阿里员工自曝：某多多的4轮面试都通过了，但到了谈薪资的环节，被HR为难
2025-10-21 06:55:50 世界杯冠军最多
HR 的为难
又是一期「排雷+心理按摩」，正在密谋年底跳槽的同学需要额外注意。
起源是我看到了这么一篇帖子分享：
一位目前应该还是在职的阿里巴巴的员工，前后花了一个多月的时间，顺利通过了某多多的 4 轮面试。
按道理，4 轮面试都过了，流程也差不多进入尾声了。
这时候如果再因为一些非硬性指标，未能谈成，会尤其可惜。
沉没成本嘛，很好理解。
然而，就在候选人觉得一切顺利的时候，却遭遇了 HR 的“特殊”对待。
其实就是谈薪的时候，HR 需要候选人的上一份工作的薪资证明。
候选人显示开具了税前收入证明，被 HR 拒绝，要求开具银行流水。
候选人再提供了带公章的银行流水，再次被 HR 拒绝，要求开具工资单加交税证明。
此时候选人有点不耐烦了，说「要不算了吧」，结果对方直接挂电话了 🤣
从这件事上，看得出这位 HR 很不专业。
需要的材料没有一次说明清楚，在候选人表达不满的时候，不是选择进行安抚说明，而是直接挂掉电话，似乎就是在等候选人主动放弃岗位一样。
再细看评论区，发现有同样经历的不止楼主一人：
这位网友也是面完 4 轮，到谈薪阶段，该网友给出报价后，遭遇 HR 的冷漠拒绝：只说给不到，也不明说该岗位的薪资范围。
另外一位，则是上份工作是在华为的网友爆料：
给 HR 提供的个税截图被质疑真实性，还提出个税中的收入金额是否包含报销费用等问题，引发候选人的不满，直接放弃入职。
...
确实，有时候我们很难判断 HR 是真的缺乏专业性，还是因为不想招人了而进行的故意拖延。
但我们又无法要求将 HR 沟通的这一步进行前置，这不现实。
目前所能做的最合理的做法只能是：求职过程中，有些公司的流程快，有些公司流程慢，无论快慢，都以发 offer 为准，不要将流程的繁琐视为沉没成本，如果在已经离职的情况下，尽量多家面试并行投递推进，既可以帮助自己快速进入面试状态，也不会落入流程走了一个多月，到之后没谈拢的局面。
...
回归主线。
现在的大厂面试，不管校招还是社招，去哪都得做算法面试题。
来一道「华为」面试真题。
题目描述
平台：LeetCode
题号：524
给你一个字符串 s 和一个字符串数组 dictionary 作为字典。
找出并返回字典中最长的字符串，该字符串可以通过删除 s 中的某些字符得到。
如果答案不止一个，返回长度最长且字典序最小的字符串。
如果答案不存在，则返回空字符串。
示例 1：
输入：s = "abpcplea", dictionary = ["ale","apple","monkey","plea"]输出："apple"
示例 2：
输入：s = "abpcplea", dictionary = ["a","b","c"]输出："a"
提示：
s 和
dictionary[i] 仅由小写英文字母组成
排序 + 双指针 + 贪心
根据题意，我们需要找到 dictionary 中为 s 的子序列，且「长度最长（优先级
）」及「字典序最小（优先级
）」的字符串。
数据范围全是
。
我们可以先对 dictionary 根据题意进行自定义排序：
长度不同的字符串，按照字符串长度排倒序；
长度相同的，则按照字典序排升序。
然后我们只需要对 dictionary 进行顺序查找，找到的第一个符合条件的字符串即是答案。
具体的，我们可以使用「贪心」思想的「双指针」实现来进行检查：
使用两个指针
i 和
j 分别代表检查到
s 和
dictionary[x] 中的哪位字符；
当
s[i] != dictionary[x][j]，我们使
i 指针右移，直到找到
s 中第一位与
dictionary[x][j] 对得上的位置，然后当
i 和
j 同时右移，匹配下一个字符；
重复步骤
，直到整个
dictionary[x] 被匹配完。
❝
证明：对于某个字符 dictionary[x][j] 而言，选择 s 中 「当前」 所能选择的下标最小的位置进行匹配，对于后续所能进行选择方案，会严格覆盖不是选择下标最小的位置，因此结果不会变差。
❞
Java 代码：
class Solution { public String findLongestWord(String s, List
C++ 代码：
class Solution {public: string findLongestWord(string s, vector
Python 代码：
class Solution: def findLongestWord(self, s: str, dictionary: List[str]) -> str: dictionary.sort(key=lambda x: (-len(x), x)) n = len(s) for word in dictionary: m = len(word) i, j = 0, 0 while i < n and j < m: if s[i] == word[j]: j += 1 i += 1 if j == m: return word return ""
TypeScript 代码：
function findLongestWord(s: string, dictionary: string[]): string { dictionary.sort((a, b) => { if (a.length !== b.length) return b.length - a.length; return a.localeCompare(b); }); const n = s.length; for (const word of dictionary) { const m = word.length; let i = 0, j = 0; while (i < n && j < m) { if (s[i] === word[j]) j++; i++; } if (j === m) return word; } return ""; };
时间复杂度：令
n 为
s 的长度，
m 为
dictionary 的长度。排序复杂度为
；对
dictionary 中的每个字符串进行检查，单个字符串的检查复杂度为
。整体复杂度为
空间复杂度：
我是宫水三叶，每天都会分享算法题解，并和大家聊聊近期的所见所闻。
欢迎关注，明天见。
更多更全更热门的「笔试/面试」相关资料可访问排版精美的 合集新基地 🎉🎉