转发：春招面经详细版（转正经历过几天写）

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背景介绍：

作者软工专业大三学生，山东大学ING工作室后台组组长，工作党，参加了18年实习生春招，3月12第一面开始，4.2号最后一面结束，一共面了三家公司。

准备阶段：

真正开始准备春招是放了寒假之后，寒假前，我手上还有一个外包，因为甲方时不时的要求导数据，所以放假后甲方不放人，让我在学校先待一段时间，当然是有偿的，但是过了不到一周，我爸给我打来电话，说我爷爷生病住院了，我弟弟也得了感冒要住院，然后我就连夜买火车票回了家，直接奔去了医院。

医院的条件很艰苦，没有网，我跟我弟弟挤一张小病床，我爸在楼下陪护我爷爷，晚上根本睡不好，但是创造条件也要复习，自己开热点，把剑指offer上的题目刷完了，还刷了几套往年编程题。一直到小年，家人们都出院了，在医院的这段时间，所做的主要的事情就是刷题，和零碎的知识点复习，大概花了十天。

回家之后条件就好多了，大概可以每天保持14个小时的学习时间，复习资料就是网上的面经，牛客网上刷题（这一段时间刷题并不多），还有工作室学长给提供的资料。

这段时间我还没有想投简历，我想的是等开学后统一投简历，结果在一月十八号的时候，阿里C部门主管给我发了个邮件，大意就是无意间逛到了我的github，问我毕业后是否考虑加入阿里，我当时喜出望外，github上有点料还是挺有用的（github上有个大一写的Java课设，是一个从底层用swing实现的超级玛丽，当时已经有110多个star了）

但是后来并没有走C部门，而是走的我校友所在的T部门的内推。

简历投递：

开学后，大概是3.5号，又准备了一周之后，3.12开始投递简历，都是内推。前后分别投了：阿里，百度，美团，腾讯，京东，网易，头条，华为，链家。

笔试：

阿里有一个编程测验，但是不算是笔试不计成绩，是一个算法题，具体的题目忘得差不多了，好像是一个商品组合的最优解问题，我感觉难度还是不小的，想了贪心，dp，都没有思路，由于限定时间，权衡到最后放弃了思考，写了个暴力dfs就提交了。

面试干货：

3.12首先面的是美团，第一次面试，由于紧张和其他原因，面试表现不是很好。

美团一面

面试官：自我介绍一下

我：（自我介绍都是一样的套路，所有的）我是XXX，来自XXX大学，大学期间加入了ING工作室学习Java后台，后来担任了后台组组长，做了不少项目，很希望加入XXX公司。

面试官：介绍项目

我：（一个人的命运，不仅靠个人的努力，还得看历史的进程，我在所有的面试中，着重介绍的项目就是我寒假前的那个外包，因为这个外包对于我来讲，的确是我做过的含金量最高的一个项目了，而且这个外包在我们工作室历年做的外包项目中都是少见的，可遇不可求的高含金量项目，我自认为这个项目给了我很大的优势，这个项目是一个分类管理系统，对近200万的结构化数据进行分类筛查，分类依据是多元化的，主要是数据的一个字段和类别关键字的匹配程度，还需要做匹配度的量化排名，而且甲方要求严格，随机抽查样本，正确率必须达到95%以上，还要支持复杂条件的快速查询，优化分类过程，所以很考验算法能力，和数据库优化能力）XXX项目是XXX委托的一个外包，实现了XXX。

面试官：那我们聊一聊elasticsearch吧，说说倒排索引是怎么回事。

我：（上面介绍项目只说了项目的内容，以及实现方法，我自认为面试官会直接问项目亮点，这时候我再把准备好的两个难点，一个是量化匹配度算法，一个是数据库设计和优化一说，就完美了，结果面试官不按套路出牌，没有问难点和亮点，直接让聊一聊elasticsearch，还问了个我不会的东西）这个没有了解过。（出师不利，第一个题就给难住了）

面试官：那你说一说elasticsearch的核心算法吧。

我：（终于逮住一个会的了）elasticsearch的核心算法是基于统计的检索算法，TF/IDF算法。TF是本文档中的词频，IDF是所有文档中词频的倒数，具体是XXX

面试官：elasticsearch的分词知道吧，你这个项目用的什么分词器？

我：用的ik分词器。

面试官：ik分词器有两个粒度知道吗，你用的哪一个粒度，说说理由

我：有粗细两种粒度，由于对于匹配精度要求较高，所以选择了粗粒度

面试官：还有其他选择ik分词器的原因吗

我：我了解到ik分词器可以对词典进行热更新，我们这个项目中，每上传一次关键词，就要更新一次词库，所以需要这个热更新功能，而且这个中文分词器也是比较出名的一个分词器。

面试官：说一说hashmap的原理

我：hashmap是基于hash的散列，由数组和一个双向链表组成，数组长度保证为2的整次幂，方便计算mod值，hash值冲突的挂到链表头部，1.8中做了个红黑树优化，优化了XXX情况，在xxx的时候用xxx的方法扩容。

面试官：知道原子类吗，说说原理

我：使用cas实现原子操作，具体是XXX

面试官：那这个类中表示变量字面量的那个字段，应该用什么来修饰？

我：用volatile，volatile是用来XXX,原理是XXX

面试官：说一说乐观锁和悲观锁吧

我：乐观锁是XXX适用于XXX情况，悲观锁是XXX，适用于XXX情况

面试官：说一说lru是怎么实现的吧。

我：（懵逼了，只知道这是采用抛弃最近最少使用的缓存策略的一种缓存失效算法，怎么实现的真没了解过，然后自己临时想了个O(logn)的算法，用二叉堆实现，其实这个实现不是lru，是错误的，因为我理解错了lru。然后面试官可能没听出来我理解错了，只听了我说这个复杂度是log级，然后就说这个有一个常数级的实现方法，我就不知道了）

面试官：说说mysql中的锁吧

我：行锁，表锁，gap锁，共享锁，排它锁，意向锁，分别是用来做XXX

面试官：你说说死锁，以及怎么避免死锁

我：死锁是XXX，产生死锁有四个必要条件XXXX，可以用保证加锁顺序一致避免死锁等

面试官：你说说聚簇索引加锁和二级索引加锁有什么区别

我：（懵逼了，不知道啊，实话实说，不知道有什么区别）

面试官：说一下自己还有哪些项目值得说的

我：大一做的Java课设，可diy地图的超级玛丽，完全从底层，基于swing实现，从扣图到编码完全自己完成，6k多行代码，github上100多star，课设成绩年级第一，

至此，美团一面结束，面了大概28分钟（这么短），第一次面试感觉发挥的并不是很好，很多东西没有发挥出来，也有不少的问题没有答上来，难度感觉中等。

第二天3.13百度打来电话面试。这个表现还行。

百度一面

面试官：自我介绍

我：（还是那个套路）

面试官：说说ArrayList和LinkedList的区别

我：（？？？没有问项目，这个比美团还不走寻常路）ArrayList基于数组，LinkedList基于双向链表，读写的优势，以及LinkedList对于读取下标的一个优化

面试官：说说hashtable吧

我：hashtable使用独占锁线程安全，效率差key不能为null,hashmap原理是XXX（还是那一套）

面试官：那怎么让map既效率高，又线程安全

我：ConcurrentHashMap，实现原理XXX，1.7和1.8的实现有XXX不同

面试官：我看你写了一个简易版的tomcat，是基于nio的吗？（是）那说说Java的bio和nio

我：bioXXX，nioXXX，nio优势在于XXX，bio优势在于XXX，工作原理为XXX，nio使用epoll系统调用，epoll和poll，select有XXX不同，epoll基于红黑树和链表，具体工作原理是XXX

面试官：那你这个tomcat怎么解决的粘包拆包问题？

我：利用http协议报文格式。在连接层就处理成一个一个独立的http报文，然后交给解析器处理，具体是XXX

面试官：用过什么设计模式吗？

我：策略模式，模板方法模式，单例模式等等

面试官：说一说单例模式怎么实现

我：饥汉式，懒汉式的双重锁校验，静态内部类，枚举

面试官：双重锁校验需要用volatile修饰，你说说这个关键字是干啥的

我：这个是XXX

面试官：说说对spring的理解

我：spring是一个bean容器，两大核心是ioc和aop，原理是XXX，好处是XXX

面试官：说一说Java中的锁吧

我：自旋锁，synchronized，读写锁，可重入锁（公平非公平）基于aqs，aqs原理是XXX，实现原理分别是XXX，底层都是操作系统原语，

面试官：哪些常用的原子变量，原理？

我：（还是cas那一套）

面试官：常用的阻塞队列，原理

我：阻塞队列有XXX，原理是当队列满，再插入则阻塞线程，某线程取出元素以后唤醒其他阻塞的线程重新竞争锁，队列空，取的线程阻塞，插入之后将取线程唤醒竞争锁XXX

面试官：说说线程池

我：线程池作用是XXX，有几个参数XXX，参数的意义是XXX，工作原理是XXX

面试官：ThreadLocal?

我：用来保存线程私有对象，基于thread对象维护的一个采用线性开型寻址法的一个简单map，key是threadLocal本身，可能会出现内存泄露问题，原因是XXX，这个问题使用弱引用解决，具体是XXX

面试官：说说数据库的设计和优化

我：权衡具体业务的读写情况，适当反范式，索引优化，看执行计划，慢查询等，具体XXX（这里我强行结合项目说了一下，先是小心的问了问面试官，用不用结合项目说一下，面试官答应了，然后就开始讲项目）

面试官：redis和elasticsearch都用过？用来干啥？

我：（对于es，正中下怀，这个项目的另一个难点就是利用es来做的，当即把怎么利用es来做匹配，怎么进行优化说了一遍，redis就是说了说用来做缓存之类的）

面试官：我看你本科阶段做了很多项目啊，你怎么就想来百度呢？

我：（？？？这是要转hr面吗？然后就企业文化，自我提升等扯了一波）

至此，百度一面结束，大概是47分钟，总体表现还可以，面试难度属于简单模式，没想到面试官不按套路出牌，不问项目，还好我机智，强行把话题引到了项目上

第二天3.14阿里打来电话约了面试，这次面试是我这今年春招所有面试中最难的一次，面哭了都快

阿里一面：

面试官：自我介绍

我：（套路）

面试官：项目介绍

我：（项目，两个难点）

面试官：你这个项目，我把数据量扩大100倍，并且放到互联网上，并发量变得更高了，怎么解决？

我：（100倍？本来就是200w左右，扩大100倍就是两亿数据，而且还要变成一个互联网应用，项目本来并发量不高，甲方只要求2000左右，一上来就问这么难的问题，这下可咋办）对于大数据量，应该进行数据拆分，这个项目如果拆分的话，最好的办法是通过不同的查询条件进行拆分（项目中查询是根据不同的查询条件去不同的表里查询的，所以这种的有天然的划分方式）

（还没等我说完）

面试官：你这样是假设所有的查询是平均分不到不同的领域的，万一有热点数据怎么办，比如有80%的查询条件命中了一台机器呢。

我：分布不均匀可以做一个redis集群，用来分流。我们这个项目是改动比较少，查询较多的应用。所以用redis性价比是很高的。

面试官：你这个项目是不会经常改动的，但是最终还是会改动的，如果改动的话怎么保证数据的一致性？

我：（还是从这个项目本身的需求出发）这个项目数据改动的时候是某个时间段集中大规模改动的，所以改动是有特定的时间段维护的，在维护的时候，我们不允许访问。

面试官：（完全改了需求）假设你这个就是特别频繁改动呢？

我：（至此，我这个简单的项目被面试官扩展成了一个高并发，大数据量，改动频繁的互联网项目，现如今的问题主要集中在如何保证数据一致性）频繁改动如果保证一致性的话，可以使用nwr模型。

面试官：用这个方法，可扩展性不高，而且还需要在代码中感知网络拓扑，因为我们这个是廉价存储，所以机器可能会宕机，机器数量会经常变化，而且我们现在集群是异地的，而且不想添加感知网络拓扑的代码，有没有别的方法。

我：这样的话，根据cap理论，是不可能保证强一致性，除非牺牲可用性。否则只能保证最终一致性。

面试官；但是我们是需要保证强一致性的，因为付款之类的如果有延迟的话，用户财务不就有损失了，那怎么办？

我：（彻底懵逼）牺牲可用性？没有其他的好方法了

面试官安慰：没事，你现在的这个方案，对于你现在的这个应用场景是ok的，好，那再聊聊别的。

（刚上来就被一通连环问问懵逼了，不断的改变业务场景，最后问的实在说不出来话了，果然阿里难度不一般）

面试官：你技能栈中的这些知识是老师教的还是自学的？平时怎么学习？

我：（介绍了自己的学习历程，从大一开始，从有学长带，到学长去工作了开始自学之类的，平时接一些外包做项目提升自己，看书看博客等等）

面试官：主要是看过哪些书？

我：（说了一些著名的书，thinking in Java,算导，jvm白书等等）

面试官：有没有参与一些开源的项目？

我：（很尴尬）没有

面试官：Java的八种基本数据类型

我：（太尴尬了，只说出来了七种，short死活死活想不起来，一生的污点）

面试官：没事没事，Java的多线程用的多吗，Java实现多线程的基本方式有几种？

我：直接new Thread，线程池

面试官：还有一种呢？

我：（？？？还有啥，不知道，后来查资料，面试官可能是想问Callable）

（至此，信心大概被打击了一半了）

面试官；说说线程池的原理

我：（还是那一套，参数，执行过程）

面试官：多线程是不是开的越多越好？有什么注意的地方

我：不是越多越好，因为线程的上下文切换需要代价

面试官：怎么减少上下文的切换？

我：开的线程数不要太多。具体策略要分是io密集型应用还是cpu密集型的应用

面试官：怎么知道当前Java程序的上下文切换开销，写一个shell脚本

我：用jstack，jstack是XXX

面试官：那这个工具有没有告诉你上下文切换的开销？

我：（这个jstack还真没用过）实话实说，这些命令行工具了解的不是很多，仅限于理论。

面试官：可以理解，说说Java的锁，怎么实现乐观锁

我：乐观锁基于cas，具体实现XXX

面试官：jvm的堆内存模型

我：1.7结构是XXX，1.8结构是XXX，分为XXX,XXX,XXX，每个区域的作用是XXX，可达性分析策略，几种垃圾回收算法XXX，新生代老生代的算法，分配担保等等

（没想到这个问题成为另一个噩梦的开始）

面试官：互联网应用中怎么对老年代进行优化

我：互联网应用并发量比较高，所以需要gc停顿的时间短，如果要优化，可以用标记清除算法，处理速度比较快，停顿比较少，但是会产生碎片，缩小老年代内存空间，调整进入老年代的年龄也可以减少gc停顿

面试官：缩小老年代空间有一定的道理，但是怎么解决碎片问题，有没有一些参数可以减轻这个问题

我：（这个还真不清楚怎么解决）实话实说，不是很了解。（后来查了资料，面试官的意思应该是CMSFullGCsBeforeCompaction参数，这个参数代表了在经过多少次标记清除之后，进行一次标记整理，对于垃圾回收器的工作方式了解的还是不够，也是当时回答问题的时候思维被限制住了，没想到多种算法协同）

面试官：还有其他的方案可以减少gc吗

我：由于gc停顿是不可避免的，从用户角度出发，对gc停顿进行均摊，分散到若干次gc中，每次gc时间很小，用户也应该感受不到。

面试官：平时算法怎么样？

我：看过一些算法，高中参加过算法竞赛

面试官：约瑟夫问题怎么解？

我：（这个比较常规的解法是用链表或者数组模拟一下就行，但是这样肯定特别low，我记得有一个复杂度为线性的递推算法，但是想不起来了，最后这个题就只说了一个朴素算法）

面试官：呵呵没事

（此时信心被打击没了）

面试官：web相关框架的源码可看过？

我：spring mvc的源码看过一些，其他的没有。

面试官：说说spring ioc

我：（还是那一套）

面试官：今天我们聊了很长时间，就先到这里吧，你有啥要问我的

至此，阿里一面结束，一共面了77分钟，我一度感觉自己应该是凉了，现在只有这个超长的面试时间能安慰我：一般凉了的不会跟你聊这么久的，所以内心还是有报一丝希望，这次面试难度等级自认为是很高的，而且出现了很多失误。

过了几天，到3.16，百度打来电话约二面，这次面试难度和百度一面差不多，算是简单难度

百度二面：

面试官：自我介绍，项目亮点

我：（还是一样的配方）

面试官：两个文件，存储着int(32)类型的数值，都是10G，给你8G内存，怎么求两个文件的交集？

我：典型的bitmap问题，512M空间解决

面试官：看你用过elasticsearch，说说tf/idf算法

我：（还是套路）

面试官：一个表有id,point两个字段，给定一个用户id，如何找出来他的排名

我：（一个子查询解决）

面试官：说说gc算法，以及jvm内存模型

我：（熟悉的配方）

面试官：aop原理

我：（还是套路）

至此，百度二面结束，大概是48分钟，主要是探讨了做的项目，48分钟中，跟面试官聊项目就用了半小时，因为可聊的东西还是挺多的。面试难度简单。

过了四天3.20，百度打来电话，约了三面，三面是半hr面半技术面，面试时间大概是40分钟，主要问了家庭背景，学习情况，学习方法，为什么想来百度等非技术性的知识，技术性的还是聊了聊项目，然后就给了口头offer。至此，百度offer已get。

过了一天3.21，阿里打来电话约了二面，二面难度算中等，没有一面那么刁钻。

阿里二面：

面试官：自我介绍

我：（还是套路）

面试官：学过哪些课程

我：专业课有XXX等

面试官：介绍一下项目

我：（还是套路，但是说完之后就打断了，没让我说项目难点，可能跟一面面试官有交流）

面试官：排序算法会那些，说说快排

我：排序算法有XX,XX,XX等，快排按照基准值的取法分为取中快排，取首快排，随机快排。基本原理是XXX

面试官：avl树了解吗。

我：avl树是一种二叉平衡树，要求所有节点的左右子树的高度差不超过1，二叉树的操作有建树，插入节点调整，删除节点调整，过程分别是XXX

面试官：说说最短路算法

我：最短路算法可以分为单源最短路和多源最短路，多源最短路可以用基于dp的Floyd算法，Floyd算法的原理是XX，局限性是XX，也可以用n次单源最短路来实现多源最短路，单源最短路最著名的有基于贪心的迪杰斯特拉，原理是XXX，正确性分析XX，局限性分析XX，复杂度分析，可以用优先队列进行优化，原理是XXX，优化后的复杂度分析XXX，此外还有暴力算法bellman-ford，以及队列优化的bellman-ford spfa。

面试官：好了，就这些就好了。说一说你对锁的理解

我：还是那一套，sync，cas，可重入锁（公平锁非公平锁）读写锁，原理，aqs原理等等

面试官：说说Java的泛型，和c++实现上有什么不同

我：Java的泛型是假泛型，运行时会消除，全部变成Object然后进行强转，c++的模板是编译时进行分析，自动生成不同参数类型的代码，是真泛型。

面试官：设计模式？

我：单例，策略，模板方法，桥梁，工厂等（没有细问）

面试官：hashtable?hashmap？Concurrenthashmap?

我：特性，原理，实现，1.7和1.8的优化还是这一套

面试官：谈谈ioc的理解

我：（熟悉的配方）

面试官：数据库优化？

我：（因为之前没有让讲项目难点，所以准备就此问题向这方面靠一靠，结果被面试官打断说稍微说说就行了，不用结合项目了）

面试官：介绍一下nio和aio

我：还是熟悉的配方，epoll那一套，原理，红黑树链表

面试官：还有没有我没有问到的亮点？

我：大一写的的可diy地图的超级玛丽，我的个人博客。

至此，阿里二面结束，这个面试官没有像第一个面试官那样一直追问下去，问的题目也是很基础，难度远小于阿里一面，大概是中等难度

阿里二面五分钟后，立马又打来了电话，是三面hr面，聊了大概20分钟，聊了聊家庭，生活，学习，项目，大学的经历，实习时间（感觉有些稳了）

过了几天，3.27晚上，美团打来电话约了二面，这次面试难度还是相对高一些的。

面试官：自我介绍，项目介绍

我：（套路）

面试官：怎么使用es来对面试者进行分类。

我：这是一个聚类问题，首先对面试者进行信息采集，然后进行数据清洗，标准化处理等，然后可以使用kmeans等无监督学习算法进行聚类，es用来计算两个面试者的相似性，对于面试者的技术栈，自我评价等非结构化数据，可以看做文本，用es进行匹配，来计算二者的距离，最后计算综合相似读（这个我也说不准这样可不可以，但是这好歹是个思路）

面试官：现在有若干借贷者，若干投资者，求一种最优的匹配策略。

我：（这个问题需要先考虑什么算是最优，最后和面试官探讨的结果是，尽量较少使用投资者，尽量动用资产少的投资者的钱，这样的话，这个问题可以看作是一个布尔背包问题的变形，对每个投资者，进行一次背包，看看哪一个可以容纳得下最多的借贷者，然后容纳同样多的就使用资产少的，然后将这个投资者和他所容纳的借贷者去掉，对剩下的借贷者和投资者再次进行dp，直到所有的借贷者都被包含。这个是一个贪心的思想，并没有证明是否真的能取到最优解，但是绝对是可以取得到近似最优解）

面试官：说一说spring mvc处理请求的过程

我：（就是怎么被这几个组件处理的）

面试官：说说过滤器和拦截器

我：（很简单，基础知识）

至此，美团二面结束，大概51分钟，难度中等偏上，这次是主管面的，问的算法较多。

当天白天，3.27，阿里打来电话约四面，这次是视频面，提前说了需要手写代码。加了面试官的微信号。

3.28下午阿里四面，这次面试难度中等偏上。

面试官；自我介绍，项目

我：还是套路

面试官：redis谈谈

我：redis的应用场景，在项目中的应用等谈了谈。

面试官：说说分词算法

我：（这个还真不知道，最后上网查了查，什么隐马尔科夫模型啥的，后来上课学了一些皮毛）

面试官：说说tf/idf算法

我：（这个问题第三次遇到了，轻车熟路）

面试官：说一说jvm的命令行工具，

我：jmap,jstack等，功能是XXX

面试官：倒排索引说一下

我：（美团一面问到了，不会，过后看了看）倒排索引是搜索引擎的核心数据结构，原理是XXXX

面试官；好，手写算法吧

（终于到这里了）

N个球队，每个球队有一个球队的水平，水平是个整数，设计一个函数，每次调用函数，随机取出一个球队，要求，取出的球队的分布和球队水平成正比。

我：（拿起A4纸开始写。这个题目不算难，主要是考虑怎么利用现有的产生均匀分布随机数的random函数，映射成变成和球队水平相关的随机数，这个可以用几何概型的思路，把球队的水平，抽象为线段，线段的长度就是球队水平，水平越高，线段越长，所有的球队的水平总和，即为整个线段的长度，每次从线段上随机取一个点，判断这个点属于哪一段，那么这次取出的就是这个球队，这样就达到了题目说的要求，思路有了，关键是怎么设计数据结构。这里有两种思路，一种是取球队是常数级复杂度，但是比较耗费空间，具体是，开辟一个大小为球队水平总和的int数组，然后对每一个球队，将一段这个球队水平长度的数组的值设置为球队id，这样每次随机生成一个0到球队水平和的随机数，返回以这个随机数为下标的球队的id即可，这样虽然取球队的复杂度低，但是预处理的时间可能会很高，而且占用空间也很大，因为这个写起来简单，为了快速表达思路，我在纸上写的就是这个方法，交给面试官看之后，面试官说你这个空间复杂度太大了，有没有别的方法，我随即说了第二个方法，牺牲了一些取球的效率但是换来了极大的空间和预处理时间的节省，第二个思路就是只存端点，每个球队拥有一个区间，区间的长度即为球队水平，区间不重合，先对区间从小到大排序，然后每次生成一个随机数，将这个随机数也看成一个长度为0的区间，然后用二分法查找到对应的球队。这样预处理是O(nlogn)。每次取球队是O(logn)，空间复杂度是O(n)这个方法性价比还是比较高的，跟面试官说了这个思路后，面试官还是比较满意的）

至此阿里四面结束，大概是50分钟，这一面难度中等偏上，也有一些没有答上来的题目，但是最后的算法题回答的还是不错的。

过了几天3.31，美团打来电话，约了三面，这一面本来应该是技术面，但是这个面试官转了管理了，所以就成了hr面。也是问了家庭，发展规划，学习，大学经历等，而且这个面试官还问了有没有女朋友，然后又问了女朋友怎么看待去上海工作，还问了打不打游戏。大概面了27分钟。

过了两天4.2号，阿里打来电话，五面hr面，跟面试官聊了聊家庭学习生活职业规划，介绍了一下公司，问了问实习时间。大概22分钟

第二天4.3号，美团打来电话，四面hr面，谈了谈薪资，发了口头offer，问了问规划等。八分钟。

过了两天，4.5号晚上阿里发来了短信，说已经发了意向书，然后我立马下床打开电脑点了接受。然后撤掉了还没有面试的其他所有简历。

后来我才知道今年阿里对集团的实习生要求比之前提高了一个档次，只要A和以上的，真是不知者无畏，如果我早就知道这个消息，为了稳妥，我可能就不走T部门的内推了。

至此，我的春招实习完全结束，最后拿到了三份offer。

 

自己对结果还算比较满意，但是没有参加腾讯的面试还是比较遗憾的，虽然后来也邀请我面试了，但是还是拒绝了，因为已经有了心仪公司的offer，惊心动魄的春招已结束，就不去浪费其他公司的面试资源了。对于春招，虽然一开始准备的时候，家里遇到了突发状况，有一些小插曲，但是总体来说还是比较顺利的，但是就面试表现来看，我感觉自己还是有提升空间的。

面试总结：

1、从面试题目来看，大厂校招还是看重基础的，三个公司一共七次技术面，其中有六次涉及到了数据结构和算法。所以，一定要重视学科基础，基础不牢，地动山摇。

2、面试准备一定要尽早，刷题更是要尽早，不妨现在就开始，leetcode，codeforces，多刷题总没坏处。

3、一定要主动向面试官表现自己，有时候面试官可能不会去深入问，但是你自己去深入的介绍，面试官一般不会打断你，但是你虽然懂的很深，但是只是简单的说了说，面试官又没继续问下去，这样就很难受了。

4、对于不会的东西，一定别胡诌，但是也不能不说，不会也要自己去扩展，延伸，说出自己的心路历程。比如面试官问A，我不会，但是我知道跟A很相近的B，我说一下B问题的思路，总比什么都不说强。

5、Github上要用起来，经常往上放一些东西是很有用的，参考C部门主管内推的例子。

6、基本上每一面面试官都会问你有没有什么要问他的，一句话，一定要表现出来你热爱学习，热爱技术，可以问一些比如”对我以后的发展提一些建议“或者”公司培养新人的模式“此类问题。

7、面试过程中即使感觉自己前面表现不是很好，也别放弃，一定要全程保持冷静，保持积极，参考阿里一面。

8、平时如果接外包，一定要接有质量的，一些无新意无挑战无难度的外包，除了能赚些钱就是浪费时间了，大学生的时间很宝贵，不要把时间浪费在赚小钱上。

9、学习一定要深入，不能浅尝辄止，会100种语言的hello world是没有用的，尤其是在校生，对技术钻研的深度比广度更重要（当然前提是广度不能过于狭窄，需要自己权衡），灌木丛是永远无法成材的。

10、面试也看缘分，即使没有通过面试，也别放弃，吸取经验，再接再厉。

以上是我的春招面试经历，希望我的经历能够给大家多少带来一些启发，在此我要感谢码农翻身的刘欣老师，我从大二就开始关注刘老师的公众号，一篇一篇妙趣横生的文章将晦涩难懂的技术讲解的如此有滋有味，让我非常受启发，极大的扩充了我的知识储备，还要感谢我的女朋友，一直陪伴着我，鼓励着我，让我有动力去努力奋斗。