《算法工程师》专题

设计算法以实现给定问题的最佳解决方案。 在贪婪算法方法中，决策是从给定的解决方案域做出的。 由于贪婪，选择了似乎提供最佳解决方案的最接近的解决方案。 贪心算法试图找到一个本地化的最优解决方案，最终可能导致全局优化的解决方案。 但是，通常贪婪算法不提供全局优化的解决方案。 计数硬币 这个问题是通过选择最不可能的硬币来计算到期望的值，并且贪婪的方法迫使算法选择最大可能的硬币。 如果我们提供₹1,2,5

算法是一个逐步的过程，它定义了一组指令，这些指令按特定顺序执行以获得所需的输出。 算法通常独立于底层语言创建，即算法可以用一种以上的编程语言实现。 从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 - Search - 搜索数据结构中的项目的算法。 Sort - Sort特定顺序对项目进行Sort算法。 Insert - 在数据结构中插入项的算法。 Update - 更新数据结构中现有项目的算法。

介绍 KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN 也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为： 1、给定一个训练集数据，每个训练集数据都是已经分好类的。 2、设定一个初始的测试数据a，计算a到训练集所有数据的欧几里得距离，并排序。                        3、选出训练集中离a距离最近的

集合框架定义了几种可应用于集合和映射的算法。 这些算法在Collections类中定义为静态方法。 有些方法可能会抛出ClassCastException ，当尝试比较不兼容的类型时会发生这种情况，或者在尝试修改不可修改的集合时发生UnsupportedOperationException 。 集合框架算法中定义的方法总结在下表中 - Sr.No. 方法和描述 1 static int binar

Luhn 算法 的实现，用来验证各种识别码，如信用卡号码，IMEI码，国家提供商标识符号码等。 使用 String.split('') ，Array.reverse() 和 Array.map() 结合 parseInt() 得到一个数字数组。 使用 Array.splice(0,1) 获取最后一位数字。 使用 Array.reduce() 来实现 Luhn 算法。 如果 sum 能被 10 整除

1. 算法的概念 算法（Algorithm）是将一组输入转化成一组输出的一系列计算步骤，其中每个步骤必须能在有限时间内完成。比如第 3 节 “递归”习题1中的Euclid算法，输入是两个正整数，输出是它们的最大公约数，计算步骤是取模、比较等操作，这个算法一定能在有限的步骤和时间内完成（想一想为什么？）。再比如将一组数从小到大排序，输入是一组原始数据，输出是排序之后的数据，计算步骤包括比较、移动数据

示例数据 # heapq_heapdata.py # This data was generated with the random module. data = [19, 9, 4, 10, 11] # heapq_showtree.py import math from io import StringIO def show_tree(tree, total_width=36, fil

冒泡排序 令 n = array.length；共n次排序；每次排序比较相邻的两个的大小，并确保大的在右边。第一遍排序后，可以确保最大的在第【n】位，第二遍排序可以确保剩下的n-1个元素中最大（整体中的第二大）的在第【n - 1】位；n次排序后，第n大的在n - n位，也就是最小的排到了最左边。 function bubbleSort(ary) { var i = ary.

自我介绍 问学校的nlp相关项目，解释的算细 问bert是什么结构，问还有什么类似模型。 问链表找环，回答的快慢指针直接说错，说这样找不到环。 多个文件中找一个词怎么快。 代码题 三元组找和为0，正常解题速度一直催，最后说了思路结束 反问，链表找环答案，不说 让自己查，本人nlp方向，问过去了做什么，回答：什么都可能做，来了再分 感觉kpi或者就是这个风格，网上查工资不少，但是这面试官感觉水平一般

算法，决策优化和营销方向 问竞赛，说我kaggle竞赛第3名应该有很多美刀奖金吧，说羡慕了 八股，transformer，注意力机制，自注意力，写注意力值计算公式，f1公式，logloss公式，kmeans代码(只知道流程，不会写具体推导，只会调库)； pytorch的nn.embedding与nn.p开头的(忘记是什么了)的区别，不知道后面那个； 最优化，混合整数规划是否了解，求解器了解哪些 基

第一次分享，攒一波人品，许愿offer。 时间线：7.24投递 8.10笔试 9.1一面 9.19二面（终面） base: 天津 部门：SSG 一面： 30min，主要问基础八股，简单问了两个简历的问题，手撕非递归前序遍历二叉树，无英文。问题也基本都打上来了，面试官很好，结束的时候就说这面肯定没问题。 二面： 1h10min，3个人，技术负责人，主管，HR。 英文自我介绍+两个简单的英文问题，实习

2024/10/16 自我介绍2min，前后加起来一共一个半小时时间 问实习项目和研究生课题，非常细节，里面的每一个技术细节以及详细流程都会打断提问，也会顺势延伸相关的技术细节，比如定位的效果，你在这里面主要做的工作。 slam八股： 1 点云NDT匹配的原理，具体的实现。 2 经典ICP算法的算法流程 3 你了解其他的一些ICP变种算法，是怎么实现的，例如Gicp，点到线，点到面的icp 4 i

想死，搁这考试呢 CNN的优缺点 CNN每一个环节的定义和优缺点 距离计算公式 评价指标计算公式 机器学习选一个你最懂的说优缺点 Pandas数据类型区别 集合和列表的区别 我知道很简单，但我根本记不住 不想转码了，想死

1. 做题，用梯度下降求解根号二的值 2. transformer 1. 结构介绍 2. attention介绍 3. 有没有了解过其他的attention结构 3. 分类算法用什么损失函数 4. 交叉熵的原理 5. kl散度与交叉熵区别 6. 为什么二元分类不用mse #滴滴面试# #算法#

一面（8.10） 聊项目和论文 DIN的结构 DIN和之前方法的区别 DIN 所用到的激活函数 Batch Norm 和 Layer Norm 的区别 二面（8.18) 聊项目和论文 问了一些场景题 问了大模型可以在哪些场景上有落地 三面（9.13） 聊项目和论文 HR面（9.14） 聊大学学习和实习经历 个人的缺点和优点 个人最大的挑战 确认了出结果的时间 三面都没有手撕，基本上在聊实习和论文。