人生第一份工作：硅谷资深技术面试官教你如何拿互联网大厂 Offer( 二 )
所以 ， 根据自己的风险偏好选择目标公司 ， 才不至于有看着大公司想发财 ， 去了小公司怕被裁 ， 这样错配的情况 。 在选择面试职位的时候 ， 应该 根据自己的能力和知识结构 ， 选择对应的职位 ， 尽量不要选择技术差异比较大的不同方向 ， 这样会过分分散自己的准备精力 。 对于应届毕业生而言 ， 可能选择职位是一个难点 ， 在硅谷 ， 很多科技公司对于学生是统一招聘 ， 即不设特定的职位 ， 通过面试后再选组 。 而国内的笔试 ， 校招面试 ， 也是比较普适的 ， 所以只要能够表现出自己的知识储备和技术基础就行 。
如果有幸通过了简历筛选进入到面试流程 ， 那么在面试之前 ， 对于每个需要面试的公司 ， 都应该做一些尽职调查 。 包括 了解公司的业务范围 ， 所要面试组的技术框架 ， 这样一来可以在面试中和面试官拉近关系 ， 二来也是对自己负责 ， 了解未来东家的工作氛围和技术实力 。
三、面试过程
Q2：算法一直是技术面试考察的重点 ， 在技术面试中考验候选人算法水平的目的是什么？
国内外公司在技术面试中都会考察算法 ， 特别是对于刚毕业的学生 ， 其所占的比重更大 。 在校招笔试的过程中 ， 大量问题都穿插着算法 。 面试过程中 ， 算法的实力更是决定你 Offer 的大小 ， 是不是能拿到阿里星等特殊 Offer 的关键因素 。
在技术面试中考验候选人的算法水平 ， 我个人觉得是非常有必要的 。 对于成百上千次查询 ， 可能算法的优劣并不明显 ， 但是考虑到 Facebook ， Google ， 淘宝这种量级 ， 算法复杂度常数时间的差异都能决定用户体验 ， 更不用提如果算法有量级上的差异了 ， 这种差异甚至能决定一个业务能做和不能做的区别 。 此外 ， 算法面试还是模拟工作中解决一个实际问题的最好方式 。 在面试过程中 ， 通过面试官给定一个问题 ， 面试者对问题进行细化 ， 通过若干次算法迭代实现最好的解决方案 ， 不正是在工作中反复出现的场景么？
Q3：国内外公司算法面试的流程是什么样的 ， 在内容和形式上有什么区别？
整体而言就算法面试来说 ， 国内外的面试方法大致相同 。 一般都是给出一个类似于力扣上的编程问题 ， 需要面试者在给定时间内给出时间和空间复杂度最优的解法 ， 并且编程实现它 。
在解决问题的时候 ， 算法和数据结构就像一对孪生兄弟 ， 会交织在一起 。 原因在于 ， 好的算法往往要有数据结构的支撑 ， 而数据结构本身的实现 ， 比如散列表 ， 红黑树 ， 有包含了算法优化的精髓 。
面试官通过观察面试者对于算法和数据结构的了解程度 ， 就能比较准确地判断面试者的水平 。 比如初级面试者听说过散列表 ， 中级面试者知道关于散列表的一些算法 ， 而高级面试者就可能知道散列表算法的实现方式 ， 并且可以对 Java 或者 C++ 自带的散列表实现发表看法 ， 指出它们的优势和不足 ， 并且权衡什么时候应该使用语言自带的散列表 ， 什么时候应该使用第三方开源库的解决方案 。 这些细节都会影响最后的定级和 Offer 。 因此 ， 面试者需要十分重视算法能力的提升 。
Q4：在技术面试中面试官主要考察面试者的哪些方面？
在面试过程中 ， 技术水平是第一要素 。 学历 ， 特别是对硅谷公司而言 ， 并不是特别重要 。 谷歌还有高中没毕业的学生被录取作为工程师 。 从面试官的侧重点来说 ， 一般硅谷的全天面试分为 5～7 轮 ， 具体分配如下：一般有至少两轮的算法面试 ， 侧重于算法和数据结构 ， 需要在白板或者电脑上当场写一到两个编程问题；一轮系统设计面试 ， 比如设计一个分布式系统的架构 ， 设计一套客户端和服务端的函数接口 ， 设计手机软件的一些库函数等等；一轮文化 / 背景面试 ， 考察面试者之前的项目深度 ， 并且判断面试者是否能够比较好的融入公司环境；一轮招聘老板面试 ， 也是侧重于面试者的经验以及和团队合作的能力 。
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