《面试总结》专题

秋招开始的有些晚了，投递了多家公司但是最后真正参加的和运筹有关的面试没有很多。总结一些相关经历（笔试、技术面）供大家参考。 背景: 双非本数学类专业+qs20硕运筹类专业 秋招tips： 秋招tips总结（技术岗|国企|考公） 美团 笔试：4道算法题，有一定难度 一面： 1. 自我介绍、项目讲解 2. 项目针对性提问（问题定义、细节设置，为什么这样做？） 3. 考察基础知识： 单纯形法 检验数含义

小米硬件产品 相机软件产品经理 一二三面面经 11月8日 一面 业务面两位面试官（一面面试官超级好）面试时长一小时。 没有深挖实习经历，而是根据岗位JD进行详细盘查，可能我有四年相机使用经验和在开心麻花工作过，所以感觉还可以，主要考察对相机硬件的理解和产品思维。 11月14日 二面 业务面 一位面试官相机部产品经理 （二面面试官给了很多学习的建议给了我很大的信心）面试时长26分钟。 根据岗位JD进

毕竟所有的运营尽头就是顶层策略逻辑‼️ 业务问题： 1.你之前是如何做a/btest的，如何验证项目效果？ 2.如何评估你做的这个项目是否达到预期？之前设定的目标是多少？达到目标的话是不是提前预设有问题？ 3.针对有些策略无法实际应用到一线工作中，你的todo是什么？ 4.如何将策略层面的建议实际应用于产品中并且说服产品同学？ 5.经常看的数据指标有哪些？是怎样分析的？ 6.项目在执行中发现数据有

一面 1.自我介绍和项目 2.Java的内存分区 3.Java对象的回收方式，回收算法。 4.CMS和G1了解么，CMS解决什么问题，说一下回收的过程。 5.CMS回收停顿了几次，为什么要停顿两次。 6.Java栈什么时候会发生内存溢出，Java堆呢， 说一种场景，我说集合类持有对象。 了.那集合类如何解决这个问题呢，我说用软引用和 弱引用，那你讲一下这两个引用的区别吧。 8.Java 里的锁了解

Vim是一个非常强大的编辑器，通过本教程的一系列学习，现在可以轻松使用它了。 掌握Vim将真正提高工作效率。 使用Vim，可以用很少的命令解决许多复杂的任务。参考以下文档以了解有关Vim的更多信息。 1. Vim官方文档 可以从以下网站访问Vim的官方文档 - https://www.vim.org/ 2. Vim脚本指南 可以通过向其编写脚本来进一步增强vim。 它有自己的脚本语言。 要了解更多

主要内容：XML 总结,下一步学习什么呢？,XML DOM（Document Object Model）,XSLT（XML 样式表语言转换）,XML DTD（文档类型定义）,XML SchemaXML 总结 XML 可用于交换、共享和存储数据。 XML 文档形成 树状结构，在"根"和"叶子"的分支机构开始的。 XML 有非常简单的 语法规则。带有正确语法的 XML 是"形式良好"的。有效的 XML 是针对 DTD 进行验证的。 XSLT 用于把 XML 转换为其他格式，比如 HTML。 所有现代

主要内容：ASP 总结,现在您已经学习了 ASP，下一步学习什么呢？ASP 总结 本教程已经为您讲解了如何为您的网站添加服务器端脚本，使得您网站的动态性和交互性更强。 您已经学习了如何动态地编辑、改变或者添加网页内容，对来自 HTML 表单提交的数据进行响应，访问数据或数据库并向浏览器返回结果，为不同的用户定制页面从而使这些页面的可用性更强。 如需了解更多关于 ASP 的信息，请查阅我们的 ASP 实例。 现在您已经学习了 ASP，下一步学习什么呢？ 下一步应该学

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在本章中，我们讨论了图抽象数据类型，以及图的一些实现。 图使我们能够解决许多问题，只要我们可以将原始问题转换为可以由图表示的东西。 特别是，我们已经看到，图有助于解决以下领域的问题。 广度优先搜索找到未加权的最短路径。 Dijkstra的加权最短路径算法。 深度优先搜索图探索。 强连通分量，用于简化图。 排序任务的拓扑排序。 广播消息的最小权重生成树。

在这一章中，我们看了树的数据结构。 树数据结构使我们能够编写许多有趣的算法。 在本章中，我们研究了使用树来执行以下操作的算法： 用于解析和计算表达式的二叉树。 用于实现 Map ADT的二叉树。 用于实现 Map ADT的平衡二叉树（AVL树）。 一个二叉树实现一个最小堆。 用于实现优先级队列的最小堆。

对于有序和无序列表，顺序搜索是 $$O(n)$$。 在最坏的情况下，有序列表的二分查找是 $$O(logn)$$。 哈希表可以提供恒定时间搜索。 冒泡排序，选择排序和插入排序是 $$O(n^2)$$算法。 希尔排序通过排序增量子列表来改进插入排序。它落在 $$O(n)$$ 和 $$O(n^2)$$ 之间。 归并排序是 $$O(nlogn)$$，但是合并过程需要额外的空间。 快速排序是 $$O(nl

在本章中，我们讨论了几个递归算法的例子。 选择这些算法来揭示几个不同的问题，其中递归是一种有效的问题解决技术。 本章要记住的要点如下： 所有递归算法都必须具有基本情况。 递归算法必须改变其状态并朝基本情况发展。 递归算法必须调用自身（递归）。 递归在某些情况下可以代替迭代。 递归算法通常可以自然地映射到你尝试解决的问题的表达式。 递归并不总是答案。有时，递归解决方案可能比迭代算法在计算上更昂贵。

线性数据结构以有序的方式保存它们的数据。 栈是维持 LIFO，后进先出，排序的简单数据结构。 栈的基本操作是 push，pop和 isEmpty。 队列是维护 FIFO（先进先出）排序的简单数据结构。 队列的基本操作是 enqueue，dequeue 和 isEmpty。 前缀，中缀和后缀都是写表达式的方法。 栈对于设计计算解析表达式算法非常有用。 栈可以提供反转特性。 队列可以帮助构建定时仿真。

算法分析是一种独立的测量算法的方法。 大O表示法允许根据问题的大小，通过其主要部分来对算法进行分类。

计算机科学是解决问题的研究。 计算机科学使用抽象作为表示过程和数据的工具。 抽象的数据类型允许程序员通过隐藏数据的细节来管理问题领域的复杂性。 Python是一种强大但易于使用的面向对象语言。 列表、元组和字符串都是用Python有序集合构建的。 字典和集合是无序的数据集合。 类允许程序员实现抽象的数据类型。 程序员可以重写标准方法，并创建新的方法。 类可以被组织成层次结构。 类构造器应该总是调用