面了一个28岁的候选人,某大厂T5,跳槽预期65k

28岁，某大厂T5，张口预期65k，面试官面完直接给自己整不会了。

这事最好笑的地方，不是候选人飘了，是他还真像值这个价。985硕，4年经验，项目能打，技术不虚，聊业务也不发飘，这种人放市场上，本来就不是“给口饭吃”的路子，是来重新定义价码的。 

以前大家总觉得，年龄上去工资自然就上去。现在不是了，市场认的是你卡在什么位子，能不能顶事，能顶多大的事。32岁同事该拿多少，这问题公司未必敢算，HR看完估计都得把计算器按冒烟。

算法题：课程表

第一次看“课程表”这题，很多人会被题面绕一下：[a, b] 表示想学 a，得先学 b。这句话翻成代码，其实就是一条有向边 b -> a。

题目问的是：能不能把 numCourses 门课都学完。再直白一点，就是这张图里有没有环。 有环就没法排完，比如：

// 0 依赖 1，1 又依赖 0prerequisites = vec![vec![0, 1], vec![1, 0]];

这种关系一出来，谁都上不了。

这题我更喜欢用 拓扑排序 写，不是因为它高级，而是因为代码顺手，也好解释。核心就两步：

先统计每门课的入度，也就是“还有几门前置课没修完”； 再把所有入度为 0 的课程丢进队列，一门门弹出来，顺手把它指向的后续课程入度减 1。

如果最后处理掉的课程数量等于总课程数，说明没有环；反过来，说明还剩一坨课程互相卡着。

直接看 Rust 写法：

use std::collections::VecDeque;impl Solution {pubfncan_finish(num_courses: i32, prerequisites: Vec<Vec<i32>>) -> bool {let n = num_courses asusize;letmut graph = vec![Vec::new(); n];letmut indegree = vec![0; n];for edge in prerequisites {let a = edge[0] asusize;let b = edge[1] asusize;            graph[b].push(a);            indegree[a] += 1;        }letmut queue = VecDeque::new();for i in0..n {if indegree[i] == 0 {                queue.push_back(i);            }        }letmut taken = 0;whileletSome(course) = queue.pop_front() {            taken += 1;for &next in &graph[course] {                indegree[next] -= 1;if indegree[next] == 0 {                    queue.push_back(next);                }            }        }        taken == n    }}

这段代码里真正要盯住的是这两行：

graph[b].push(a);indegree[a] += 1;

不少人会写反，写成 a -> b，然后结果一直不对。因为题目给的是“学 a 之前先学 b”，所以边一定是从前置课指向当前课。

再拿一组数据过一下：

num_courses = 4prerequisites = vec![vec![1, 0],vec![2, 0],vec![3, 1],vec![3, 2],];

这里 0 可以先学，学完以后 1 和 2 的入度都能减到 0，最后再学 3。整个过程能走通，所以返回 true。

这题时间复杂度不高，O(V + E)，课程和依赖各扫一遍。面试里如果你能把“入度、队列、处理数”这几个点讲清楚，基本就够了。

真做题的时候，不用一上来就念“这是经典有向图判环问题”。先把 b -> a 这个关系落对，再把入度表维护对，代码自然就出来了。