刷完 LeetCode 是什么水平？能拿到什么水平的 offer？

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刷LeetCode之前的基础：本科非CS，与CS相关的课只有一门C++，跟过Coursera上的Algorithm课程，学过基本的数据结构。胡乱看过Algorithms的前几章和CLRS书，前者跟着课看的话大部分能看懂，后者很多看不懂。扫过CLRS的一些习题但太菜了做不动。硕士转了CS，也没上过算法课和数据结构课，做的是机器学习方向。这时候做LeetCode上难一些的easy题就会很吃力，medium中比较简单的题可能能做出来，hard一道都做不出。

刷LeetCode的方式：先从Top100 liked 的tag开始刷（这个tag的题我刷了好几遍）。刷完之后按topic的tag刷过一段时间，后来改成了选择难度之后按顺序刷。一开始就按照ac率从高到低乱刷，后面就只刷点赞比点踩多不少的题。有一段时间每周的周赛基本都参加，不过最后也就是2000分的水准，比较弱。我一道题如果较长时间想不出来（比如半小时到一小时），就会去看discussion，主要是太懒了不想动脑子。自己A了的题也会去看discussion，去学别人比较好的解法（后来是学写法），然后自己照着敲一遍。不会或者不是最优解法的题，过一段时间如果记得的话就再做一遍，不过一般都是不记得了。

刷LeetCode之后：大概刷了400多道题之后开始找实习，这个时候的水准是hard多数做不出，medium基本都能做出。找实习的时候比较闲，大概面了10来家公司，吃到了hulu的拒信，其他的公司例如Google/MS/阿里/腾讯/头条这些都算是比较轻松地拿到了offer。hulu的题当时确实就是做不出，实力不济。然后后面比较闲又刷了些题，秋招开始的前一个月因为忙和懒就没怎么刷题练习了，这个时候的水准是hard能做出一部分吧。秋招面的公司不多，有Google/阿里/腾讯/头条之类的，算法/研发岗都有投，都拿到了offer，国内企业的话给的都是ssp。

就做题而言，个人感觉是外企hulu/airbnb的题不一定能做出来，国内的企业的话头条的题可能会碰到些挑战（据说很多创业公司/独角兽公司的题很难，不过我全都没投，就不知道怎么样了）。

当然了，面试涉及的因素/能力很多，还有沟通交流、项目、其他cs/机器学习基础等等，那就是另外一回事情了。

总结：刷LeetCode尽量还是精刷。但即便你像我一样基础一般又懒得精刷，单纯地堆砌题量也能搞定大部分公司出的题了。建议多做那种自己要费一些力气才能做出来，但又不是完全做不出来的题，然后少做自己可以秒杀的题。可以找小伙伴组队一起刷，相互督促鼓励交流讨论，共同进步～

从2月开始刷的，3月17左右刷到了100题，之后平均每天都要做四道题。实验室的工程压力非常大，有很多项目要做，刷题是偷偷刷的。。

感觉自己的水平确实有了很大的提升，acceptance rate从开始的40%多慢慢提高到了59.5%，contest排名也在稳步上升。刷400道题之前，每做100，水平都是一个飞跃; 之后水平提升就没有那么明显了。

能拿到的offer。

• works applications，都是很简单的题目，不慌就行。虽然是英语面试，但对方英语也不怎么样，能表达清楚意思就行。

• mercari(准备去)，面了四轮都没怎么问技术。。

• hulu，有实习，所以相对容易些。

已经挂了的:

• indeed(hr面，测英文水平莫名其妙挂了)

• MS，所有题目都做对了并且做得很好，但就是挂了，很气。。。虽然并不想去。另外建议不打算去的同学不要报微软，哪怕是练手。微软的招聘系统用的是中华英才网，一旦注册个人信息就会被泄露，有无数的骚扰电话、短信、邮件，工信部举报都没用，得不偿失。

• 谷歌也挂了，视频面挂的。

• airbnb说是waiting list但应该是挂了吧，一面不太熟悉规则，出了很多失误，很可惜。面试的时候一定要抓紧时间写代码，过程不重要，一定要在规定时间输出正确结果，哪怕是向面试官问提示。airbnb给的基本工资不多，但股票据说和美国那边给得一样，非常非常多，大家可以报一报。

其他

• zuru放弃，homework太费时间了
• sensetime也放弃了，感觉办公环境不太好
• baidu。。报着玩的，但没人通知我面试？？？

刷完LeetCode != 会面试
会面试 + 运气 == 能拿到Offer

让我挨个解释：

运气（大势）：运气是最重要也最玄学的一个因素了，但绝不可忽略。所以不要轻易说“刷LeetCode没用”，很可能，你只是欠缺一点点运气而已。运气包括太多方面了：

经济：经济不好，全Hiring Freeze，LeetCode刷得再好也不行；经济太好，OPT不够月数了，某些公司也不要连面试都不给，因为抽签时太难。

政策：我现在在亚利桑那集中营里写的这些，你还愿意接着看么？

突发事件：疫情来了，所有作线下服务的都惨了。拿到Offer也能收回，甚至intern也有不少推迟或是收回的，今年（2020年）屡见不鲜。

运气（面试）：面试官是比较随机的，每个人的状态、出题、风格都不一样。

气场：气场要是和面试官抵触，本身就很容易被挂；

面试官心情：很多人把公司面试看得很神圣，殊不知这只是工程师日常的苦难和重担之一，每周都要重复多次。面试官赶deadline可能会不耐烦，也可能就随手放过；面试官早上被老婆骂了；面试官被老板骂了；面试官来的路上堵车了。

我绝不是说，大公司的面试很随机。正相反，大公司的面试非常标准，判断非常客观。只不过我想表达的是：面试本身是人来主导的，只要是人，就会有随机性和个人情绪。举个例子：你看到一个面试官黑着脸、不耐烦，不要认为他不是个好人、是针对你个人的、会注定挂你，很可能他只是来的路上车被哪个混蛋给蹭了而已。

题：面试官出哪道题，随机性很强。很可能换个人面，另外一道题，就轻松过了，而这题你正好不会。题的随机性，实在是太强了。

接下来说

刷完LeetCode != 会面试

“刷完LeetCode“的定义

层次第一，纯刷

因为纯刷题，很多细节记不住，也不理解这道题， 而且题太多了还容易混淆。除了一些印象以外，帮助并不大，当然，肯定是比连题都理解了10分钟才明白要干嘛的有优势倒是。

这里我想说的一个全篇隐含前提是：绝大多数刷LeetCode的人，基础和技术都平平，天资也不见得如何适合计算机，过去写的代码也不多。如果你是玩ACM的，或是初中就开始写code的，这个回答并不适合你。

纯靠自身功力能作出LeetCode Medium题的人，其实面试中并不少见，但大多是经验丰富的码农，或是CS PhD等，对普通人的借鉴意义不大。对于普通人来说，如果停留在“纯刷”的层面上，面试时碰到还是有很大概率会挂掉的。

第二层次，硬记

1. 亲手写过这道题（Copy Paste不算）
2. 在做完题后，短期（2天-1个月，因人天资、状态而异）内不会忘记，但长期一定会忘记

别小看硬记层次。我相信很多进了一线大厂的人，刷LeetCode不过是硬记层次。有些人天资不适合理工和数学（比如我自己），但记忆力极佳，短期内能记住大量的东西。这对那种原题面试基本上是有非常大的优势的，因为记得所有的关键逻辑甚至所有的edge case，不可能出bug，也就很难挂。

但这种硬记层次最大的问题是：一旦面对题目的变体，比如Google面试，很容易抓瞎。因为是真的不会啊！后面还有Followup和扩展也很容易露馅。

硬记层次的好处很明显：

1. 适合文科天资、强记忆力弱分析弱基础的人
2. 只要努力，回报特别明显和直接
3. 有些人是先记住，后面才理解的，硬记是一种学习方式，并非效率低

坏处：

1. 一旦考题灵活，很容易挂，成功率并不那么高
2. 时效性太强，施法前摇太高了
3. 每次跳槽面试都这么搞一把太累，而且伤脑子

第三层次，理解

1. 任何时候，拿到这道题，都可以做出来，如果忘记了，也会自己推断和分析出来。换句话说，面试基本上不会挂了（除非是被故意阴了）
2. 真正理解了这道题背后所隐藏的逻辑、思想和算法，并且能够扩展到类似其它问题，以及处理所有的followup

我很久以前面试时，一些题还处于“硬记”层次。这次疫情在家无聊，随手做了几道，发现几年没做题，有些题竟然自己进化到了“理解”层次。可见，我自己是典型的“先记再理解”的学习类型，也可能是工作强度高导致的个人能力上升。

理解层次最重要的标志就是不需要重新看题也能面试。这其实意义极大：“说走就走”，随时可以面试，意味着根本不怕裁员、被开、经济危机、组里政治斗争，意味着一旦有更好的机会，基本上可以立刻去尝试。而且，如果大多数题都到了理解层次，那么面试的成功率也极其高，很可能是面5家拿到4个Offer这种。

第四层次，掌握

掌握就是不仅完全理解一道题，并且能给人讲清楚，能把“纯刷”、“硬记”层次的人，无论智商多少，都提升到“理解”层次。

个人认为是没必要修炼到的一个层次，用处不大。要知道题太多，有第三层次基本上面试都不会挂了，有这个时间还不如提升自己的系统设计能力，甚至工作和人际能力。

综合来说，“刷完”LeetCode，很多人只是停留在第一层次和第二层次，但如果大多数热门题已经有第二层次了，也可勉强一战，万一混进大厂就舒服了对吧？这时候运气和经济是主导因素；到了第三层次，基本上无视经济和运气这些因素了，但个人觉得大部分天资普通的人都是在工作几年后才（有时间、有耐性、有悟性）修炼到第三层次的，也不必强求。

刷完LeetCode != 会面试

最后来解释这个。面试是一门学问、需要研究，这句话没有实际意义，但我想说的是下一句：

面试是与人交流的过程。

作出题不见得拿到Offer，这已经是业界共识。举个简单例子：很多人能作出题，但交流太烂，基础太薄弱，稍微一问就露馅，就很容易挂。面试不是高考，没有标准答案，没有100%客观的评判。

所以，如果面试时100%的精力都在做题或是思考或是硬挖出最初的做法，很容易忽视交流和分析，从而交流上失分甚至挂掉。这也是为什么我说“硬记”层次面试成功率并不高、而一旦到了“理解”层次几乎很难挂的原因：

在“理解”层次上，一个人的思维过程就是分析过程，只要同时说给面试官听即可，同时顺便自然地写出代码。换句话说，在这个层次，这人基本上只有50%的精力在考虑具体程序，50%的精力在分析和解说上，自然容易沟通；

而“硬记”层次可能80%的精力都在回忆自己当时怎么做的、应该怎么解释，所以面试官听不懂，答案duang的一下就出来了，很突兀。那么，如果不想花时间、只能达到“硬记”的层次，就要加强交流、演说方面的训练。

个人认为，交流不是口语、英文，这也是一大误区。交流，是一种能力，怎么用最简单最实用的办法，让对方明白你的思路、推导和过程。很多美国人的交流也不行，虽然是母语，啰哩啰嗦地说一大堆，最后反而给人一种“这么简单的事情，话好多”的反感。

交流的一个重要因素是，要跟别人在同一个平面：不仅仅要知道题的做法，还要知道别人一般是怎么想的、怎么能给他（她）解释清楚。

这样看，面试又不简单了：因为实战中，最多只有50%-70%的精力在应付题本身，而平时做题是100%。

所以，刷完LeetCode的人，很可能面试还不够熟练，甚至还没入门、还会犯低级错误。这也是我认为“刷完LeetCode != 会面试”的根本原因。

当然，最后抬个杠，LeetCode不会刷“完”的，子子孙孙无穷匮也。1000多道题，最后只能让第二层次“硬记”越来越困难，客观上是逼迫所有人往第三层次“理解”发展的，即：

LeetCode做完多少题，已经不是一个指标了；更关键的是，一个人“理解”了多少题。

我只能说刷题+实战：刷题是基础，实战中提高技巧和交流，两者循环往复，实力提高会很快。当然，累。

看了下问题日志，2015年leetcode题量是233题，现在已经到1600+，LintCode更是超过1800道。所以当年的“刷完LeetCode”跟现在完全是两个概念。

从我这几年观察和经验来看，针对面试的刷题量是逐渐递增的。

2013-2014年，面试问的都是二分法，String这些最简单的，看看《剑指offer》就完事了。刷题？不存在的。
2015年-2016年，常考的是二叉树、链表、双指针，一般人刷题量在100多道不到200的样子，前面也说了，那时候题目也就这么多。
2017年，大家都刷题，面试官也不傻，就出各种变形题。万恶的动态规划开始出现在面试中，这时候刷题量至少要200。
2018年，DFS越来越难，DP花样越来越多，刷题量250-300。
2019年-现在，中美贸易战、股市暴跌、新冠疫情，北美那边就不用说了，国内大厂和独角兽算法面试各种加大力度，一般刷题量300起步。

不过这不代表你刷题到300，就能拿大厂offer了。我见过有些刷500多题的人还是挂面，也见过很多刷题一两百道就进谷歌的。

刷300道题要拿到大厂的前提是有正确的方法和节奏。这是我总结的面试常见知识点的考察频率和对应的刷题量。