Android-茫茫9个月求职路,终于拿满意offer

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整个技术准备过程与面试过程是交替进行的,一边面试一边查缺补漏,如此往复。我当时是每天早上7点起床坐班车去公司,8点半吃完早餐就在工位上学习,一直学到9点半左右。然后10点开始办公,18时吃完晚餐,19时到20时,如果工作忙的话就办公,不忙的话就接着学习,后期公司任务变少了,有时候全天都在学习。

在这个过程中我真的是学的越多越觉得自己真是菜啊,一是觉得不知道的东西太多了,即广度太窄,二是知道的东西掌握的又不深,即深度不够。

面试进行时

准备了一段时间后我觉得自己准备的差不多了,就在拉勾上&boss上注册账号,公开了简历,前期我没有主动投递,有哪家让我去面试,我才去。后期就主动开始投简历了,这里不得不吐槽一下拉钩的star法则,以及万年不匹配。我面试的公司较多,摘取几个有代表性的公司拿出来分享下。

蓝厂

一面就挂了,主要是以下几个问题:

  • 事件分发流程
  • View的渲染机制
  • 动画的原理,底层如何给上层信号
  • 编译打包的过程
  • Android有多个资源文件夹,应用在不同分辨率下是如何查找对应文件夹下的资源的,描述整个过程
  • ANR的原理(回答主线程5秒阻塞是不行的,要读源码)

面试官是做framework的,所以问的东西偏framework,最后他说“虽然你是做应用的,但是不能浮于表面,要深入研究”,我觉得他说的很有道理。

度娘

晚上八点半,在雨中打着伞接到电话,进行电话面试,一面就挂了。

  • Bitmap 使用时候注意什么?
  • Oom 是否可以try catch ?
  • 内存泄露如何产生?
  • 适配器模式,装饰者模式,外观模式的异同?
  • ANR 如何产生?
  • String buffer 与string builder 的区别?
  • 如何保证线程安全?
  • java四中引用
  • Jni 用过么?
  • 多进程场景遇见过么?
  • 关于handler,在任何地方new handler 都是什么线程下
  • sqlite升级,增加字段的语句
  • bitmap recycler 相关
  • 强引用置为null,会不会被回收?
  • glide 使用什么缓存?
  • Glide 内存缓存如何控制大小?
  • 如何保证多线程读写文件的安全?

面试官声音略显慵懒疲惫……我怀疑他是不是面了太多人已经麻木了

某海外直播公司

一面:

  • 线程和进程的区别?

  • 为什么要有线程,而不是仅仅用进程?

  • 算法判断单链表成环与否?

  • 如何实现线程同步?

  • hashmap数据结构?

  • arraylist 与 linkedlist 异同?

  • object类的equal 和hashcode 方法重写,为什么?

  • hashmap如何put数据(从hashmap源码角度讲解)?

  • 简述IPC?

  • fragment之间传递数据的方式?

  • 简述tcp四次挥手?

  • threadlocal原理

  • 内存泄漏的可能原因?

  • 用IDE如何分析内存泄漏?

  • OOM的可能原因?

  • 线程死锁的4个条件?

  • 差值器&估值器
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    二面:

  • 简述消息机制相关

  • 进程间通信方式?

  • Binder相关?

  • 触摸事件的分发?

  • 简述Activity启动全部过程?

  • okhttp源码?

  • RxJava简介及其源码解读?

  • 性能优化如何分析systrace?

  • 广播的分类?

  • 点击事件被拦截,但是相传到下面的view,如何操作?

  • Glide源码?

  • ActicityThread相关?

  • volatile的原理

  • synchronize的原理

  • lock原理

三面:

  • 三道算法题,要求在一个小时之内做完。
  • 翻转一个单项链表 1->2->3->4->5->null =====> 5->4->3->2->1->null
  • string to integer
  • 合并多个单有序链表(假设都是递增的)

**四面: **

总监面,问了一些java 同步相关的。

HR面:

谈薪水,最后没谈拢。

由鹅厂与其他公司合资创立的公司

一场笔试加一场面试后挂了,面试官T4级别……。

:**

谈薪水,最后没谈拢。

[外链图片转存中…(img-YMcYxKJJ-1651035743091)]

由鹅厂与其他公司合资创立的公司

一场笔试加一场面试后挂了,面试官T4级别……。

内容概要:本文档介绍了一个多目标规划模型,该模型旨在优化与水资源分配相关的多个目标。它包含四个目标函数:最小化F1(x),最大化F2(x),最小化F3(x)和最小化F4(x),分别对应于不同的资源或环境指标。每个目标函数都有具体的数值目标,如F1的目标值为1695亿立方米水,而F2则追求达到195.54亿立方米等。此外,模型还设定了若干约束条件,包括各区域内的水量限制以及确保某些变量不低于特定百分比的下限。特别地,为了保证模型的有效性和合理性,提出需要解决目标函数间数据尺度不一致的问题,并建议采用遗传算法或其他先进算法进行求解,以获得符合预期的决策变量Xi(i=1,2,...,14)的结果。 适合人群:对数学建模、运筹学、水资源管理等领域感兴趣的科研人员、高校师生及从业者。 使用场景及目标:①适用于研究涉及多目标优化问题的实际案例,尤其是水资源分配领域;②帮助读者理解如何构建和求解复杂的多目标规划问题,掌握处理不同尺度数据的方法;③为从事相关工作的专业人士提供理论参考和技术支持。 阅读建议:由于文档涉及到复杂的数学公式和专业术语,在阅读时应先熟悉基本概念,重点关注目标函数的具体定义及其背后的物理意义,同时注意理解各个约束条件的设计意图。对于提到的数据尺度不一致问题,建议深入探讨可能的解决方案,
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