一下这次的话题:仅供参考,请勿模仿。

大家可以看到,实际上我并没有做多大的准备,如果我想要去面试的是 Google / 微软的话,这些准备肯定是不够的,至于正经的准备,相信接下来的讲师应该会带给大家满意的答案,但是我相信大家听完差不多也该吃完早饭刷好牙,醒的差不多了。

植入部分

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标签: 算法, 面试, Leetcode

已有 2 条评论

  1. 感谢作者,写的真好~,将来有一天去上海工作真想去面试试试~

  2. 感谢作者,写的真好~

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