如何看待 Max Howell 被 Google 拒绝？
Max Howell 是谁？
在深入探讨谷歌拒绝他的原因之前，了解 Max Howell 的背景至关重要。
GitHub 用户名 @paxton615： 他是 GitHub 上一位活跃的开发者，以其在创建和维护多个流行开源项目而闻名。
Font Awesome 的重要贡献者： Font Awesome 是一个非常流行的图标库，被广泛用于网页设计和开发。Max Howell 在 Font Awesome 的发展中扮演了至关重要的角色，贡献了大量的代码和创意。他的贡献使得 Font Awesome 更加强大、易用和功能丰富。
React Native 和其他项目的贡献者： 除了 Font Awesome，他还对 React Native 等其他重要的开源项目有所贡献。React Native 是一个用于构建原生移动应用程序的JavaScript框架，拥有庞大的开发者社区。
技术实力毋庸置疑： 从他所贡献的开源项目和社区中的评价来看，Max Howell 的技术实力是毋庸置疑的。他能够深入理解复杂的技术栈，并为项目带来实质性的改进。
谷歌拒绝 Max Howell 的事件经过（据公开信息推测）
虽然谷歌通常不会公开拒绝特定候选人的原因，但根据 Max Howell 在社交媒体上的表述以及技术社区的讨论，我们可以推测出事件的梗概：
1. 申请流程： Max Howell 曾尝试申请谷歌的职位。
2. 面试过程： 他经历了谷歌标准的面试流程，这通常包括技术面试、行为面试等多个环节。
3. 被拒绝： 在面试结束后，谷歌告知他未被录用。
4. Max Howell 的回应： Max Howell 在社交媒体上表达了他的失望和困惑。他提到，他甚至在面试中提出了一个关于如何处理一个“死循环”的绝妙解决方案，但似乎并没有因此获得积极的反馈。他还在推特上发布了他被拒的邮件截图，并配文“我可能需要换一个方式来形容我最近在谷歌找工作的经历。”（原文大概是 "I may have to find a new way to phrase my recent experience trying to get a job at Google."）
为什么谷歌会拒绝一位技术实力如此强劲的开发者？
这是一个引发广泛猜测和讨论的核心问题。从人力资源和技术招聘的角度来看，谷歌拒绝一位像 Max Howell 这样有才华的开发者，可能存在以下多种原因：
不符合特定职位的要求：
技术栈匹配度： 尽管 Max Howell 技术全面，但他申请的职位可能需要特定领域的技术栈。例如，如果他申请的是一个专注于后端基础设施的职位，而他的主要贡献集中在前端 UI 和图标库，那么他可能需要展示更多与后端相关的经验和能力。
经验年限和层级： 谷歌对不同层级的职位有不同的经验要求。即使技术能力很强，如果他的经验年限或在特定领域内的深度不够，也可能无法满足要求。
特定技能的缺失： 即使他拥有广泛的技术知识，某个关键技能的缺失也可能成为障碍。例如，如果职位需要深入了解某个特定的数据库系统，而他在这方面经验不足。
面试表现问题：
沟通能力和团队协作： 谷歌非常重视候选人的沟通能力和团队协作能力。即使技术能力再强，如果他在面试中表现出沟通不畅、难以合作，或者无法清晰地表达自己的想法，也可能被视为不适合。
解决问题的思路和方法： Max Howell 提到了他提出了一个关于“死循环”的绝妙解决方案。但谷歌面试官可能更看重的是他解决问题的思考过程、逻辑严谨性以及对权衡利弊的理解，而不仅仅是最终的“绝妙”结果。有时候，一个“绝妙”的方案可能并不符合谷歌的工程标准、效率要求或长期维护性考量。
行为面试表现： 谷歌的面试中包含大量行为面试，旨在了解候选人的价值观、动机、应对压力的能力以及与公司文化的契合度。如果他在这些方面表现不佳，也可能被淘汰。
对谷歌产品和技术的熟悉度： 虽然不一定是强制要求，但对谷歌的核心产品和技术有一定了解和热情，会增加候选人的吸引力。
“文化契合度” (Culture Fit)：
价值观和工作风格： 谷歌有其独特的企业文化，强调创新、协作、快速迭代和数据驱动。如果 Max Howell 的工作风格、价值观或对事物的看法与谷歌的核心文化存在较大差异，即使技术再优秀，也可能不被录用。
对谷歌的理解： 谷歌可能会评估候选人对谷歌使命、愿景和工作方式的理解程度。
招聘流程中的其他因素：
职位竞争激烈： 谷歌是全球顶尖的科技公司，吸引着无数优秀的开发者。即使是顶尖人才，也可能因为竞争过于激烈而未能获得录用。
内部需求变化： 有时，职位需求可能会在招聘过程中发生变化，或者内部招聘到了更合适的候选人。
盲审或主观判断： 招聘过程中难免会涉及一些主观判断，尽管谷歌力求客观，但人的判断还是会受到一定影响。
“非此即彼”的思维误区： Max Howell 的言论暗示他认为自己的解决方案是“绝妙”的，而谷歌没有采纳。这可能反映了一种思维模式，即认为只有一种“正确”的答案。在大型科技公司，往往存在多种解决问题的路径，并且需要考虑长期维护、可扩展性、团队协作等多方面因素，而非仅仅追求一个“最聪明”的解决方案。
事件引发的讨论和启示：
Max Howell 的事件之所以引起广泛关注，是因为它触及了许多开发者在求职过程中可能遇到的困惑和挑战。
开源贡献的价值与招聘的现实： 许多开发者通过开源项目展示了自己的能力，但开源贡献并不总是能直接等同于公司职位的需求。公司招聘更看重的是候选人如何将这些技能应用于特定的业务场景和团队协作中。
面试的复杂性： 科技公司的面试是一个复杂的过程，技术能力只是其中一个方面，沟通、协作、文化契合度等同样重要。
“不可能的面试”： 很多开发者都有过在面试中表现出色，但最终却被拒绝的经历。这可能让人质疑招聘流程的公正性和有效性。
对“完美”解决方案的思考： 谷歌的拒绝也引发了对“完美”解决方案的讨论。在实际工作中，解决方案的选择往往需要在多种因素之间进行权衡，而不仅仅是追求技术上的“聪明”。
开发者社区的声援： 许多开发者对 Max Howell 表示同情和支持，并对谷歌的招聘决策提出了质疑。这反映了社区对公平和透明招聘过程的期望。
总结：
Max Howell 被谷歌拒绝，并非简单的“技术不够好”的结论。更可能的情况是，他在某个或多个方面未能完全满足谷歌特定职位的需求，或者在面试过程中未能展现出谷歌所期望的特质。这个事件也提醒我们，在求职过程中，除了深厚的技术功底，清晰的沟通、良好的团队协作能力、对公司文化的理解以及与职位匹配的实践经验同样至关重要。开源贡献固然是能力的体现，但如何将其转化为实际工作中的成果，并符合公司内部的评价体系，是每一位求职者都需要思考的问题。
从更广阔的视角来看，每一个招聘过程都是一个复杂而多维度的评估，而 Max Howell 的案例则为我们提供了一个反思技术招聘、评估人才以及理解企业文化运作的独特视角。
网友意见
其实我更好奇，为什么他这题做不出来，毕竟是homebrew的作者。
作为有类似遭遇的应聘者，我是非常支持 Max Howell 的。
### 为什么很多人理解不了 Max Howell 通不过白板编程面试
这个事件在国内也引起了很大讨论，各大社区都有，以下主要总结 [如何看待 Max Howell 被 Google 拒绝？]( 如何看待 Max Howell 被 Google 拒绝？ - 互联网 ) 里的讨论，态度主要分为以下两派：
1. 大多是惊讶或者调侃大牛居然连这个算法里的基础题也做不出来，有讨论具体算法细节的，也有发明段子讽刺连面试官给你放水都还帮不了你。
2. 小部分人怀疑白板面试是否真的能很好的筛选人才，毕竟没有多少项目经验的做过算法功课的应届生也可以做到通过这种白板算法面试。
很不幸的是，我并没有看到更多有分量的开源软件牛人（像 Max Howell 作出 Homebrew 这样巨作的，上了 Github 排行榜的）出来支持 Max Howell 的观点。这也说明了程序员的地位相对企业的地位而言是远不如的，更多聪明的人是选择了沉默，我也听说过[为什么优秀开发者进入Google后就不参与开源了](为什么优秀开发者进入Google后就不参与开源了)。
我想这个是有本质原因的，那就是开发复杂且优雅的软件系统 和 在脑子里背下各种计算机科学的算法 是矛盾的。这不是说复杂且优雅的软件系统不需要算法，而是算法已经被工程化地内含在项目里了，项目和代码都是真实世界里存活的东西，而纯粹算法代码只是存活于阉割版（用的字符最精简）证明理论里的，只是被人们用于口头交流功用而抽象出的逻辑沟通系统，但却不是用于真实业务代码的理解和修改之用的。不得不承认的是，真正能做出复杂且优雅的软件系统的人比例很少，我指的是写出真正流行的框架和语言的那些人，没错，就是你平时用的那些，所以别太指望有很多人真的能理解 Max Howell 为什么就通不过白板编程面试呢。举个有意思的例子，你会发现有名的开源软件写的代码，和通常算法里写的代码完全是两种路子，虽然从狭义的算法原理上看干的是同一件事，但是前者是富有层次的工程结构，而后者则强调把全部细节都放在脑子里直观地去一次性理解，所以这也是很多初中级程序员啃不下开源代码的原因。
在面试这种紧张(其他的还有考试和演出等）情况下 ，其考察的是肌肉记忆能力，而不是分析和创造能力。即使在面试中能写出完全正确的算法逻辑代码，那么对该人的程序创作能力也是有损伤的，所以白板编程面试是考察候选人能力的下策。
上策是考察过去项目经历，从而推断出其经验和学习能力；其次才是是通过一些实际或虚拟问题去考察。这两者都应该建立在双向沟通反馈上，才算的上是合格的面试。
最后补充一条信息，一年多前我也发过 “ [面试时候如何用 Ruby 写一个最短二分查找代码]( 面试时候如何用 Ruby 写一个最短二分查找代码 ) ” 文章来描述去某公司面试时的在算法流程上的失败。当时我是写 Ruby 的，面试官是写 Python 的。摘录文章最后一小段，“最后面试官总结我应用或Rails方面的经验比较多，但是算法不太行，他准备和CEO再讨论看看。于是我咨询他公司技术部有哪些算法工作，他提了一个数据排重，然后我说如果准确度不太要求的话，可以用bloomfilter进行过滤。但是他坚持这一轮面试结束了，于是只能出门和他道别了。”有讽刺意味的是，在我加入新公司半年里就用 Python （进入公司当天我就现学 Python 干了一个统计的活了）实现了 百万题库排重算法（相同题目因为各种原因导致进入题库后有微小差异）的开源框架，源码地址在 mvj3/detdup · GitHub ，演讲稿在 https://speakerdeck.com/mvj3/detdup 。多说几句，目前我的工作内容大部分都是在 Hadoop 上实现离线业务模型，并自己在写了一个不错的 DAG 任务管理框架，地址在 17zuoye/luiti · GitHub 。对 Hadoop 的上手时间基本等同于熟悉一个 Python 类库的时间，再继续上手 Spark, Storm 也是不在话下，而这恰恰是有些看上去熟悉算法的人不容易做到的。
### 关于 Invert Binary Tree 的技术讨论
首先是 [Invert Binary Tree] 的递归版本，虽然我之前从来没有做过这个程序，不过在 LintCode 上读了需求后，用 Python 第一次写就通过了，LintCode - Coding interview questions online training system ，但是脑子里还是慢慢反应一下，甚至还不太自信。
其次是 [Invert Binary Tree] 的非递归版本，即是用栈实现的，我没想出来，主要想法是因为每个节点最多有两个子节点，是不是用数组来模拟索引啥的。因为不是实际想做的，所以和平时工作学习一样，直接搜索了，是用 Stack 实现，其逻辑大概稍微复杂了一点。总之，凭我的经验，是需要一些时间来突然顿悟这个算法是怎么回事的，但是我知道过段时间我肯定忘了，所以就不想了。
最后是关于 Google 面试官考察的到底是不是 Invert Binary Tree。我看到 Max Howell 给某人的回复是 "min-max the tree, ascending to descending"，地址在 https://twitter.com/mxcl/status/608891015945170944 。这样听上去好像是要做个上下翻转，而不是左右翻转，这可能是 Max Howell 没说清问题，也可能就是本身问题描述就不是一下子能说清的，那么请考虑在如何实现时就需要去理顺更多细节，可想而知会更容易出错了。
### 傲娇的人只是对事情更认真而已
有些人说 Max Howell 是大牛，被考察一个简单的 Invert Binary Tree 太不上档次了。
对于这个问题，我首先强调的是，优秀是一种习惯，同样一个人的代码风格往往是一致的，更深一点理解，TA 解决问题的范式都已经形成了自己的一套经验体系。所以大牛去写一个算法，通常是工作中的，那么必然是考虑到各种和其他模块如何整合，API 是如何的形式，而自身的代码组织逻辑又是如何自恰。举个象棋或围棋的例子，虽然规则大家都懂（这个类比到算法的步骤），但是大师看布局的角度和一般人的是完全不同的（这个类比到有人觉得 Homebrew 没啥复杂技术，可是却不是一般人能做出来的），而且也不太好解释（要知道机器至今在围棋成绩上仍远远落后于人类水平）。所以突然把大牛放到一个陌生的工作模式里，即是换成教科书的算法步骤思维，并且是面试的场景，而且是短时间，做不出来是很正常很可以理解的事情。要知道真正一个算法整合到实际项目里是得花很长时间的，里面涉及到不断的反复构思和调整。
有些人说 Max Howell 傲娇了，但他其实已经做了算法面试准备了（A good thing that came out of it is, I *did* prepare, and actually I found a bunch of common algorithm problems a lot of fun. Will continue. https://twitter.com/mxcl/status/608754975364276224）。而且大家得注意一个事实，工作多年的人去复习算法和训练专门用于测试的思维方式是有时间成本的，相对来说应届生的时间成本就少多了，专门做算法的人在此不谈（TA们的软件工程水平相比而言也是低一点的）。算法确实很有意思，这两年我也在提高，它仅仅是解决问题的关键之一，而且大部分场景下，刻意的教科书算法对于工程来说都不是关键的。
说一下我个人对编码面试的观点，我热于在实际工作中接受任何相关项目的挑战，但是我不想做无用的压抑的耍猴游戏（可能也和我不喜欢玩电子游戏有关）。
### 面试时气场不合是个关键问题
很多时候人都是相当情绪驱动的，我人生经验里有一个让我震惊的观点是，有些我认为是应该非常理性的人居然也很坦率地承认自己对这个问题就是感性的。Max Howell 的气质是偏艺术家型的（这里有他在 Github 的演讲视频 https://www.youtube.com/results?search_query=homebrew+max+howell ），我猜测 Google 的那个面试官是偏死板的工程型的。所以如果和面试官气场不和，我理解是主要是TA感受不到你在TA未来的控制（中性词）范围内。
我一直有个疑问，对于一些很有想法的人（理解 Max Howell 的个性看他个人主页的色彩设计就知道了 mxcl ），面试官在看到简历时，为何不直接拒绝呢。还有另一个可能性是，一个面试官去面试可能是别人要求去的。如果让对方来了，为何大家不和和气气好好沟通呢，面对一个可能是未来的同事，非得拿那些刁钻的题目来为难对方呢（举个人人努力一下都会做的算术题，比如 7*19 比 200*300 难多了，虽然同是两个数，而且前者数还小），工作应该是快乐和有激情的啊（有些人其实是在组织里很压抑的）。
举一个我认为相当侮辱人的程序员段子，美女来面试，连不会写 HelloWorld 都能过（所谓程序员鼓励师），长相不好看的来面试，一定得拿红黑树来压制。虽然大家都当是个笑话，可是也折射出一些潜在的不良价值观。我理解 culture fit 是个一直都存在的常见问题，但是我还是觉得工作能力优先，这样才不会劣币驱良币。有一个调查是全球盲人比例约为千分之五，而城市道路上基本都人性化的加上了盲道，从道德上来说，应该谴责强势雇主在性格上歧视应聘者，另外我也相信大多数人还是知趣的吧 ：）
### 其他一些关于面试的问题
我看到一篇看上去很好的文章 Developer Interviews are Broken, and You Can't Fix It ，主旨是讲面试流程无论如何改进，都是有缺陷的。我的想法是，这真的是典型的逻辑式废话，从各种利益权衡来证明现有的制度是合理的和没办法的，同时为了公平性而不能更改任何细节。
我唯一的想法是，很直观的，一个大牛活生生的站在你的面前和你善意地沟通，同样希望得到一些相互的尊重，而面试官却非得照着一个脆弱的流程，去让自己和大牛都去适应这个规范（虽然实际工作时大家都是很灵活的），让旁观者也是干着急啊。
有必要我可以逐条反驳文章里我认为不妥的意见。
20150615 更新: 在 为什么很多人理解不了 Max Howell 通不过白板编程面试 还有一些我的回复。
大公司没去过，但是以我的经验一个公司面试会透露一些问题：
一.如果招的是高级职位，（他本身创业作做过CTO，应该不是面试初级职位），出一个基础算法问题（比如出一个试卷来做）是一个很不礼貌做法。即便我会做，换我是直接拒绝。或者象有的朋友说的，在白板上直接画一个倒序树走人。
这好比招一个汽车设计师，有成功产品的不算，还要先考发动机原理一样。
二.用题目主要目换是面试人数大大超过职位的热门情况下，不得以用题目过滤掉大部人。校招，公务员考试均是如此，过了不表示最历害，最合适的人选，也可能是考霸。 这样上年级有经验的工程师很容易败给天天在学校和培训机构做题的学生。
三.如果一个公司用一种非理性方法来招人，比如MS的脑筋急转弯，实际不是想招人，或面试实在太多了，只能用一些特殊方法让面试人的出错，然后心安理得的把人赶走。
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