1.1 為什么

這是求職者在開始準備面試時最常見的問題之一。面試流程為什么是這樣的？現實中可能存在以下情況。

(1) 許多出色的候選人在這些面試中表現不佳。

(2) 如果真的遇到這樣的問題，你可以查找答案。

(3) 在現實世界中，你很少會使用諸如二叉搜索樹之類的數據結構。如果你確實需要，肯定可以學習。

(4) 白板編程是模擬的環境。顯然，在現實世界中，你永遠不會在白板上編寫代碼。

這些抱怨并不是沒有依據的。事實上，我至少在一定程度上贊同這些說法。

同時，對于一些職位（并不是所有職位），有理由以這種方式進行面試。你是否同意這樣的邏輯并不重要，但是你最好能夠了解在面試中為什么會問及這些問題，這有助于你理解面試官的想法。

1.1.1 錯過了優秀人才是可以的

雖然令人難過（也令求職者沮喪），但這是真的。

對公司而言，優秀的求職者被拒實際上是可以接受的。公司的目的是組建強大的員工隊伍，因此可以接受錯過優秀求職者這一事實。當然，公司并不希望出現這樣的情況，因為這樣會增加招聘的成本。盡管如此，只要仍然可以擁有足夠多的優秀員工，這是一個可以接受的折中方法。

公司更擔心的是“錯誤肯定”：一些人在面試中表現得很好，但實際上并不是非常優秀。

1.1.2 解決問題的技能很寶貴

你如果能夠獨自或在一些提示下解決幾個難題，那么你很可能擅長于開發最優算法。你是個聰明人。

聰明的人往往能夠出色地完成工作，這對公司來說是很有價值的。當然，這不是唯一重要的事情，但是這是個非常重要的亮點。

1.1.3 基礎數據結構和算法知識很有用

許多面試官認為，計算機科學的基礎知識實際上非常有用。樹、圖、鏈表、排序等經常會在工作當中出現，所以應該掌握這些知識。

你可以根據需要學習這些知識嗎？當然可以。但是，如果你不知道二叉搜索樹的存在，就很難知道何時應該使用它。而如果你知道它的存在，那么也就基本上掌握了它的基礎概念。

另外一些面試官認為，依靠數據結構和算法來判斷求職者的表現是一種很好的“替代”手段。即使這些知識學起來并不是很難，但是他們認為，是否掌握這些技能和能否成為優秀的開發人員有很強的相關性。掌握這些知識往往意味著你已經完成了計算機科學專業的學歷教育（在這個過程中，你已經學到并掌握了相當廣泛的技術知識）或者自學了這些知識。無論哪一種情況，這都是一個好的信號。

數據結構和算法知識出現在面試中的另一個原因是：很難問一個不涉及這些知識的問題解決型題目。事實證明，絕大多數問題解決型題目都涉及一些相關的基礎知識。當有足夠多的求職者掌握這些基礎知識時，考查有關數據結構和算法的問題則很容易形成一種模式。

1.1.4 白板讓你專注于重要的事情

要在白板上編寫完美的代碼，確實十分困難。不過面試官并不期望你能夠做到完美。絕大多數人的代碼中會出現一些bug或小的語法錯誤。

白板的好處在于，你可以在某種程度上專注于整體結構。你并沒有編譯器，所以不需要使代碼能夠通過編譯。你也不需要寫出整個類的定義和樣板代碼。你應該專注于代碼中有趣、關鍵的部分，即題目所要求的核心功能。

這并不是說你應該只寫一些偽代碼，也不是說代碼的正確性無關緊要。大多數面試官并不接受偽代碼，而且代碼中的錯誤越少越好。

另外，使用白板會鼓勵求職者多交流、多解釋他們的思考過程。而如果給求職者一臺計算機，則會大大減少與他們的交流。

1.1.5 但這并不適用于每個人、每家公司和每種場合

上述內容旨在幫助你了解公司的想法。

我個人怎么看？在適當的場合，當這樣的面試流程有效時，可以對求職者的問題解決能力進行合理的判斷，因為表現出色的人往往比較聰明。

然而，這樣的面試流程并不總是奏效的。你或許會遇到不稱職的面試官，或者面試官會問及不合適的題目。

另外，這樣的方法也并不適合所有的公司。一些公司會更重視以前的經驗，或者需要求職者具有特定的技術能力。而這些數據結構和算法問題并沒有考慮到這些方面。

這樣的過程也不會衡量求職者的職業道德或者專注力。然而，幾乎沒有任何一種面試流程可以評估這方面的能力。

該面試流程并不是完美的，但是又有什么樣的面試流程是完美的呢？所有的方法都有缺點。

我的結論是：現實既然如此，只需盡力而為，做到最好。