登录面试刷题更像是一种服从性测试
在许多求职者看来，面试中的刷题环节似乎是对技术能力的直接考察。然而，从另一个角度来看，这一过程或许更像是一场服从性测试。
想象一下，当一个公司要求候选人解决复杂的算法问题或设计一个系统架构时，真正的目的并不仅仅是判断候选人是否能完成这项任务。许多时候，公司更关心的是你是否愿意花时间和精力去迎合他们的流程和标准。
为什么这样说呢？从实际工作中来看，绝大多数岗位并不需要员工每天都在解决高难度的算法问题或从零设计分布式系统。相反，工作中的任务更偏向于理解业务逻辑、维护现有系统以及团队协作。那么，为什么刷题依然是很多公司青睐的筛选方式？
打卡力扣三年，每天即使碰到不会的题，也要抄作业
答案或许在于，刷题能有效筛选出那些愿意投入大量时间准备，并在面试中展现高度配合精神的候选人。这种配合精神，是公司希望在未来的工作中看到的品质。一旦你通过了这些测试，公司就会认为你是一个值得信赖的员工，一个能遵从流程、适应规则并在需要时投入额外努力的人。
还有就是以前说的：面试刷力扣是大公司过滤的成本较低的方法之一：为啥有名的IT公司的程序员面试都这么难?，可以过滤掉大部分 False Positive，当然也有可能过滤掉人才（胜任工作的求职者）。不过对于大厂来说，招进来一个False Positive的损害要远远比错过一个False Negative大。
此外，随着AI技术的飞速发展，刷题的技术价值正在逐渐降低。像ChatGPT这样的AI工具，已经可以轻松解决LeetCode或Codeforces上的许多高难度问题，并给出清晰的解题过程。这表明，算法题不再是人类独有的技术优势，而是可以被高效地自动化处理的任务。这种变化进一步凸显了刷题在实际工作中的局限性，因为日常工作更多依赖于沟通、业务理解和对系统的长期维护，而不是短时间内解决某个抽象问题。
OpenAI推出o3大语言AI模型。
Codeforces 评分：2727——相当于全球人类程序员编码竞赛中，排名第 175 位。
AIME：96.7%——意味着在数学测试中只错1道题
博士水平的科学问题（GPQA）：87.7%——博士生一般得分70%
最难的前沿数学测试：25.2%——其他模型没有超过2%，数学天才陶哲轩说该测试“可能难住AI好几年”
更重要的是，在许多企业的真实场景中，很少有任务需要员工频繁编写复杂的算法。大多数时间，开发者的工作集中在实现需求、调试问题和优化性能上，而这些任务并不需要高强度的算法技巧。因此，刷题的结果往往与实际工作能力脱节。
当然，这并不是说刷题完全没有意义。它确实在某些方面反映了候选人的逻辑能力和解决问题的技巧。然而，真正的工作能力远不止这些。因此，我们可以将刷题看作是一种双向筛选：候选人在展示技术能力的同时，也在证明自己愿意投入时间来满足公司的要求。
从这个角度来看，刷题不再只是技术竞技，而是一种服从性测试，它帮助公司识别出那些既有能力又愿意适应规则的潜在员工。而对于求职者来说，认清这一点或许能让你在面试准备的过程中更有针对性，同时也能帮助你判断这家公司是否真的适合自己。
我听说，如果面试者不愿意刷题，可以和公司商量一下，看看是不是可以选择其它方式。谷歌面试就可以选择：一个是数据结构和算法，另一个则是偏向系统运维（Linux底层知识等）
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