如何回答行为类问题
行为类问题很容易被大家忽视，但是这类问题也是面试官考察的重点之一，甚至会影响对你技术水平的评分，需要足够的重视。
回答要具体，以免显得自大
比如：
- 团队里的大部分工作都是我做的
- 我实现了项目中的文件系统，这部分是整个项目中非常有挑战性的，因为……
很明显第二种回答令人印象更深刻，而且不像第一种那样显得有点自大。
不要陷入细节
很多人对自己的技术很有信心，非常积极地给面试官讲解自己用到的技术。但是面试官可能对你的技术细节不感兴趣，甚至面试官不了解这方面的技术，导致效果不好。这时候不如把精力更多的放在“效果”展示上，以使自己的工作看起来更加有成果，更加“高大上”。
比如：
通过收集大部分用户的使用习惯并应用Rabin-Karp算法，我成功把搜索时间从O(n)降低到了O(log n)。如果您感兴趣，我可以更详细的讲解一下。
使用S.A.R方法回答问题
S.A.R: Situation（问题情况）、Action（采取的措施）、Response（效果）
比如：讲一下你和队友之间发生的一次比较有挑战性的沟通问题
S：在一次做项目的时候，我有三个队友，其中一个队友表现有点“消极”，他在讨论期间很少发言，做起自己负责的模块很费劲。
A：有一天我很自然的跟他聊了起来，然后慢慢将话题引向了做项目上。我问了一些比较开放式的问题，比如觉得项目进展怎么样，对哪一个模块更感兴趣等等。他选了一些相对简单的模块，但是主动提出做一些文档相关的工作。我慢慢意识到他其实并不是消极，而是对项目了解不透彻，以及没有信心。之后我就帮助他分解需要完成的模块，并且在他取得进展的时候及时表扬他，慢慢提高他的自信心。
R：虽然之后他依然是团队里的短板，但是他的进步也很明显。他开始按时完成自己的任务，并且积极地参加讨论。我们也愿意在以后的项目中继续跟他合作。
总结一下可以发现，S.A.R回答问题的方式可以让面试者清楚地了解问题所在，以及你解决问题的方式和最后的效果，并从中体会到你的能力。
如何回答技术问题
技术问题是重中之重，但是不要过于紧张。正常情况下面试者很难第一时间给出正确答案，所以当你遇到一个很棘手的问题时，不要慌，大胆地向面试官说出你的解题思路。
不要急着“盖棺定论”，如果面试官没有卡时间，你可以不断的改进你的算法，修改bug，直到趋于完美。
对于技术问题，我们可以通过五个步骤来解决问题：
Step 1: 问问题
拿到问题后，作为面试者难免会有一些疑问或者不确定的地方，大胆地问出来。
比如：设计一个列表的排序算法。
Q：什么类型的列表，array list or linked list?
A：An array。
Q：列表中的数据是什么类型？数字？字符？还是string？
A：数字。
Q：……
A：……
通过这样的问问题，会让算法设计起来简单许多。
Step 2：设计算法
设计算法时注意以下几个问题：
- 时间和空间复杂度
- 如果数据量过大会怎么样
- 你设计的算法会带来哪些“负面”影响（比如你改进的二叉搜索树会不会导致插入、删除效率降低）
- 如果有“负面”影响，你是否做出了最正确的妥协
- 你是否充分利用了面试官提供的全部信息（比如数据类型是年龄，0~130）
Step 3：伪代码
书写伪代码能够帮你理清思路，避免真正写代码的时候犯很多错误。但是在写伪代码之前需要和面试官说明（或者在草稿纸开头注明），以免他们误解你不想写实际代码。
Step 4：代码
写代码不要太着急，要有条不紊。注意以下几点：
- 不要吝啬构造数据结构：比如要求你找出一群人中年龄最小的一个，你可以定义一个Person数据结构。这样面试者会觉得你有面向对象的思想。
- 代码要整洁：不要写得太拥挤或者涂抹很严重，影响面试者理解你的代码。
Step 5：测试
考虑以下几个测试点：
- 边缘值：最大值，负值，0，null等
- 用户异常输入：如果用户传入null或负值会怎样？
- 正常值：不要忘了测试正常值
如果算法很复杂，不要等到最后才测试，可以写代码过程中每个函数或每个重要点测试。
