今天跟大家伙儿唠唠我最近搞的这个“面试有点硬”的最新版本，真是把我折腾够呛，但也确实学到了不少东西。
我寻思着这玩意儿嘛不就是个面试题库加点儿算法吗？简单！结果一上手，直接懵了。需求文档看着挺简单，实际做起来那叫一个坑连着一个坑。
1，我得把老的题库数据给扒下来，格式乱七八糟，又是txt，又是word，还有些直接是图片！我吭哧吭哧写脚本，用Python的各种库，像什么`docx2txt`、`PIL`啥的，一个个解析，然后清洗数据。这步就花了我两天时间，眼睛都快瞎了。
然后，就是新的题库结构设计。这回要求支持分类、难度、考察知识点，还得能方便扩展。我琢磨了半天，决定用MySQL来存，表结构设计了好几版，才定下来。字段类型、索引，各种优化，生怕以后数据量大了跑不动。
- 题库表：id, title, content, category_id, difficulty, …
- 分类表：id, name, parent_id, …
- 知识点表：id, name, …
- 关联表：题库_知识点关联表
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接下来，重头戏来了，算法！这回要求能根据用户的历史答题情况，智能推荐题目，还要考虑题目的难度和知识点覆盖度。我研究了各种推荐算法，协同过滤、内容推荐、知识图谱… 选了个折中的方案，用加权平均来算推荐度。
公式大概是这样的： 推荐度 = (用户掌握程度 权重1 + 题目难度 权重2 + 知识点覆盖度 权重3) / 总权重
权重值我调了好久，用了一些测试数据，不断调整，才找到一个相对合理的范围。这期间，各种Bug层出不穷，推荐出来的题目要么太难，要么太简单，要么就是用户根本没学过的知识点。
页面方面，我用了*搭了个简单的界面，主要就是展示题目，提交答案，查看解析。样式嘛就随便搞搞，能看就行，毕竟重点是后端逻辑。
3，就是各种测试。单元测试、集成测试、压力测试，轮番上阵。发现了不少潜在的问题，比如数据库连接池设置太小，导致并发高的时候容易崩溃；缓存策略有问题，导致题目更新不及时；算法逻辑有漏洞，导致推荐结果不准确。这些问题我都一一修复了。
整个过程大概花了半个多月，每天加班到深夜。虽然很累，但是看到跑起来的版本，心里还是挺有成就感的。至少，以后面试的时候，自己也能用得上，嘿
总结一下这回的经验教训：
- 需求分析一定要透彻，避免后期频繁修改。
- 技术选型要谨慎，选择适合自己的，不要盲目追求新技术。
- 测试一定要充分，尽早发现问题，避免上线后出大错。
- 多看看别人的代码，学习优秀的设计模式和编程技巧。
这回“面试有点硬”的最新版本，算是我对自己技术能力的一次检验。虽然还有很多不足之处，但我相信，通过不断的学习和实践，我一定会越来越厉害的！
