攻克大厂高频面试题，迈进职业生涯新高度

见解分享

2022-11-23 09:58:56

攻克大厂面试高频题：从基础到策略

基础知识：打牢坚实根基

打好基础知识就像搭建一座稳固的房子，为成功面试奠定基础。专注于掌握以下核心领域：

数据结构与算法： 深入了解常见数据结构（链表、数组、哈希表等）和算法（排序、搜索、动态规划等），熟记其时间复杂度和应用场景。
操作系统： 透彻理解进程、线程、内存管理和文件系统，掌握这些机制如何协同工作。
计算机网络： 掌握网络协议（TCP/IP）、网络层（路由、交换）和传输层（TCP、UDP）的基本原理和协议。
数据库： 精通关系型数据库（SQL）的原则和概念，以及 NoSQL 数据库的类型和应用。
计算机体系结构： 了解计算机硬件组成、指令集架构和存储器层次结构，深入理解计算机如何执行指令。
软件工程： 熟悉软件生命周期、敏捷开发和版本控制，掌握协作开发和项目管理的基本原则。

算法：展现思维能力

算法是面试中不可或缺的一部分，展现你的问题解决能力和逻辑思维能力。掌握以下算法类型：

动态规划： 通过将复杂问题分解成较小的子问题并存储解决结果，高效地解决复杂问题。
贪心算法： 在每一步中做出局部最优决策，从而快速找到全局近似最优解。
分治算法： 通过将问题分成较小的子问题并递归解决，降低时间复杂度。
回溯算法： 通过尝试所有可能的解决方案并回溯不正确的路径，解决具有多个解决方案的问题。
排序算法： 了解不同排序算法的原理、时间复杂度和应用场景，掌握快速排序、归并排序和堆排序等算法。
图论算法： 深入理解图的表示、搜索（DFS/BFS）和遍历（最小生成树、最短路径）等算法。

系统设计：彰显全局视野

系统设计是展现你的系统思维能力和解决复杂技术挑战的技能。着重了解以下领域：

分布式系统： 理解分布式系统的概念、挑战和解决方案，熟练掌握分布式锁、一致性算法和负载均衡技术。
微服务架构： 掌握微服务架构的原则和模式，了解服务发现、服务注册和服务治理技术的应用。
数据库设计： 精通关系型数据库设计原则和范式，掌握表结构设计、索引设计和查询优化技术。
缓存系统： 了解缓存系统的工作原理和应用场景，掌握缓存一致性、缓存失效和缓存淘汰技术。
消息队列： 掌握消息队列的基本概念和应用场景，理解消息可靠性、消息持久性和消息顺序等技术。
负载均衡： 了解负载均衡的基本原理和算法，掌握轮询、哈希和最少连接数等负载均衡算法。

面试技巧：策略取胜

掌握面试技巧就像在剑术中掌握技巧一样，可以提升你的表现。遵循以下策略：

充分准备： 预先了解公司和岗位，复习相关知识点，准备典型面试题的答案，并进行模拟面试。
自信从容： 保持自信和镇定，表现出主动积极的态度，与面试官建立有效的沟通。
逻辑清晰： 回答问题时，使用清晰的逻辑，条理分明，避免模棱两可或含糊其辞。
注重细节： 提供具体、准确的答案，避免泛泛而谈或夸大其词。
实事求是： 诚实地你的技能和经验，避免虚构或夸大你的能力。
积极提问： 在面试结束时，主动向面试官提出与岗位相关的问题，展现你对公司和岗位的浓厚兴趣。

代码示例：

# 动态规划：斐波那契数列
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)

# 贪心算法：活动选择问题
class Activity:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

def max_activities(activities):
    activities.sort(key=lambda x: x.end)
    selected_activities = [activities[0]]
    last_activity_end = activities[0].end

    for activity in activities[1:]:
        if activity.start >= last_activity_end:
            selected_activities.append(activity)
            last_activity_end = activity.end

    return selected_activities

# 分治算法：归并排序
def merge_sort(nums):
    if len(nums) <= 1:
        return nums

    mid = len(nums) // 2
    left_half = merge_sort(nums[:mid])
    right_half = merge_sort(nums[mid:])

    return merge(left_half, right_half)

def merge(left, right):
    merged = []
    left_index = 0
    right_index = 0

    while left_index < len(left) and right_index < len(right):
        if left[left_index] <= right[right_index]:
            merged.append(left[left_index])
            left_index += 1
        else:
            merged.append(right[right_index])
            right_index += 1

    merged.extend(left[left_index:])
    merged.extend(right[right_index:])

    return merged