《算法面经》专题

1.项目 介绍了一下快手实习，很深入探讨 2.code 隐马尔可夫模型，牛逼我只能说 给定PI，Q，P矩阵，玩N次游戏，求N次游戏得到的R的概率 刚开始说了个暴力解，然后在面试官提醒下，弄出来个DP算法，非常考验数学和DP的理解 3.八股 Adam的公式，额外的开销 AUC定义，AUC如何计算，如何优化 介绍一下self-attention 面试有点狠，面试官非常温和的问了一些不得了的问题，许愿三

1.项目 问了一下快手的工作 2.八股 介绍一下MMOE，极化现象知道吗，如何解决 L1和L2的区别 介绍一下bn 过拟合还有什么其他方法 3.code 最大子数组和 链表交替打印 4.反问 业务是图文推荐，据说老板很重视，冲冲冲

1.项目 问了一下快手的工作 2.八股 介绍一下MMOE DSSM如何优化 SENet怎么做的 self-attention和target-attention区别 3.code 一个无须数组最小的K个数，按顺序打印 各种优化 4.反问 平台大搜，业务是小象和优选，不知道咋样 许愿二面

1.code 有序数组某个数字出现的个数，二分，秒了 编辑距离，dp秒了，但是面试官要求不需要最优解，让写一个暴力解，且是迭代版本，最终写出了个bfs版本 2.数学 如何理解梯度 一个变量在沿着梯度方向增加很小量，y怎么变（求大佬指出） 一个函数在极小值一阶梯度和二阶梯度的特点是什么 3.八股 知道哪些机器学习常用优化器 adam和sgd的优缺点，为什么adam刚开始比sgd快，那如果我把sgd的

🕒岗位/面试时间：微信支付风控算法/2024.8.28 上来面试官介绍说这边是微信支付部门做风控的，跟我以前的经历可能不太一样，问我有意愿吗？我当然回答愿意。 随后给我出了两道题， 第一道是有序数组找到target所在的左端点以及右端点，用两次二分解出来； 第二道是汽车加油问题，这道面试官只用我说思路，我说了常规的o(n)解法，然后还问有更简单的方法吗，我说没了（也确实没有更简单的了？）。 随后

（1）自我介绍 （2）项目：科研和比赛 （3）基础：lgb用的是信息增益还是？ 随机森林呢？ 随机森林的基本树模型 mae和rmse 训练losss和测试loss 高德打车开放问题 lgb处理缺失值 （4）coding：动态规划中的最小硬币数#牛客在线求职答疑中心##牛客解忧铺##投递实习岗位前的准备##实习，投递多份简历没人回复怎么办##我的实习求职记录#

自我介绍 说一下自己的优缺点 介绍一个自己最熟悉的项目 水平目标检测怎么扩展修改成旋转目标检测 Deeplab v1，v2，v3区别 项目里面的高空间分辨率影像用的哪些 大模型在不同的空间尺度影像如何泛化(高分和中分数据如何同时泛化) 编程题： 只用写思路和伪代码，找到数组中第k个最大的数 反问

拼多多算法暑期实习三面，也叫主管面，一共30min就结束，前20min介绍了下之前做的项目，有的模型细节还深入问了下，没答出来 后面直接做算法题：链表的一个合集（快慢指针+反转链表+合并链表） 反问：如果有offer的定岗问题 这一面和上一面隔了好久，一度以为二面挂了 这次面试问了几个细节的问题没答出来 也以为凉了 没想到隔了几天收到HR面的通知了 #面经#

一面二十分钟，上来自我介绍+项目介绍，挑了一个主研的去介绍，讲了15分钟，中间有提问，我做的是物理层方面的，但是感觉面试官可能偏向网络层，所以基本上都是他问我答，没有反馈，最后问了道两个节点怎么避免竞争的问题，答得不好，结束一面，过了两个小时，发来二面的通知了，一周后二面。 二面四十分钟，依然是自我介绍+项目介绍。三十分钟的项目battle，虽然感觉面试官可能还是不懂我做了啥，然后就是问了几个通信

本来是线下面试的，没想着去，结果给我约线上了，还是长沙的岗位，湖南人表示愿意试试。 是技术面和综合面一起的，两个面试官，看起来都很和蔼。 自我介绍 然后问我c++和python哪个熟悉一些，我说都行，我没想到的是居然开始问python的八股 python的反射机制是什么？ 没听过这个，后面查了才知道是运行时获取类型 python的赋值、浅拷贝、深拷贝？ Linux的常用命令 git fetch和g

一共差不多20min，一周没结果应该是凉了 先做自我介绍，问题都是很快的问题，超过十几秒没想出来就问下一个 1. c++怎么处理异常 2. 给数组a1,a2,a3,b1,b2,b3 怎么不使用额外空间变成a1,b1,a2,b2,a3,b3 3. pytorch怎么创建层 4. CT值表示什么意义，范围是多少，CT值为0代表什么 5. 双向链表和数组的插入\访问时间复杂度，双向链表如何插入一个数 6

bg末流211本硕，一篇顶会在投，有两年实习经历，都是实际落地业务。一开始是想直接准备秋招的，顺手投一个字节想着攒攒经验，结果过了。 一面和二面中间就隔了1天 二面之后好多天才约hr面，应该是和其他候选人横向对比了，那一段时间很折磨 整体就是围绕项目和岗位中相关知识，我的经历可能和大家不太一样，在之前的实习单位是后端加算法一块做的，实践经验多一些。感觉字节还是更关注实际能力，学历要求相对没有像华为

今日收到意向，有uu了解图森和地平线哪个更好吗？ （一面） 1、自我介绍 2、DETR - 二部图匹配是什么    - mAP怎么算的    - 场景题：有时候mAP曲线我只要尾端拖得够长，mAP也会高。这种时候怎么办，有其他指标吗 3、反问 （二面coding面） 二面面试官很好，会一步步进行引导，(而某些大厂面试官不耐烦不说，中途还去干别的事，emmm) 1、 两个配置相同的服务器A，B，有N

算法 我注意到从第一章开始，容器就占据了STL喝彩声中最大的一份。在某种意义上，这是可以理解的。容器有着非凡的造诣，它们使大批C++程序员每天的基本生活变得简单。尽管如此，STL算法的权利也很重要，一样有能力减轻程序员的负担。事实上，有超过100个算法，很容易证明比起容器，它们提供给程序员更精巧的工具集（起码一样强）。也许它们的数量是一部分问题。搞清八种截然不同的容器类型明显比记住70个算法的名字

排序 排序算法 平均时间复杂度 最差时间复杂度 空间复杂度 数据对象稳定性 冒泡排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 选择排序 O(n2) O(n2) O(1) 数组不稳定、链表稳定 插入排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 快速排序 O(n*log2n) O(n2) O(log2n) 不稳定 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) O(1) 不稳定 归并排序 O(n*