《笔试算法题》专题

考试平台： 牛客 考试时间: 2023-10-14 (120 分钟) 考试题型: 选择题 + 2道编程题 投递岗位：大数据开发工程师 T1 复制粘贴 时间限制:3000MS 内存限制:589824KB 题目描述 小明最近学会了快捷键Ctrl C、Ctrl V。具体来说，给她一个字符串，她复制其中的一个字符并将其粘贴到这个字符的下一位，从而整个字符串的长度加一。小树来检测她的学习成果。他给出两个字符

选择题考的408不多，主要是HDFS、Spark、Python语法、Linux 编程题： 1.字符串，过于简单就不写了 2.三素数之和，给你一个正整数N，你需要选出3个小于N的素数A、B、C，来满足A+B=C²，输出所有可能的结果数 我的想法是狂用标记数组，差五分钟就写出最后一步了 3.SQL编程，主要考察窗口函数排名函数、窗口内分区排序，流程控制函数

你说我一个安卓开发工程师，咋选择题里全是HTML和JS呢 好在编程题很简单，AC很快，希望给面 #大疆信息集散地# 互联网事业部岗B卷 选择题分多选和单选，基本和客户端开发没多大关系，全是html、JavaScript、web相关，唯一有点关系的问了个Java循环引用，其他的记不清了 编程题第一个是输入五个数字输出所有不重复的三位数升序排列 第二个是模拟四个方向行走，从（0，0）开始，输出最后的坐

选择（20 道）：各类排序算法的效率对比，完全二叉树，分页分段段页式存储，找规律（也不懂和 C++有啥关系） 填空：还好我直接先做编程题，六个题，根本来不及做，全部读程序题，大概内容有 strcpy，矩阵。。。 编程题：建议都先做编程题，和前面对比就简单了，第一题就是一个字符大小写比较，如果重复直接删除。 应该是 g 了，填空题好难😭 #吉比特# #游戏研发#

刚下考场，趁热乎劲记录一下 题型： 25单选（计算机基础知识，覆盖面广，都是简单题） 5问答：其中，3道测试用例题（有具体场景包含游戏内购物等，主要是功能测试）2道生活题（如难忘的一件事，大学目标等） 3编程：题目比较偏智力题（如交叉洗牌），有几个小问，每道题都有一个小问写测试用例（如某个函数） 总体感觉：笔试体验不佳，答题平台是自己的系统，IDE比较拉，题目质量一般，大题有很多描述不清楚的地方，

考试内容： 纯多选题（类似牛客C语言题库） 填空题（类似输出结果，代码补全） 简答题（图像方面的问题，不懂） 编程题（C语言，15分占比很小） 槽点： 自调竟然不能和代码同时看 ACM模式但自调是直接运行，而不是内部调用，等于自调就是检查语法是吧（不允许ide） 给的链表结构都能给错，typedef而不是Typedef，而且提交调用的明明是指针，给的模板却不是 在线编辑器提示的是C++的库，nul

备战面试中算法的五个步骤 对于立志进一线互联网公司，同时不满足于一辈子干纯业务应用开发，希望在后端做点事情的同学来说，备战面试中的算法，分为哪几个步骤呢？如下： 1、掌握一门编程语言 首先你得确保你已掌握好一门编程语言： C的话，推荐Dennis M. Ritchie & Brian W. Kernighan合著的《C程序设计语言》，和《C和指针》； C++ 则推荐《C++ Primer》，《深度

记录一下菜鸡被狂虐的经历吧 一面：研究院中的某个产品线 1.自我介绍 2.对哪个算法模型比较熟悉，介绍一下（说了xgboost） 3.xgboost与gbdt的区别 4.运用xgboost前是否需要进行归一化处理，xgboost中如何预防过拟合，如何在训练模型前预防过拟合 5.有没有用过深度学习模型，对哪些比较熟悉（我的方向是机器学习，就说了个cnn） 6.cnn各层的作用（属实是不记得了），为什

快手-20240720-推荐算法(一面) 1.自我介绍 2.针对实习——拷打大模型 3.针对论文——介绍论文 4.正则化：常见的正则化和他们的利弊 4.介绍项目：实习中的大模型推荐具体怎么做 5.问类比到他的图文推荐中怎么用大模型做 6.算法题 快手-20240725-推荐算法（二面） 1.深度模型——推荐——deepfm，deep and wide等等 2.视频推荐怎么做——embedding召

5.10 机考200多分 6.01 一面 1.自我介绍 2.讲讲简历的项目：只介绍了第一个项目，乳腺癌检测，用到了yolo，任务特点是数据量大以及数据不平衡balabala 3.除了提到的上采样还有什么方法可以应对数据不平衡：一开始没想起来，面试官提醒loss，想起来有个focaloss。 4.YOLO每个版本的变化是什么：以前看过，随便讲了讲先验框和backbone的变化。 5.除了yolo还有

分享一下面试经验攒攒人品 求捞~ 一面技术面（1h）： 没有自我介绍，一上来就简单聊了两句了解身份，然后开始问项目，可能因为项目和岗位相关性很强，第一个创新点（第一个项目）就问了40多分钟，后面稍微了解了一下其他的项目就没了。 二面主管面（1h）： 1.自我介绍 2.项目（这个也问了很久，主管说是因为项目和他们做的比较相关，就详细问了下） 3.合作经历，出现矛盾怎么解决 4.遇到的印象最深刻的挫折

要求你写一份关于以下算法问题的报告：这道题要求你在一组真币中找出一个假币。这枚假硬币之所以能被找到，是因为它和其余的真硬币的重量不一样。不是轻了就是重了，只是你事先不知道。你要做决定的唯一方法是一个经典的带有两个托盘的天平秤。你可以把一个或多个硬币放在一个托盘上，一个相似的数字放在另一个托盘上，并确定哪个托盘有较轻的一堆。例如，如果你只有三个硬币，那么拿硬币1和硬币2称重。如果天平平衡，那么硬币3

B卷。 题目描述：给定一组任务，每个任务有一个价值value，一个起始时间start，一个结束时间end。对给定的这组任务按照时间依次执行，两任务之间不能有时间重叠。请输出能得到的最大价值，对应所要执行任务的下标。 输入描述：第一行为任务的数量n，接下来n行，每行为一个任务的价值、起始时间和结束时间。如示例1中有8个任务，第一个任务价值为3，起始时间为0，结束时间为6. 输出描述：输出所执行任务的

后缀树 1.1、后缀树的定义 后缀树（Suffix tree）是一种数据结构，能快速解决很多关于字符串的问题。后缀树的概念最早由Weiner 于1973年提出，既而由McCreight 在1976年和Ukkonen在1992年和1995年加以改进完善。 后缀，顾名思义，就是后面尾巴的意思。比如说给定一长度为n的字符串S=S1S2..Si..Sn，和整数i，1 <= i <= n，子串SiSi+1…

Reference 【必读】An overview of gradient descent optimization algorithms - Sebastian Ruder 梯度下降 ../数学/梯度下降法 梯度下降是一种优化算法，通过迭代的方式寻找模型的最优参数； 所谓最优参数指的是使目标函数达到最小值时的参数； 当目标函数是凸函数时，梯度下降的解是全局最优解；但在一般情况下，梯度下降无法保证