猿题库唐巧谈招聘 像翻转二叉树这种题目是一定要考的
事件回放
2015 年 6 月 10 日，Homebrew 的作者 @Max Howell 在 推ter 上发表了如下一内容：
Google: 90% of our engineers use the software you wrote (Homebrew)， but you can’t invert a binary tree on a whiteboard so fuck off.
事情大概是说，Max Howell 去 Google 面试，面试官说：虽然在 Google 有 90% 的工程师用你写的 Homebrew，但是你居然不能在白板上写出翻转二叉树的代码，所以滚蛋吧。
这件事情如果发生在任何一个应届生身上，那是再正常不过的了，但是偏偏面试者是有名的 Max Howell。于是乎，关于应该如何面试程序员，再一次被大家热烈的讨论。
我看了一下 Quora 和 Hacker News 上的讨论，就此话题说说我的看法。
如何做这道题
在说招聘之前，我们先谈谈这道题应该怎么做吧。LeetCode 非常与时俱进地收录了 这道题，我尝试做了一下。由于 LeetCode 不支持用 Objective-C 或 Swift 写，我只好用 Java 来写，但是电脑里面没有装 Eclipse，所以我直接就在 LeetCode 编辑框里面提交了。
编译错了两次，之后运行错了一次，出现了 NullPointerException，于是想到没有检查指针为空，加上检查之后，就通过了。下图是提交记录。
除去 LeetCode 自动生成的注释和方法定义，我所写的整个代码行数为 9 行，大概花了 5 分钟时间。代码如下所示：
/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode (int x) { val = x; } * } */ public class Solution { public TreeNode invertTree (TreeNode root) { if (root == null) { return null; } root.left = invertTree (root.left); root.right = invertTree (root.right); TreeNode tmp = root.left; root.left = root.right; root.right = tmp; return root; } } 那么这道题考查了什么呢？我觉得主要是考查了递归的思想。递归是程序设计的精髓，掌握了他可以将一个大问题分解成小问题，继而求解。比如对于此题来说，反转一个二叉树其实就是：
- 反转二叉树的左右子树
- 将左右子树交换
而第 1 步又是一个反转二叉树的问题，所以就可以用递归来处理了。然后再考虑好递归的结束条件，这道题就可以解决了。
这是一道好的面试题吗？
如果面试者是一个应届生，我认为这是一道非常好的题目。因为应届生刚刚学完学校的数据结构和算法知识，二叉树和递归都是基本的知识，应该被掌握的。
如果面试者是一个有多年工作经验的人，我认为这道题的难度其实不大，一个人即使多年不使用二叉树，多年不使用递归，但是这种思考还是很容易想到的。当然，所花的时间可能会大一些。所以我并不认为这是一道难题。
但是，对于一个有工作经验的人，考查他的工作内容，或许更有价值。因为相比代码的逻辑思维能力来说，工作方式和解决问题态度，架构设计，设计模式都是更重要的考查点。
当我们面算法题的时候，我们在考查什么？
就像 Quora 上 提到的那样，算法题面试被广泛应用在各大顶级互联网公司，包括 Google, 非死book, Microsoft, Amazon, Airbnb, Dropbox。在中国，这样的情况同样存在，BAT 的面试也充斥着算法题目。我当年在网易有道面试的时候，每一轮也都问了很多道算法题目。
但是，很多求职者都会问：“工作中用得到这些吗？”，说实话，用得非常少。那么当我们面算法题的时候，我们到底在考查什么？就我的经验来看，我们会从算法面试中考查到以下三点：
- 计算机的基础知识。一个人基础知识扎实，说明他在学校就很用功。
- 聪明程度。编程还是一个重智力的工作，智商高的人会在不停地知识更新中快速跟进学习。算法题其实就是计算机专业的智力测试题。这里面，动态规划的算法题目由于变化多，体现得就特别明显，考动态规划其实就是测智力。
- 沟通能力和思维。面试算法题的时候，一般不会直接让候选人写代码，而是会先一起讨论。通过讨论的过程，了解面试者沟通的能力和考虑问题的方式，也是考查的重点。
考查算法题会不会太片面？
是的，算法在工作中运用得比较少，一般人也不会在工作中专门积累解算法题的能力。所以通常做算法题最强的是应届生，因为他们有时间去刷题。而在 实际工作中，很多能力，都比算法能力重要。比如对代码的洁癖，对设计模式的理解，对计算机底层（操作系统、网络）的理解，对待工作的态度等。
那么，为什么那么多公司不考查，或者不重点考查这些，而只是问算法题呢？
答案很简单，因为要在几个小时内了解一个人太难了。通常一场面试只有一个小时，如果要在一个小时内把上面说到的知识点都面面俱到的考查，是做不 到的。但是如果花几天来考查，对于公司和求职者都是不可接受的。所以，很多大公司就用面算法题的方式来偷懒，因为这种方式虽然可能会误伤很多优秀的人才， 但是不合格的人，要混进去还是相当困难的。
讲一句不好听的，很多公司在招聘的时候，首先根据学校，把非 985 的学校简历都过滤掉，也是一种不太合理，但是有效的方法。清华北大的人一定就牛逼吗？不一定，但是从概率上讲，比南翔技校的人通过面试的机会要高一些。所 以，为了提高面试效率和成本，就直接把一般学校的简历过滤掉，这是一个不人道，但是从经济上合理的行为。
我自己也因为这个选拔方式深受打击，我自认为还是非常优秀的，在学校时拿到过 ACM 国际大学生程序设计竞赛的区域赛金牌，也在 IBM 实习过，学校专业课成绩也很好，但是毕业那年我连 Google 的笔试资格都没拿到。人家就在清华北大选人才，就足够了。
我们应该怎么办？
现有的面试方式，其实让公司和候选者都不是太爽，主要的原因就是考查的时间太短，能够参考的信息量太小。但是，随着互联网的发展，作为程序员，我们慢慢有了更多的方式来让公司在面试前就了解自己。
我们可以搭建自己的博客，将自己的学习心得总结下来。我们可以将自己写得好的代码开源在 Github 上。我们可以在 stackoverflow 上回答问题，用 reputation 来证明自己的能力。我们还可以给著名的开源项目提 PR，成为重要的 Contributor。我们可以给 InfoQ 网站投稿。我们可以去 QCon 上分享技术。
如果你能在网络上构建起自己的技术能力图，那么对于很多公司来说，或许面试中偏技术性的考查就不那么重要了，面试的过程就可以更轻松愉快了。
但是，不要高兴得太早，要做到上面提到的这些只会比做算法题更难。但是，至少我们可以让自己的实习得到充分展示，能够让面试不那么片面，能够让公司更加全面的了解自己。
所以说最后，机会还是给那些努力的人。如果一个人学校不好，没有做过什么大项目，在网上没有任何可以考查的信息，那么面试的时候，估计等待他的还是各种算法题。
猿题库是如何招聘的？
或许你会失望，我们其实就是和 Google 一样，会问大量的算法题。即使你来自名校名企，但是不会翻转二叉树，我们肯定会把你拒掉。
对于有经验的开发者，我们会适当降低算法题的难度，同时考查一些工作经历，但是翻转二叉树这种难度的题目，是必须做出来的。
所以，如果你没有各种社交网络的资料证明自己的实力，那还是老老实实把基础知识准备扎实吧。算法知识虽然用得少，但是在关键时候还是有用的，以后我会另外撰文举例。
愿大家都能找到自己的伯乐～