You are calibrated against candidate pool# JobHunting - 待字闺中
S*t
1 楼
刚写完篇interview report，还有一篇要写，来罐灌水休息一下。
这里经常有人抱怨说怎么觉得我答的挺好但是悲剧了，是不是某某家bar太高，是不是
没有bug free呀，同时也有人说感觉面的不行啊，什么什么没有想到要interviewer提
醒了才做出来，最后反而拿了offer之类的。
其实你想想，一般interviewer常用的就那么几道备用的题目，要不是准备跳槽的，平
日里谁没事儿想新题或者刷题啊。对interviewer而言，一个题目要做到什么样子算
hire，哪家公司有tmd的具体规定，还不是interviewer根据自己的经验calibrate出来
的。首先是根据interviewer自身的经验，自己遇到这个问题的时候怎么想的，怎么做
的，花了多少时间，处理了哪些tricky的问题。然后面过几个人后慢慢根据
interviewee解答的情况不断的recalibrate，哪些是大家都容易忽略的，哪些东西good
candidate会答上来，扔出去个hint，面试者response的分布，扔个variation/
followup出去，又有些什么反应。
所以你面试的bar到底是什么，其实就是把你拿来跟同样面过这道题的所有人在做比较
（包括interviewer本人）。之所以那么多人抱怨被黑啊悲剧，抱怨bar高，等等，其实
就是信息不对称，因为你不知道别人的interview performance的分布情况。有时候你
做对题了，沾沾自喜，却不知道你之前有人做的更快更漂亮；有时候你做的磕磕绊绊，
其实别人做的更吃力更痛苦，反而最后你拿了offer。
这个信息不对称是很痛苦，怎么办，那有人就想，是不是靠刷题背答案为手段，起码就
比其他所有没刷过这题的人高了一截。接着就又有人想，那是不是大家都这样想，水涨
船高了，到最后就是比谁刷的多背的好，别人背题，逼着我也要去背。
其实你们都把interviewer当成傻逼了。其实面试里面做题就是reveal你的思路想法和
交流和码code基本能力的过程，你是不是背的答案，说实话谁都看得出来。你尝试了哪
些思路，怎么一步步理清逻辑分析，这些随便一看就有谱了。有的人做的流畅但是木呆
呆的几个followup是傻掉了，有的人分析犀利思路广code老道，这些东西呀，交流10分
钟，靠感觉甚至直觉，对你overal feeling。
很明显的是，你如果自己都觉得你做原题跟做新题相比，performance会相差很大，基
本上就说明你刷题都刷傻了。其实刷题有点像是个machine learning过程，你train的
是model（做题写code的能力），拿一半的testing dataset又不会做了，那不就是
overfit，做过的题都不会做，那不就是underfit。有些大牛的脑子天生就是牛逼的高
级AI，从小到大的general training已经够牛逼了；普通牛人就是好的ML，适量的
train下quality，就足够好，刷过几十道题就可以了；你要是刷题就靠背，train再多
也是个overfit的弱智ML系统。
然后回到calibration的话题，其实信息不对称是无解的，你觉得很牛逼，其实别人看
来就是傻逼。几年前我第一次找工作的时候刷了些题，觉得自己做题和写code还可以了
，沾沾自喜，现在回头看写的code就是garbage。但是时代在进步，几年前都没有
leetcode，只有careercup topcoder这些。其实leetcode的精华是什么，不是题库，是
OJ和discussion。其中runtime distribution 和discussion，起码能让你盲人摸象的
摸到candidate pool的水平。比如你submission的runtime percentile，能做到基本上
都在最左边？做不到，能想办法提高不？提高不了，discussion里面有答案，学习下别
人为什么做的更好。除了runtime/perf，discussion里面都是宝，能看到别人写的code
，有牛人也有菜鸟，可以学习或者批判。
当然我目的也不是给leetcode打广告（虽然我也认识lc作者）。我的主要意思是，你要
怎么对待刷题的过程。现在时代进步了，leetcode是个好工具而已。别人愿意花时间下
功夫，你不愿意，你骂刷题没用，到底是谁的问题？别人愿意学习提供扩展思路积累经
验教训，你只想背题抄捷径，你骂水涨船高，到底是谁的船是漏水的？
你在candidate pool里面的位置就是你的天赋加上你的各种积累下的功夫(工作经验/刷
题)加上一定程度
的运气，缺啥补啥，谁也甭看不起谁。
我知道有人骂刷题是抱怨面试的东西跟工作脱节。这个确实是事实。但是我就想不通了
，你又不是资本家，你的出发点难道会是帮资本家想办法花同样的价钱招更好的work
force? 当然不是，那无非就是你觉得你自己工作经验多，花了很多时间在实际问题中
摸爬滚打，你觉得别人刷题你吃亏。但你有没有想过，好坑都让experienced占，new
grad是不是又吃亏了，new grad都tmd是sb？你是不是又太高估“经验”的价了？
engineering很多东西说白了就那么回事，谁也别蒙谁，花点时间下的功夫学习，你做
过的project别人没做过的未必就不能做。再说了，leetcode没block你吧，是你不屑于
刷吧？游戏摆在这儿，怎么玩是你的事情，你要真牛逼到了一定境界，像goodbug这样
的牛人不用刷题在nflx也很牛逼。
这里经常有人抱怨说怎么觉得我答的挺好但是悲剧了，是不是某某家bar太高，是不是
没有bug free呀，同时也有人说感觉面的不行啊，什么什么没有想到要interviewer提
醒了才做出来，最后反而拿了offer之类的。
其实你想想，一般interviewer常用的就那么几道备用的题目，要不是准备跳槽的，平
日里谁没事儿想新题或者刷题啊。对interviewer而言，一个题目要做到什么样子算
hire，哪家公司有tmd的具体规定，还不是interviewer根据自己的经验calibrate出来
的。首先是根据interviewer自身的经验，自己遇到这个问题的时候怎么想的，怎么做
的，花了多少时间，处理了哪些tricky的问题。然后面过几个人后慢慢根据
interviewee解答的情况不断的recalibrate，哪些是大家都容易忽略的，哪些东西good
candidate会答上来，扔出去个hint，面试者response的分布，扔个variation/
followup出去，又有些什么反应。
所以你面试的bar到底是什么，其实就是把你拿来跟同样面过这道题的所有人在做比较
（包括interviewer本人）。之所以那么多人抱怨被黑啊悲剧，抱怨bar高，等等，其实
就是信息不对称，因为你不知道别人的interview performance的分布情况。有时候你
做对题了，沾沾自喜，却不知道你之前有人做的更快更漂亮；有时候你做的磕磕绊绊，
其实别人做的更吃力更痛苦，反而最后你拿了offer。
这个信息不对称是很痛苦，怎么办，那有人就想，是不是靠刷题背答案为手段，起码就
比其他所有没刷过这题的人高了一截。接着就又有人想，那是不是大家都这样想，水涨
船高了，到最后就是比谁刷的多背的好，别人背题，逼着我也要去背。
其实你们都把interviewer当成傻逼了。其实面试里面做题就是reveal你的思路想法和
交流和码code基本能力的过程，你是不是背的答案，说实话谁都看得出来。你尝试了哪
些思路，怎么一步步理清逻辑分析，这些随便一看就有谱了。有的人做的流畅但是木呆
呆的几个followup是傻掉了，有的人分析犀利思路广code老道，这些东西呀，交流10分
钟，靠感觉甚至直觉，对你overal feeling。
很明显的是，你如果自己都觉得你做原题跟做新题相比，performance会相差很大，基
本上就说明你刷题都刷傻了。其实刷题有点像是个machine learning过程，你train的
是model（做题写code的能力），拿一半的testing dataset又不会做了，那不就是
overfit，做过的题都不会做，那不就是underfit。有些大牛的脑子天生就是牛逼的高
级AI，从小到大的general training已经够牛逼了；普通牛人就是好的ML，适量的
train下quality，就足够好，刷过几十道题就可以了；你要是刷题就靠背，train再多
也是个overfit的弱智ML系统。
然后回到calibration的话题，其实信息不对称是无解的，你觉得很牛逼，其实别人看
来就是傻逼。几年前我第一次找工作的时候刷了些题，觉得自己做题和写code还可以了
，沾沾自喜，现在回头看写的code就是garbage。但是时代在进步，几年前都没有
leetcode，只有careercup topcoder这些。其实leetcode的精华是什么，不是题库，是
OJ和discussion。其中runtime distribution 和discussion，起码能让你盲人摸象的
摸到candidate pool的水平。比如你submission的runtime percentile，能做到基本上
都在最左边？做不到，能想办法提高不？提高不了，discussion里面有答案，学习下别
人为什么做的更好。除了runtime/perf，discussion里面都是宝，能看到别人写的code
，有牛人也有菜鸟，可以学习或者批判。
当然我目的也不是给leetcode打广告（虽然我也认识lc作者）。我的主要意思是，你要
怎么对待刷题的过程。现在时代进步了，leetcode是个好工具而已。别人愿意花时间下
功夫，你不愿意，你骂刷题没用，到底是谁的问题？别人愿意学习提供扩展思路积累经
验教训，你只想背题抄捷径，你骂水涨船高，到底是谁的船是漏水的？
你在candidate pool里面的位置就是你的天赋加上你的各种积累下的功夫(工作经验/刷
题)加上一定程度
的运气，缺啥补啥，谁也甭看不起谁。
我知道有人骂刷题是抱怨面试的东西跟工作脱节。这个确实是事实。但是我就想不通了
，你又不是资本家，你的出发点难道会是帮资本家想办法花同样的价钱招更好的work
force? 当然不是，那无非就是你觉得你自己工作经验多，花了很多时间在实际问题中
摸爬滚打，你觉得别人刷题你吃亏。但你有没有想过，好坑都让experienced占，new
grad是不是又吃亏了，new grad都tmd是sb？你是不是又太高估“经验”的价了？
engineering很多东西说白了就那么回事，谁也别蒙谁，花点时间下的功夫学习，你做
过的project别人没做过的未必就不能做。再说了，leetcode没block你吧，是你不屑于
刷吧？游戏摆在这儿，怎么玩是你的事情，你要真牛逼到了一定境界，像goodbug这样
的牛人不用刷题在nflx也很牛逼。
