“我刷题也不少了，为什么一到面试就卡壳？”

“明明代码写对了，为什么最后挂了？”

我想说的是：

算法不是靠刷，是靠思维结构撑起来的。

✅ 大厂算法面试评分标准长这样👇

分数 解题能力 代码能力 沟通能力
0-20 分 不懂得如何分析题目，即使多次提示也无法理解题目 没有写任何代码 思路混乱，无法沟通
20-40 分 经过提示后对题目有一定理解，能够给出思路 代码大幅偏离正确解法或者无法将思路转变成代码 能够与面试官简单沟通，并说出自己的理解
40-60 分 能够给出暴力解，经过提示后可以给出次优解 代码风格和架构有问题，代码有错误但没有检查出来 较清晰地表达自己的思路，但是与面试官互动不足
60-80 分 能够给出次优解，经过提示可以给出最优解 代码逻辑没有明显问题，但是细节有不少问题 清晰表达自己的思路，与面试官对题目有一定探讨
80-100 分 能够给出多种解法，并且分析不同解法的优劣 代码命名良好，架构清晰，核心代码有注释 清晰表达自己的思路，与面试官对题目进行深入探讨

📌 面试官不是看你解出题，而是看你是不是“会工作的工程师”。

🧠 算法训练核心：七句心决，不靠死记硬背

市面上很多课程都在教你“怎么背题”，但你永远背不过出题人的脑洞。

✅ 算法面试「七句心决」：破解死记硬背，重塑你的解题思维结构

这七句话不是口诀，而是一套可迁移的算法思维系统，每一句都代表一道「心智防线」，帮助你从刷题者变成思考者。

🏢 大厂算法面试流程速查表

公司 面试结构 算法难度特点
OpenAI 算法 x2，系统设计 x1，实操项目问答 + “思想面”x1–2 深度学习相关题偏多，语言模型类题型常见，特别看重思维广度与工程视角
Google 算法 x3–4，系统设计（中高级） 偏题多，重思维
微软 高频题为主，偏友好 行为面考核占比高
Meta 每轮2题，要求写出最优解 高频题多，节奏快
Amazon 算法+BQ混合问，设计题较少 文化匹配比技术更难
Apple 组差异大，偏项目落地 部分组只看设计/OOD

🎯 补充：OpenAI 的“非典型面试风格” 👀