这几年，关于大厂面试的讨论越来越多。很多人说，大厂已经放低了技术要求，面试难度大幅下降，甚至有段子戏称：“现在进 FAANG，像是进个高级培训班。”但事实真的如此吗？
如果你也这样想，那你可能没有看到更深层次的挑战。
我们以一道近期 Google 的面试题为例：
Problem Statement (问题描述)
You have a network of routers, each identified by (x, y) coordinates. Your task is to simulate message broadcasting and determine whether a message can travel from a source router to a destination router.
题目描述：你有一组路由器，每个路由器都有 (x, y) 坐标。你的任务是模拟信息的广播和传输，判断消息是否能够从一个路由器传播到目标路由器。 你有一组路由器，每个路由器都有 (x, y) 坐标。你的任务是模拟信息的广播和传输，判断消息是否能够从一个路由器传播到目标路由器。
题目细节：
- 每个路由器的无线范围是有限的（例如 10）。
- 消息只能在范围内的路由器之间传输。
- 计算两个路由器之间的欧几里得距离，如果距离在范围内，则两者可以互相通信。
- 现在，给定一组路由器的坐标，一个起点和一个终点，你需要判断消息能否通过中间路由器传输到终点。
例如：
A (0,0) B (0,8) C (0,17) D (11,0)
无线范围 = 10
起点 = A
计算后发现：
- A -> B 距离为 8，可以通信。
- A -> C 距离为 17，超出范围，不可通信。
- A -> D 距离为 11，超出范围，不可通信。
但如果 B 可以继续传输消息，C 依然是可以被覆盖的。问题的核心在于：
给定一个起点和终点，消息能否成功传播到终点？
这题乍一看，是一个简单的图遍历问题。但这仅仅是最表面的考察点。
你以为这题在考算法？其实更考察工程能力
大多数人看到这题，第一反应是：“哦，这不就是 BFS（广度优先搜索）或 DFS（深度优先搜索）吗？”
但如果你真的这样回答，面试官很可能会追问：
- 你的代码如何扩展到上万甚至上百万个路由器？
- 如果有些路由器掉线，如何保证最优的消息传播路径？
- 如果有多种通信协议，如何兼容？
- 你的代码能不能在有限内存下高效运行？
换句话说，你以为考的是算法，其实更考察的是你的工程能力——你是否有能力将一个简单的抽象问题扩展到现实世界的大规模应用。
大厂面试的“隐形门槛”越来越高
表面上看，大厂的面试似乎比过去更“简单”了，少了 LeetCode Hard 级别的刷题，但真正的门槛并没有降低，而是变得更加隐形。
- 从纯算法考察转向实际应用
过去，Google、Meta、Amazon 可能更偏向考察候选人的算法能力，喜欢让你手写复杂的动态规划。但现在，他们更关注你的问题建模能力。能写出 BFS/DFS 只是入门，能基于业务场景优化代码才是关键。 - 考察候选人的系统思维
你是否能从一个小问题，推导出它在实际应用中的挑战？你能否考虑到大规模数据、分布式系统、网络故障的影响？这些才是面试官更想看到的能力。 - 代码只是基础，表达和推理能力才是决定因素
过去，有些技术面试更像是纯粹的考试——刷题刷得好就能过。但现在，大厂面试越来越像一次深度对话。你的思维过程、表达能力、推理方式，比最终代码正确与否更重要。
如何提高应对这种面试的能力？
如果你还在单纯刷题，那可能已经跟不上大厂的面试趋势。面对这些更隐性的考察，你需要：
- 强化问题拆解能力
练习用更系统化的方式思考问题，而不是只关注代码实现。例如：如何将一个局部问题推广到更大规模？如何优化时间复杂度？ - 培养业务驱动的思维
不仅仅是“代码能跑”，而是“代码是否有现实价值”。学会在面试中主动考虑大规模场景、异常情况、性能优化。 - 训练清晰的表达能力
你的答案不仅要“对”，还要“讲得好”。面试官更喜欢能够清晰、有逻辑地解释自己思路的候选人。
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