今天早上突然接到了腾讯的电话，要我下午去面试。于是赶紧起床，上网搜各种面试题。随便看了几题后，发现都好难啊，算了，到时候知道什么就回答什么吧。整理了下仪表就出发了。
今天天气很好，我骑车从清华西门出发，穿越北大，来到了银科大厦，据说这里16-21楼都是腾讯公司的地盘。到了20楼，一个年轻的帅哥领我进去。腾讯的办公环境很大、很宽松。面试我的是两个面试官，除了刚才那位帅哥，还有一位美女（后来知道是电子系3字班的直系学姐）。帅哥对我说：“不用紧张，随便聊聊~”。
刚开始，他们问了我一些个人情况，比如现在几年级啊，能实习多久啊，毕业后是否准备工作……等等。接着，他们看着我的简历，问我做过的一些项目的情况。我先说了一个比较偏物理的关于spp波导的研究，估计学姐能听懂一些，帅哥估计不是这专业的。看到他们一脸茫然，我就转移话题，说了一些他们比较感兴趣的。先说了关于“基于Fourier级数的电子音乐实现”的内容，我就把大致原理和过程说了，帅哥挺感兴趣，但也没有细问。后来我又说我用MATLAB实现过JPEG压缩编码，这个貌似跟他们的方向比较接近，他问我为什么JPEG图像压缩要用DCT变换，为什么不用其它变换（比如Fourier变换）。我说DCT变换可以把低频分量和高频分量分开，通过去除对人眼不敏感的高频分量达到有损压缩的目的。他接着问Fourier变换也可以达到分开高、低频分量的目的啊？我说通过DCT变换可以得到一个变换阵，矩阵的左上角都是低频分量，且数值较大；而右下角都是高频分量，数值较小。经过量化后，右下角绝大部分都变为0了。然后此时如果我们把高频分量扔掉，那么可以以最小的失真度获得最大的压缩。他貌似还不是很满意这个答案，最后他说：人类研究发现（不管是理论上也好，经验也好），对于图像这种信号，它的分布函数决定了利用DCT变换处理是一种最优化的方法，就像你刚才说的，这时我们用DCT变换就能获得很多0，压缩效果最好。如果换做其他形式的信号，DCT变换就不是最优的了。
接下来他问了一些编程的问题：
第一题，他随便写了一个表达式（如下），问我是什么意思。
int*(*f[10])(int*)
我说，左边的int*是返回类型，右边的int*是函数参量类型，中间的*f[10]是指针数组，表示一个10个元素的数组中每个元素的类型是指针。
第二题，他问我编译器实现虚函数的机制是什么？编译器怎么知道是调用基类的成员函数还是派生类的成员函数？我没有学过编译器之类的知识，所以答不上来。这时学姐在一旁对帅哥说：“可能他没学过，电子系学的还是比较简单的语法之类的，这个我也不会。”对我说：“不会没关系！”帅哥问我学的是什么教材，我说谭浩强，他笑着说：“那不会很正常，呵呵，他的书残害了一代青年，我当年也深受其害。”
第三题，比较简单，他问我RISC是什么（我简历中写我实现过32位RISC处理器），我说精简指令集计算机。他接着问还有一种是什么？我说CISC。他又问：“我们现在用的比如奔腾是哪种？”我说：“当然是CISC啊，我们用的个人计算机基本都是x86计算机嘛！”他最后问：“那你知道哪些是用RISC的？”这个我一下子没想出来，他随口对学姐说了句：“好像龙芯是的。”我恍然大悟，“对对对，龙芯是的！”
最后，他又问我信号与系统的内容，“请你说说FT、DFT、DTFT、FFT的关系”，这个当然很简单啦，我一口气说完了。
总之，这次面试还算成功吧。学姐人超好，每当问到我不知道的问题时，她就帮我解围，对帅哥说：“别问这个了，这个我也不知道，平时也用不到。”
他们还推荐了《C专家编程》（其实我有，但束之高阁了），对付面试很管用。
静等通知……