《算法求职》专题

给定一个正整数 n，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。 示例: 输入: 3 输出: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ] 解法如下： /** * @param {number} n * @return {number[][]} */ var generateMatrix = f

给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2，返回 num1 和 num2 的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。 示例 1: 输入: num1 = "2", num2 = "3" 输出: "6" 示例 2: 输入: num1 = "123", num2 = "456" 输出: "56088" 说明： num1 和 num2 的长度小于110。 num1 和 num2 只包含数字 0

给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串，判断字符串是否有效。 有效字符串需满足： 左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 注意空字符串可被认为是有效字符串。 示例 1: 输入: "()" 输出: true 示例 2: 输入: "()[]{}" 输出: true 示例 3: 输入: "(]" 输出: false 示例 4: 输入: "([)

编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。 你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。 示例 1： 输入：["h","e","l","l","o"] 输出：["o","l","l","e","h"] 示例 2： 输入：["H",

之前小红书一志愿挂了今天再做次笔试，不知道能不能捞起来 第一题 对一个数组a可以进行两种操作：1. a[0]==0，删除a[0]；2. a[0]!=0，a[0]减一并在数组a末尾添加a[0]个a[0]-1 求让输入的数组a变为空的操作数，答案模10^9+7 思路：对于a[0]==x，设消除它的操作次数为f(x)，则f(x)=x+1+x*f(x-1)+...+1*f(0)，求sum([f(x) fo

面试过程大概50多分钟，感觉比较凉的一面，拼多多11116工作强度。面试官周六还面试，看起来有点累的。 1、面试官首先介绍了自己的部门业务 2、做个自我介绍 3、让介绍项目，针对项目问了几个点 4、C++，数据结构是硕士阶段学的吗，机器学习什么时候学的（非科班感觉经常被问啊） 5、参加过什么社团 （技术面问这个是啥意思） 6、在班级里担任过什么职务 （问这个是为面试凑时间吗，） 7、说一下SVM算

没想到被抖音主站的视频推荐捞了，虽然早知道会被锤，但是没想到会被按在地上摩擦。[微笑R] 一面： 先是自我介绍 之后说我这个科研方向说的不对，说我都搞混淆了，咱就是说斯坦福写的综述就是这么写的，我只是个小follower[哭惹R] 然后问了点实习经历。 最后跟我说，做道题吧，考你一个简单的，等会我找找哈。 说来吧，做一道基础的。 我一看，力扣的困难题，OK 还好我做过，写上了。 然后没想到，面完俩

没想到被抖音主站的视频推荐捞了，虽然早知道会被锤，但是没想到会被按在地上摩擦。[微笑R] 一面： 先是自我介绍 之后说我这个科研方向说的不对，说我都搞混淆了，咱就是说斯坦福写的综述就是这么写的，我只是个小follower[哭惹R] 然后问了点实习经历。 最后跟我说，做道题吧，考你一个简单的，等会我找找哈。 说来吧，做一道基础的。 我一看，力扣的困难题，OK 还好我做过，写上了。 然后没想到，面完俩

1、自我介绍，完了之后面试官又介绍了他们在做的工作 2、问论文、项目内容 3、介绍transformer的结构；为什么要用多头；注意力有什么用等等 4、chatgpt了解吗，用过吗，聊了很多关于chatgpt这些大模型 5、写代码（给定两个字符串str1和str2，求字符串数组strs中str1和str2的最小距离） 6、反问：我问了去了以后做什么工作，偏项目还是科研#NLP#

1. 面试官先上来说这是算法岗，会问很多ml的知识（可能是我简历上的ml项目不够多参杂了一些java后端的项目，还是以后分成后端一个简历，算法岗一个简历吧） 2. 然后开始问就是关于项目的内容让我介绍了我的项目做了什么，输入是什么，神经网络怎么做的，用到的算法的一些特点。（我这部分答得很差） 3. 然后我自己提到了yolo，面试官问对于yolo有什么优化（并没有），然后问了loss具体的内容 4.

拜占庭问题与算法 拜占庭问题更为广泛，讨论的是允许存在少数节点作恶（消息可能被伪造）场景下的一致性达成问题。拜占庭算法讨论的是最坏情况下的保障。 中国将军问题 拜占庭将军问题之前，就已经存在中国将军问题：两个将军要通过信使来达成进攻还是撤退的约定，但信使可能迷路或被敌军阻拦（消息丢失或伪造），如何达成一致。根据 FLP 不可能原理，这个问题无解。 拜占庭问题 又叫拜占庭将军（Byzantine G

最小操作数 题目描述 给定一个单词集合Dict，其中每个单词的长度都相同。现从此单词集合Dict中抽取两个单词A、B，我们希望通过若干次操作把单词A变成单词B，每次操作可以改变单词的一个字母，同时，新产生的单词必须是在给定的单词集合Dict中。求所有行得通步数最少的修改方法。 举个例子如下： Given: A = “hit” B = “cog” Dict = [“hot”,”dot”,”dog”,

二叉树 二叉树：二叉树是有限个结点的集合，这个集合或者是空集，或者是由一个根结点和两株互不相交的二叉树组成，其中一株叫根的做左子树，另一棵叫做根的右子树。 二叉树的性质： 性质1：在二叉树中第 i 层的结点数最多为2^(i-1)（i ≥ 1） 性质2：高度为k的二叉树其结点总数最多为2^k－1（ k ≥ 1） 性质3：对任意的非空二叉树 T ，如果叶结点的个数为 n0，而其度为 2 的结点数为 n

使用k-means算法时需要指定分类的数量，这也是算法名称中“k”的由来。 k-means是Lloyd博士在1957年提出的，虽然这个算法已有50年的历史，但却是当前最流行的聚类算法！ 下面让我们来了解一下k-means聚类过程： 我们想将图中的记录分成三个分类（即k=3），比如上文提到的犬种数据，坐标轴分别是身高和体重。 由于k=3，我们随机选取三个点来作为聚类的起始点（分类的中心点），并用红黄

图是一种比线性表和树更复杂的数据结构，在图中，结点之间的关系是任意的，任意两个数据元素之间都可能相关。 图是一种 多对多 的数据结构。 Gravph(V, E) V - vertex：点 度 - 入度和出度 点与点之间：连通与否 E - edge: 边 有向边和无向（单线线） 权重（边长） 无向图(边没有方向) 有向图(边有方向) 图是由顶点和边组成的：(可以无边，但至少包含一个顶点) 一组顶点：