作者：寒小阳
时间：2013年8月。
出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/10473845。
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前面从宏观的角度，根据师兄师姐口口相传的经验和自己的面试经历，写了点面试应该注意的点。这里针对，互联网公司，总结总结面试注意的点，里面的一部分内容出自一些优秀的大牛口中或笔下，一部分是自己的客观感受，也许会有挺多地方说的不对，望大家指出，谢谢。

之前看到过一个所谓的互联网面试100分理论：50分的算法和C语言、15分的项目分、15分的知识面和扯淡分、10分的开发语言细节分和5分的其他。也看过一些反驳这个说法的文章，且不说其对错吧，我把它总结了总结，结合自己的经验想法写在下面。大家往下看看想想，或许某一部分能对你有帮助。

现在的校园招聘笔试和面试，不分公司和部门都是一窝蜂的考这两项。大部分应届生，没有履历，没有工作对口方向项目知识能力的积累，用人单位只能考察基础知识和思考分析完成程序的能力了，而最无奈的是很多时候不同的职位也就同一套题，甚至有不少想做前端的同学去忍受C指针和算法的折磨。但是假如你这两个比较好，那么你就有50%以上的机会进入心仪的互联网公司，那如果不好呢？

假如您的C语言不好，问题不大，翻出谭浩强的那个工科生必修的C教材，再熟悉熟悉。（这里我也推荐一下我的找工作笔试面试那些事儿(1)-(8)，相信也能解决不少问题） 。

假如您的算法不好，如果还有一段时间，也能补补。从去年我和同学们笔试和面试的经历看来，很多互联网公司（之前面过的像人人网、搜狗、百度、美团、大众点评网、微软等等都是）笔试面试的算法题都能找到原题或者母题。也许在很多acm大牛看来，看某典、某美和剑指offer，100题非常不屑，但对于算法基础一般般或者不怎么懂算法的人而言，还是会有很大帮助的。

最基本的下面的东西得会吧：
知道各种排序的时间和复杂度，能写出快排，堆排以及计数排序的代码且知道什么时候用哪种即可。

知道构建动态链表，删除节点，翻转链表，两两翻转，求环节点，求两链表交点等。

知道高效翻转，回文，如果还能完整的写出KMP查找就基本完美。有时间再了解了解字典树，后缀树什么的更好。

知道二叉树的三种递归遍历，非递归遍历，查找，知道两种遍历求第三种，再深一点，知道如何分层遍历，如何求两节点距离。

队列、栈、哈希表的特性和应用场合。

据说1足够好，编程能力足够好的话，这部分基本也不会丢掉什么分。多少总归有一两个自己真实参与过的项目吧，好好讲清楚里面用到的知识技能，体现自己在遇到问题的时候分析问题和解决问题的能力就行了。

这方面确实和知识面广度深度平时积累有关系，根据面试官和应聘职位可能不同，也挺难事先准备的，有时候面试官是根据之前你的项目问些相关的知识。像PageRank，搜索引擎倒正排索引，数据库优化，web性能优化，浏览器渲染，web安全，爬虫，设计模式，软件架构，推荐系统，加密算法，服务器推等等都有可能被问到。本人也很菜，这种东西问到也不能答得太好，好在这部分15分的话，也影响不大，大部分人都在中间得分区段。

类似C的指针函数、函数指针，高级语言的值类型，引用类型，值传参和引用传参，托管语言的GC等等一些细节问题。来考察一个人对语言的掌握程度以及学习态度。

主要是沟通能力，印象，有些公司会有英语有要求。

看过这样一篇准备技术面试的文章，里面提到很多人在准备的时候，看资料都是看完问题之后直接翻答案。作者强烈建议不要这么做，并提供以下参考思路：

全凭自己的方法。有些问题确实很难，不过没关系。在解决了问题之后一定要考虑下时间和空间复杂度。推敲一下是否能够通过或者的方法来优化算法。

此前你一直在计算机写代码，特别依赖语法高亮、代码自动填补和编译器这些东西。但是在面试的时候是没有这些东西的，为了模仿这样的情况请一定

你肯定发现自己犯了不少的错。，在面试的时候你就会警惕这些错误了。

CareerCup提供一些模拟面试的服务，或者你可以找个朋友让他给你提一些面试的问题。虽然你的朋友不是专业面试官，但也能帮你完成代码或者算法的面试。

很多面试官不会直接问你一个算法(平衡二叉树或者其他复杂的算法)是如何实现的，说实话这些算法面试官自己可能都忘记了。但是一般面试官需要你记住一些基本的算法，下面是一个必须知道的知识的列表：

当然这个表格并不包含一切知识点的。面试问题可能超出这个范围。这只是一个必须知道的列表。对于表格中每一项你都得理解并且知道如何实现和使用它们，以及它们的时间空间复杂度。

好好练习这些数据结构和算法的实现。在面试的时候你可能会被问到如何实现他们，或者对算法进行改进。不论什么情况，你准备的越充分越好咯。

其实这里弄这么一篇真是心里虚的很，谁都知道木有一夜两夜提高算法的秘籍（不然笔试面试还考察这个做什么），算法这玩意靠得是一点一滴的积累和思维的磨练。一些所谓的方法和技巧（大部分是《编程之美》《代码之美》《编程珠玑》《剑指offer》之类的快餐书籍里面提炼出来的），都只是给面试来只强心针喂一口大补丸，主要目的是给自己壮个胆，让自己看着自信一点。不过即使是这样，总结类的东西看看也无妨。说不定在准备过一段时间的算法，做过一些算法题之后回过头看看下面的总结，感觉还能有那么点把丝丝缕缕的算法思路串起来的赶脚~~（非常感谢整理下面方法的原作者童鞋，我看过后整理加了一些自己的东西）。

根据面试的经验，大部分题都是对时间复杂度有所要求的，尤其是现在存储空间越来越大，存储设备越来越便宜的大环境下，对“速度“的要求却是越来越高。一般情况下就直接上时空原理咯，用空间来换时间。Hash，大数组，一些辅助性的空间，都是首选。Hash和大数组在很多情况下固然好用，不过，通常这不会是面试官想听的最终解法，他们紧接着十有八九是会说“如果只有xxxx空间呢？”。说此类方法只是为自己争取更多的时间，并且体现思考的完整性（也就是，拖延时间并装B用。。。）
-- 《编程之美》

一般这里指的都是在大数据分析的逻辑下，空间受限的问题。方法呢，大部分情况下就是压缩咯。bit-map(位图)是一个很好的方法，用一个bit（或几个）取代更大的int类型，最常见的位图是1bit 取代 1int，其实，很多时候，1bit可以取代更大的空间，这完全取决于你需要保留的信息。话说网上有一篇很有名的《十道海量数据处理面试题与十个方法大总结》，大家可以翻来看看，算是突击一下吧 -_-||
-- 《编程珠玑》

-- （传说中的Google面试题）

上面（2）中所说的空间受限的问题，其实大部分情况下都是在和文件打交道（看过《十道海量数据处理面试题与十个方法大总结》之后你更会这么发现）。基于文件的处理，基本都是寻找，或者排序，最最核心的，就是减少文件读取的次数。除了位图法，还可以考虑哨兵，典型的案例就是外排中，增加单个文件大小的方法。
例3.1：给定一个包含4300000000个32位整数的顺序文件，找到一个至少出现两次的整数。 -- （传说中的微软面试题，我曾经遇到过类似的）

-- 《编程之美》

关于分治，我的经验是，你在面试的时候最好经常问问自己，这道题能不能用分治解决。动态规划这东西，大部分人都掌握不了，而且在面试的时候比较沉重，不好描述，不好书写，而分治却刚刚好，美丽，快捷，易书写，是面试官杀人越货的首选武器。分治的用法实在是太多了，几乎是无所不在，二分，快排，种群计数，各个唯美无比。。。

-- 《编程之美》

-- 《代码之美》（注，不是编程之美是另一本书，有一章叫做种群计数，这是一种很酷的分治）

面试过程中，排序出现的频度实在是高的无法统计了，很重要的一点，排序的东西才能用二分，二分速度快啊！。二分是如此好用，以至于我们总是想着排序。查找和排序总是紧密联系的，当然，仅仅是为了查找，做一次排序，你需要衡量一下代价。。。

-- 《编程之美》

-- 《编程之美》

很多时候，题目看上去很吓人，仔细分析一下，就可以刨去其中大部分的无关内容，获得真正的出题意图，这一点很重要。另外有些时候，题目会在空间上做出一些限制，这个时候，你可以考虑动态的对数据规模进行缩减，比如用减法或除法抵消，用异或抵消，等等。。。

-- 《编程之美》

-- TopLanguage

一个典型的速餐方法。比如说其中比较有名的一个例子是，一组数，在某些情况下，它们的和一定，通过这个常量，进行反推，可快速搞定一些问题。。。（但是这个地方，提个小小的醒，和是定值，但是和可能很大，超出我们可以定义的数据范围，肿么办呢？恩，考虑考虑异或什么的吧）

--- 传说中的微软面试题

编码还真是个好东西，可以将复杂的问题抽象化。比如，对一个序列进行编码，可以直接映射到数组脚标上，大大提高访问速度。。。

-- TopLanguage

大部分面试时候，用到的数据结构都比较简单，大概数组堆栈链表就可以搞定了，顶多来个二叉树，因为简单变化多，面试官好把握。其他数据结果，同样也很重要。AVL，B树那样的可能比较复杂，但是偶尔真的会被问到，还是留心关注关注比较好。。。
--- 传说中的微软面试题

-- 《编程之美》

-- 《编程之美》

刚开始面试的时候一直不理解为什么概率题会被采纳为面试题，一直觉得这不就是数学吗，和编程算法关联不大啊。后来发现概率是一种很多情形下违背直觉的东西，容易让人陷入迷茫，而面试官会希望见到能犀利分析问题而不迷失的你。说来尴尬，曾经在面试某社交互联网公司的时候，被一道简单的概率题绕进去了，调戏的脸面全无，至今想起，仍然是汗流满面。所以，为了人身安全，复习一下概率的基本知识吧。。。

-- TopLanguage

时常有一些同学觉得自己的算法能完成所给的任务，而且程序也都写对了，但是面试莫名其妙地就挂掉了。其实，大部分情况下，可能是面试官觉得你的程序能用，但是还不够优秀。面试官会希望你优化一下。优化的方法有很多，就基本的思路就是，考虑一下到底哪里出现了浪费。常见的浪费有两种，一种是回归到时间和空间的问题，你用了比较沉重的运算，比如除法、取模等，你可能需要为计算来加速。另外有时候，你为了得到所需的结果附加计算了很多不需要的东西，这样的算法太粗线条，比如只需要符号，你却计算了总数等等。。。
-- 《编程之美》
-- 《编程之美》

-- 《代码之美》

上面这些所谓的总结的小东西，大牛们看看一笑而过就好了。总的来说，面试过程中出到的算法，并不为了考察算法本身，大部分情况下，面试官看重的是分析问题解决问题的能力，还有交流沟通能力，以及在面试官提示下能迅速找到突破口，扭转错误方向的能力，而不是最终的题结果本身。很多人举例子说，算法在面试中的地位，好比是托福在出国中的地位一样，必须但不是最重要的，它只是考量的各个方面的一部分，不一定就决定生死。所以，有就让它更好点，没有就稍微补充点，足矣。