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分享大牛們的刷題經驗——比你聰明的人還在拼命努力,你有什麼資格浪費時間

 這兩年目睹了師兄們找工作時的“悲壯”,壓力很大。IT公司的筆試題確實很難,一個半小時要完成3道題,實在是力不從心。師兄們面試回來,都在說被面試官吊打,真正應驗了那句話:基礎不牢,地動山搖!看著身邊的人,簽了騰訊、簽了百度、簽了小米、簽了京東,簽了美團,拿了華為的sp,心裡挺羨慕的,自己也挺想去的。但身邊絕大多數人,都簽了比較普通的公司和崗位,雖然工資基本都是12k以上,但是公司的平臺遠遠不如前面所列舉的那些,未來的發展如何,難以預估。說到這兒,我身邊肯定就會有人吧喇叭啦地說我了,隨你們便。

      雖然說,找工作需要靠點運氣,靠點發揮,靠點嘴炮功夫,比如說今年身邊有幾個人簽了百度的測試崗位。但是吧,不得不承認,他們為了找工作付出了很多,做了很大努力,這個不再評說了。我想做一個腳踏實地的人,我不想做一個投機取巧的人;我想做一個勤奮努力的人,不想做一個散漫懶惰的人;我想在一年後有一個漂亮的結果,給真正愛我的人一些驚喜,不想讓身邊真正愛我的人失望。小鄧啊小鄧,你個傢伙一定要切記啊!!功在平時,平時切不可鬆懈!切忌只臨陣磨槍啊(臨陣磨槍也是必要的,會讓寶劍出鞘鋒利無比!)比你聰明的人都在努力奔跑,你再不好好拼一下,你就去死吧!

      唉,其實壓力還是挺大的。剛剛讀研二,科研壓力還是比較重的:目標檢測、目標追蹤、飛行器控制、路徑規劃等等,還要給老師整出兩個高大上的視訊。找工作的話,還要複習資料結構、C++、網路技術、資料庫、作業系統等等。客觀條件就是這樣,但是小鄧啊,你看看下面一些同學的努力吧:

       牛課網上刷 leetcode(有148題目) 排行榜上的的一些同學:

(截至2017年9月27日)

第1名:使用者名稱:安然    學校:東南大學     程式題(總計):630題      選擇題:5678題        刷題起止時間(估計):2016.1.13~2016.9.2      平均每月70道程式設計,600道選擇

第2名:使用者名稱:KFC    學校: 清華大學    程式題(總計):379題      選擇題:766題        刷題起止時間(估計):2016.3.8~2016. 9    平均每月 60道程式設計, 120道選擇

第3名:使用者名稱:wayuze    學校:浙江大學     程式題(總計):278題      選擇題:2334題         

第4名:使用者名稱:wiers_zj    學校:東南大學     程式題(總計):304題      選擇題:915題            

第5名:使用者名稱:牛客218   學校:中國海洋大學     程式題(總計):374題      選擇題:2699題             

第6名:使用者名稱:    學校:中南大學     程式題(總計):185題      選擇題:84題             

第7名:使用者名稱:    學校:清華大學     程式題(總計):317題      選擇題:163題    

第8名:使用者名稱:    學校:中科院大學     程式題(總計):264題      選擇題:525題  

第9名:使用者名稱:    學校:山東大學     程式題(總計):335題      選擇題:898題

第10名:使用者名稱:    學校:浙江大學     程式題(總計):214題      選擇題:130題           還有刷劍指 offer 的排行榜,還有刷華為機試108題的榜單,不再一一列舉了。但是總的來說,從難度和程式題的設計質量來說,leetcode > 劍指offer > 華為機試

      不再往下翻了,大概瀏覽了100多人,絕大多數都是名校,難道他們沒有導師安排的科研任務嗎?肯定有啊!而且他們的任務沒準比我們還重。難道他們都是單身狗沒有愛情可以陪伴?更不太可能。還是要感慨一句話:比你聰明的人還比你努力,你還在。。。。。。這樣看來,拿不到 BAT等優秀公司的offer,是有原因的。。。。

      身邊有不少人都鼓吹“刷題無用論”,我也不反駁什麼,看上一段吧。我們都懂, 掌握基礎知識,理解演算法精髓更重要,但是,題還是要刷的,小鄧啊,你要記住,不能為了刷題而刷題,在刷題中掌握程式設計技巧,提高程式設計水平,領略大牛的程式設計藝術,理解演算法的靈魂和精髓,更重要!看了很多人的面試經驗,我意識到一個問題:絕大多數網際網路公司都是要求在紙上寫c語言程式碼的!考慮到我遠遠沒有牛逼到能夠改變IT面試格局,所以,哪怕是為了面試(當然了,不僅僅為了面試,提升自己最重要),也得鍛鍊好手撕程式碼的能力啊!

     加油吧,好好做你自己,好好努力!

      最後,推薦一篇技術勵志大牛的心靈雞湯:我的演算法學習之路 http://zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/