《算法岗》专题

一小时速通 考试时间结束更新解析 休息会儿晚饭后继续盒马笔试🫠 ---------------------更新------------------------------ 选择题考的很杂，计网、概率论、Cpp什么都有 2道算法： 1.给一个正整数数组，可以进行如下操作：取其中两个元素x,y，将其转化为x, x+y。 目标：O(n)计算最少操作次数使得数组内所有元素互异 又是思维题，最佳策略就是取

#蔚来# 5单选+3不定项选择+3道编程 选择都是机器学习深度学习、概率和矩阵很基础的东西，奈何我根本没复习，只能说有印象，看分值不高光速蒙完了 3道编程 其实是两道，一道是纯纯的签到题 剩下两道很普通的mid难度，题目清晰，思路很直接，做完还剩半个多小时 一、消消乐： 给定h行，每行5个数，水平方向有3个及以上相同的数字的会被消除，然后会下落，求总共能消除的字数总和 主要是只有水平方向，数据量也

背景:211本浙大硕，研一，acm铜牌，一篇Neurips在投，之前是做3d视觉的。百度这个岗位其实和我不太匹配，是做diffusion相关的。 一面:对方看我的acm经历，认为我代码能力应该没问题。然后聊了聊我的论文，说我研一能发论文已经很不错了，平时应该比较忙。然后得知了这篇论文是我三个月做出来的，表示我上手能力应该比较快，到时候转diffusion应该会很快，并且问我能不能接受转方向。然后聊

知乎-base北京-可能是搜索算法 项目 职业规划 项目中的难点 做题-旋转数组求最小值 bert的attention 优化器 知道的loss 能不能马上去实习 #面经##算法#

目标 学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。 您将学习以下功能：cv.add，cv.addWeighted等。 图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Nu

本文向大家介绍java实现最短路径算法之Dijkstra算法，包括了java实现最短路径算法之Dijkstra算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法，并赋予java实现代码。 一、知识准备： 1、表示图的数据结构 用于存储图的

本文向大家介绍javascript数据结构与算法之检索算法，包括了javascript数据结构与算法之检索算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 查找数据有2种方式，顺序查找和二分查找。顺序查找适用于元素随机排列的列表。二分查找适用于元素已排序的列表。二分查找效率更高，但是必须是已经排好序的列表元素集合。 一：顺序查找 顺序查找是从列表的第一个元素开始对列表元素逐个进行判断，直到找到了想要的

我被要求为这个问题编写一个算法：给我们一个数组A，我们想知道数组中是否有两个元素U和L，U和L=K 我是这样写我的算法的: 但问题是，这个算法的运行时间是多少？它是O（nlogn）吗？如果是，为什么？如果不是，我如何在O（nlogn）中实现它？

Dijkstra——贪心算法 从一个顶点到其余顶点的最短路径 设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第1组为已求出最短路径的顶点（用S表示，初始时S只有一个源点，以后每求得一条最短路径v,...k，就将k加到集合S中，直到全部顶点都加入S）。第2组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序把第2组的顶点加入S中。 步骤： 1. 初始时，S只包含源点，

一面： 自我介绍； 面试官粗略地看了一下项目说：“你这个简历好像更适合NLP组啊，跟我们组的业务好像关系不是很大，感觉不是很合适啊。” 一阵简短的沉默； 我：“。。。。。。我也投了NLP算法组，但是被推荐算法组先捞上来了，您看要不跟HR反馈一下让她把简历转过去？“ 面试官：”那倒不用，我们先面着吧。” 面试问题分界线 ----------------------------------------

问题内容： 有谁知道迭代和高效的洪水填充算法？ 还是有没有办法实现没有堆栈溢出错误的递归算法？ 尝试了使用堆栈的@ Flood填充， 但是我找不到在白色和黑色图像上工作的方法。 问题答案： 这个算法对我很好。

本文向大家介绍SMO算法实现？相关面试题，主要包含被问及SMO算法实现？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 选择原凸二次规划的两个变量，其他变量保持不变，根据这两个变量构建一个新的二次规划问题，这样将原问题划分为更小的子问题可以大大加快计算速度，而选择变量的方式是： 其中一个是严重违反KKT条件的一个变量 另一个变量是根据自由约束确定的

本文向大家介绍canopy算法原理？相关面试题，主要包含被问及canopy算法原理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 根据两个阈值来划分数据，以随机的一个数据点作为canopy中心。 计算其他数据点到其的距离，划入t1、t2中，划入t2的从数据集中删除，划入t1的其他数据点继续计算，直至数据集中无数据。

本文向大家介绍ALS算法原理？相关面试题，主要包含被问及ALS算法原理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：对于user-product-rating数据，als会建立一个稀疏的评分矩阵，其目的就是通过一定的规则填满这个稀疏矩阵。 als会对稀疏矩阵进行分解，分为用户-特征值，产品-特征值，一个用户对一个产品的评分可以由这两个矩阵相乘得到。 通过固定一个未知的特征值，计算另外一个特征值

主要内容：什么是分类问题？,Logistic回归算法我们知道有监督学习分为“回归问题”和“分类问题”，前面我们已经认识了什么是“回归问题”，从本节开始我们将讲解“分类问题”的相关算法。在介绍具体的算法前，我们先聊聊到底什么是分类问题。 什么是分类问题？ 其实想要理解“分类”问题非常的简单，我们不妨拿最简单的“垃圾分类处理”的过程来认识一下这个词。现在考虑以下场景： 小明拎着两个垃圾袋出门倒垃圾，等走到垃圾回收站的时候，小明发现摆放着两个垃圾桶，上面