滴滴秋储实习生算法岗一二面面经分享

有同学私信我要面经分享，这里就简单分享一下我的一二面情况(已OC但最终因为个人原因没有去)。

我的运气很不错，两面的面试官都没有怎么刁难我。

一面：coding

1.简单地自我介绍+介绍一个曾经做过的项目

2.算法题一：二叉树的层次遍历，每一层作为一个集合输出(很简单，直接队列过了)

面试官问了时间复杂度和空间复杂度，我说都是O(n)。

答空间复杂度时，说了O(n)但多嘴提到队列里面最多只存二层的节点。然后面试官就追问那么对于一个n个节点的树，一层最多有多少个节点。当时面试很慌张竟一时不知道咋搞，花了比较长时间推出大概是n/2。面试官又问那空间复杂度是多少，自己因为太紧张竟然被诱导说是O(n/2)，真是太可笑了。好在面试官比较友善，后面就没有那么紧张了。

总之，大家千万别多嘴，特别是很紧张的情况下，你都不知道会犯多么幼稚的错误。

3.算法题二：二叉树的”垂直”遍历(以前没有见过，感觉是临时编的)

给定一棵二叉时，记其根节点的等级为0，往左走一步等级-1，往右走一步等级+1，依次类推为每个节点标记等级。

最终输出：将相同等级的所有节点放在一个集合中，按照等级顺序依次输出所有集合，每个集合中节点的顺序就按照从上往下，从左往右的顺序输出(如果树的高度小于等于3时，看上去像是在垂直遍历)。

当时画了张图，发现相同等级的节点在树中的位置好像比较乱，没有什么明显的规律，所以就想着怎么简单怎么来。

其实该题本质上就是层次遍历，只是在维护队列的同时要进行等级的计算。计算得到某个节点的等级时，通过map将该节点的值存储到key=等级值的空间中即可。

这里还有个小插曲，因为一般想到的二叉树长得都比较正常，所有我想着从根节点出发一直往左遍历就能找到最小等级，一直往右遍历就能找到最大等级，这样我们就可以直接预先创建出所有等级值的map。当时面试官也认为这种想法是对的，但现在仔细想想其实是错的，从根点出发一直向左/向右其实不能保证找到的等级是最小/最大的。

面试官默认上述思路是正确的，所以后来还问我能不能将map改成vector存储。我说可以，因为知道最小最大值了，就可以将其映射到自然数范围。面试官又问我为什么换成vector更好。我当时回答map以hash实现访问也是O(1)，好像也不用换。面试官回答说考虑底层实现，vector其实更快。

这里也可以看到，面试官其实也不一定能想到特例，算法题有思路大胆讲就好，细节有问题/有小错并不要紧。

面试顺利结束，面试官说我回答的算很好了

二面：coding+基础

1.简单地自我介绍

2.算法题：Leetcode HOT100 152.乘积最大子数组

很久之前做过，推dp稍微花了些时间，最后实现有小错误，但因为面试时没有测试，思路对了面试官就没细看代码

3.项目经历：感觉虽然我的研究方向有点小偏，但面试官还是认真听了，问的蛮细的，建议项目还是要深挖一下

4.基础考察：面试官说是一定要走的流程，但个人没很细地准备

深度学习

(1)强化学习了解吗：有了解但研究生阶段没咋接触(那就不问了)

(2)优化器知道哪些，简单介绍：讲了SGD和Adam

追问：那么Adam和SGD的区别在哪？Adam有什么创新点？

之前稍微了解过，就简单讲了Adam会为每个参数单独计算学习率，然后会考虑之前所计算得到的梯度对等，然后还回答了自己实践的一些经验。

(3)常见的分类算法有哪些？我说有逻辑回归、SVM等

(4)挑一个上面说的算法介绍一下，我选了SVM

SVM的基本介绍

其目标函数是咋样的

SVM如何计算结果的

面试结束，感觉基础部分回答的不算很好，但总体感觉还行。

最终等了一周收获了offer，不过因为个人原因我最终没有去，感觉有点小可惜吧，滴滴的算法offer还是很香的。也不知道是哪个小伙伴拿到了我的名额，恭喜恭喜。总之，感觉基础知识+项目+算法题还是要好好准备，而且在面试一定要自信些。