《算法题》专题

我在试图理解这个算法是如何工作的。 给定一个问题，搜索从源s到图中所有顶点的路径， 我想我必须这样做： 我的问题是: 我的程序是好的还是我必须改变它。 当我必须检查是否存在负循环时？非常感谢。

我如何在Bellman-Ford算法中证明这一点： 如果没有负权重循环，则从源到接收器的每个最短路径最多有边，其中是图中的顶点数。 有什么想法吗？

【boss直聘 hrbp面】 部门：商推 事件：五面终面hr，一个白皙的美女hr，挺好的 时间：20min 内容： 主要就是聊天，问问实习情况，春招情况；主要了解户口，因为我没有在境外停留360天以上，所以hr告诉我留学生和应届通道都没办法给我落户（what？我不算应届生吗，不过查了一下确实两个通道都走不了了，有留学落户意愿的同学注意下）；问我感觉boss面试官如何（高效、好沟通）；问我想在bos

为了准备社招刷了leetcode200-300题左右，侧重刷高频hard题，注重最优解法。面的公司地点均在上海，总共5家。 一、字节跳动-抖音 nlp算法工程师 一面（1h）： 1、自我介绍+聊项目经历； 2、算法题：手撕multi-head self-attention，使用tensorflow或torch框架（尽量按google源码的思路）； 3、开方式问题：介绍deberta中的两个优化点，

6.28 笔试 7.13 一面    一小时15分钟 1. 一个M*M的图像，用大小为K*K的卷积核做卷积，通道，步长为1，padding为0，计算卷积过程中乘法操作的次数 2. 什么是图像的直方图特征 3. 边缘检测的原理，流程 4. 分类问题和回归问题的区别 5. 什么是卷积的平移不变形，卷积是否具有旋转不变性 6. 反向传播如何实现的 7. CNN的流程及各个部分的作用 8. 设计或选择激活

25选择题，我算法卷子考了一大堆操作系统Linux题，菜鸡直接随机选择 3道编程题，菜鸡是100%，90%，100% 第一题很简单，有一组课程难度，要求先排序，还要求相邻难度不超过4，最后输出排序后数组和能不能达到要求 先排序，再看相邻差值是不是小于4 第二题是lc原题，基本计算器三， 就是哪个要开会员才能看的哪个题，我没做过临场写的，过了90%，还有10%不知道为啥过不了 第三题华强买瓜，瓜有4

上来自我介绍，然后让把实习、项目和竞赛都说一遍。没怎么问问题，就根据简历问了一两个简单的小问题。然后做题，本来说三道题，第一道过了，第二道的时候代码写完让自己测一下，结果我太菜了，构建二叉树构建了半天😂😂😂面试官说时间够了，今天就到这儿吧。 总结：我太菜了，建个树都不会。。#秋招##提前批##百度##算法岗#

#做完网易2023秋招笔试题，我裂开了# 1. 100%，直接把数字比坐标大的数一直减，直到和位置相等；对应的去找需要+1的数字，需要用hash维护每个数字所在的位置。 2. 46.3%，前缀和+暴力枚举长度。 3. 100%，从高位到低位计算二进制位为1的个数并记录这些数字，≥k就更新vector，不然沿用上一次的vector。 4. 60%，先计算出第n项ab对应的幂（需要用矩阵快速幂计算法）

1. 自我介绍  2. 介绍实习项目 3. yolov5的改进，介绍mosaic增强，mosaic增强是否随机（没看过代码，不清楚），正负样本匹配策略  4. 关于口罩人脸识别的一些探讨  5. 实现三个函数 ，分别是求iou, focal loss，roi pool  6. 反问 #校招#   #旷视#

今天面试官小姐姐人好好，全程谈项目，不知道结果如何（球求菩萨显灵） 1、自我介绍 2、两个项目的经历都是特征孔识别吗3、基于特征提取用的是什么方法？ 4、对pcl点云处理库的了解程度，用到了什么程度 5、是在视屏上做的还是图像上做的 6、相机标定和手眼标定在项目里的作用 7、相机标定的方法，详细说下 8、相机标定精度的要求 9、什么影响了标定精度 10、相机标定中提取圆用的是什么方法 11、相机标

一、引入 在计算机科学中，团问题指的是在给定的图中找到团（顶点的子集，都彼此相邻，也称为完全子图）的计算问题。 团的问题在现实生活中也有体现。例如我们考虑一个社交网络，其中图的点代表用户，图的边代表其所连接的两个用户互相认识。那么我们找到了一个团，也就找到了一群互相认识的人。 我们如果想要找到这个社交网络中最大的一群互相认识的人，那么就需要用到最大团搜索算法，最大团指的是点数量最多的极大团。 二、

DFS（深度优先搜索）是一种常见的算法，我们平时遇到的大部分题目都可以用 DFS 解决，但是一般情况下，这都是骗分算法，很少会有爆搜为正解的题目。因为 DFS 的时间复杂度特别高。 一、定义 DFS（深度优先搜索）定义上的深度优先搜索的思路与树的先序遍历非常相似，是针对图的搜索而提出的一种算法，下面是算法导论上的解释： 在深度优先搜索中，对于最新发现的顶点，如果它还有以此为顶点而未探测到的边，就沿

A*算法是启发式搜索算法，是根据Dijkstra算法改进而来。 一、定义：是一种在图形平面上，对于有多个节点的路径求出最低通过成本的算法。它属于图遍历和最佳优先搜索算法，亦是BFS 的改进。 二、如何更好的理解A*算法？ 如下图所示，S为起始（start）节点，G为目标（goal）节点。 （1）节点之间连线是两点的路径长度，如A到E的路径长度c(A,E) = 9。 （2）节点旁的h值时当前节点到达

阿里云算法二面凉经，本来以为还是业务面，没想到是主管面，猝不及防 1、面试官介绍自己和团队业务 2、自我介绍 3、问了一个本科的项目 4、为什么硕士和本科阶段的方向不一样，为什么想着换方向？（没答好，太实诚了。。。） 5、为什么选现在这个导师，实验室有哪些方向？（背景调查？） 6、有没有了解最新的一些领域的前沿进展？（简单讲了一下） 7、反问环节：面试后续流程 没有算法题，面试时间30多分钟，大部

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 -------