一遍一遍地刷阿里網站，今天發現“面試中”變成“待跟進offer”了，寫個面經攢人品，希望offer通知郵件早點來吧。

我當時投簡歷時投了C/C++工程師，其實也沒經過啥考慮，因為我一開始是把重點放在進網易遊戲或者騰訊遊戲部門，投阿里就純粹出於增加點面試經驗，隨便找了個C/C++工程師崗位就找人內推了(後轉為演算法工程師)。

一面（3月16日）：電話打來時手機顯示北京電話，還以為是詐騙的（囧...）。聽聲音，這位阿里面試官大概是三十多歲，有點資歷的人吧。一開始讓我介紹專案，然後我就把簡歷上有關人臉重建的專案說了一通，但能感覺出來他不是很感興趣（後來知道他是專門負責網路，搜尋，雲系統這一塊的）。然後他問我對網路瞭解麼，我說基本的網路知識我是知道的，他就讓我把OSI七層網路模型介紹一下。這個我還hold得住，也說了個八九不離十。接著他問我TCP的知識，問我為什麼要有傳輸層和網路層，單有網路層不行嗎？我就把TCP流量控制，擁塞控制，可靠傳輸等作用說了一下。之後是問C/C++知識：過載，覆蓋和隱藏的區別；指標和引用的區別；static作用；const作用；如何改變某個const例項中某個成員變數的值（我說可以用mutable修飾那個變數，他不滿意，我說用const轉型，他又問我這個轉型本質是什麼，我沒答出來。最後他告訴我是用const_cast把指標常量性去除）。然後問了我幾個演算法題，都是老題了：如何在O(1)時間刪除連結串列節點；兩個相交連結串列如何找交點（我說了用棧儲存每個連結串列節點的方法，他問有沒有O(1)空間解法，一時沒想到）；如何找連結串列倒數第K個結點（聯絡這個題目，兩連結串列找交點的題就可以在O(1)空間解決了）。最後問我有沒有什麼想問的，我當時覺得這崗位和我的背景太不一樣，反正沒戲了，就隨便問了一個：“C/C++這個崗位主要負責什麼內容？”他說他負責雲OS，需要用到很多網路知識，因此剛才也側重網路向我提問，同時又他順帶問了我懂不懂網路加密演算法，我說不懂。一面就結束了，我以為阿里面試之旅就這麼掛了。

二面（嚴格意義上的一面）：4月5日時阿里又來電話。這次聽聲音感覺是個剛畢業不久的碩士生，說話也挺親切，問我對視訊，影象處理感不感興趣，因為看到我簡歷上寫著做過一些影象方面的專案。我說感興趣啊（其實我是想，能進阿里再說...），他就和我約了第二天早上電話面試（這讓我對面試官好感大增，因為阿里一般是電話打來直接面試，這位面試官竟然還和我商量面試時間）。第二天上午11點面試開始，首先也是從介紹我的專案開始，感覺這次面試官懂我的專案，和我互動不少。然後問我一道數學題：隨手畫一個封閉圖形（未必是凸多邊形），如何求這個圖形面積？他說以前面試的人都試圖用三角剖分，問我有沒有別的辦法。這個我還真沒法子，想了半天也沒想出來，只好跳過。然後他問了NAT地址轉換的知識，以及程序通訊的幾種方法。最後來了個影象處理題：如何找相似圖片。我說用感知雜湊演算法，計算漢明距離，他說這種方法精度不行；我說那就用SIFT演算法吧，他說SIFT效果還可以，但計算有點繁重，有沒有輕量級的方法？我想起來去年在美圖秀秀實習時，曾經做過一種影象濾波演算法，有一步是把畫素點用K-means聚類。我就說先把圖片灰度化，然後用K-means聚類，把聚類後的各個中心點作為一張圖片的特徵向量，如果兩張圖片的特徵向量相近則說明這兩張圖片相似。貌似我這個答案有點出乎他的意料，他意味深長地說了個“行吧~~~~”（個人覺得顏色直方圖匹配是個他期待的常規回答）。然後他問我有啥想問的，我就問剛才相似圖片搜尋還能有什麼方法，他說了些相關的知識。然後我問我是不是被換部門了，因為這次面試的風格和上次完全不一樣，他告訴我確實換了崗位，變為演算法工程師了。總之這次面試過程還是挺愉快的，我說的東西他懂，他說的我也能理解。過這輪面試應該沒問題。

三面（嚴格意義上的二面）：4月8日晚上9點來的電話（後來才發現我應該是最後一批了，內推面試4月10日結束，然而9日和10日是週末，其實應該是8日晚上結束）。這次面試官貌似是個技術總監，聽聲音是個中年人，說話讓人感覺挺平易近人。他先讓我介紹專案，我在毫無準備情況下接到這電話，一開始有點慌，藉著說專案的時間平復了下心情（因為專案的介紹我差不多已經倒背如流了...）。專案說完，讓我介紹下友元函式在C++中的作用，問我認不認為友元函式是一個好的設計。然後問C++中STL容器知識，map底層是怎麼實現，為什麼要用紅黑樹？我說用散列表也可以，unordered_map底層就是用的散列表。之後他問我DFS和BFS演算法，在哪些地方有應用。我說人工智慧裡面尋路演算法有應用，BFS加上個優先佇列就成了代價一致搜尋，代價一致搜尋加上個貪心策略就成了A*演算法。他問何時選擇DFS呢？我一時語塞，亂七八糟答了一點（心裡想著這不是看具體情況麼）...這個問題就問到這裡了。—————————————————————————————————————————————————————————

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