作者：阿秀

校招八股文学习网站：https://interviewguide.cn

这是阿秀的第「267」篇原创

小伙伴们大家好，我是阿秀。

不知道什么时候八股文这个说法开始流传出去了，以前是没有这个说法的，我印象中就是近三五年流传开来的。

现在无论是找实习，校招还是社招， 感觉计算机相关的求职都离不开八股文了，操作系统、计算机网络、数据库MySQL、Redis等面试问题。

很多人也把我当初的学习笔记当做八股文直接去背，但很多人都找我说感觉背起来太吃力了，边看边忘，看完了也忘完了。。

我想说，你不吃力就是怪事了，肯定吃力。

因为我当初是学的，一点一点慢慢学过来的，然后把自己学的东西记下来，后面又整理成笔记的。

然后现在你不学，你直接背，妄图构建一个空中楼阁，当然会吃力。。。。

问的人多了，我就想着说一下应该怎么看八股文吧，不只是我的学习笔记，还有很多你们从网上看到的各种八股文，其实都可以按照下面这个思维去学。

我给的建议是自己要要做适当做笔记做总结的，八股文资料很多，但大家还是要做一份自己的八股文，最好就是那种一问一答的形式，就跟我当初做的笔记相似，这样才方便面试前快速复习。

你可以先看一个问题，然后把答案捂住，自己试着自己去回答，试着用自己的话去回答一遍，然后再看答案，比对一下差多少，哪里差？哪里没答好，然后把自己的答案融合八股文上的答案做笔记记下来。

在你做笔记的时候，不要直接去复制粘贴八股上的回答，而是以自己的语言写出回答，就当这是面试官问你这个问题的情景，你要如何回答一样。

只有这样你才记得才牢固，很多学弟学妹就是也是整理自己的八股，结果都是和字节原样复制粘贴，那样当然记不住。

结果面试问到自己整理过的原题都答不好，更不要说那些自己没整理过的问题了。

像这种机试比较典型的整理自己的八股时没有思考，直接死记硬背了，这样是不行的。

除了这种形式去记忆八股，你也可以从面经或者自己的面试经历中总结出来自己的方式，以前就有一个学弟跟我分享过他看八股文的形式，我分享一下。

八股的理解及使用都是从日常实习的经验里总结出来的。

• 第一步，遇到一个问题先想自己应该怎么回答回答，答完后在脑海里拓展相关知识点；

• 第二步，找到相关知识点进行记忆和理解；

• 第三步，重复上述过程。

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这里也说一下，我最近在学习圈里发布了《阿秀的校招笔记》第五版，此次还额外提供了亮白版和暗黑版两种版本。

这并不是大家在网上随便就能找到的八股文，而是我从校园->职场多年计算机自学过程的记录以及学弟学妹们计算机校招&秋招经验总结文章的汇总。

毕竟也没有那个八股文合集能在 github 仓库达到 4.1K+star，也没有哪个八股文会连续两年内一直持续做勘误和更新。

截止目前为止已经提交过 539 个commit，累计勘误超过 120 个。

这是以前的一些勘误和更新记录。

V1.0 - 2021.02.27

• 增加C/C++部分 217 道面试题

V1 - 2021.03.08

• 增加操作系统部分  62  道面试题

• 增加计算机网络部分  33  道面试题

V2 - 2021.03.23

• 粉丝建议增加页码，已采纳

• 再次增加计算机网络部分 33 道面试题，计网部分目前共计 66 道题

V3 - 2021.04.01

• 开放编辑权限，目前PDF可以复制、编辑、注释（盗版太严重，但很多粉丝都来私信说希望开放编辑权限，也好做标记，安排上！）

• 增加计算机网络部分 34 道面试题，计网部分目前共计 100 道题

• 增加常考高频算法

V3 - 2021.06.06

• 对于第三期PDF中部分错误进行改正，并于题目下对于告知错误者以感谢

• 增加在线网站版本，详见第 1.4 章节，个人网址：https://interviewguide.cn/

• 增加带你《算法基础》、《快速刷完67道剑指offer系列》与《精选力扣300+道算法题》系列，详见第 4 章节

• 增加数据库（MySQL、Redis）部分，详见第 7 章节

• 增加免费资源部分，详见第 10 小节

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这是阿秀以前自己在准备校招时记录的笔记，其中包含成功帮到不少人顺利通过面试，上岸BAT、TMD等公司，其中包括很多操作系统、计算机网络、数据库、算法等方面的笔记知识总结，而这次又增加了一些往届校招上岸经验分享在其中。

相较于 2021 年发布的第四版，第五版又勘误了 64 个错误，，你可以在学习圈置顶帖的「资源沉淀」贴中找到第五版的PDF版本下载链接和资源。

前年和去年分享的很多校招上岸经验也都是出自阿秀的学习圈中的往届上岸人，阿秀的学习圈中置顶帖的「知识图谱」和「精华区」（如下图）中有很多计算机大学本科&研究生学习以及校招的内容和问题，多看看这些能够帮你走的更稳、更顺、更平坦。

星球里的精华区、知识图谱以及资源沉淀

一个人踽踽独行不如结伴而行，以后会继续在星球笔耕不辍，输出一些有价值的内容。

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