前言 星塵大佬總結的100題目，讓我突發(fā)奇想： 高頻題目是可以一定程度預測面試的考題的，而且我覺得按崗位去分別統(tǒng)計題目絕對可以更加精準地預測。 因此，我總結了今年從5月1號到6.29號的這兩個月的大概含120多篇字節(jié)跳動的面經(jīng)，從中抽取了190多條涉及l(fā)eetcode或劍指offer的考察信息，并按照崗位進行了匯總。 如果不是這次匯總，我絕對想不到，一個我從來沒有做過的209題，居然就有4個前端同學表示被問到過.. 希望這些信息對大家有幫助，總結實屬不易，求牛友們的贊呀~~~???? 更新 建了個github倉庫用于收集各大公司的高頻題目 ht...

這應該是我目前面過的面試里難度最高的（之一），我甚至懷疑我是不是在社招。很多問題沒有實際工程經(jīng)驗根本不可能答出來?？赡苁且驗槲冶粨频谋容^晚吧，對實習的要求水漲船高（比較搞笑的是之前我之前還面了魔方，一面完感覺巨好官網(wǎng)狀態(tài)也是隔天就轉復面了。結果一周下來一直沒約面，我打開官網(wǎng)發(fā)現(xiàn)狀態(tài)又滾回初面了，不知道是怎么回事。。。）1. 項目以及實習經(jīng)歷2. 場景題：場景中有一百萬個面的物體一萬個，有什么方法能優(yōu)化渲染流程3. 場景題: 2.中的物體在大世界中放置的比較稀疏的話，還可以有什么策略4. 場景題：大世界區(qū)塊加載有什么策略5. 場景題：碰撞檢測有什么優(yōu)化方法6. 場景題：在開放世界中一條及遠距離的射線的碰撞檢測有什么優(yōu)化策略7. 場景題：在大世界中很多條很短光線的碰檢測有什么優(yōu)化策略8. 有什么碰撞檢測的加速結構9. kd樹和bvh樹相比各有什么優(yōu)劣10. 手撕：實現(xiàn)一個單例模式,這個實現(xiàn)有什么問題11.手撕：計算a^n mod 1000000其中a<10^9 n < 10^5。（追問優(yōu)化到O（log n）怎么做，優(yōu)化到O（1）怎么做）12.手撕：斐波那契數(shù)列（我的實現(xiàn)是尾遞歸優(yōu)化后的O（n）實現(xiàn)，面試官問我怎么優(yōu)化，實在找不到還有什么優(yōu)化空間）13. 反問面試過程中面試官還是很不錯的，我不會的時候一直在給提示。奈何本人水平確實不行，很多問題答的不好。==============================最后說點題外話，圖形真是狗都不學，門檻高崗位少就因為前幾年炒概念炒火了一堆人跑去學，現(xiàn)在經(jīng)濟下行馬上需求就砍完了。有這時間不如多打幾次gamejam積攢點人脈，運氣好能拉到投資還能自己給自己打工。說了這么多大伙就當是一個小丑在發(fā)牢騷吧。最后還是祝大伙能有理想的offer。 #騰訊#   #面經(jīng)#   #C++工程師#   #游戲客戶端#

本文為樓主2020年秋招提前批的c/c++后端開發(fā)面經(jīng)整理，包括C/C++語言基礎，計網(wǎng)，數(shù)據(jù)庫，linux，操作系統(tǒng)，場景題，智力題和hr常問題。面試問題來自前人的工作和樓主面試時遇到的值得記錄的問題，其中面試題答案多為樓主自行解答（并且面試的時候也基本是這樣回答的），回答中都附上了參考資料的鏈接，全文共七萬余字，僅供大家作為面試準備材料的參考。 希望大家在準備面試的時候都能建立一個屬于自己的題庫，自己從網(wǎng)上尋找問題，然后自己通過課本或者博客進行解答，并且用自己的話記錄下來，這樣就一邊學一邊背。因此我把這份面經(jīng)的源文件 markdown格式分享給大家：百度網(wǎng)盤鏈接 或者鏈接：https://...

1、背景 說回正題，這篇學習路線我真的寫了一個月左右，不要懷疑，是真的一個月，主要是因為最近部門老大又接了一些新項目，我們也在加班加點干活。 畢竟抖音這邊的工作節(jié)奏還是很緊湊的，研發(fā)壓力也是不小，所以就只能利用各種碎片化時間寫出來的這篇學習路線。 以前就在?？蜕戏窒磉^自己的秋招總結：遲到的秋招CPP總結-真是雙非渣碩。。。也分享過一些入職體驗：入職抖音快一月了，分享一下最近的職場生活，希望以后工作順利 我有個還在讀大學的表弟，今年大三了。他是非科班轉到計算機來的，所以基本功比較差，我專門花了一個多月寫了這篇學習路線，全文超過8000字，文章潤色了好久，配套的資料全部找齊了。 鑒于?？蜕喜荒馨l(fā)...

這篇文章是《軟件技術領域就業(yè)大綱——編程語言》的升級。《軟件技術領域就業(yè)大綱——編程語言》中，我對Java、前端、go、Python、C/C++、Android/iOS等各種語言做了統(tǒng)篇介紹，但過去半年多以來很多C/C++方向的同學跟我聊的時候依然有很多的問題，比如，有些什么樣的具體領域、公司、崗位可以選擇，未來如何發(fā)展等。這些問題是上篇文章中沒有覆蓋的，于是，有了這次升級，希望可以在學習、就業(yè)選擇上幫助到大家。宏觀局勢的分析替代不了個人微觀層面的決策，大家在學習、就業(yè)方面有任何問題，歡迎私信找我溝通。以下開始分領域講一下C/C++在不同領域的應用，作者個人能力及視野有限，必定有覆蓋不到的地方...

本人21屆某C9機械研究生，今年拿到了字節(jié) 阿里 騰訊的offer走的C++方向 想回饋一下論壇所以把自己的一些秋招經(jīng)驗分享給大家?？涂赡芘虐婵雌饋聿惶梦野押芏鄸|西都記在自己的公眾號上了包括自己的一個簡歷分享 ，一個月200題的刷題方法的分享微信搜索“陳同學在搬磚”關注即可希望可以幫助到大家 很多搞C++的小伙伴包括曾經(jīng)我自己特別是后端方向的或多或少都有過一個這樣的疑惑"搞C++到底可以寫哪些項目呢？" 在項目這個問題上對于像我一樣的非科班生首先應該摒棄掉一個思維上的 "誤區(qū)" 拿我們機械舉例我們的課題是機器人機器人作為一個交叉學科 在課題項...

具體面經(jīng)參見：http://fangfengwang8.cn/discuss/172152個人牛客專欄：《收割BAT：C++校招學習路線總結》http://fangfengwang8.cn/order?itemId=17&itemType=ZHUANLAN&couponId=D3btI8p (專欄介紹見文末~) 個人介紹 南京大學電子科學與工程學院 本碩。本科 通信工程。實習經(jīng)歷：在北京圖森未來的基礎架構部門。(目前我也是圖森在南京大學的校園大使，大家有想去實習和工作的可以私信我內推呀)我之前也是經(jīng)歷過很長一段時間的迷茫，糾結于算法還是研發(fā)方向，因為我本身做過算法優(yōu)化相關的...

自報家門，北理工軟件學院本科生。 主要部分： 1、畢業(yè)去向選擇 2、春招過程 3、暑期實習 4、秋招辛酸路程 5、一點感悟 1.畢業(yè)去向選擇問題 從大一開始，就決定畢業(yè)找工作，方向是有了，但是三年多過去了，到現(xiàn)在才發(fā)現(xiàn)，大學期間并沒有為這個方向做出太大的努力，這也成為我一個本科生找工作的很大障礙，實踐能力嚴重不足。我的情況是：我決定工作，但是由于高中的思維，太看重學習成績，成績搞的很好，雖然有保研資格，但是又不讀研，找工作的時候，好的互聯(lián)網(wǎng)公司不看成績，看能力，所以大廠的筆面試都掛掉了。現(xiàn)在反思過后，給學弟...

1. 秋招情況 先說明一下個人基本情況，本碩東南自動化，實驗室主要是做一些圖像處理相關的項目，后面發(fā)現(xiàn)自己對算法并沒有太大的熱情，于是轉向了C++后臺開發(fā)，在秋招過程中，投遞了大概10+家公司（基本都在7月份完成投遞），最終拿到了以下offer，大部分是sp或者ssp： 騰訊PCG分布式存儲 百度Feed推薦技術架構部 阿里云計算平臺事業(yè)部 字節(jié)跳動視頻架構 拼多多服務端研發(fā) ...

之前總結的秋招： 1. 轉碼人要和秋招做個了斷了 （立了flag 說點贊10個寫轉碼路線） 2. 秋招小結&鼓勵貼 C++基礎語法 & STL 數(shù)據(jù)結構與算法 計算機網(wǎng)絡 操作系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫（MySQL Redis） Linux 一點點Go 項目 編程語言選擇 學習路線，學習速度因人而異，按照自己實際情況進行，我只是講一下自己的實際情況，希望給一些同學帶來一點點幫助。 ====時間回到2021年==== C++基礎語法 & STL 書籍 我自己的話是先看了C++ primer的前16章節(jié)的內容，大概用了兩個多月（這段時間還看了B站王卓老師的數(shù)據(jù)結構相關的課程），...

C++后臺開發(fā)面試考點匯總 以下不作為C++學習路徑，只是匯總的校招C++后臺開發(fā)面試考點（因為還有筆試考點，后面結合在一起給大家學習路徑），后續(xù)會為大家更新10w+字數(shù)的C++校招面試題庫，還有其他崗位的相關題庫和資料，想要什么崗位的可以留言哦~ 本篇根據(jù)各個公司的面試問的問題的大數(shù)據(jù)進行總結，后面還會更新面試中考察所占比例，當然，本文只包括技術面，不包括hr面或者一些其他談人生理想的 附題目： 一、基礎知識 1、基本語言 1、說一下**static關鍵字的作用** 2、說一下C++和C的區(qū)別 3、說一下C++中static關鍵字...

這篇我想寫寫算法的重要性、我個人是如何學習算法以及一些如何學習算法的建議。 算法在求職以及工作后的重要性 求職面試必考（校招+社招），且國內工資越高的面試中算法比重就越大。 我分別說一下國內和國外的行情。 國內的話，一般來講，工資高的公司在面試時算法和數(shù)據(jù)結構題目的比重較大，工資一般的公司比重較小。當然同樣公司的不同崗位，要求也會不同，但總體趨勢就是 國內好公司愛考算法和數(shù)據(jù)結構 。這是目前國內互聯(lián)網(wǎng)公司的情況。 國外的互聯(lián)網(wǎng)公司呢，幾乎只考算法和數(shù)據(jù)結構，很多年前就是這樣了，一直如此。我相信國內會逐漸變得像國外...