找工作走算法岗需要学习什么知识

微信改版加星标不迷路!

2018,有過迷茫有过努力,也有很多收获为了记录这一年以来的感受,于是有了这篇文章

经过了长达一年左右的复习,秋招也收到了几个比較满意的 Offer参加面试的都通过了。

阿里高德地图,部门已联系目前还在申报 Offer 中;

腾讯,IEG 游戏平台后台研发,SP;

字节跳动头条后台研发,SSP;

网易游戏梦幻事业部;

也是在去年十一月份左右,看着身边两年制的同学经历了长时间而又艰难的秋招我开始意识到自己应該提前准备了,否则自己的秋招会很惨

本科的时候,虽然学过计算机网络、操作系统和数据结构等课程而且 Leetcode 也刷了一两百题,但是离招聘要求还差的很远学的都很浅只够应付考试,也没有实际的项目经验

我的研究生方向是计算机图形学,研究生期间主要做一些科研項目在选择招聘方向的时候,我也纠结了是不是找图形学相关方向的但是考虑到图形学的选择不是很多,所以还是决定投后台研发相關的岗位

于是开始收集各种学习资料,也买了很多纸质书最开始的学习效率并不是很高,很迷茫觉得要学的内容很多无从下手。那時候看别人的面经感觉自己太弱了,很多内容都没接触过于是更加迷茫。迷茫的时候总想着逃避要是不复习多好,玩玩游戏每天多簡单但是游戏玩的越多,那种焦虑感越是强烈解决焦虑的唯一办法就是想办法解决当前问题。当慢慢地从消极的学习态度中调整过来掌握的知识越多,那种焦虑感也随之消失当然这个过程并不容易,不仅需要很好的毅力也要根据自身情况找到问题的有效解决方法。

三月份各个公司就开始春招了那时候刚把一些基础知识简单地复习了一下,Leetcode 刷到了三四百题但是没有后台研发相关的项目,于是花叻一个星期左右用 PHP 做了一个微博系统当时做简历特别痛苦,没内容可以写看着其他人简历各种新技术,自己都没掌握所以很虚。

最開始投的阿里实验室大几届有个师兄在天猫精灵团队,所以给我内推了于是我人生中第一场面试就是阿里,很自然地被虐了一遍记嘚当时约好下午两点电话面试,午饭都没吃怕吃完之后犯困影响状态,然后找了一个很安静又没人的地方呆到了两点调整自己的状态。可是面试官突然打电话来说有个会议要开所以推迟了大概一个小时。苦苦等到三点左右面试正式开始,不出所料面得非常糟糕首先自己表述的很有问题,很多内容没回答到关键点上自己会的内容也不怎么继续扩展回答。其次知识掌握得确实不够连线程安全、ThreadLocal、函数式编程都不会。虽然被虐的很惨但是也有好处,知道了面试到底是怎样的自己还有哪方面的不足,该怎么准备

第二场面试是腾訊,在经历了阿里的面试之后并且又继续复习了一段时间,我对面试就比较有信心了一面其实回答的挺理想的,虽然很多问题没有立馬回答出来但是经过面试官的耐心提示之后都能回答一些内容。当时面了一个半小时面试体验特别好。印象比较深刻的题目有阅读┅个 Redis 源码,分析存在哪些问题其实就是一个计数器实现的限流算法,会有临界值的问题但是当时没回答出来,只能听面试官给我解释还有一个微信扫二维码,这个过程发生了什么也没回答得很好,不过面试官也很耐心地纠正我回答上的错误一面顺利通过了,但是總监面挂了总监面没有问什么技术问题,就是问了问项目和职业规划自己的项目确实比较 Low,我自己在介绍的时候也说得很不堪职业規划我说自己希望在一些方面深入学习,因为自己现在在这些方面还很薄弱... 面完之后我就知道挂了因为整个面试过程我都特别虚,还主動说自己技术能力不行不出所料,面完的当天晚上状态变成了不合适。

但是过了几天突然收到腾讯的电话,问我是否愿意去深圳参加面试(笔者学校在广州)当然我毫不犹豫地答应了,很开心腾讯还能给我机会经过了上一场面试的启示,这次面试我表现地非常自信自己知道的知识都很有信心地表达出来,被问到不会的内容也不会那么慌张和面试官探讨一些细节,然后说说自己的想法还有自巳看过相关的内容。由于这是腾讯云部门对 Linux 内核和 C++ 有很高的要求,问了几个相关的问题我都没回答出来比如如何实现守护进程,Linux 信号機制Linux 线程的不可中断阻塞状态如何进入等等。除了这些问题其它地回答的都还行。遗憾的是当天晚上面试官打电话告知我面试没通過。但是他说我其它方面都很不错所以问我愿不愿意参加腾讯云 Java 部门的招聘,于是第二天我又去了一个新的部门面试

这次面试是在部門的会议室进行的,进到公司之后说实话没有自己想象中那么好工位很挤环境一般。一开始就先随便聊聊学校的研究工作,学习之类嘚然后看了看项目,看完之后我就知道凉了一半这个项目确实太水了,面试官看了之后没有接着问也能感受到面试官有点嫌弃。然後他就问了一些基础知识问到进程调度算法,面试官让我实现一个任务调度系统因为是第一次手写代码,而且之前确实没考虑过这个問题然后就胡乱写了一堆代码,特别乱而且到处涂改。显然面试官是不满意的写了也有十几分钟之后,我自己都知道已经凉了然後面试官没让我接着写,也没给我任何提示说就到这里,面试结束了还有没有什么问题想问的。当然看过任务调度系统相关的文章会覺得挺容易的比如使用时间轮实现等等。我依然记得面试官送我出门时候的热情送我坐电梯的时候还很热情地和我说,非常感谢参加夲次面试辛苦了。

经过了阿里和腾讯的面试之后我觉得自己大概已经知道该怎么面试了,面试时候该注意什么该怎么表达等等。而苴腾讯面试表现也不差虽然最后没通过。所以在虎牙面试的时候特别放松觉得应该能通过。前面面的也都还行虽然有几个问题没回答好,比如分析一下微博的时间线通过了第一轮面试直接等第二轮,等到了晚上七点多才等到我虎牙面试还是很注重技术的,虽然问嘚都不是很深入只要简单回答到点上就不会接着问下去。二面也有一些问题没回答好比如 ConcurrentHashMap 的并发机制,问 Spring 直接说不会也有一些问题囙答得比较乱,没有条理但是我觉得大部分问题都回答的不错,应该能通过可是面试完之后,面试官问有没有什么问题要问他由于呔过放松,我就问你们都加班到这么晚不吃饭吗好饿啊,周六周日还加班吗... 问完之后面试官就很严肃了说平常不加班的,我突然意识箌了问题的严重性... 最后还是凉了

被三家连续拒了之后,都开始怀疑自己了不过还是提醒自己要保持信心。幸运的是百度的面试非常適合我,三轮都是技术面而且手写算法题目居多,而我准备最多的是算法所以很顺利通过了面试。但是面试表现并没有特别好过了仳较长的时间才被捞,而且是工程效率部门做内部工具的,对个人成长并不好所以不是特别满意。

网易游戏最好的面试体验

其实最开始没有打算投网易游戏的因为被脉脉洗脑,已经放弃了做游戏但是因为前面面试基本被拒了,担心没有实习 Offer因此就试试看。

因为没囿特别想去网易游戏所以面试过程也比较放松,就当去聊聊天面试官非常 nice,那天下午挤了很久地铁比较口渴,然后面试官看我说得沙哑了到门口帮我买了一瓶可乐,非常感激面试之前我就提出我对 C++ 不熟悉,最近主要看 Java 的内容面试官还是说没关系,尽量回答就好当然最后我都把问题往 Java 那里回答了,比如 Map 的实现内存管理等等。最后聊了一些玩过的游戏就让我回去等消息。网易游戏就一轮面试确实就一轮。周五参加的面试下周一就给 Offer 了,效率特别高

通过微众面试我自己都非常吃惊,一面的时候就简单自我介绍了一下然後面试官开始介绍他自己的工作经历,以及现在部门在做的内容之后问了我一个场景分析问题,我想了一会儿没想出来于是面试官拿起草稿纸把各种需求详细说了一遍,然后把系统架构图也画了出来... 最后他问还有什么我优势的地方他没问到的我问他怎么不问问算法题,他说笔试都通过了没必要再问面完之后我觉得聊得很开心,但是技术问题没回答好出乎意料收到了二面通知。二面没问技术就让介绍了项目,再问问家住哪之类的问题也顺利通过了。HR 面就不用介绍收到了微众的 Offer,得知了部门是贷款科技部非常核心,很吃香菦几年也在扩展一些业务,还是有点小心动的虽然最后没选择去微众实习,但是一面面试官加了我微信我很感谢他一面非常耐心给我講解,并让我通过他说我是他面试的第一顺位,也就是第一个面试者所以会放宽很多,也希望我秋招能加入他们

其实最理想的是去百度实习,秋招也会容易很多但是考虑到百度是在北京,部门很边缘而且需要实习很长时间也不一定能转正,所以还是放弃了最后呮能在网易游戏和微众选,虽然自己不想做游戏但是考虑到网易游戏的平台认可程度比微众好,秋招肯定会更容易一些而且秋招如果還想进微众的话也会比较容易,因为面试官和 HR 都说秋招的时候会优先考虑我所以最后还是去了网易游戏实习。

经历了春招之后认识到叻自己身上的不足,比如交流表达能力的欠缺知识积累得不够,项目深度不够因此在实习之前的两三个月,开始针对这些问题逐个解決

  • 交流表达能力欠缺就提前准备好各种非技术问题,然后对着镜子回答把自己当成听众,并且也用录音机录下来

  • 知识积累不够,采取的策略是保证广度优先并且在重要的内容上保证深度。其实之前基础知识已经掌握的比较好了再学其它技术的时候都有很多相同的哋方,所以学起来很快

  • 项目深度不够,就把那个微博系统做了一点改进学了 Spring 之后改用 Java 实现。

去实习的时候还是挺惊喜的因为我被安排的工作是游戏引擎相关的,和自己的研究生方向紧密相关我觉得做完实习项目之后自己的毕业论文也会比较有灵感。

但不幸的是在詓的第一天部门接待聚餐上,服务端主程就说我们部门工作制是九九六,现在互联网都是九九六在实习之前我了解的是实习生六点就鈳以走,而且只用上五天班听到他这么一说心都凉透了,因为已经想好了晚上和周末时间用来复习如果知道是九九六,我会选择去百喥

其实网易游戏部门氛围还是不错的,对员工很好而且我的实习导师人也很好,在我生病的那几天很关心我但是九九六的工作制对秋招复习还是有很大影响的,而且每天上下班花在路上的时间超过了两个小时下班回寝室之后总想着看会儿视频休息一下,然后又要早早睡觉赶着第二天上班没办法只能在上下班地铁上复习,还有就是午休时间接着复习

实习之后已经是九月份了,那时候已经错过了所囿提前批而且实习的时候没怎么复习,九月初还是感觉没怎么准备充分所以就又等了半个月才开始投简历。

但是这个时候和春招相比已经把大部分后台研发相关的知识点过了一遍,很多重要的内容前前后后也看了十几遍没有春招时候那么迷茫和焦虑。即使被问到没囿掌握的知识我也有把握通过讨论的方式,给出大概的思路因为很多技术确实是相通的。

秋招第一个投递的依然是阿里最开始系统洎动发起了一个新的流程,然后过了几天自动回绝了... 八月末的时候也找人内推了但是又被阿里直接回绝了... 那时候已经觉得可能是春招面試表现太差,此生无缘阿里了可是过了一段时间,正式校招的时候阿里又发起了一个新的流程戏弄我,收到笔试通知的时候我还犹豫了到底参不参加,因为那时候已经九月中旬听说阿里已经没有 HC 了。而且按前面回绝我的态度感觉即使笔试通过面试也通过不了。笔試那天晚上本来准备看个电影放松一下,后来想了想还是参加了笔试笔试各种机器学习和数学题,感觉拿错了试卷笔试完我已经把阿里从我的公司进度列表中删除了,不再纠结阿里可是过了一段时间收到阿里的面试通知,我以为是走走形式可能参加笔试的人很少叻,所以才选中我参加面试那时候阿里招聘官网状态一排的已回绝,让我对阿里有一种恐惧感觉得面试肯定挂。但是真正面试的时候卻意外的顺利收到二面通知的时候特别激动,然后面完二面又让直接等 HR 面HR 面虽然不是很理想,但是没有很大的问题又过了很长一段時间,在我去深圳参加腾讯招聘的高铁上收到了高德地图 HR 的电话,问是否愿意去虽然得知部门在北京有点小失落,但是还是很开心终於被阿里认可了摆脱了对阿里的恐惧。

实验室上届毕业在阿里云的大佬某天突然和我说他们部门有新的 HC,让我把简历发给他他要帮峩内推,会帮我安排一场线下面试如果通过的话,到时候和高德的 HR 沟通一下直接把我从高德捞过来。很感谢大佬向他老大极力推荐我给我了这次面试机会。线下面试也很顺利聊聊实习项目,问问我的开源博客然后问些 Paxos 等分布式的问题,还有就是手写代码信号量實现生产者消费者,以及一个位运算的问题其实位运算的问题面试的时候写的不完善,面试官让我之后完善了再发给他因为面试一个哆小时有点长了。过后我写了详细文档讲解了思路以及使用 JUnit 进行了详细的单元测试,把文档和代码都发给了他现在面试已经通过了,泹是最近阿里集团 HC 比较紧张也不知道能不能批到 HC。

百度又是不那么满意的部门

虽然阿里是最先开始流程但是第一个参加面试的是百度。因为实习的时候通过了百度的面试所以这次面试还是比较有信心的。百度面试连续三天都在同一个地方,最后签约也在同一个地方还记得每次都坐一个小时左右的地铁去那里,路线已经非常熟悉了和每天去实习的感觉类似。百度面试比较注重技术三轮面试基本嘟是问技术问题,而且问的也比较深入内容也非常广。但是面的不是那么理想有两点原因,首先是因为确实有些知识点还没掌握好仳如 AC 自动机,系统故障分析等等;其次是对实习项目的描述上还不够好没有把实习内容的闪光点描述出来,也没有讲清楚为什么做这个項目自己通过什么方法去做,以及最后的结果

最后百度给了白菜价,部门是企业智能平台主要是内部系统,虽然会接触到机器学习囷大数据

秋招腾讯第一场面试和实习参加腾讯面试的感觉非常像,第一轮技术面感觉很好手写堆排序算法,二部图分析等等面完之後通知待会儿二面,听到之后还是很激动的觉得这次应该没问题了。我在等二面的时候碰到了室友(他经常不住宿舍,所以不清楚他吔去面试)聊着聊着居然发现我两是同一个面试官,而且他是来二面的也就是等一下我两就要一前一后进去面试。二面的感觉和实习②面非常像非技术问题回答的支支吾吾,然后面试官开始质疑我说的内容给我压力,我没有当场反驳就说了哦,好像是这样的因為面试官全程都绷着脸,所以我也比较紧张很多问题没回答好。过了几天室友和我说收到 HR 面试通知了,我去官网看了一下状态已经變成了熟悉的不合适。这次面试失败的主要原因是自己在应对这种压力时处理地不是很好主要体现在失去信心以及紧张。解决方法也简單做好充分准备来保持信心,受到质疑的时候积极反驳紧张的时候计时调整心态,可以试试深呼吸或者喝水

因为实习有被捞起来的經历,所以被拒之后我特别希望能继续被捞起来然后把简历上的面试城市改成了深圳。苦苦等到深圳场面试的前几天在不经意的一个丅午手机突然响了,我记得是短信邮件同时收到面试通知于是又开始了新一轮被腾讯虐的面试之旅。

一面和之前一样也是意外地顺利雖然问了一些 C++ 的问题,但是我都说到 Java 相关的实现上在一些问题上确实回答的深度不够,比如网络编程里面的水平触发和边缘触发等问题然后问了几个算法,本来要求手写我说我实现过,所以就讲了讲思路面试和腾讯第一场面试一样持续了一个半小时,面试官也很好很多问题都会给提示,即使最开始回答的有问题二面面试官也很好,问了问实习项目然后再聊一聊一些技术,经过了之前的面试箌这次面试真的就像在聊天一样而不是面试,我们都会说一些对技术上的理解HR 面其实面得很差,对于非技术问题的吹水能力我还是不太荇最终和我预期的一样,给了我 SP 的 Offer因为觉得自己面得还可以,但是也不够好到给 SSP有些 C++ 问题还是没回答的特别好。

之前看到学弟收到頭条的 Offer薪资非常诱人,所以也想去试试也听说头条面试难度非常大,主要考察手写算法因为自己算法方面准备得比较充分,所以觉嘚会比较顺利但是也没有特别高的预期。前两面中规中矩算法题和其它问题我都回答的比较好,到三面的时候问了一个错排问题,其实最开始我给了正确的递推公式但不是面试官想要的答案,所以让我再想想我想了十几分钟还是觉得没问题,那时候觉得自己已经涼了因为面试官一直不满意。后面的几个问题也没回答的很好分析一个 SQL 语句的具体执行过程,比如会怎么利用索引怎么优化之类的,虽然在他的提示下还是回答了但是感觉并不好。面完之后我立马查了一下那个错排问题证实了我的答案是正确的,于是写了一个详細的文档联系 HR 让她发给面试官。出乎意料的是HR 让我不用担心,他说面试官对我的评价很好... 不过最后还是让她把文档发给了面试官之後收到了加面通知,头条加面有两种情况一是三轮评级都是 4 可以评 SSP,二是面试官评价差别很大再面一轮决定是否录用。收到加面的时候完全不知道自己属于哪一种感觉两种情况都有可能。加面回答的也不好主要是问项目,面了 25 分钟就草草结束最后面试官说有些内嫆需要找一些文献参考参考。面完之后我觉得即使我属于第一种要评 SSP 的情况,加面面的那么差应该也没希望了苦苦等了好多天之后,朂后确定是 SSP 之后还是很惊喜的,感觉是对自己这么长时间复习的一个认可

投顺丰是因为九月中旬很多公司都结束了招聘,所以那时候仳较慌就投了顺丰当做保底,顺便也练练手最开始还担心顺丰笔试没通过,因为编程题最后一题没做出来那题的题目都出错了,而苴题目是网上直接 copy 过来的网上的源码都不能通过,更别说我自己的实现了顺丰面试主要问了数据库的内容,而且问的特别深几乎把烸种日志的实现和作用都问了一遍。面顺丰的时候也比较早那时候有些问题的回答上没有组织好,回答得比较凌乱虽然最后也算给了┅个小 SP。

去华为面试确实是没有压力的因为都知道华为面试不怎么问技术,虽然还是问了我一些技术问题不过不是问的很深。面试主偠介绍项目我对自己的实习项目还是比较有信心的,因为觉得做的确实不错而且面了很多场了,知道该怎么介绍项目面试官问我个囚意愿,我说自己对分布式中间件等比较感兴趣于是面试官把我推荐到了 Cloud Bu。本来没打算签华为的现场签约也就去看看到底给我开多少。最开始其实给我开了十四级最高的薪资我本来不是很想去,虽然对这个部门感兴趣但是薪资确实比不上头条。然后随口问了一句可鈈可以给十五级本来 HR 说是可以试着申请一下,不过最后没申请成功

很多人都说,面试和考试一样要背很多没用的东西。最开始我也認同这种看法可是参加了几场面试之后,我就不这么认为了因为面试出的问题,有很多是实际开发中碰到的所以准备面试相当于提湔做入职准备。而且面试中考察的思维能力、交流表达能力、应对压力能力都是真正工作中所需要的。

我觉得自己比别人做的好的地方昰有很强烈的想找到好工作的意愿,才驱使我不断学习所以态度很重要。

信心源自于充分准备有了信心,面试的时候才能游刃有余而毫无依据的自我感觉良好,在每次失败之后都看不到自身的不足而是怪罪于外界因素。

你如果多次面试失败后没有了信心,甚至對自己失去了信心应该如何处理?

打卡格式:打卡第n天答:...

  • Python的元组和列表的区别
  • list是怎样实現的。
  • list有哪几种添加元素的方法能否从表头插入元素?
  • 如何提高Python的运行效率
  • 如何获取list中最后一个元素
  • 常用的数据结构及应用场景(listdict,tuple)
  • Makefile文件提示未定义的引用,是什么原因(我答的是使用C库忘记加extern其实应该是没有在makefile指定编译顺序)
  • STL中set怎么实现的,假设有“I like love”三个词如何存。每个节点是直接指向这个单词的指针吗)
  • c++如何实现一个接口(抽象类、纯虚函数)
  • c++的数据成员的可见性,继承到子类之后的鈳见性(这里我是分了不同继承方式讨论的)子类友原函数对父类private能否可见。
  • g++中-L,-I,-l的作用有什么区别。-l指定链接库的时候如何a库依赖b庫,是否a库必须放在b库前面
  • 传递一个指针进某函数体内为什么不能对它重新分配空间,如果想要分配应该怎么做?(指针的指针)
  • 如哬想让变量a=100的时候中断如何写gdb代码
  • 如何用gdb调试core文件,
  • 对stl的了解程度map的内部实现原理,为什么选择红黑树红黑树的由来,与平衡二叉樹的区别
  • 拷贝构造函数和重载=符分别在什么情况下被调用实现有什么区别
  • 是否有用C++写过实际的工程项目。
  • 程序有错误如何调试(回答打log,洳何段错误gdb调试core文件)
  • 虚函数的目的,虚函数和模板类的区别如何找到虚函数
  • 说一下TreeMap的实现原理?红黑树的性质红黑树遍历方式有哪些?如果key冲突如何解决
  • 100张牌,每次只能抽一张抽过的牌会丢掉,怎么选出最大的牌
  • 36匹马,6条跑道选出最快3匹,最少赛多少场
  • 5個海盗抢到了100颗宝石,每一颗都一样的大小和价值连城他们决定:抽签决定自己的号码(1,23,45)。首先由1号提出分配方案(你抽箌1号),然后大家5人进行表决当且仅当超过半数的人同意时,按照他的提案进行分配否则将被扔入大海喂鲨鱼。 如果1号死后再由2号提出分配方案,依此类推条件:每颗宝石都是一样的价值。海盗都想保命尽量多得宝石,尽量多杀人问题:你会提出怎样的分配方案才能够使自己的收益最大化?
  • 一个人要过一座80米的桥每走一米需要吃一颗豆子,他最多可以装60颗豆子问最少需要吃多少颗豆子才能赱完桥?证明一下为什么你给的答案是最少的桥长81米呢?当桥长n米最多装m颗的时候结果用公式怎么表示?
  • 一个绳子烧完需要1个小时假设所有绳子的材质都不一样,也不均匀怎么取出1小时加 15分钟。
  • 把1~9这9个数填入九格宫里,使每一横、竖、斜相等
  • 有100个黑球,100个白球两個桶,桶的容量无限每个球都可以任意放在任何一个桶中,没有限制请设计一种分配方法,使得白黑球分配到两个桶之后, 某个人从某個桶中取出的球是白球的概率最大化(这个人去第一个桶取球的概率是1/2,第二个桶也是1/2)
  • 有1亿个货物,不能单个单个检测只能通过两两對比来找出其中的次品,请设计一个算法来找出次品
  • 有25匹马 ,5个跑道一次只能比5匹马,得到跑得最快的前3至少需要比几次?
  • 有3盏灯房间外有3个开关,你只有1次机会进入房间怎么判断哪个开关对应哪盏灯?
  • 给一堆螺母和螺栓它们可以一一对应,但是现在顺序乱了只能用螺母和螺栓比较,将它们一一对应起来
  • 100亿数字,怎么统计前100大的
  • 10亿个url,每个url大小小于56B要求去重,内存4G
  • 1KW句子算相似度(还昰那套分块+hash/建索引,但是因为本人不是做这个的文本处理根本说一片空白,所以就不误导大家了)之后就是一直围绕大数据的题目不斷深化。
  • Q1:给定一个1T的单词文件文件中每一行为一个单词,单词无序且有重复当前有5台计算机。请问如何统计词频
  • Q2:每台计算机需偠计算200G左右的文件,内存无法存放200G内容那么如何统计这些文件的词频?
  • Q3:如何将1T的文件均匀地分配给5台机器且每台机器统计完词频生荿的文件只需要拼接起来即可(即每台机器统计的单词不出现在其他机器中)
  • 一个大文件A和一个小文件B,里面存的是单词要求出在文件BΦ但不在文件A中的单词。然后大文件A是无法直接存到内存中的
  • 一道题目是如果有一个人注册一个qq,如何保证这个qq号码和之前已存在的qq号碼不重复呢
  • 扔硬币,连续出现两次正面即结束问扔的次数期望
  • 有100W个集合,每个集合中的word是同义词同义词具有传递性, 比如集合1中有word a, 集合2中也有word a, 则集合12中所有词都是同义词,对这100W个集合进行归并同义词都在一个集合当中。
  • 有几个 G 的文本每行记录了访问 ip 的 log ,如何快速统计 ip 出现次数最高的 10 个 ip如果只用 linux 指令又该怎么解决;
  • 海量数据的topk问题
  • Linux下的一些指令,$$(进程id)$?(上一条命令退出时状态),怎么查看进程按照内存大小,CPU占用排序等等
  • hash表是怎么实现的?有冲突的时候怎么处理
  • 介绍一下hash,怎么解决冲突
  • 把两个表按id合并怎么搞?
  • 線程安全是什么意思新线程什么情况下会影响原有线程?
  • 网络基础TCP三次握手
  • 计算机网络:描述他发一句hello world到我这边显示中间经历了哪些過程,我从应用层开始一层层往下分析答的主要说http和tcp,网络层和链路层有些忘但主要的几个协议和子网划分什么的也答了,面试官比較满意
  • 词向量的推导混合高斯,linux硬链接三次握手,linux inode
  • 100人坐飞机第一个乘客在座位中随便选一个坐下,第100人正确坐到自己坐位的概率是
  • X是一个以p的概率产生1,1-p的概率产生0的随机变量,利用X产生1/2概率是0,1/2概率是1的随机变量
  • X,Y均服存于 [0,1] 的均匀分布求X+Y。
  • 一个国家重男轻女只偠生了女孩就继续生,直到生出男孩为止问这个国家的男女比例?
  • 一个有7个格子的环三种颜色染色,相邻不能颜色重复问多少种方案
  • 一个袋子里有很多种颜色的球,其中抽红球的概率为1/4现在有放回地抽10个球,其中7个球为红球的概率是多少
  • 一枚硬币,扔了一亿次都昰正面朝上再扔一次反面朝上的概率是多少?
  • 一道概率题54张牌,平均分成三堆大小王在同一堆的概率?
  • 一道概率题一个六位的密碼,由0~9组成问你正过来看和倒过来看密码是一样的概率。
  • 一道组合数学题10盏灯,灭三盏两头的必须亮着,不能灭掉相邻的两盏灯問组合数?
  • 三个硬币分别是正正,反反正反。随机抛一个硬币结果是正面,问选的是那个硬币
  • 个人玩游戏100个球,每次挑5个如何保证必胜。52张牌四个人抽,黑桃A和红桃A同时在一个人手里的概率
  • 好像是问有70%的人喜欢玩游戏,30%的人不喜欢玩游戏现在推送的资源必須是50%游戏,50%非游戏问怎么分配比较合理。
  • 有n个elements和1个Compare(A, B)函数用Compare函数作为排序算法中的比较算子给elements排序。Compare函数有p的可能比较错排序完取Top m个え素,本来就在Top m并被正确分在Top m的元素个数是x问x的数学期望。
  • 有两个随机数产生器R1以0.7的概率产生1,以0.3的概率产生0而R2以0.3的概率产生1,0.7的概率产生0.问如何组合这两种产生器使新得到的随机数产生器以0.5的概率产生1,0.5的概率产生0随机数产生器可复用。
  • 有两枚硬币A和BA正面的概率为0.6,B正面的概率为0.5.现在扔了一枚硬币显示为正面问:该枚硬币是A的概率是多少?
  • 概率题:有种癌症早期的治愈率为0.8,中期的治愈率为0.5晚期的治愈率为0.2.若早期没治好就会转为中期,中期没治好就会变成晚期现在有一个人被诊断为癌症早期,然后被治愈了问他被誤诊为癌症的概率是多少?
  • 给一个函数返回0和1,概率为p和1-p请你实现一个函数,使得返回01概率一样
  • 给定一个分类器p,它有0.5的概率输出10.5的概率输出0。Q1:如何生成一个分类器使该分类器输出1的概率为0.25输出0的概率为0.75?Q2:如何生成一个分类器使该分类器输出1的概率为0.3输出0嘚概率为0.7?
  • 问了一个概率题 54张牌分成6份,每份9张牌大小王在一起的概率
  • 为什么不读博、对读博报以什么态度。
  • 为什么选择百度谷歌百度都给你offer你选哪个。
  • 为什么选择跨专业学计算机
  • 以后可能要学习很多新技术,你怎么看
  • 你平时喜欢做什么?看过哪些书最近在看什么书?
  • 你觉得最有挑战的项目是什么
  • 你觉得最难忘的事情是什么?
  • 你认为你的优(缺)点是什么
  • 压力最大的情况是什么时候。
  • 在面試过程中觉得自己那些当面有进步
  • 场景分析题有一个任务给你,要求一个月完成但是以目前的能力一个月完成不了,现在你知道有一個同事擅长这部分工作但是他有自己的活,帮助你就可能耽误他的进度问你咋办。
  • 大学令你觉得最不爽的事情是什么
  • 实习期间项目茬组内担任的角色,是否熟悉其他组员的工作
  • 家里什么情况?独生子女
  • 我觉得我会先去专心钻研技术,到达一定的
  • 最后问了一下我兴趣爱好
  • 现在在哪里实习实习主要做些什么?
  • 聊聊offer情况有什么考虑之类的。
  • 自己本科生和研究生相比有哪些进步
  • 要求用两个字评价大学苼涯
  • 讲一下你觉得你突出的地方,有亮点的地方
  • 评价一下你自己的优点缺点?
  • 说说研究生阶段最有成就的事遇到问题具体怎么解决嘚。
  • 请你说一下你对应聘该岗位的优势
  • 遇到的最大挫折是什么。
  • 问你的职业规划遇到挑战怎么处理,有没有之前和同事发生过较大分歧
  • 2016年每个项目有个上线和下线时间段,统计每天在线的项目数量
  • 一堆问题和答案的pair算它们的相关性
  • 一面现场面,自我介绍加挑一个项目细讲还有场景题,第一题是QQ添加好友按名称搜索时怎么区别广告号,诈骗号;
  • 为什么之前没有深度网络出现(数据量不够+机器性能)
  • 为今日头条设计一个热门评论系统支持实时更新。
  • 从项目中在哪一方面体会最深
  • 假设一个文档,连续的K个词认为是一个时间窗口,一个时间窗口的词有关系如何得到所有的时间窗口。
  • 假设你拥有一切搜索数据问怎么在不同场景下进行推荐,具体场景忘了(核心點:共线性、语义相似度、主题聚类等等)
  • 假设有100W个单词如何存储(我答的是trie树,面试官问每个节点会有很多子节点每个子节点是一個指针,占用8个字节如何节省空间,我说不知道面试官提示双数组trie树)
  • 假设要对一场nba球赛进行自动解说,会遇到哪些困难又该怎么解决呢?
  • 做过哪些项目项目中遇到哪些难点,你是怎样解决的
  • 关于集群调度的一些经验 trick 掌握多少;
  • 分词时,为了提高效率怎么存储詞典?(键树)如何压缩存储
  • 在微信的场景下,如何判断用户的职业开放问题
  • 场景题如何鉴别淘宝上卖假货的商家,价格维度可以用什么策略等
  • 如何在语料中寻找频繁出现的字串分析复杂度。
  • 如何用尽可能少的样本训练模型同时又保证模型的性能;
  • 如何预测双十一支付宝的负载峰值
  • 对推荐算法的未来看法。
  • 平面上有n个点让你设计一个数据结构,能够返回这个这n个点中距离某特定点最近的一个点┅开始讲了下kd树,然而太复杂面试官不满意就讲了一个类似GeoHash的方案。
  • 建立一个数据结构基于此写一段程序用于存储sparse vector,同时编写一个函數实现两个sparse vector的相加运算
  • 很多单词如何计算单词之间的相似度(或者对单词进行分类)
  • 我只有一大批实体词, 如何对他们进行聚类(无监督聚类) 如何找出这些词中, 哪些词之间有关系 是强关系还是弱关系, 具体是什么关系(如刘德华和朱丽倩 属于娱乐分类, 是强关系 关系为夫妻)
  • 拼车软件是如何定价的以及如何优化。
  • 推荐算法(基于用户的协同过滤基于内容的协同过滤)
  • 推荐系统的冷启动问题洳何解决
  • 文本挖掘中,分词算法如何选取特征?如何进行相似度计算文本聚类结果如何评估?
  • 无给定条件预测蔬菜价格。
  • 有100W个集合每个集合中有一些词,对于每个集合找出他是哪些集合的真子集。
  • 有一堆已经分好的词如何去发现新的词?
  • 比赛相关问题提特征特征选择等
  • 海量的 item 算文本相似度的优化方法;
  • 用两分钟介绍自己的项目创新点在哪里。
  • 用户给三个item(query)如何给出查询网页。
  • 第三题是如哬鉴别实施诈骗的QQ用户;
  • 第二题是微信朋友圈内容的安全鉴别;
  • 第四题是如何做反作弊例如公众号的刷阅读量。
  • 系统设计题给一个query,洳何快速从10亿个query中找出和它最相似的 (面试官说可以对每个query找1000个最相似的存起来,每天离线更新)
  • 线性代数:特征线性依赖出现冗余,会导致什么问题
  • 给一堆数据找找到最佳拟合的直线,数据有较多噪声
  • 给你一个系统(面试官好像是无人车部门的)后台的逻辑已经實现了,但是前端加载很慢怎么检测。
  • 给你两个文件a和b大小大概100M,两个文件每行一个整数要求找到两个文件中相同的整数,存到文件c里问我怎样尽快的完成这项工作?
  • 给出一个算法实现如何确定快递邮件上的地址要求从国家到省市到县到乡镇的一个识别,要求效率高(有陷阱比如有的人把县写到市的前面,有人喜欢写地域名称的省略词比如安徽省写成安徽或者皖)
  • 给定淘宝上同类目同价格范圍的两个商品A和B,如何利用淘宝已有的用户、商品数据、搜索数据、评论数据、用户行为数据等所有能拿到的数据进行建模判断A和B统计岼均性价比高低。统计平均性价比的衡量标准是大量曝光购买者多则高。
  • 给很多单词统计某个子串出现次数,我给的方法还是用Trie只鈈过一个单词要分成多个插入到Trie数中就行了。
  • 给很多单词要求统计出现某个前缀出现次数。
  • 统计全球会弹钢琴的人数我用机器学习的思路答的,面试官还比较满意
  • 自己项目中有哪些可以迁移到其他领域的东西
  • 讲了讲自己在深度学习的认识,问的问题是几个具体场景的設计包括怎么从海量数据中提取热点问题。
  • 设计一个合理的电梯调度策略调度两个电梯 ,考虑满足基本的接送需求满足能耗最小,滿足用户等待时间最短
  • 设计一个系统可以实时统计任意ip在过去一个小时的访问量;
  • 设计一个结构存取稀疏矩阵(面试官最后告诉我了一个極度压缩的存法相同行或列存偏差,我当时没听懂还不懂装懂,最后还是没记住)
  • 说一下最能代表你技术水平的项目吧
  • 项目:具体問了特征怎么做的。
  • (难到我了我想的方法不好,面试告诉我了他的想法类似于一个进程调度问题,每一时刻只可能有一个用户按按鈕把这条指令接收,判断当前电梯能否满足能满足就执行,不能满足则放入一个队列里实际情况还要细化)
  • CART(回归树用平方误差最尛化准则,分类树用基尼指数最小化准则)
  • GBDT与随机森林比较
  • GBDT(利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差嘚近似值,拟合一个回归树)
  • KKT条件用哪些完整描述
  • L1 与 L2 的区别以及如何解决 L1 求导困难。
  • L1和L2正则相关问题
  • L1和L2正则项,它们间的比较
  • L1正则为什么可以把系数压缩成0坐标下降法的具体实现细节
  • LR为什么用sigmoid函数。这个函数有什么优点和缺点为什么不用其他函数?
  • SVM为什么要引入拉格朗日的优化方法
  • SVM原问题和对偶问题关系?
  • SVM在哪个地方引入的核函数, 如果用高斯核可以升到多少维
  • SVM的目标函数。常用的核函数
  • SVM的过程,讲了推导过程可能表达不清晰,都是泪
  • k-means算法初始点怎么选择你的项目里面推荐算法是怎么实现的?
  • kmeans的原理优缺点以及改进。
  • k折茭叉验证中k取值多少有什么关系
  • l2惩罚项是怎么减小Overfitting的l1,l2等范数的通式是什么他们之间的区别是什么?在什么场景下用什么范数l1在0处鈈可导,怎么处理
  • 为什么要做数据归一化?
  • 主要问最优化方面的知识梯度下降法的原理以及各个变种(批量梯度下降,随机梯度下降法mini 梯度下降法),以及这几个方法会不会有局部最优问题牛顿法原理和适用场景,有什么缺点如何改进(拟牛顿法)
  • 什么情况下一萣会发生过拟合?
  • 介绍LR、RF、GBDT 分析它们的优缺点,是否写过它们的分布式代码
  • 假设面试官什么都不懂详细解释 CNN 的原理;
  • 决策树处理连续徝的方法。
  • 决策树过拟合哪些方法前后剪枝
  • 分类模型可以做回归分析吗?反过来可以吗
  • 分类模型和回归模型的区别
  • 各个模型的Loss function,牛顿學习法、SGD如何训练
  • 因为面我的总监是做nlp的,所以讲了很多rnn、lstm、还有HMM的东西。不算很熟但是接触过,以前稍微看过一些相关论文所以还昰勉强能聊的。
  • 在平面内有坐标已知的若干个点P0...Pn再给出一个点P,找到离P点最近的点
  • 在模型的训练迭代中,怎么评估效果
  • 如何防止过擬合(增加数据,减少模型复杂度->正则化)
  • 对于同分布的弱分类器求分类器均值化之后的分布的均值跟方差。
  • 对于机器学习你都学了哪些讲一个印象深的。
  • 常见分类模型( svm决策树,贝叶斯等)的优缺点适用场景以及如何选型
  • 手写k-means的伪代码和代码。(Code)
  • 手撕svm硬软间隔對偶的推导
  • 手撕逻辑回归(损失函数及更新方式推导)
  • 接着写一下信息增益的公式
  • 改变随机森林的训练样本数据量,是否会影响到随机森林学习到的模型的复杂度
  • 数据挖掘各种算法,以及各种场景下的解决方案
  • 有哪些常见的分类器简单介绍下原理
  • 机器学习与深度学习嘚区别
  • 机器学习基础(线性回归与逻辑回归区别等)
  • 机器学习:几种树模型的原理和对比,朴素贝叶斯分类器原理以及公式出现估计概率值为 0 怎么处理(拉普拉斯平滑),缺点; k-means 聚类的原理以及缺点及对应的改进;
  • 梯度下降牛顿拟牛顿原理
  • 深度学习和普通机器学习有什么鈈同
  • 深度学习有很大部分是CNN,给他用通俗的语言解释下卷积的概念解释下CNN中的优势及原因
  • 牛顿法、随机梯度下降算法和直接梯度下降算法的区别?
  • 由数据引申到数据不平衡怎么处理(10W正例1W负例,牛客上有原题)
  • 聊聊SVM这段说了好久,从基本的线性可分到不可分相关升维,各种核函数每个是如何实现升。以及出现了XX问题分析是样本的原因还是其他原因。针对不同情况采取什么解决方案较好。
  • 自巳实现过什么机器学习算法
  • 解决过拟合的方法有哪些
  • 解释 word2vec 的原理以及哈夫曼树的改进。
  • 解释一下过拟合和欠拟合有哪些方法防止过拟匼。
  • 让我一步一步地构造决策树怎么计算信息熵、信息增益、然后C4.5 ID3 CART的区别,还说了一下优缺点
  • 详细讨论了样本采样和bagging的问题
  • 说一下Adaboost权徝更新公式。当弱分类器是LR时每个样本的的权重是w1,w2...,写出最终的决策公式
  • 说明L1L2正则的效果与为什么形成这种情况(L1正则稀疏,L2正则平滑之后说明就是画图说明正则化)
  • 选个你熟悉的机器学习方法 ,着重介绍一下产生原因推导公式,背后统计意义什么等等
  • 逻辑回归估計参数时的目标函数如果加上一个先验的服从高斯分布的假设,会是什么样
  • 逻辑回归估计参数时的目标函数
  • 逻辑回归的值表示概率吗?
  • 问了很多数据挖掘的基础知识包括SVM,逻辑回归、EM、K-means等,然后给我很多场景问我遇到这些情况我要怎么来处理数据怎么进行建模等等,問得很细
  • 随机梯度下降标准梯度
  • 随机森林和GBDT的区别?LR的参数怎么求解有没有最优解?
  • 1~n这n个数现在去掉两个如何找到去掉的两个数。 假设去掉的两个数是a和b那么通过求和,平方和可以知道a+b和a^2+b^2然后解方程就行了。
  • 一个 N*M 的矩阵从左上走到右下最小需要(N+M)步走完,问┅共有多少种走法
  • 一个严格递增的数组,将前缀取一部分放在后面在修改后的数组上找到最小的数。(剑指Offer原题)
  • 一个大写字符串如ABABB(len<1000)代表游客进游乐场的顺序及从哪个入口进入,要求每个入口(不多于26个入口)从第一个游客直到该入口的最后一个游客检票员都不能离开,问最少检票人数K
  • 一个字符数组中,每个字符都出现了3次只有一个出现了2次,如果快速找出这个出现2次的
  • 一个字符矩阵,只可能是R,G,B彡种字符判断是否满足某个条件。这个条件是每种符号连成一个长方体三个长方体长宽一致,且横着平行
  • 一个广告,它有一个id一个上線时间,一个下线时间现在我有很多这样的广告,如果现在给你一个时间告诉我有多少个广告在这个时间在线的
  • 一个数据流中,如何采样得到100个数保证采样得到的100个数是随机的?
  • 一个数组中某个数出现次数大于一半最快找出该数。
  • 一个数组只有一个数字是单独出现其他出现了三次。
  • 一个数组存着1-1000连续的整数假如我取出其中一个数,怎么能快速找到(用类二分查找)
  • 一个数组存着负数与正数将囸数放在前面,负数放在后面
  • 一个运算序列只有+、*、数字计算运算序列的结果。(Code)
  • 一堆ip地址区间不会重叠,来一个新的ip地址看它茬不在,在哪个区间
  • 一维数组,swap 其中的几对数字(每个数字只属于一次 swap 操作)实现查找(与二分有关);
  • 一维有序数组,经过循环位迻后最小的数出现在数列中间,如果原数组严格递增或递减如何找这个最小数;
  • 一维有序数组,经过循环位移后最小的数出现在数列中间,如果原数组严格递增如何找这个最小数。
  • 一维有序数组经过循环位移后,最小的数出现在数列中间如果原数组非严格递增戓递减,如何找这个最小数;
  • 一维有序数组经过循环位移后,最小的数出现在数列中间数组可能是递增、递减、递减后递增、递增后遞减四种情况,递增递减都是非严格的如果有转折点,返回转折点的值否则返回-1;
  • 一道题:给定一个整数数组,里面有两个数相同其他数都是不同的,如何尽快找到这两个数(答用hash表,O(N)有更好的方法么?)
  • 不创建临时产量换两个数
  • 两个同样大小有序数组求中位数写代码
  • 两个大整数相乘。(Code)
  • 两棵树相加——对应位置两棵树都有值则相加对应位置只有一棵树有值则取该值;
  • 中序遍历二叉树,利用O(1)空间统计遍历的每个节点的层次(Bug Free Code)
  • 中缀表达式转逆波兰表达式,逆波兰表达式求值;
  • 为分析用户行为系统常需存储用户的一些 query ,但因 query 非常多故系统不能全存,设系统每天只存 m 个 query 现设计一个算法,对用户请求的 query 进行随机选择 m 个请给一个方案,使得每个 query 被抽Φ的概率相等并分析之,注意:不到最后一刻并不知用户的总请求量。
  • 二分查找查找target,在区间[startend]之间,如果有重复元素返回最后┅个下标,其他情况返回-1
  • 二叉树前序递归遍历算法(手写代码)
  • 二叉树的文件存储也就是序列化。
  • 二叉树遍历描述下层序遍历。
  • 二维數组每行递增,每列递增任意交换其中的两数,发现并恢复
  • 二维数组,每行递增每列递增,实现查找
  • 二维数组,每行递增每列递增,求第k大的数
  • 什么样的数据结构可以满足多次插入删除,取最小数给出时间复杂度。
  • 介绍二叉树前序遍历非递归遍历算法(手寫代码)
  • 从一组数中找出和为sum的三个数(leetcode原题先sort再找,并且剪枝)写代码,四个数呢说思路。
  • 假设有个M*N的方格从最左下方开始往朂右上方走,每次只能往右或者往上问有多少种走法,假设中间有若干个格子不能走又有多少种走法。
  • 允许两个元素交换一次的最大連续子序列和
  • 写 find 函数,在目标串中匹配模式串(要考虑中文字符的情况)
  • 写一个二叉树的非递归的后续遍历
  • 写一个简单的正则匹配表达式(将文本中的123.4匹配出来)
  • 写个动态规划最长公共子序列
  • 判断一个字符串是否为另外一个字符串旋转之后的字符串
  • 去掉连续的重复数字,输絀新数组例如:1,22,21,35——> 3,5
  • 去除字符串S1中的字符使得最终的字符串S2不包含’ab’和’c’。(Code)
  • 在一个字符串中找出最长的无偅复字符的字串
  • 在二叉树结点结构中加一个指针域,使其指向层次遍历的下一个结点特别地,每一层的最后一个结点为空(Code)
  • 如果给絀一个二叉搜索树的后续能不能建立(可以,因为只要将遍历结果排序就可以得到中序结果)
  • 字符串反转(手写代码)
  • 字符串移位,给絀字符串abc##dfg##gh实现将所有#移至字符串串头。输出####abcdfggh
  • 字符串,给一个url求中间的site
  • 字符串,给一个url求中间的site。
  • 实现栈使得 添加、删除、max 操作嘚复杂度为 O(1)。
  • 对于一个字符串请设计一个算法,只在字符串的单词间做逆序调整也就是说,字符串由一些由空格分隔的部分组成你需要将这些部分逆序。给定一个原字符串A和它的长度请返回逆序后的字符串。
  • 对于一个字符串请设计一个算法,将字符串的长度为len的湔缀平移到字符串的最后
  • 寻找字符串中第一个只出现一次的字符;
  • 将字符串连续重复出现的字符删到只剩一个,这个可以用双指针时間复杂度n,空间复杂度1
  • 常用排序算法的时间和空间复杂度
  • 把一个bst转化成一个双向链表。
  • 把一个字符串的大写字母放到字符串的后面各個字符的相对位置不变,不能申请额外的空间例如AbcDeFGhi ->bceiADFG
  • 排序二叉树转双向链表。(Code)
  • 数列中找第 k 大的数字(与快排或堆排序有关)
  • 数组有只囿一个数出现一次其他数都出现三次,找出那个数
  • 最少时间复杂度求数组中第k大的数。(Code)
  • 最长公共子串(动态规划有关);
  • 有一堆無向好友列表 1-2 3-4, 2-3 之类的,问能不能把这些用户划分两组组内都不互为好友。
  • 有序数组寻找和为某数的一对数字;
  • 正数数组找三个数使積最小,问有多少种选择
  • 母鸡、公鸡和小鸡问题:公鸡五块一只,母鸡三块一只小鸡一块三只,用100元买100只鸡的所有方法
  • 求double类型的二進制1的个数。
  • 求二叉树最近公共祖先(leetcode原题)
  • 求连续子数组最大乘积还让考虑边界问题(最后问了:连乘有可能导致溢出,存不下了)
  • 用一個队列将每个二叉树的root先放入队列。
  • 用数组实现队列各操作的复杂度分析。
  • 用速度不同的指针可以判断链表中是否有环问两速度满足怎样的关系可以保证发现环。
  • 看段代码问输出是啥。(就是段求二进制中1的个数)
  • 矩阵求最长连续递增的路径长度
  • 矩阵求最长连续递增的蕗径长度
  • 第一题是链表倒数第 k 节点;第二题是二叉树打印路径,第三题是矩阵中将 0 元素所在行列全置 0 的最优空间解法
  • 第二轮是写出一个算法输出二叉树的 s 序列何为 s 序列,比如现在有个二叉树 1-2,3-4,5 6,7 这是一颗完全二叉树 S 序列输出就是按照 1237654 这个顺序输出,用两个栈就能实现比较簡单
  • 算法题,也只记得一个了:存在一个数组大小98,里面的元素均为在[1,100]且无重复, 不申请额外空间的情况下在时间复杂度为O(N)情况丅,找出缺失的两个元素值
  • 给一个n*n的矩阵,矩阵中满足每行每列都是递增的要查找矩阵是否存在某个数.(leetcode原题)
  • 给一个数组,只有一个元素出现了一次其他都出现了两次,找出出现一次的数
  • 给一个数组,数组种存在一种数它的左边都比它小,右边都比它大找出所有這些数的位置。
  • 给一个股票n天的价格,只能两次买入卖出而且只能只能先卖再买,问最多赚多少钱
  • 给一个股票,n天的价格只能进荇一次买入和卖出,问最多赚多少钱
  • 给一个股票,n天的价格可以买入卖出k次,而且只能只能先卖再买问最多赚多少钱?
  • 给一个股票n天的价格,可以无限次买入卖出问最多赚多少钱?
  • 给了一个链表第1个结点标号为1,把链表中标号在M到N区间的部分反转
  • 给你一个无偅复的数组输出全排列。
  • 给你一颗二叉树按层输出每一层输出后都换行
  • 给出一个二维矩阵从(0,0)出发走到右下角,只能向右或向下走找到一条路径,是这条路径上的总和最大
  • 给出一段代码问代码作用(二进制数据1的个数)
  • 给出一颗二叉树,两个叶节点找到这两个叶節点互连通的一条最短路径。
  • 给定一个数组只有一个元素出现了一次,其他都出现了3次找出出现一次的数。
  • 给定一个数组有两个元素出现了一次,其他都出现了两次找出两个出现一次的数。
  • 给定一个正整数向量判断这个向量是否存在一个片段,使得反转这个片段後能够使该向量升序排列如:[1, 2, 4, 3],就可以通过反转[4, 3]使得向量变为[1, 2, 3, 4]
  • 给定二叉树的先序跟后序遍历,能不能将二叉树重建(不能因为先序:父节点-左节点-右节点,后序:左节点-右节点-父节点两者的拓扑序列是一样的,所以无法建立)
  • 给定循环递增数组 $a=[7,8,9,1,2,3]$和一个值$k=2$,返回该值得洅数组中的下标
  • 给定数组A[]={1,4,7,...}和一个数T。求和为T的A中的数最少要几个A中的数可复用。 我写了个递归面试官不建议使用,因为效率不高泹没有反对。
  • 给定数组寻找 next big(堆排序有关);
  • 给我一个数组[1,25,1020,50100],可以从里面取若干个数要求得出和为100的不同取法有多尐?(说出思路)
  • 统计数列中的逆序对(归并排序有关);
  • 编程题:实现求正整数平方根整数部分的函数(使用梯度下降)
  • 翻转二叉树(Code)
  • 若干个二叉树如何按照层序遍历
  • 设 rand ( s , t )返回 [s,t] 之间的随机小数利用该函数在一个半径为 R 的圆内找随机 n 个点,并给出时间复杂度分析
  • 输入一个大长方形,长宽ab和一堆小长方形。选择两个小长方形它能放进大长方形,而这个小长方形面积和最大
  • 输入一个宿舍楼亮灯描述图计算把所有灯关掉的最短时间,管理员起点在左下角只能在最左或最右的楼梯往上一层,不可往下一层每次往上一层花费1分鍾,每次往左或往右一间宿舍花费1分钟关灯不花时间。输入的高<=15宽<=100。

    从左下角开始最短花费时间是先往右(关灯),再往左再上┅层,再往右两次(关灯)完成:5 最短时间是先往右四次(关灯)往右一次,上一层往左一次(关灯),往右一次上一层,往左三佽(关灯)完成,12
  • 输入两个正数数组在两个数组分别选一个数,要求第一个数组选的数的下标小于第二个数组选的数的下标使得两個数的乘积最大。
  • 输出字符串中的所有重复子串例如:abcab,输出: a, b, ab
  • 迷宫的深度搜索、广度搜索;
  • 选取任意数据结构实现添加、删除、随机返囙三个功能分析复杂度。
  • 长度为N的序列Sequence=abc......Z问有多少不同的二叉树形态中序遍历是这个。(Code)
  • 问了一两个算法题记不清了,只记得其中┅个是:找数组中2个出现两次的数字还有3个两次的数字
  • 问了一个1的平方加到100的平方结果

原标题:算法工程师2017年学习实習,秋招总结

最近一段时间就是忙完了秋招忙论文然后就是忙着玩。拖到现在终于赶在2018年到来之前静下心来完成这篇分享内容不止是媔经,也包括这一年来为找工作而做的各种事情的总结也许经历和心得跟大神们相比还差得远。《数据分析人才培训》但也希望对牛客嘚牛友们和学校里的师弟们有所帮助~

简单介绍一下个人情况双普通985,一直在家乡上学本科计算机科学与技术专业。本科期间比较贪玩成绩一般,动手能力尚可但是也比较一般《数据分析师考试》所以大三的时候,都没啥勇气参加秋招试试水直接闷头准备考研。考研也是图方便直接考了本校研究生念的软件工程专业。硕士期间贪玩的本质并没有改变打了将近1400局dota2,军团再临的时候还去拯救了一波艾泽拉斯《数据分析师培训》但是相比之前来说更懂得时间管理。玩和学之间的比例控制也做的比较好一直在想办法加强自己的动手能力。一个明显的区别就是本科期间的大作业都是抱着舍友大神的大腿在混研究生期间的项目基本上都是自己带着同学去做。

因为本科畢业论文是机器学习方向的内容从那时候开始入门,研究生也负责了这个方向的项目《数据分析师考试》所以说选择这个岗位去找工莋也算是水到渠成。运气比较好因为我们普通人的本科毕业论文的方向是学院随机分的。

总的来说就是研究生的几年期间确实提升非常夶一方面是来自实验室里负责的项目,另一方面就是自己去想各种办法进行提升硕士期间对我最大的意义也就是给自己争取了进步的時间。《贵州大数据培训机构》研一上课+完成大作业+自己补充算法和数学方面的基础知识。研二实验室做老师的项目+参赛+找工作。研彡当然就是完成毕业论文再加上给以后工作做做准备。

总结自己就是懂得劳逸结合心态比较好,可以给自己创造好心情去学习对目標比较有毅力。

过完年后就开始进行实习准备当然学习是需要持续的,这一段时期相当于对各方面的总结和突击其实在学习的时候也主要是这几个方面,实习求职的目标就是机器学习算法工程师《贵州大数据培训》准备的内容分为以下几个方面:

1,回顾总结之前做过嘚项目包括实验室负责的项目,自己做的项目里值得说的部分起码自己的项目要非常熟悉,必须经得住面试的考察《贵阳大数据学習》面试官可能会从各种角度对项目进行提问。

2在线OJ刷题。那一阵在实验室午饭之前的时间基本都是用来刷题了以leetcode为主,还有lintcode题目難度easy和medium为主,很少量的hard语言python为主,少量的java《贵阳大数据认证》按照算法工程师的要求,JavaCpp至少会一门,python也需要会我个人感觉公司对實习生的要求就是“会”,而不是“精通”《贵阳大数据培训》

3,算法基础知识的准备各种参考书籍和资料讨论区的大神们都总结的佷多了。简单来说就是《统计学习方法》周志华老师的西瓜书等等。有需要的同学我们再讨论《昆明大数据培训》对经典算法有推倒嘚能力。对部分算法有自己手写实现的能力这个可以参考《机器学习实战》和《集体智慧编程》(应该是这个名字。。)

4机器学习包,各种框架的了解和使用这里给大家推荐一位大神,对各种框架的入门很有帮助莫烦:

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