你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。

至于你想什么职位，那显然和你的专业/方向关系较大，比如说很多大数据职位，就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景，但是这也只是说这些 学生可能更有优势些，事实上，数学和统计学出身的，很多搞这个非常牛逼的。

所以，不要问选什么导师，选什么方向；也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗？你要问的是：我想毕业去互联 网公司，我读研的这几年是应该打酱油呢，还是打地沟油？

Java，好能看点虚拟机相关的。尤其是Java虚拟机的内存管理。以及多线程、线程池、设计模式等。

特别复杂的数据结构，比如红黑树、B树，没空就别搞了。互联网面试一般都不要求的。

主要是排序、查找、简单DP、贪心、图算法和搜索。 根据身边同学的面试经验，二分搜索和快速排序，是面试常备了。看书的时候，如果有 时间，可以思考几个问题：

这个算法的时间空间复杂度，各是多少？如何分析？工程实现里，都有哪些trick？如何加速？这个算法可能用在哪些方面？有哪些应用？你比如说吧，求交集的算法，就广泛用在倒排索引、新浪微博共同关注、计算Jaccard系数等 等上。除了看书，还有就是很重要的：刷题啦。主要有poj，zoj等。找一个网站，认真刷一些题目，踏踏实实的，别浮躁。项目层面如果实验室比较牛，基本上忙项目就足够累死累活了；不过做了相对给力的项目，对于找工作，还是有很大帮助的。基本上不用怎么愁了。 如果老板这儿没项目呢？

如果实验室比较水，那就尽量去实习。大公司的实习经验很能给简历加分。如果老板不让你出去实习。既然实验室很水，说明自由时间 比较多，那还是可以干很多事。比如说，github上就有很多开源项目，你可以选择一两个著名的，阅读源码，然后尝试自己也参与进去。

说几个我比较感兴趣的开源项目吧：redis，spark。专业层面你对数据挖掘很精通，你对推荐系统很熟悉。你在NIPS，SIGIR上发表论文无数；你是百度推荐大赛，阿里巴巴大数据比赛常客。

也就是说，除了尝试发顶会论文，还可以参加各种比赛。本专业本领域里都有什么比赛可以参加呢？搜一下微博或者知乎，或者问下师兄师姐，不就知道了？

你有自己下载一些数据集跑跑实验吗？你有参加一些大数据相关的竞赛吗？（动手实验/参加比赛）

专业层面，能做的，要做的，还有很多。

哦，好熟悉下linux的基本使用。后的话如果能在读研期间做到这里的一点或者几点，到时候甚至不需要翻《编程之美》或者leetcode就毫无压力啦。 后说几点个人感受。算法牛，项目牛，长得又帅，又精通很多语言，这种人，是不多见的。也就是说，你想拿一个好offer，一般只要有一两点突出，就可以了。互联网面试，除了个别公司个别面试官，一般都是要考查（考查？考察？这两个词有什么区别？考察是调研、研究、分析的意思）算法的 。你研一的时候准备，看书做题，总比研三的时候抱佛脚来的好吧？况且，算法的学习，也不仅仅是为了面试吧？可能是受益终身的。或者，吹牛皮装逼作为谈资，也是可以的。别轻易说我就要去某某公司。到时候，你会发现，选择比你想象的多。

也有可能比你想象的还少，为什么？

就看你有没有做到我上面说的这些了。

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