《滴滴笔试》专题

15道 408+3道编程题； 编程题（Java方向）： 1. 字符串列表逆序； 2. 约瑟夫环填空题； 3. ipv4和ipv6格式校验填空；

单选：10道，偏向c系列（确实比较奇怪，Java笔试问了好几道c） 不定项选择：5道 编程题： 1. 4个无重复数字有多少个不重复的3位数。输出24即可 2. 给一个有符号整数，判断是否为字符串。回文判断即可 3. 给一个字符串，求无重复字符的最长子串长度。力扣原题，直接开始吟唱。 更新：收到感谢信了，G 再更新：

岗位算法 单选多选好难 编程 1. 签到题 AC 2. 小红萌宠 先统计不同值的数量（dict） 提取出keys（）排序 滑动窗口控制 极值 符合要求 每次向右滑动的时候添加 （2**count【key【r】】-1）*（2**counts（滑动窗口内的其他数量）） 每次增加一个新的值 这个值至少要选择一个，其他窗口内都是可选可不选的2**n AC 3. 可爱数 没调试完 通过0

招商银行 笔试 - 2024-09-02 客观 + 编程，编程选的c++后端，客观考的很奇怪，然后是Java代码，并且有些知识点有点离谱。 1. 最小覆盖子串，只能调试无法提交，自己试了一些例子，有些没通过，没找出问题在哪。 2. 一道回溯，代码补全，只能填空无法测试。 3. 一道字符串处理，代码补全，只能填空无法测试。 逆天抽象笔试，跑不了代码我还写个啥，不能提交我怎么知道自己写的对不对。 #软

四个选择题深度学习的 两个算法题 一个矩阵求和 一个三数之和 都挺正常题 但是输出都是二位矩阵 结果都对 格式死活不对 所以零分 跟hr说了情况 不知道结果咋样

 #蔚来笔试##蔚来#蔚来汽车# 22/08/02 笔试：计算机视觉岗位 内容： 27道单选题+2道编程题 时间：90mins 单选题涉及C++、C语言、python、计算机网络基础等内容，范围较广，不会的比较多。花了很多时间思考。 第一道编程题比较简单，是求数组的转置数组，然后对应位置之差绝对值再求和。通过100%。 第二道设计十进制与二进制的转化，还有其他操作。时间不够了，没调试出来，通过0%

笔试时间：2023年3月23日 腾讯音乐 春招实习 第一题 题目：二叉树赋值 小红拿到了一个二叉树，二叉树共有n个节点。小红希望你将所有节点赋值为1到n的正整数，且没有两个节点的值相等。需要满足:奇数层的权值和与偶数层的权值和之差的绝对值不超过1。如果有多种赋值方案，请返回任意—种方案。如果无解，请返回空树。数据范围: 1<n ≤105。给定的二叉树节点初始权值默认为-1。 示例输入一 {-1,-

笔试时间：2023年3月26日 春招实习 第一题 题目：层序遍历二叉树 小红拿到一棵满二叉树，她通过层序遍历的顺序把每个节点的权值都告诉了你，保证每个节点的权值都不相同。现在小红有q次询问，每次询问一个权值，小红想知道： 1、这个节点是否存在？ 2、这个节点的左儿子和右儿子的权值是多少？ 输入描述 第一行输入一个正整数n，代表二叉树的层数; 第二行输入 2n-1个正整数ai，代表这个完全二叉树的层

笔试时间：2024年04月20日 历史笔试传送门：2023秋招笔试合集 第一题 题目：找牛牛 青牛小学一年一度的六一儿童节开始了。现在牛牛们围成一圈坐在草地上，为了方便，我们把牛牛们编号为牛1,牛2,牛3,牛n。其中牛1与牛2相邻，牛2与牛3相邻，牛n和牛1相邻。为了更好的安排接下来的活动，牛老师很好奇:从这些牛中选出几只相邻的牛，总共有多少种不同的方案？我们认为两个方案不同，当且仅当两种选法选出

🍭 大家好这里是清隆Coding ，一枚热爱算法的程序员 💻 ACM金牌团队🏅️ | 多次AK大厂笔试 ｜ 编程一对一辅导 ✨ 本系列打算持续跟新 秋招笔试题 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢💗 和 手里的小花花🌸 ✨ 笔试合集传送们 -> 🧷春秋招笔试合集 ⌚️ 01.物流网络安全节点 问题描述 LYA 是一家大型物流公司的系统工程师。她正在设计一个新的物流网络优化系统。在这个系统中

主要讨论算法题。怀疑是不是顺序放反了，第二题简单的厉害，也算是对上周showmebug事件的补偿？ 第一题：3d模型文件中存储了三角形面片数据，他由“顶点数组”和“索引数组”两部分组成。例如顶点数组[V{x0,y0,z0},V{x1,y1,z1},V{x2,y2,z2}….]每个元素是1个顶点坐标。 索引数组[(0,1,2),(0,2,3),(4,5,6),…]每个元素是1个三角形的三个顶点的in

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高效方便的机器学习库 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数

机器学习常常需要进行数据可视化，matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法： pylot模块 hist：柱状图 plot show：开一个窗口展示图片 ion：画图不阻塞，恩，可以利用这个做动画

机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册，支持字母检索 常用方法： 生成数据： arange： 生成一定范围内的数据 ones_like：生成与参数维度相同的数据 random模块：随机相关 np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌 数学计算： exp：自然指数 sum：求和 numpy.linalg