1.可以实现自动化吧

Sikuli X 吧

page object 重点不是 page 么，抽象出来就是组件 object 了

登录一次就行了吧。。。用的是不同的 driver 并发在跑吗？

你要镀金就去大厂

武器的测试和软件测试两码事吧，比如测试核武器，冒烟也是炸，性能也是炸。

游戏公司看能活几年~

二次开发很多是定制的，另外一些公众号会分享二次开发的。

打杂的，啥都干。

我倒是觉得，其实是为了问下到底有没有好好准备以及自身计算机基础，哈哈。

xmind 还好吧，不是很卡。
工具始终是工具，有些人喜欢，有些人不喜欢。其实哪个工具都可以通用，只是不喜欢罢了。

只用 java，和开发代码同源。项目没用 go，所以也没机会用。

有时候面试和干活是两码事。。。

我也就偶尔用下微软的 PICT 做下分析，平时感觉很少有用得到。有时候给人解释比你穷举还累。

拿到 offer 都会被鸽。。。前段时间某厂鸽了应届毕业生

f 就是递归调用达到 12 点选 4 点的目的，是 getPointCombiArea。
area 计算面积是在排列组合 C12(4) 之后，用这四个点集算个面积。写这个的时候恰好有人找我，赶紧胡乱结束了。看着是有点不清晰。1080x490/4 这里应该是 4，也就是 1/4 面积。
最后的那点其实就是 12 点选 4 点的所有情况（去重）遍历计算面积，有小于 1080x490/4 return true;

后者占优

瞎写的，不知道有没有问题，反正不是我面试。。。233333

public void isMoreThanThreePOI(pic){
    //一帧图片上最多有12个POI，如果超过12个，肯定有1/4的区域有大于3个POI.POINum>12,return true;
    //同理，如果POI一张图片小于等于3个，那么肯定是不会有区域大于3个POI的.POINum<=3,retrun false;
    //如果4<=POI个数<=12，那么任意四个点的面积只要小于1/4图片面积，即为false
    //需要选择尽可能小面积的四个点，首先划分平均四个区域，如果4个区域内就有超过4个点，return false;
    //然后再看由2-4个区域的点构成的四边形是否有小于1/4面积的情况，再进行遍历
    List<MyPoint> points=getAllPoi(pic);
    if points.size()>12 return true;
    else if points.size()<=3 return false;
    else{
        Stack<MyPoint> stack = new Stack<MyPoint>();
        List<double> s=getPointCombiArea(points,4,0,0);
        for si....
            if si<1080x490/4 return true;
        return false;
    }
}

Stack<MyPoint> getPointCombiArea(List<MyPoint> points,int targ, int has, int cur){
    if(has == targ) {

            return stack;
        }

        for(int i=cur;i<points.size();i++) {
            if(!stack.contains(points.get[i])) {
                stack.add(points.get[i]);
                getPointCombiArea(points, targ, has+1, i);
                stack.pop();
            }
        }
}

//鞋带算法，这里的4就是四个点的意思。
public  double area(MyPoint[] points){
        double s=0.0;
        for(int i = 0; i < 4; i++){
            if (i != 3){
                s += points[i].getX() * points[i + 1].getY() - points[i].getY() * points[i + 1].getX();
            } else{
                s += points[i].getX() * points[0].getY()- points[i].getY() * points[0].getX();
            }

        }

        return Math.abs(s/2);
}

//获取图片中的所有POI点
public List<MyPoint> getAllPoi(pic){
List<MyPoint> points=new ArrayList<>();
    for(int current_x = 0; current_x <= end_x; current_x++){
        for(int current_y = 0; current_y <= end_y; current_y++){
            if(getColor(current_x, current_y) == "red"){
                points.add(new MyPoint(current_x+50,current_y+15));
                current_x += 100;
                current_y += 30;
            }
        }
    }
    return points;
}

就是上面的高斯面积公式（鞋带公式），凹凸四边形都能算。

从性能角度考虑，每 1/4 区域应该是任意 1/4 区域吧~我觉得不划区域直接算面积比较合适

很多决策者连自动化测试需要投入更多的成本都认识不到，你跟他谈 ROI，他觉得你在想 peach

第一个用鞋带定理

感觉 a.每 1/4 面积的图中不能包含大于三个点——个人感觉就是任意四个点组成的面积应该大于 1/4 面积就行。
b. 剩下距离/预期平均速度算个到达时间

其实是招 NB 的开发~

java。与开发保持同源环境便于管理和角色复用