本文介绍2024届春招中，中国联通软件研究院广州分院的软件研发岗位的3场面试基本情况、提问问题等。

2024年03月投递了中国联合网络通信有限公司下属软件研究院的软件研发岗位，所在部门为广州分院。目前完成了一面、二面、三面，并有幸获得Offer；在这里记录一下笔试和面试的相关经历。

在寒假开学后的03月份，浅投递了几个单位；当时因为要赶着把代码跑完然后开始写毕业论文，所以就没有投递太多公司——这导致耽误了几家原本想投递的企业的春招，所以投简历真的事不宜迟，一刻也不能耽误。春招期间，我就将国企、银行这一类单位作为主要投递对象了，所以运营商也是自己投递的一大方向。

这一次面试中，一面为专业面试，二面为HR面试，三面为领导面试；3场面试均为线上视频面试，面试官都非常和蔼。还是之前无数篇秋招面经里提到的那样，国企对于技术的考量没有那么多——计算机八股方面，一面因为是专业面，所以问得比较多，但也都是比较简单的计算机网络、数据库知识；二面、三面则几乎都不涉及计算机八股；算法方面，三面倒是问到了，但是也都比较初级（但我没答上来），而且不是做题的形式，只是一些偏向于算法理论方面的口头问答。整体而言，感觉联通软件研究院的面试确实不是很难，三场面试进行得很快，效率也很高，几乎都是面试完十几分钟就会有反馈。感觉非科班转码人今后都可以多试试这里。

待遇方面的话，HR给出的薪资范围其实还是很不错的（对我而言），而且福利也很多，我原本就想签了；但是因为其中所涉及的福利占比、背绩效，加上单位网评的考量，所以最后还是没有继续流程。个人感觉，如果现在给出的这个薪资在将来是可以拿到的，那其实在广州还是可以比较好地生活了——至少比在上海开2 w的华为（而且还没开出来）要过得滋润一些。

不过还有就是，绝大多数国企、银行的技术栈都是Java，学C++ 真的确实选择会受限哈哈哈哈——至少今年是这样；而且就算大家常说Java与C++ 是大小年，是轮着来的，但问题是多数单位这些技术栈十几年都是固定的Java，要是会Java那么至少国企和银行你的选择就多一些。所以技术栈的选择确实也是很重要的，一定要在开始求职前做好规划——而且提前的时间至少也得1.5年左右（研一、大二），要不然就算选择了方向，自己也大概率没有太多时间准备。

此外多提一句，之前写了这么多实习、秋招与春招经历的分享，但还一直没有记录过笔试环节的经历，一般都是上来就直接分享面试的经历了。但是这一次，因为要参加其他地方的活动，所以在本文中也增加了对笔试环节的介绍。也不得不说，多数国企的笔试确实相对简单一些，比如这次的3道算法题目几乎全都可以暴力解出来。

0 笔试

首先，中国联通软件研究院的笔试是每个分院自己单独发布的；我第一志愿投递的北京的总部，但是投递简历后很快就收到广州分院的笔试邀请了，所以大概率是第一志愿速速凉了，分配到了第二志愿。笔试就在收到笔试通知的几天后进行，包括若干道选择题和3道编程题。

首先，选择题整体比较好说——毕竟都是八股，还是需要自己平日里多积累；我在这一次笔试之前，已经很久没有看过八股了（毕业要紧哈哈哈哈），所以选择题还是有不少不会的。

其次，就是编程题。这个编程题感觉有些奇怪——似乎是单位在提供题目给考试平台的时候，只给出了Java代码的题解，所以导致OJ系统中，Java题目是核心代码模式，而其他所有代码语言都是ACM模式（也包括我只会的C++ ）。当然，这个倒也没有什么，毕竟自己手动写几个接收传入数据的代码也耽误不了很久。

但关键是编程题的第2题，是一个二叉树前序遍历的题目——这个如果手写ACM模式，那我还得自己定义一个二叉树的类，感觉也挺麻烦的；但幸运的是，这个题目是要求前序遍历，而题目的输入数据也正好是按照前序遍历的顺序给出的——那相当于什么算法都不用搞，甚至连其他的数据结构也都不需要，直接将他的输入数据改一下，去掉其中的null，得到的就是前序遍历的输出顺序了。所以很明显，感觉可能就是单位在提供题库的时候，只考虑到了Java语言，没有提供其他语言的题解。

编程题第1题，是找到数组中任意两个元素相差的绝对值的最大值；这个直接排序后一次遍历就好了，虽然复杂度高但是毕竟也没有超时，所以就没有再研究了。

编程题3题，是将数组中重复的元素删除（只保留一个），然后输出去重后的数组；这个思路也很清晰，还是一次遍历，同时用set去重即可。

总的来说，大部分国企或银行的技术岗位，其笔试的编程题题目都不难——当然，如果是国企或银行的子公司，那有的可能会比较难，比如招银网络科技这种；甚至可以说题目中真正考察算法、数据结构部分的难度，都没有手动处理输入、输出数据部分的难度高（因为有些单位设计的ACM模式题目，其输入、输出格式实在是太麻烦了，需要花很久才能完全处理妥当）。

最后就是，我看2022年就有niu友说广州分院的笔试会多次重复发送，结果现在2024了还是如此；但我这次就只做了第1次的，第2次进去看了看，发现虽然选择题目和第1次不一样，但是3道编程题目还是一样的，就什么都没做，直接交卷退出了。

1 一面

面试情况

• 上午09:20开始，持续25分钟左右。
• 线上视频面试，2位面试官，为部门领导或员工；面试官很和蔼。
• 首先做自我介绍；随后提问25分钟。

提问问题

• 自己工作意向的方向是什么？自己主要的技术栈是什么？
• 除了C++ 和Python，还有哪些常用的语言？
• 对于计算机网络的知识是否了解？
• TCP和UDP有何区别？TCP有哪些应用场景？UDP有哪些应用场景？
• 浏览器中输入一个URL后回车，接下来会发生哪些事情？
• 对称加密和非对称加密有什么区别？二者有哪些应用场景？二者有哪些具体的算法？
• 进程和线程有什么区别？
• 对死锁有了解吗？为什么会发生死锁？可否简单介绍一下死锁的情况？
• C++ 地图开发的实习中，为什么需要多线程？具体的应用场景如何？多线程处理后性能大约优化了多少？
• 滴滴实习中主要做了什么？其中地图数据检查项目具体做了哪些工作？用到了哪些算法与编程语言？
• 滴滴实习中接触过哪些数据库？MySQL数据库索引的实现方式如何？数据库有哪些锁，都分成哪些类型，具体是什么意思，如何实现的？
• MySQL数据库的日志都有哪些？具体是用来做什么的？其都是如何实现的？其之间有什么区别？
• 是否接触过Redis数据库？

算法题目

• 无。

面试结束反问

• 公司内部技术栈如何？
• 公司内部工作主要包括哪些方面的任务？

反馈情况

• 面试结束后次日，收到进入二面通知。

2 二面

面试情况

• 下午14:10开始，持续30分钟左右。
• 线上视频面试，1位面试官，为HR；面试官很和蔼。
• 首先做自我介绍；随后提问30分钟。

提问问题

• 你认为自己和计算机专业科班出身的同学相比，有哪些优势与劣势？
• 你的实习项目很多，在学校期间是否经常参与实习工作？
• 目前专业排名为多少？班级内有多少同学？
• 如何平衡自己的专业学习与计算机方面知识的学习？你的一天时间安排是如何的？
• 一面结束后到现在，你有没有学习、补充相关方面的知识？
• 你为什么喜欢更快节奏、更高强度的工作？
• 你对于未来工作的强度、工作内容等有什么样的看法或者期待？
• 滴滴实习期间做了什么？你认为公司的氛围、结构、工作内容等如何？实习期间有什么收获？
• 你对互联网、国企等不同性质单位工作的看法如何？
• 你期望的工作单位性质、工作内容方向如何？
• 目前都有哪些Offer？目前还在流程的单位有哪些？你对这些单位或者Offer的看法如何？
• 华为目前的进展如何？后续还会考虑华为吗？
• 如果这边可以发Offer的话，你会来吗？
• 假如身边同事在工作中出现一些状况，或者有怨言，影响了团队的工作进展，你该怎么办？
• 都有哪些兴趣爱好？平日里课余时间如何安排？
• 为什么喜欢说相声？一般表演捧哏还是逗哏？一般会经常看相声表演吗？此外还有哪些表演经历？
• 家是哪里的？为什么不留在河南发展？对于求职城市的考虑如何？
• 父母是做什么的？家庭基本情况如何？父母对于个人求职意向岗位、意向城市有何看法？
• 是否来过广东？对于广州这个城市有何看法？
• 本科学校在哪里？目前读研学校是在哪里？中科院下属院所的等级、架构如何？中科院与国科大的关系如何？

算法题目

• 无。

面试结束反问

• 研究院内部的工作一般都有哪些？内部组织架构如何？如何分配工作？
• 应届生入职后是否有培训、学习的过程？

反馈情况

• 面试结束后，很快收到进入三面通知。

3 三面

面试情况

• 下午14:30开始，持续20分钟左右。
• 线上视频面试，4位面试官，为部门领导、HR；面试官很和蔼。
• 首先做自我介绍；随后提问20分钟。

提问问题

• 个人为什么选择软件开发方向？为什么想到和自己专业不一致的方向继续发展？
• 在滴滴的实习中，路网数据处理与分析项目具体是做什么的？用了哪些语言与数据库？
• 在滴滴的实习中，如何对数据库加以优化的？如何确定数据库的主键索引的？
• 在滴滴的实习中，数据的空间处理主要包括什么？是否用到了空间分析算法？如何对空间数据加以坐标系转换？
• 在滴滴的实习中，还主要做过哪些接触比较多、参与比较深入的项目？用Groovy语言做过哪些工作？
• 都接触过哪些数据库？进行过哪些和数据库有关的项目？
• 你认为空间数据库适合用MySQL吗？为什么？是否适合用其他类型的数据库？
• 是否用过回归算法？普通的回归算法和逻辑回归有什么区别？
• 在叶绿素项目中，你担任了什么角色？都用到了哪些算法与代码语言？为什么选择基于Python语言和R语言来实现这个项目？
• 在叶绿素项目中，为什么用地理探测器模型？地理探测器方法的原理是什么？较之其他空间统计方法，其有哪些优势？为什么当时没有用回归算法加以处理？
• 还用过哪些回归或分类算法？
• L1、L2正则化有什么区别？
• 除了SVM和随机森林，你还接触过哪些机器学习算法？
• Bagging和Boosting有什么区别？各自有哪些优势与劣势？都有哪些代表算法？
• 本科和研究生都是在哪个城市？为什么选择到广州来就业？
• 对于求职公司的类型，个人有什么样的要求？
• 个人未来的工作发展路线预期如何？

算法题目

• 无。

面试结束反问

• 无。

反馈情况

• 面试结束后，很快收到进入薪资沟通阶段通知。

至此，大功告成。