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Author: PegasusWang

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@@ -160,7 +160,7 @@ Python 抽象程度比较高， 我们能用更少的代码来实现功能，同
     - Python 实现方式
     - 时间、空间复杂度
     - 使用场景，什么时候用
-- 自己尝试实现，如果抛开视频自己写起来有困难可以反复多看几次视频，一定要自己手动实现。很多面试可能会让手写
+- 自己尝试实现，如果抛开视频自己写起来有困难可以反复多看几次视频，一定要自己手动实现。很多面试可能会让手写。一次不行就看完原理后多实践几次，直到能自己独立完成。
 - 每章讲义后边都会有我设计的几个小问题，最好能够回答上来。同时还有代码练习题，你可以挑战下自己的掌握程度。
 - 最好按照顺序循序渐进，每章都会有铺垫和联系，后边的章节可能会使用到前面提到的数据结构
 - 根据自己的基础结合我列举的教材和视频学习，第一次理解不了的可以反复多看几次，多编写代码练习到熟练为止

docs/20_面试指南/interview.md

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 - 电子简历尽量用 pdf 格式，方便跨平台打开。doc 等格式在不同的电脑上打开会有排版问题，很多后端技术面试官可能使用的是 mac 或者 linux。
 - 提前复习回顾重点知识，防止卡在基础上。比如 mac 下著名的 brew 工具作者面试 google 就因为没写出来反转二叉树被拒，后来去了苹果😂.(这就只能看人品和运气和眼缘了，如果没见到二面面试官或者 hr，大概率是挂了)。（树、链表、哈希表、二分、快排、TCP/UDP、HTTP、数据库ACID、索引优化等常考点）。
 - 白板编程，练习在纸上手写代码。虽然很多求职者都很抵触手写代码，但是白板编程确实是一种比较好的区分方式。你的思考过程、编码习惯、编码规范等都能看出来。
-- 如果被问到工程里不会使用但是比较刁钻的算法题，建议你和面试官沟通的时候问问这个算法或者题目在开发中有哪些实际使用场景，看看对方怎么说😎。
+- 如果被问到工程里不会使用但是比较刁钻的算法题，建议你和面试官沟通的时候问问这个算法或者题目在开发中有哪些实际使用场景，看看对方怎么说😎。少数公司喜欢考一些算法竞赛题，这种对于没有ACM，信息学竞赛背景的开发者来说比较吃力。大部分业务开发岗位应该只会考察基础算法题
 - 面试的时候准备充分，简历要与招聘方需求对等，甚至可以针对不同公司准备不同的简历内容。笔者每次面试都会带上白纸、笔、简历、电脑等，即使面试没过，至少也让面试官感觉我是有诚意的，给对方留下好印象。
 - 加分项：github、个人技术博客、开源项目、技术论坛帐号等，让面试官有更多渠道了解你，有时候仅仅根据几十分钟的面试来评判面试者是有失偏颇的。（比如面试者临场发挥不好；面试官个人偏好；会的都不问，问的都不会等）