第一题:思维。最大贡献就是数组中最大数的平方第二题:dfs。 通过递归和记忆化搜索，枚举每个字符串的字符排列方式，确保每个字符串的首字符与前一个字符串的第三个字符相同，同时满足字符组成一致的条件，最终统计所有可能的方案数。第三题:dp。定义状态dp[t][i][j]表示经过t秒后，小红位于i，小紫位于j的概率。通过二维差分数组记录每一步的移动概率更新 #饿了么#  #机械人春招想让哪家公司来捞你？#  #春招启动，你开始投递了吗？#

Kafka的流量控制机制Kafka 作为一款高吞吐量的消息队列系统，能够在海量数据场景下提供稳定的消息生产和消费能力，其背后的流量控制机制功不可没。我们需要认识到，Kafka 的流量控制并非仅仅是为了防止系统过载或崩溃，它的目标是实现资源的最优分配、保证服务的稳定性，并在高并发场景下提供一致的性能。例如，在生产者端，Kafka 提供了批量发送和消息压缩等手段，减少了网络开销，提高了吞吐效率。而在 Broker 端，通过配额管理和分区负载均衡，Kafka 可以在多租户或大规模部署的情况下，维持整个集群的平衡。与此同时，消费者端的流量控制则注重消费速率的调节与回压机制，确保消费的速率与处理能力匹配...

中国矿业大学（北京）数学类专业23年毕业，自学的Java和数据结构。leetcode上每日一题加上面试必刷题，零零总总做了330多道题。目前的技术栈：框架:springBoot、springCloud（自学了，但是公司用不上）、mybatis、mybatis-plus数据库：Mysql、Postgresql、Elasticsearch中间件：redis、kafak运维工具：nginx、docker，kafak、k8s(稍微了解）在宁波一家公司工作一年半多，想换一份工作，之前主要做的MES（工厂智能制造软件），做过一个分布式Saas项目的改造工作将其中部分模块重构，但是没有引入微服务，使用docker和nginx部署的应用。也独立设计和开发过一个中间服务（用于项目之间(主要是和其他公司项目)的对接，能实现通过配置同步或异步转发http/kafka消息,支持配置定时任务轮询转发，自动登录等）现在能投什么样的公司。

时间线 10月初:投递，地市岗（柜员岗和专业技术岗还有计算机岗但竞争较大，专业技术岗转客户经理有优势，柜员岗大专可报；现场观察大概率不限制身高，但可能是gxh说不定） 12.7:线上笔试（省考前一天）:105道单选（有少量金融知识），10道资料分析（有计算器所以做的很快），10道多选，1道论述题。没考英语，没考图推，没考企业文化。行测部分较为简单。 1.4:面试: 3:1 抽签决定顺序 现场出分 自我介绍不透露籍贯，姓名 抽题回答 半结构化 总时长最多10分钟（一天内完成同地区所有岗位面试，收手机，可以准备些资料或者打发时间的） 竞争:笔试刷人较多因为面试是3:1,入围面试同一岗位有大专也有研...