【字节跳动】直播技术校招&实习招聘火热进行中,免笔试!!!
机会多多,但同学们面对笔面试也难免有焦虑:
听说字节跳动研发岗的笔面试“宇宙最难”?先回答下大家的关于笔试几个问题:
leetcode刷题至少300道,才能不在字节笔面试中“失去尊严”?
看过不少笔面经,但线上还是第一次啊!......
Q1 据说字节跳动的笔试非常难,一共有几道题,难度分布是怎样的,应该如何分配作答时间?
首先,真的不难。真的。
一般来说,每套笔试题是由1个简单难度题目、2个中等难度题目及1个较难的题目构成,部分岗位方向还有选择题。单道题的代码量也有控制,一般在100行以内。
因为每道题的分数相同,所以建议将自己有思路的题目完全做对后,再去攻克其他题目。
Q2 题目的来源是哪里?
题目一般是内部出题人针对常见的数据结构和算法进行包装和引申,核心考点是来自于大学课本以及ACM/ICPC竞赛里的简单题,也可能从具体业务问题抽象出笔试题。
但万变不离其宗,知识点是(相对)有限的,但是具体的题目可以有无数变化。
Q3 常见的考点有哪些?
每道笔试题都会有一个或几个关键的考察点,这个考察点也许是某种数据结构,某种算法,或者是某种思维模式,但通常不会直白地给出这个考察点是什么,而是会给一个规定情境,或者讲一个小故事,需要候选人第一步做的就是脱掉题目的“马甲”,识别出考点。
常见考点有:
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某种数据结构以及相关的操作:二叉树、链表、(多维)数组等
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某种编程思想:二分、分治、贪心、搜索、动态规划等
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找规律:数学性质、递推公式
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纯编码:边界条件、逻辑完备性
Q4 笔试是如何判卷的?如何作答通过笔试几率更大?
笔试是自动化判卷,根据跑通case的比例打分。需要保证可编译运行及结果准确性,部分题目有性能要求,要注意算法优化。
在算法能力相同的情况下,调试能力更好的同学会获得更高的分数。有些题目可能不止一种做法,针对不同规模的test cases,可以采用不同的策略去拿到更多的分数。
Q5 笔试前应该如何准备,有没有学习资源推荐?
短期靠刷题,长期靠积累。
刷题:牛客网中有字节跳动历次的【笔试真题】(点击了解),也可考虑去LeetCode、Codeforces等平台做题,保持手感和熟练度。
Q1 视频面试和现场面试有什么区别,视频面试应当如何准备?
整体不会有太大差别。
视频面试其实比现场面试有优势。视频面试往往会在线coding,用电脑写代码总比手撕代码更方便。一场视频面试的时间是有限的,建议大家提升编码速度和调试能力,编码需要又快又好,同时也需要注意编码风格、完整性和异常处理,才能给面试官留下深刻印象。
划重点了哦:在线回答问题或者coding时,面试官可以看到你的切屏操作,所以不要有侥幸心理,如果需要查阅API等文档,可以和面试官沟通。偶尔出现信号不好等问题,保持稳定心态就好。
Q2 简历上的项目经历,面试官常问什么?实习经历是否重要?
面试官会比较关注候选人对项目经历、自己核心的贡献总结,基本原则是“呈现在简历上的项目经历,一定要保证了解细节”。
针对项目经历,一般会深挖的问题是:
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你能跟我讲讲你是怎么做这个项目的吗?
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你承担的责任是什么?
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为什么你要这么做?
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遇到困难怎么解决?
问这些都是为了发现你的亮点,譬如:
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是否有合理、成熟的架构设计
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能否清晰、有条理的讲解,对所解决问题完整的认识
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对一些工具的熟练应用和理解
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踩坑经历,trouble-shooting的能力等
有实习经历或者项目经历,都是不错的加分项,但实习经历并不比项目经历更重要。请向面试官多表达自己在实习经历中学到的知识经验、核心贡献,而不是做的事。
Q3 面试的侧重点是什么?不同岗位有什么不同?
我们面试的指导思想是:“老司机更看重实战与架构,新警察多关注基础和潜力”。
所以校招同学的基础是我们最为看重的:基础知识与工程能力、算法与数据结构、网络、操作系统、编程语言。
针对测试方向的岗位,会更加重视对测试用例设计和沟通能力的考核,主要目的是为了挖掘更适合候选人的方向。
针对大数据方向的岗位,也会对有大数据相关项目经历和背景的同学,考察大数据的基础知识和架构的设计能力。
Q4 哪些表现能让面试官眼前一亮?
做题前,有好的交流,确保自己完全理解题意,有出色的理解能力,逻辑清晰,举一反三,大家都喜欢和这样的人交流,轻松高效。
做题时,能与面试官互动,最亮眼的绝对是超强的硬实力,编程又快又好,知识又广又深,专治一切花里胡哨。
做完题目后,有对自己的程序的测试。能在最后的提问环节,提出有深度的问题。展现出自己的自驱精神和积极性,通常表现为对曾经做过的事情持续学习和反思,对面试的岗位和公司有充分的准备等。
Q5 “你还有什么想问我的吗?”建议同学该如何回答?
面试官其实很期待能和候选人互动。