为什么时至今天编码口试依然这么糟糕？

作为候选人，最重要的是要记着：45 分钟的编码口试并不能精确评估你是否会胜任这份事变。 高错误否认比率意味着你毫不该该为被拒绝而感想惆怅。拒绝凡是只意味着在一小我私人工设定的、时刻紧要的情形中，你必要更多操练来展示你已具备的技能手段。

“我们有 90% 的工程师在用你写的软件，但你不能在白板上写出反转二叉树的代码实现，以是你被拒了！”

Homebrew 的首创人 Max Howell 在 2015 年的这条推特吐槽了谷歌的编码口试，收到了 1 万多个赞，激发了热烈的接头。可是一向到 2019 年的此刻，编码口试如故在互联网口试中占有重要职位，一向被吐槽，从未被摇动。本文作者曾是一名经验编码口试被拒的候选人，其后又成为了一名 Facebook 的编码口试官，他在文平分享了这种视角的变革，深入说明白编码口试占有重要职位的缘故起因和一些改造的设法。

你很求助。电话口试即将开始。这也许是你本年得到抱负事变的独一机遇。这统统都归结为一点 —— 你要在 45 分钟内证明你办理题目的手段和编码程度。

电话溘然响起。

你接起电话，只能听到心跳的声音。在简短的外交之后，口试官将第一个题目粘贴到你的共享编码情形中，并开始表明题目。

你的大脑一片空缺。你太求助了，在庞大压力下你无法清楚地思索。

你不断地看表。5 分钟已往了。

沉默沉静。

你知道口试官一向在等你说些什么。你试图用你的设法冲破沉默沉静，但这只会粉碎你的思索进程。你又看了看表。20 分钟已往了。

你很惶恐，不知不觉口试官说时刻到了，你有机遇向他们提问。

你的神色很低沉。

你没有机遇进入下一阶段。但你照旧漫不经心地提了几个题目。

通话竣事，几天后你收到一封拒绝的邮件。

理性上，我知道我已经足够好了。但经验过屡次这种可骇进程之后，我开始失去信念。

我可以汇报本身，我比大大都人更分明怎样编写代码。我已经搭建了多年的网站和应用措施，个中一些被成千上万的人行使。我以精采的后果得到了牛津大学的计较机科学学位。但在感性上，陆续串被拒绝的疾苦如故困扰着我。

我把这种疾苦转化为善于编码口试的刻意。我买了一块白板、一些马克笔和一本《措施员口试金典（Cracking the Coding Interview）》。

几周后，我完成了书中全部的标题。对付每一个题目，我都在白板上写出代码，而且说出我的思索进程，然后把代码输入到条记本电脑的 IDE 中。我写了一些测试用例来担保我的办理方案是有用的。我也看了书后的参考谜底。对付我犯的每一个错误，从小的语法错误到算法行使错误，我都把它记录在文档里。在开始下一个题目之前，我会温习全部的错误。

下一轮口试盼望顺遂。我收到了多个 offer 并抉择插手一个伦敦科技创业公司——Improbable。

在 Improbable 事变了一年后，出于各类缘故起因我抉择再找一份事变。我不得不再次举办编码口试，但间隔前次实习已经有一段时刻了，以是我必要更多操练。我对 LeetCode 和 HackerRank 上的标题一再了同样的进程。LeetCode 高级订阅提供了一个庞大的题库，内里的标题按提问的公司分类，而且按提问频次排序。这种方法很是好，我可以把精神齐集在最常见的题目上。

在这轮口试之后，我收到了 Facebook 的 offer。

我此刻已经在 Facebook 事变两年多了，发明本身酿成了在手机另一端口试其他候选人的脚色。我常常看到候选人不能降服本身的求助情感，犯下和我沟通的错误。我知道这不能代表他们作为软件工程师的手段，也不是权衡他们将来事变示意的一个出格好的指标。

对我来说，我在事变中示意是否精采并没有由于我进修并通过编码口试而改变。可是我可以或许进修和通过编码口试的究竟证明白我拥有事变所需的原始手艺。

假若有人可以通过编码口试，他们很有也许拥有在事变中取得乐成的技能手艺 —— 他们将会是一个很好的员工。假若有人没有通过编码口试，他们如故很有也许成为一名精彩的雇员。

让我们再进一步说明一下。本质上讲，口试是一种从候选人中提守信号的要领，这些信号可以猜测他们是否会在事变中取得乐成。像任何涉及分类的猜测使命一样，猜测功效偶然是正确的，偶然辰是错误的。

当你和候选人时刻有限时，你可以提取的信号是有限的，你的评估精确性会低落而且会犯更多错误。

当你错误地以为或人是一个精彩的员工时，这是一个错误的必定。当你错误地以为或人是一个糟糕的员工时，这是一个错误的否认。

究竟上，对付公司而言，错误的必定是比错误的否认的题目要大得多。雇用错误的人的本钱很是高，新员工最初是公司的净丧失，由于他们必需经验昂贵的入职上手期，这段时刻他们不只没有出产力，并且还会占用其他人的时刻，与此同时如故要拿着酬金。假如新手期事后，你必必要开除候选人，你将永久收不回这项本钱。假如因为该国的就业法令很难开除员工，那么本钱还会飚升。

另一方面，拒绝一个好的候选人的本钱很是低。跟着优越候选人数目的增进，拒绝一个好的候选人的本钱会更低。

在任何二元分类使命中，都有错误必定比率和错误否认比率。你可以变动分类阈值，猜测某工钱必定而非否认的阈值，以优化这些比率。

在这个环境中，

• 错误必定的比率是：（你雇用的不良候选人数）/（你雇用的人数）
• 错误否认比率是：（你拒绝的及格候选人数）/（你拒绝的人数）

当你进步阈值（招聘要求）时，你以增进错误否认比率为价钱来低落错误必定比率。这意味着那些拥有大量求职者并在新员工中投入大量资金的公司更倾向于进步他们的门槛。

这个体系凡是对公司很吻合，这就是它没有一向没怎么变革的缘故起因。但它对候选人个别就不太吻合了，单个候选人只是求职者大池中的一个分子，在这个体系中命运变得很重要。

因为口试示意与事变示意并不完全相干，因此常常会产生公司拒绝的那些候选人，比他们雇用的人能越发胜任这份事变。

编码口试的环境尤其云云。在办理传统编码题目方面耗费更多时刻的候选人也许更有上风，而他们在实际天下中办理真实题目的履历较量少。

（编辑：湖南网）

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