提到最小表示法,要了解它的定义,最小表示法是用于解决字符串最小表示问题的方法。 一算法简介: 当一个字符串形成一个环的时候,要比较两个字符串是否相同就会变得很困难,因为你不知道对于第二个字符串来说,以哪个字符开始比较才会和第一个字符串相同。 所以我们就会想到枚举起点比较是否相同,而这样的复杂度O(n^2)。而最小表示法这种算法可以在O(n)的时间解决这个问题。下面介绍一下最小表示法。 二、算法分析
1,项目 2,数据结构你怎么分类,具体说说 3,树有哪些 4,二叉查找树怎么查找 5,怎么避免树链化 6,图怎么搜索 7,操作系统的内存是什么概念 8,java中的内存模型 9,https加密过程和CA认证过程 10,网络常用的五层 11,tcp和udp的区别 12,tcp3次握手和4次挥手 13,mqtt协议 14,内核态和用户态区别 15,android四大组件 16,MVC MVP MVVM
小米一面 9.9 35min 面试官面试了一下午 头都晕了,很逗 面试官人还挺不错的 1、自我介绍 2、聊项目 1)redis的发布订阅模式如何实现的 2)消息 转发的如何实现? 3)所有服务器都的经过redis server这个中心节点,问是否听过不存在中心节点的发布订阅模式?(不了解) 4)负载均衡如何实现? 5)做了负载均衡后系统哪块性能得到的了提升? 处理速度得到提升,但是连接数没有提高
不是我面,我舍友面的。 介绍 输入url到页面渲染的全过程 刚刚过程中的 渲染过程,浏览器以chrome有哪些进程参与了渲染过程(从线程进程的角度,举一两个例子)? 渲染进程内部的线程有了解吗,举一两个例子?(GUI渲染线程、JS引擎线程、计时器请求线程等等) JS有哪些基本数据类型?有什么方式去判断? 什么时候用 instanceof 或者 typeof 有什么准确的方法去判断一个数据类型,区分
选择我觉得挺有难度的 算法一是个四数之和的变形题,打卡签到就行,借助map统计前两列各加和值,然后用1000-后两列加和值去map中找然后加上就行。 算法二是编辑距离,返回dp之后从右下往左上开始判断每一步选的是del还是ins还是rep然后对应+1
简历投递时间:4月中旬 无笔试 打电话约一面:6.1 一面时间:6.6 用时:45min 偏向北方还是南方?住宿问题?(先问的这个问题) 自我介绍 对软件测试的理解 手撕代码(牛客网的 对语句逆序) 数据库sql语句现场写 (对订单号一样的订单进行价格加和,计算出总价,并按总价降序和订单号进行排序) TCP/IP协议 (传输层协议,其它不会) 为什么python 而不是C 你做过的大作业是什么?
1.算法题 20min LeetCode数组大小减半 用堆+贪心 因为用了堆结构,所以让我实现一个大根堆。 如何用大根堆实现小根堆 2.问项目 30min 3.反问#面试经验分享##小米##算法面试经验分享#
#小米集团# 1.自我介绍; 2.为什么选择前端,看你之前都是搞科研的; 3.html中的...元素,我也没听懂,然后又问了你知道哪些标签:我说我知道块标签,然后面试官就说就是这个。。。。 4.css,让我写一个两端一样宽高,然后中间适配,然后我用flex写的; 5.问我知道js的es6的哪些内容? 5.让我用js写算法,面试官还细心指导
早上去了盛泉恒元,公司感觉不错,小姐姐都很漂亮,基金公司没有想象中的西装革履,大家穿着都很随意。工作压力似乎也不大,就是面试有点狠,三个人审讯我,主管一顿说我项目不是企业实践的不行,太教科书。 我估计他们数据量小,数仓不需要分层那么多。不过嫌我数仓分层太多——太教科书就有点离谱了。还问我知不知道mr不用yarn,我寻思yarn那么好用,你为啥不用,你降级处理还要嫌我不实习实践所以不懂。然后告诉我就
我使用Python 3.4和shapely 1.3.2创建一个多边形对象的长/lat坐标对列表,我转换成一个众所周知的文本字符串,以便解析它们。这样的多边形可能看起来像: 由于shapely不处理任何投影并实现carthesian空间中的所有几何体对象,因此对该多边形调用area方法,如: 以平方度为单位给出多边形的面积。为了得到以平方米为单位的平面面积,我想我必须使用不同的投影变换多边形的坐标(
面试时间:3.27 总时长:50分左右 没有自我介绍环节,上来面试官先简单介绍了下部门和面试流程(算法题—>八股—>项目—>反问),然后直接开始做题。 算法题: 求出多峰数组的任一个峰,要求时间O(log n),相当于leetcode 852的多峰形式 八股: 机器学习中过拟合的特点和解决方法 介绍一下self-attention和multi-head attention RoBERTa相比BER
视频面试,面试时间:约一个小时 面试官迟到了几分钟 1、面试官解释迟到原因 2、自我介绍 3、介绍实习工作,并基于实习工作提问 4、介绍一个科研项目,并提问 5、算法题:01矩阵中找出面积最大的全一正方形(动态规划),问时间和空间复杂度 6、数组和链表的区别 7、有没有了解常见的机器学习算法?(报了下菜名) 8、反问环节:询问是哪个部门(因为百度投递的时候不知道部门)以及具体的业务 -------
更新:一面过了,等待复试安排 https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20230927/557711646_1695807664522/A747E405F95C0E991B3159848CB5B148 兄弟们,为什么我又遇到kpi面了,是现在没hc了吗都。没hc为什么还要面我呢 一面 介绍了一下论文内容,和当前实习内容情况 大多时间都是在说这个 有没有了解目
10.9一面 主要聊实习做的东西的细节,面试官应该对优化比较熟悉,关于实习期间做的一个优化问题的建模有些争议,最后应该算是把面试官说服了? 问了混合A*相关的问题,混合A*和A*区别,如何设计启发函数保证搜索到的解最优 以及优化相关的问题,1.什么是凸优化问题? (目标函数是凸函数,可行集是凸集) 2.如何判断函数是凸函数?(Hessian矩阵半正定) 3.知道KKT条件吗?(知道是判断是极值点的
一面是只做代码 三道做对就算过 可惜 四道是写出来了 但是复杂度太高了 我说咋都这么简单 现在卡在初试了