如何回答行为类问题
行为类问题很容易被大家忽视,但是这类问题也是面试官考察的重点之一,甚至会影响对你技术水平的评分,需要足够的重视。
回答要具体,以免显得自大
比如:
- 团队里的大部分工作都是我做的
- 我实现了项目中的文件系统,这部分是整个项目中非常有挑战性的,因为……
很明显第二种回答令人印象更深刻,而且不像第一种那样显得有点自大。
不要陷入细节
很多人对自己的技术很有信心,非常积极地给面试官讲解自己用到的技术。但是面试官可能对你的技术细节不感兴趣,甚至面试官不了解这方面的技术,导致效果不好。这时候不如把精力更多的放在“效果”展示上,以使自己的工作看起来更加有成果,更加“高大上”。
比如:
通过收集大部分用户的使用习惯并应用Rabin-Karp算法,我成功把搜索时间从O(n)降低到了O(log n)。如果您感兴趣,我可以更详细的讲解一下。
使用S.A.R方法回答问题
S.A.R: Situation(问题情况)、Action(采取的措施)、Response(效果)
比如:讲一下你和队友之间发生的一次比较有挑战性的沟通问题
S:在一次做项目的时候,我有三个队友,其中一个队友表现有点“消极”,他在讨论期间很少发言,做起自己负责的模块很费劲。
A:有一天我很自然的跟他聊了起来,然后慢慢将话题引向了做项目上。我问了一些比较开放式的问题,比如觉得项目进展怎么样,对哪一个模块更感兴趣等等。他选了一些相对简单的模块,但是主动提出做一些文档相关的工作。我慢慢意识到他其实并不是消极,而是对项目了解不透彻,以及没有信心。之后我就帮助他分解需要完成的模块,并且在他取得进展的时候及时表扬他,慢慢提高他的自信心。
R:虽然之后他依然是团队里的短板,但是他的进步也很明显。他开始按时完成自己的任务,并且积极地参加讨论。我们也愿意在以后的项目中继续跟他合作。
总结一下可以发现,S.A.R回答问题的方式可以让面试者清楚地了解问题所在,以及你解决问题的方式和最后的效果,并从中体会到你的能力。
如何回答技术问题
技术问题是重中之重,但是不要过于紧张。正常情况下面试者很难第一时间给出正确答案,所以当你遇到一个很棘手的问题时,不要慌,大胆地向面试官说出你的解题思路。
不要急着“盖棺定论”,如果面试官没有卡时间,你可以不断的改进你的算法,修改bug,直到趋于完美。
对于技术问题,我们可以通过五个步骤来解决问题:
Step 1: 问问题
拿到问题后,作为面试者难免会有一些疑问或者不确定的地方,大胆地问出来。
比如:设计一个列表的排序算法。
Q:什么类型的列表,array list or linked list?
A:An array。
Q:列表中的数据是什么类型?数字?字符?还是string?
A:数字。
Q:……
A:……
通过这样的问问题,会让算法设计起来简单许多。
Step 2:设计算法
设计算法时注意以下几个问题:
- 时间和空间复杂度
- 如果数据量过大会怎么样
- 你设计的算法会带来哪些“负面”影响(比如你改进的二叉搜索树会不会导致插入、删除效率降低)
- 如果有“负面”影响,你是否做出了最正确的妥协
- 你是否充分利用了面试官提供的全部信息(比如数据类型是年龄,0~130)
Step 3:伪代码
书写伪代码能够帮你理清思路,避免真正写代码的时候犯很多错误。但是在写伪代码之前需要和面试官说明(或者在草稿纸开头注明),以免他们误解你不想写实际代码。
Step 4:代码
写代码不要太着急,要有条不紊。注意以下几点:
- 不要吝啬构造数据结构:比如要求你找出一群人中年龄最小的一个,你可以定义一个Person数据结构。这样面试者会觉得你有面向对象的思想。
- 代码要整洁:不要写得太拥挤或者涂抹很严重,影响面试者理解你的代码。
Step 5:测试
考虑以下几个测试点:
- 边缘值:最大值,负值,0,null等
- 用户异常输入:如果用户传入null或负值会怎样?
- 正常值:不要忘了测试正常值
如果算法很复杂,不要等到最后才测试,可以写代码过程中每个函数或每个重要点测试。
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