本科毕业斩获字节offer的我做了什么准备?大厂面试经验试题分享

【笔试真题】字节跳动产品岗笔试主观题解析!! 题目一:如果选一家互联网公司和今日头条深度合作,选择哪一家?为什么?TOC 考点:战略分析 【主要解题思路】 本题考查的是战略分析,对于这种题,我们可以有两种思路去思考。 1.思路1:SWOT分析–企业战略分析方法 具体分析方式如下; 在SWOT法中,我们可以主要对今日头条的优势进行分析,再思考能否将头条的优势与当前市场的机会有效结合。 SO(优势+机会)最重要,这是公司未来的核心发展 WT(弱... 阅读详情

前言

字节面试整体流程大致分为笔试,性格测试,面试,综合面试,回学校等结果。笔试来说,字节的难度较中等,选择题难度和网易腾讯差不多。最后的代码题,相比下来就简单很多,一共3道题目,前2题很容易就AC,题目已经记不太清楚,不过难度确实不大。最后一题最后提交的代码过了75%的样例,一直没有发现剩下的25%可能存在什么坑。

笔试部分太久远,我就不怎么回忆了。直接将面试。

面试

如果说腾讯的面试是挥金如土(毕竟每个面试官都配了一间单独的房间),那字节就是戒奢宁俭。两个大会议厅坐满了面试官,其中一个是初面面试区,另一边是综合面试区。初面区的面试官会来等待区一个一个叫我们过去面试。

面试桌采取一对一的形式,技术岗的面试通知短信虽然没有通知说要带简历,但是仍然带了一份以免中途需要。(事实证明这是一个明智的选择)

初面

初面面试官点到我的名字之后,我跟着面试官去他的那个位置。

综合面试

初面完之后,面试官指引我去综合面试区等待综合面试。

我把那些试题以及我平时收藏的一些试题整理成了一份文档

试题:

1)Java 中能创建 volatile 数组吗?

能,Java 中可以创建 volatile 类型数组,不过只是一个指向数组的引用,而不是整个数组。我的意思是,如果改变引用指向的数组,将会受到 volatile 的保护,但是如果多个线程同时改变数组的元素,volatile 标示符就不能起到之前的保护作用了。

2)volatile 能使得一个非原子操作变成原子操作吗?

一个典型的例子是在类中有一个 long 类型的成员变量。如果你知道该成员变量会被多个线程访问,如计数器、价格等,你最好是将其设置为 volatile。为什么?因为 Java 中读取 long 类型变量不是原子的,需要分成两步,如果一个线程正在修改该 long 变量的值,另一个线程可能只能看到该值的一半(前 32 位)。但是对一个 volatile 型的 long 或 double 变量的读写是原子。

3)volatile 修饰符的有过什么实践?

一种实践是用 volatile 修饰 long 和 double 变量,使其能按原子类型来读写。double 和 long 都是64位宽,因此对这两种类型的读是分为两部分的,第一次读取第一个 32 位,然后再读剩下的 32 位,这个过程不是原子的,但 Java 中 volatile 型的 long 或 double 变量的读写是原子的。volatile 修复符的另一个作用是提供内存屏障(memory barrier),例如在分布式框架中的应用。简单的说,就是当你写一个 volatile 变量之前,Java 内存模型会插入一个写屏障(write barrier),读一个 volatile 变量之前,会插入一个读屏障(read barrier)。意思就是说,在你写一个 volatile 域时,能保证任何线程都能看到你写的值,同时,在写之前,也能保证任何数值的更新对所有线程是可见的,因为内存屏障会将其他所有写的值更新到缓存。

4)volatile 类型变量提供什么保证?

volatile 变量提供顺序和可见性保证,例如,JVM 或者 JIT为了获得更好的性能会对语句重排序,但是 volatile 类型变量即使在没有同步块的情况下赋值也不会与其他语句重排序。 volatile 提供 happens-before 的保证,确保一个线程的修改能对其他线程是可见的。某些情况下,volatile 还能提供原子性,如读 64 位数据类型,像 long 和 double 都不是原子的,但 volatile 类型的 double 和 long 就是原子的。

5) 10 个线程和 2 个线程的同步代码,哪个更容易写?

从写代码的角度来说,两者的复杂度是相同的,因为同步代码与线程数量是相互独立的。但是同步策略的选择依赖于线程的数量,因为越多的线程意味着更大的竞争,所以你需要利用同步技术,如锁分离,这要求更复杂的代码和专业知识。

6)你是如何调用 wait()方法的?使用 if 块还是循环?为什么?

wait() 方法应该在循环调用,因为当线程获取到 CPU 开始执行的时候,其他条件可能还没有满足,所以在处理前,循环检测条件是否满足会更好。

下面是一段标准的使用 wait 和 notify 方法的代码:

// The standard idiom for using the wait method

synchronized (obj) { while (condition does not hold) obj.wait();

// (Releases lock, and reacquires on wakeup) ... // Perform action appropriate to condition }

参见 Effective Java 第 69 条,获取更多关于为什么应该在循环中来调用 wait 方法的内容。

7)什么是多线程环境下的伪共享(false sharing)?

伪共享是多线程系统(每个处理器有自己的局部缓存)中一个众所周知的性能问题。伪共享发生在不同处理器的上的线程对变量的修改依赖于相同的缓存行,伪共享问题很难被发现,因为线程可能访问完全不同的全局变量,内存中却碰巧在很相近的位置上。如其他诸多的并发问题,避免伪共享的最基本方式是仔细审查代码,根据缓存行来调整你的数据结构。

有经验程序员的 Java 面试题

8)什么是 Busy spin?我们为什么要使用它?

Busy spin 是一种在不释放 CPU 的基础上等待事件的技术。它经常用于避免丢失 CPU 缓存中的数据(如果线程先暂停,之后在其他CPU上运行就会丢失)。所以,如果你的工作要求低延迟,并且你的线程目前没有任何顺序,这样你就可以通过循环检测队列中的新消息来代替调用 sleep() 或 wait() 方法。它唯一的好处就是你只需等待很短的时间,如几微秒或几纳秒。LMAX 分布式框架是一个高性能线程间通信的库,该库有一个 BusySpinWaitStrategy 类就是基于这个概念实现的,使用 busy spin 循环 EventProcessors 等待屏障。

9)Java 中怎么获取一份线程 dump 文件?

在 Linux 下,你可以通过命令 kill -3 PID (Java 进程的进程 ID)来获取 Java 应用的 dump 文件。在 Windows 下,你可以按下 Ctrl + Break 来获取。这样 JVM 就会将线程的 dump 文件打印到标准输出或错误文件中,它可能打印在控制台或者日志文件中,具体位置依赖应用的配置。如果你使用Tomcat。

10)Swing 是线程安全的?

不是,Swing 不是线程安全的。你不能通过任何线程来更新 Swing 组件,如 JTable、JList 或 JPanel,事实上,它们只能通过 GUI 或 AWT 线程来更新。这就是为什么 Swing 提供 invokeAndWait() 和 invokeLater() 方法来获取其他线程的 GUI 更新请求。这些方法将更新请求放入 AWT 的线程队列中,可以一直等待,也可以通过异步更新直接返回结果。你也可以在参考答案中查看和学习到更详细的内容。

11)什么是线程局部变量?

当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,每个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本,是线程隔离的。线程隔离的秘密在于ThreadLocalMap类(ThreadLocal的静态内部类)

线程局部变量是局限于线程内部的变量,属于线程自身所有,不在多个线程间共享。Java 提供 ThreadLocal 类来支持线程局部变量,是一种实现线程安全的方式。但是在管理环境下(如 web 服务器)使用线程局部变量的时候要特别小心,在这种情况下,工作线程的生命周期比任何应用变量的生命周期都要长。任何线程局部变量一旦在工作完成后没有释放,Java 应用就存在内存泄露的风险。

ThreadLocal的方法:void set(T value)、T get()以及T initialValue()。

ThreadLocal是如何为每个线程创建变量的副本的:

首先,在每个线程Thread内部有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap类型的成员变量threadLocals,这个threadLocals就是用来存储实际的变量副本的,键值为当前ThreadLocal变量,value为变量副本(即T类型的变量)。初始时,在Thread里面,threadLocals为空,当通过ThreadLocal变量调用get()方法或者set()方法,就会对Thread类中的threadLocals进行初始化,并且以当前ThreadLocal变量为键值,以ThreadLocal要保存的副本变量为value,存到threadLocals。然后在当前线程里面,如果要使用副本变量,就可以通过get方法在threadLocals里面查找。

总结:

a、实际的通过ThreadLocal创建的副本是存储在每个线程自己的threadLocals中的

b、为何threadLocals的类型ThreadLocalMap的键值为ThreadLocal对象,因为每个线程中可有多个threadLocal变量,就像上面代码中的longLocal和stringLocal;

c、在进行get之前,必须先set,否则会报空指针异常;如果想在get之前不需要调用set就能正常访问的话,必须重写initialValue()方法

12)用 wait-notify 写一段代码来解决生产者-消费者问题?

请参考答案中的示例代码。只要记住在同步块中调用 wait() 和 notify()方法,如果阻塞,通过循环来测试等待条件。

13) 用 Java 写一个线程安全的单例模式(Singleton)?

请参考答案中的示例代码,这里面一步一步教你创建一个线程安全的 Java 单例类。当我们说线程安全时,意思是即使初始化是在多线程环境中,仍然能保证单个实例。Java 中,使用枚举作为单例类是最简单的方式来创建线程安全单例模式的方式。

14)Java 中 sleep 方法和 wait 方法的区别?

虽然两者都是用来暂停当前运行的线程,但是 sleep() 实际上只是短暂停顿,因为它不会释放锁,而 wait() 意味着条件等待,这就是为什么该方法要释放锁,因为只有这样,其他等待的线程才能在满足条件时获取到该锁。

15)什么是不可变对象(immutable object)?Java 中怎么创建一个不可变对象?

不可变对象指对象一旦被创建,状态就不能再改变。任何修改都会创建一个新的对象,如 String、Integer及其它包装类。详情参见答案,一步一步指导你在 Java 中创建一个不可变的类。

16)我们能创建一个包含可变对象的不可变对象吗?

是的,我们是可以创建一个包含可变对象的不可变对象的,你只需要谨慎一点,不要共享可变对象的引用就可以了,如果需要变化时,就返回原对象的一个拷贝。最常见的例子就是对象中包含一个日期对象的引用。

数据类型和 Java 基础面试问题

17)Java 中应该使用什么数据类型来代表价格?

如果不是特别关心内存和性能的话,使用BigDecimal,否则使用预定义精度的 double 类型。

18)怎么将 byte 转换为 String?

可以使用 String 接收 byte[] 参数的构造器来进行转换,需要注意的点是要使用的正确的编码,否则会使用平台默认编码,这个编码可能跟原来的编码相同,也可能不同。

19)Java 中怎样将 bytes 转换为 long 类型?

String接收bytes的构造器转成String,再Long.parseLong

20)我们能将 int 强制转换为 byte 类型的变量吗?如果该值大于 byte 类型的范围,将会出现什么现象?

是的,我们可以做强制转换,但是 Java 中 int 是 32 位的,而 byte 是 8 位的,所以,如果强制转化是,int 类型的高 24 位将会被丢弃,byte 类型的范围是从 -128 到 127。

21)存在两个类,B 继承 A,C 继承 B,我们能将 B 转换为 C 么?如 C = (C) B;

可以,向下转型。但是不建议使用,容易出现类型转型异常.

22)哪个类包含 clone 方法?是 Cloneable 还是 Object?

java.lang.Cloneable 是一个标示性接口,不包含任何方法,clone 方法在 object 类中定义。并且需要知道 clone() 方法是一个本地方法,这意味着它是由 c 或 c++ 或 其他本地语言实现的。

23)Java 中 ++ 操作符是线程安全的吗?

不是线程安全的操作。它涉及到多个指令,如读取变量值,增加,然后存储回内存,这个过程可能会出现多个线程交差。

24)a = a + b 与 a += b 的区别

+= 隐式的将加操作的结果类型强制转换为持有结果的类型。如果两这个整型相加,如 byte、short 或者 int,首先会将它们提升到 int 类型,然后在执行加法操作。

byte a = 127; byte b = 127; b = a + b; // error : cannot convert from int to byte b += a; // ok

(因为 a+b 操作会将 a、b 提升为 int 类型,所以将 int 类型赋值给 byte 就会编译出错)

25)我能在不进行强制转换的情况下将一个 double 值赋值给 long 类型的变量吗?

不行,你不能在没有强制类型转换的前提下将一个 double 值赋值给 long 类型的变量,因为 double 类型的范围比 long 类型更广,所以必须要进行强制转换。

26)3*0.1 == 0.3 将会返回什么?true 还是 false?

false,因为有些浮点数不能完全精确的表示出来。

27)int 和 Integer 哪个会占用更多的内存?

Integer 对象会占用更多的内存。Integer 是一个对象,需要存储对象的元数据。但是 int 是一个原始类型的数据,所以占用的空间更少。

28)为什么 Java 中的 String 是不可变的(Immutable)?

Java 中的 String 不可变是因为 Java 的设计者认为字符串使用非常频繁,将字符串设置为不可变可以允许多个客户端之间共享相同的字符串。更详细的内容参见答案。

29)我们能在 Switch 中使用 String 吗?

从 Java 7 开始,我们可以在 switch case 中使用字符串,但这仅仅是一个语法糖。内部实现在 switch 中使用字符串的 hash code。

30)Java 中的构造器链是什么?

当你从一个构造器中调用另一个构造器,就是Java 中的构造器链。这种情况只在重载了类的构造器的时候才会出现。

JVM 底层 与 GC(Garbage Collection) 的面试问题

31)64 位 JVM 中,int 的长度是多数?

32)Serial 与 Parallel GC之间的不同之处?

33)32 位和 64 位的 JVM,int 类型变量的长度是多数?

34)Java 中 WeakReference 与 SoftReference的区别?

35)WeakHashMap 是怎么工作的?

36)JVM 选项 -XX:+UseCompressedOops 有什么作用?为什么要使用?

37)怎样通过 Java 程序来判断 JVM 是 32 位 还是 64 位?

38)32 位 JVM 和 64 位 JVM 的最大堆内存分别是多数?

39)JRE、JDK、JVM 及 JIT 之间有什么不同?

3 年工作经验的 Java 面试题

40)解释 Java 堆空间及 GC?

JVM 底层面试题及答案

41)你能保证 GC 执行吗?

42)怎么获取 Java 程序使用的内存?堆使用的百分比?

43)Java 中堆和栈有什么区别?

Java 基本概念面试题

44)“a==b”和”a.equals(b)”有什么区别?

45)a.hashCode() 有什么用?与 a.equals(b) 有什么关系?

46)final、finalize 和 finally 的不同之处?

47)Java 中的编译期常量是什么?使用它又什么风险?

再给大家截图看一下文档里的内容吧:

Java多线程

 

JVM

 

Redis

 

​​Spring

 

美团点评篇章

 

 

BATJ真实面试题

 

  • Java 集合框架的面试题
  • Java IO 和 NIO 的面试题
  • Java 最佳实践的面试问题
  • Date、Time 及 Calendar 的面试题
  • 编程和代码相关的面试题
  • 关于 OOP 和设计模式的面试题
  • Java 面试中其他各式各样的问题

由于篇幅限制小编,以上面试专题答案全部整理在一个pdf文档里了,文档里的详解资料太全面,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!有需要的程序猿(媛)可以帮忙转发+关注私信(学习资料)获取哦

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

年末最新整理:阿里、腾讯、字节、华为、百度等大厂Android岗面经分享!

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备战2月面试8家大厂,成功上岸字节(Java岗)定级T2-2,分享一下我的面试心得

最近在公众号上看到一位道友的字节Java面经,可以说是深有感触了! 他的背景是杭州某中厂的Java后端开发,本科毕业5年,最近2个月面试了PDD、小红书、字节等多个大厂。几乎都拿到了Offer,最终选择了字节2-2。以下是他的一些分享和总结,一共有四点,LZ觉得挺有参考意义的:

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中电福富外包offer要等多久_两年外包公司经验,拿到字节跳动Android offer,我的付出不止一点点...

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两年经验拿到阿里,字节offer,附BAT面试Java核心知识点整理

我自己是本科毕业后在老东家干了两年多,老东家算是一家”小公司”(毕竟这年头没有 BAT 或 TMD 的 title 都不好意思报出身),毕业这两年多我也没有在大厂待过,因此找坑的时候是非常非常虚的。迫于心慌,我好好思考了一阵来给自己打气,当时真正找坑和准备面试的过程大概分为这几个阶段:

老男孩的架构路 184

阿里4面面试官:你之前的16k是怎么拿到的?问啥啥不会....三个月后疯狂打脸5面字节年薪40w+

都挺好 很多人挤破脑袋,破釜沉舟的想进大厂的根本原因还是大厂和小公司真的不一样。我是双非本科15年毕业的,毕业之后就一直在做Android相关方面的开发工作,到18年经历了两家创业公司,一家工作了不到半年老板就跑路了,一家工作到18年初,因为运营不当倒闭了(一度怀疑自己是不是去哪家公司就得哪家倒闭)。 在小公司做开发,一个同时开发几个app也是比较常见的,而且公司的代码和项目管理都非常的不规范,一些祖传代码能让你一些白了头。诸多因素综合下来更加坚定了我奔大厂的决心,提升技术能力也好,镀金也罢,又或是开篇说

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我的2020Android开发岗面经分享,在5面字节后结束我的求职生涯......

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Android725的博客 475

3年自动化测试历经3轮面试成功拿下字节Offer....

转眼过去,距离读书的时候已经这么久了吗?,从18年5月本科毕业入职了一家小公司,到现在快4年了,前段时间社招想着找一个新的工作,前前后后花了一个多月的时间复习以及面试,前几天拿到了字节的offer,在这里把经验分享给大家,祝想找工作的同学都能去自己心仪的公司!字节一面测试生命周期需求阶段(Requirementsphase计划阶段(Planning Phase)分析阶段(Analysis phase)设计阶段(Design Phase)实施阶段(Implementation Phase)

2401_83014911的博客 1096
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