如何从零开始做Java Web 项目：从生物到Java开发工程师

学习 Java算法基础对我来说，就像是在玩一款高分游戏，越深入，越能感觉到成就感。最初，我觉得 Java 就是写写简单的代码，搞定一些小问题，但渐渐地我发现，想要真正掌握 Java，尤其是算法，得花点心思。算法这部分，特别对那些想做 SDE 的人来说，简直是绕不开的难关。 学好语言基础 刚开始学算法，我觉得最重要的就是打好语言基础。比如你要先熟悉 Java算法基础语法，搞清楚常用的库都有什么功能，像是数据结构就得掌握，数组、链表、栈、队列、哈希表、树这些基本结构必须得弄懂。然后就是集合框架，List、Set、Map 这些容器你得知道怎么用，而且要明白它们的时间复杂度，算法的效率往往和这些有直接关系。还有递归，理解递归的工作原理，搞清楚递归树怎么画，能够分析递归的时间复杂度，这些都是打基础的部分。 从简单问题开始 之后，我就从简单的排序算法开始，像冒泡排序、快速排序、归并排序，我反复做这些题，搞清楚它们的时间复杂度，每种排序算法的优缺点、适用场景。 刷题 接着，我开始接触刷题，LeetCode、HackerRank、Codeforces 成了我的必备工具。我记得刚开始时，做简单的双指针问题，比如 Two Sum，做了很多次，才开始理解它的规律。后来，我逐渐挑战自己做更难的，比如滑动窗口的最大子数组和问题、动态规划的斐波那契数列。 理解算法的本质 每做完一题，我都会总结，看看这道题我为什么选用这种算法？如果算法时间复杂度高，我能不能优化它，怎么从 O(n^2) 降到 O(n)？通过这些练习，我慢慢发现，解题不仅仅是死记硬背代码，更多的是要理解算法背后的逻辑. 每次回过头去做旧题，发现自己做得又快又好时，那种成就感真的是没法形容的。我开始总结自己的解题思路，比如说 DFS 和 BFS 的应用场景，动态规划的状态转移方程怎么写，优化算法时有哪些常见技巧。学习Java算法基础的过程中，没有捷径可走，每次突破自己，都是一种进步。

在北美，暑期实习对于大学生和研究生来说不仅是积累经验的好机会，更是未来全职工作的敲门砖。很多公司会优先从实习生中选拔全职员工，一份高质量的实习经历，能大大提升毕业后的就业竞争力。 如何在北美找到暑期实习 第一步是提早准备。暑期实习的申请通常在每年 8 月到 12 月之间陆续开放，尤其是大厂和热门岗位，基本都会早招。如果你等到第二年春天才开始投递，很多机会已经没了。因此，建议在每年秋季开学前就整理好简历，开始关注招聘动态。 第二步是精准定位目标岗位。不要盲投，效率低，命中率也差。可以先根据自己的专业和兴趣明确方向，比如软件开发、数据分析、市场营销等，再从公司官网、LinkedIn、Glassdoor 或校招平台筛选岗位。明确你想投什么类型的公司、什么职位，有利于后续准备有针对性的材料。 第三步是修改简历和求职信。在北美，简历必须简洁有力，突出成就和技能。用量化的方式展示成果，比如“优化代码效率 30%”、“用 Python 构建数据分析流程”。Cover Letter 则要具体说明你为什么想申请这家公司这个岗位，体现你的动机和匹配度。尽量做到每份都“定制化”，不要发模板信。 第四步是主动出击。除了网申，更重要的是内推。LinkedIn 是关键工具，学会主动联系校友、公司员工，礼貌表达你的兴趣，并请求是否可以推荐或提供建议。很多岗位都要求“referral”才有面试机会，不要害怕发消息，只要内容诚恳，对方通常都愿意帮忙。 第五步是准备好面试环节。技术类岗位要刷题，比如 LeetCode、Hackerrank、System Design；非技术类岗位则要准备常见行为面试题，比如“Tell me about yourself”“What’s your biggest challenge”这类问题。面试前多练习，不只是准备答案，更要练习表达清晰和自信的状态。 最后，持续跟进。如果投递后没收到回应，可以适当发 follow-up 邮件，表达你对岗位的兴趣。有时候坚持和礼貌的沟通，反而会带来转机。 总结 在北美找暑期实习，难度不小，但也不是不可达成的目标。提前准备、聚焦方向、优化简历、多渠道投递、主动 networking 和认真面试，都是关键步骤。

作为一个已上岸Microsoft的23NG，自己在刚入校前就在思考北美面试如何准备，特别当前北美就业环境也愈加严峻，大量找不到工作的NG，甚至拥有几年经验的SDE也不敢轻易跳槽，所以针对求职面试的每一轮，就专门去咨询北美从事tech行业的前辈，他们上岸的心得，同样经过自己验证，总结了以下几个方面： 刷题 无论是科技公司，还是非科技公司，北美面试中对人才的考核都会涉及coding测试，题型从easy-medium-hard难度均有涉及，主要看公司类型。自己作为CS专业学生，虽然有一定基础，但在刷题方面还是遇到不少困难，因此从leetcode、地里、机构，搜集了不少题集，甚至报名了一个针对公司的算法冲刺班，自己大概做了500+，才更加顺畅，再次基础上，不停提升速度。 MOCK interviews 在北美面试中，沟通能力绝对是独占一席。依然从工作实际出发，面试官挑选的不是机器，更是伙伴，在工作中需要沟通大量信息，才能更有效率推进工作，因此在北美面试准备中，无论OA，还是VO，过程均会涉及大量沟通。所以自己为了应对面试中会出现印度人听不懂口音，bar raiser等情况，专门找白人/印度人进行MOCK，反复几轮，才有显著提升。 硬核工业项目 作为NG选手，如何在北美面试拔得头筹，只有靠硬核项目，因为就算刷再多题，始终无法到达有工作经验的水平，只有从硬核项目突出自己的能力，在面试中，可以看到技术栈掌握程度，逻辑思维能力，沟通能力，业务能力等，而这一切都要基于硬核工业项目。因此为了准备北美面试，我零零散散做过好几个boot camp/机构的项目，但其中，最有用的还是Drill insight的工业项目有比较大提升以及含金量，从技术能力到业务逻辑，涵盖了市面上JD所有技术栈，以及拥有distributed system、Cloud平台、Microservice等亮点，而这些在面试中均吸引到面试官提问，并拿下offer。 北美找工渠道 同样，为了应对北美面试，不仅在技术能力上的提升，在渠道上也要多渠道扩张。自己不仅在春招、秋招投简历，也会在LinkedIn、indeed等招聘平台投简历，另外就是之前Drill insight会提供内推，hm直推岗位等，因此多渠道找工才有更多机会。 随着印度人的加入，留学群体的扩张，由于北美身份政策以及岗位需求，CS成为大多数人的选择，因为对行业人才的标准逐年提高，在北美面试中脱颖而出成为更多人关注的焦点，通过自身经历分享，如何准备北美面试的流程，希望给到CS专业/转码学员一点参考。