如何在面试中应对编程与算法面试？

在求职面试的过程中，编程能力也是面试官非常看重的一项能力。而对于编程这项能力主要的考察点也有三个维度：

初级：编程的基本功

编程的基本功主要考察的编程语言的基本语法，原理知识，以及一些在编程过程中的常见问题与解决方案。比如，如果面试官考察：九九乘法表，那么就是考察你的编程的基本功。主要看你拿到一个简单的需求后，能否实现出来。如果面试官考察垃圾回收机制这些知识，那么考察的就是你对于编程语言特性的理解。如果要是涉及到高级一点的元编程技巧，如果不理解这些知识，是无法完成的。如果面试官考察：深拷贝浅拷贝，这个场景其实在读写，修改一些嵌套结构的数据是非常常见的问题，那这个场景其实就是在考察你是否在编程过程中有发现一些问题，以及有掌握到对应的解决方案，包括多线程编程，都属于这类型问题。

高级：数据结构与算法

在具备比较扎实的编程基本功之后，就需要掌握数据结构与算法的知识。其实这门课是所有计算机相关专业同学的必修课，虽然对于测试工程师来说，我们常常吐槽它“面试造火箭，进去拧螺丝”。但是数据结构决定了你是否有一个更为扎实的编程基本功。以及我们不得不面对的现实问题，为了面试，也得冲！ 自然在数据结构与算法中，我们也无需盲目学习，它也是有它自己的明确的学习路线和学习范围的。如果你的目标是中小厂，那么也要掌握一些较为基础的算法，比如冒泡排序，二分查找，快速排序等。如果你的目标是大厂，那么就要掌握更为深入的数据结构，比如线性表：链表、堆栈，非线性表：树、图等。

资深专家：设计模式

而如果能熟练掌握设计模式的用法，已经可以算作是一个测开的专家了。而设计模式的学习，通常是通过在开发各种工具或者平台过程中，是要时刻想着怎么让代码保持一个好的扩展性，可读性，可维护性。常用的设计模式通常有：工厂模式、单例模式、策略模式、装饰器模式等。

如何提升编程的基本功

对于大部分同学来说，我们首要完成的就是编程基本功的提升。如果没有一个好的编程基本功，代表在实际开发过程中，可能连一些简单的需求也无法完成。有一种极为科学的学习方法叫做 PDCA 循环学习法，以下为通过 PDCA 循环法学习 Python 的方式

阶段	描述	对应学习方法
计划 (Plan)	设定目标和规划行动方案	制定 Python 一周的学习内容
执行 (Do)	实施计划，收集数据	通过教程或视频学习
检查 (Check)	分析数据，评估结果	通过练习验收学习结果
行动 (Act)	调整和改进行动，制定下一步计划	查漏补缺，并开启下个阶段的学习

在熟悉Python的基本语法之后，则需要完成一些比较大型的需求去验证自己的学习效果：

• 开发一个简单的后端系统。
• 开发自动化测试脚本的框架。

如果能在此过程中，不停的去补充自己的技能以及在项目中历练，在一年半载之后，就会发现自己的编程能力就能有质的飞跃和提升。再具备一些基本的开发经验后，就可以进一步挑战算法与设计模式的学习：

• 开发像HttpRunner一样的测试框架。
• 开发一个好用的测试平台。

在这个过程中，你会发现如果不用设计模式与算法，那么很多需求的实现会变的非常难以实现。不停的重构，是每个开发者的宿命。自然在千锤百炼之后，你也会朝着一个技术专家之路迈进。自然，千里之行始于足下，同时万事也是开头难。最后送大家马斯克的一段话，共勉！

社会的竞争其实并不需要你比所有人都强，绝大部分人都是非常懒的，几年都不会去学习，不会进步。所以你只要稍微努力一些，确保超过全社会60%的人；如果你干什么事都专注一点，就可以超过社会上80%的人；如果你愿意在一件事上高强度的深耕个3-5年，进全社会前10%并不难，甚至5%也没有多大难度。