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战国·宋玉《风赋》：“夫风生于地，起于青蘋之末”
1-3月 散漫
因为疫情原因，学校寒假从1月1日放到了3月底，这段时间一直没有事做，我是个没有压力便没什么动力的人，1月2月等于完全浪费掉了，和计算机有关的也只是零零散散的做了一些大学生的大作业单子，其他便再无什么收获了。
看了看豆瓣，这1、2两个月书也没怎么看，纯摆烂了2个月。这个情况一直持续到2月底，情况有所缓和，有了学习的心思，开始看书。
八股：整个3月陆陆续续重新看了《MySQL技术内幕》、《高性能MySQL(第3版)》、《Spring揭秘》、《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》。加上20年后半年学的一些东西，到这个时候网上面经的大部分八股文的问题我都能说出来了。
算法：为了防止2022年秋招的时候算法吃亏，3月开始了零零散散的刷题。刷完了《labuladong的算法小抄》。虽然这本书我感觉收获比较大，但是并不推荐大家购买，因为是抄袭的书。具体抄袭情况诸位可以通过社交引擎了解，我不多介绍了。
4月 大起
4月首先实验室给我发了个新项目，分布式爬虫方面的，技术栈涉及到scrapy、kafka、hbase什么的，我还挺高兴，后面证明我高兴的太早了，整个项目只有我和另外一个哥们儿支撑，用了一大堆大数据的技术栈，但是这些技术是需要数据支撑的，项目的生命只维持了两三个月，因为甲方和实验室的一些原因，后面爬虫便不再更新了，这个项目也就成了笑话。
项目：笑话是笑话，但当时还是很认真的去看了。我学新技术比较喜欢一个技术上买好几本入门书，然后干看不实践，这段时间前前后后看了《Apache Kafka实战》、《HBase权威指南》、《HBase实战》、《深入理解Kafka：核心设计与实践原理》、《Kafka权威指南》等等，项目那边把基础框架搭起来了，后续这个项目也就结束了，不谈这个项目了。
算法：经过3月完整刷了一本书之后，4月是我刷题异常积极的一个月，动不动开始一天八九十次提交，一天做个二三十道也不嫌累。这个时候也做了二三百道了，比赛方面，4月我开始跟LeetCode的周赛，打到了2000分，全国排1000左右，加上这个时候看前辈们的经验说进大厂二三百道就够用，这个月便萌生出了出去面试面试的心思。
八股：因为3月结束之后看面经觉得大部分问题都能回答上来，这个月也就没怎么在意八股。
实习：4月是我异常膨胀的时候，感觉自己八股基本都看完了，算法好像也达到了前辈们说的水平，这个时候就开始想出去面试试试。前前后后投了阿里、字节、百度三家，阿里直接拒绝，明确表示23届不要，百度给了面试，百度的面试结果我表现的非常差，可能是因为二面的时候面试官不按套路出牌，但主体还是因为自己菜。不过可能因为实习要求不高，回答的很差，但最后还是给我发了offer。这个时候就4月底了，本来只是想面试着玩玩，结果offer下来了我十分想去，最后约定了5月12日的入职。
5月 大落
比起算法，人类因为数据不足、程序错误（基因或文化上）、目标定义不明、生命一团混乱而犯下错误的机会，实在有过之而无不及。
八股/算法：先简单汇报一下八股情况，这个月看完了《Redis设计与实现》、《深入解析Java虚拟机HotSpot》、《精通Spring 4.x》，感觉对Spring理解越来越深刻，其他没什么想法了。
实习：书回前传，字节给我发面试的时候已经是劳动节之后了，这个时候我已经接受了百度的offer，便直接拒绝了，那个时候年轻，直接说因为接受了百度的入职，而拒绝字节的面试。事后看来这是我很正确的一个决定。但接受百度入职本身却成为了一个错误的决定，其中最错误的一件事是试图和导师商量让他放我实习，结果当然不可能。我选择了直接阳奉阴违，偷偷出去实习，但我那天的商量成了一个给上面放的一个信号灯，实习不久，多个老师旁敲侧击暗示了我一下此事，加上因为了解不深，对入职之后所要做的东西完全不感兴趣，多重因素之下，这段实习只持续了15天便草草结束，大起之后必是大落，4月的膨胀也催生了我5月深深地自我怀疑：
- 为什么我一年做了别人三年的事，实验室不愿意放我出去？
- 为什么我没有了解清楚就跳着出来实习？
- 我到底在干什么？
- 我当初为什么因为害怕二战而选择调剂？
- 我现在离职了，如果一直不出去，我这个状态，明年秋招真的找得到工作吗？
在极度痛苦的情况下结束了5月。
6-8月 等天亮
人的一切痛苦，本质上都是对自己无能的愤怒。
经过5月的极度低沉，这三个月开始逐渐恢复心态。5月份我留给人生的那些疑问，在这3个月我去很用力的探索，有些问题解答出来了，但很多问题可能要伴随我的一生，和我一起成长。
这3个月基本没有学技术的任何心思，因为实验室，暑假要被迫留校到8月初才放假，强制留我在实验室一个多月，却基本没有给我发任何任务，我就像个书童，实验室给一部分人分了任务，我在那里陪太子读书。每天到了实验室，打开pad就是看闲书，刷刷题，专业水平基本没有任何长进。庆幸的是这几个月我仍然在坚持刷题，悲哀的是我几乎白白浪费了这3个月。
刷题：6月到达600题，7月到达700题，8月到达800题。虽然题数水涨船高，但是竞赛积分却进入了瓶颈，2000分到2100分卡了我3个月，每次打完比赛都陷入深深地自闭，不知道自己刷那么多题都刷到哪儿去了。不过这段时间的瓶颈还是有好处的，这段时间我能耐着性子去回顾错题，去面对一道做过的题每次做都不会的愚蠢，逐渐与愚蠢的自己和解。
闲书：非专业的书籍我都称之为闲书，闲书是我人生中很大的一部分，以前是，以后也是。我比较喜欢看各领域的书籍，包括但不限于心理学、哲学、历史、社会学、法律等，我的豆瓣主页。我相信这些东西可以丰富我对人生和世界的理解，我知道他们一定有用，即便我不知道他们有什么用，但总归会有用的。读很多书的时候书中人事物和我现实中经历的大不相同，但我仍能从中找到安慰人生的精神良剂。感谢这3个月闲杂书籍的相伴，这3个月如寒冬之后阳光将至，马上我就能遇到雪融后的喜悦。
8月底去了一趟杭州玩，本科是杭州的，回去见了很多朋友，谈了很多人生，对杭州的喜欢是越来越深，许愿明年能去杭州工作吧。
9月 破晓
现在的我，是剩余的人生中最年轻的时候。
9月是我刷题强度非常大的一个月，一个月做了200多道题，这也是我视为具有巨大突破的一个月，但当我回顾9月的时候，却发现每一个成就都和算法有关，从开始的拿算法当做为了面试而学，到现在逐渐将算法作为自己的精神依托，初心只是为了从洞里钻出来晒晒太阳感受一些温暖，回首发现已经朝东方走了好远。
算法：
- 9月4日，突破2100分瓶颈
- 9月11日，LeetCode秋季赛个人赛48名
- 9月12日，2150分
- 9月26日，2186分
10月继续延续了9月的光辉，这个下个月再说。9月15日决定加入残酷刷题群，这是我认为对我提升非常大的一个决定，这个群加上之前加过的微扰理论的群、负雪明烛的群，让我认识了非常多非常多的大佬。算法已经不是我单独做题的一个东西，已经成了我社交的一部分，通过刷题让我认识了更高阶级的人们，让我看到了更高楼上的风景。
学校：9月回了学校，我对学校的失望就越来越大了，已经不光是水平差学不到东西的问题了，我的精神也越来越痛苦，我会感觉越来越累，对一些情况非常不满，而又难以启齿。不能接受现实又不得不屈服现实，唉。
10月
事情到最后，都是皆大欢喜的，如果不是皆大欢喜，那就是没到最后。
国庆回家了，2号有场双周赛，成为了我刷题的高光时刻，拿到了我比赛打过最好的名次，全国22，全球33，上了大分，加上9月秋季赛个人赛的排名，我慢慢的发现原来我算法还凑活，不算很笨。
算法：10月继续突破瓶颈，上了100分。这个月还和残酷刷题群的几位大佬在北京面基了一下，第一次在一桌子都是高学历的场合吃饭，颇有些诚惶诚恐的感觉，吃饭时在聊天的时候也不免有些自卑，这份对出身的自卑也在打压我在算法上的自信，也并不知道什么时候能克服这份自卑。
实习：又聊回实习了。10月不知道因为什么，5月份和我对接的字节hr又找我了，问我是否考虑工作机会，我也正好不想在学校呆了，便接受了面试，面的还比较顺利，10月底发了offer，我感觉人生又在上升路了。11月可能还有学校的一些事情，最终定了12月入职。
八股：其实5月到10月这段时间并不是没有看八股，只是因为系统性的基本八股书籍已经看完了，一直都是零零散散的看，在看面经，查漏补缺，去针对性的看某一个知识点，但这些东西没有办法系统性的总结下来，没有一个明确的路径来记录我这段时间的学习，没有办法说我什么时候对数据库有了更深的理解或者操作系统学了什么什么，故而也就没说，但八股是一直在学的。
11月
如我所想，还好隔了一个月入职，11月实验室确实给我发了一些没意思的事，没有技术含量还有超高的沟通成本，按下不表。
新技术：因为12月才入职，但我还是想卷一卷的。11月学了一下golang、docker、k8s的一些东西，学完还觉得挺有意思（虽然后来入职发现用不上），不过像之前一样，依然没怎么实践，看过记在脑子里，实践的时候再回头学。看了go、docker、k8s加起来十多本入门书，也算有个基础了解了。
算法：如我所愿的到达了2500分，还写了一篇文章：如何在Leetcode达到2400分。
这个时候觉得自己的算法该告一段落了，准备准备该去实习了，去看一下大公司真正的实战是什么样子，检验一下平生所学能派上什么用场，经受一下磨炼。
11月是很纯粹的一个月，满含对入职的期待，一个月并没有什么波浪发生。
12月
也就是这个月，进入了字节实习，到目前为止感觉非常不错，学校我是一点都不想去了，能不去则不去。同时希望这段实习经历能丰富一下我的简历，明年秋招帮助我顺利找到工作。
最后选择很喜欢前辈说过的一句话送给自己，也送给众多对纯真生活抱有期待的晚辈：
你不是背叛了理想，你只是更成熟了。真要说背叛，是理想先背叛了你，如果你知道学术界是这样，你会选择它么？
读者共勉