2018-04-16

作者: 大海一滴写字的地方 | 来源:发表于2018-04-16 23:59 被阅读0次

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/26455288

    https://www.zhihu.com/answer/111159579

    要想成就不败金身,那我们就一起来知己知彼一下。那大公司到底喜欢面试什么样的问题呢?我该如何准备呢?我通过朋友了解到,总结之后就两点:算法和原理。说这些都是概念,来点实际的,给大家举一些例子:

    翻转一个单项链表

    合并多个单有序链表(假设都是递增的)

    堆排序过程,时间复杂度,空间复杂度

    快速排序的时间复杂度,空间复杂度

    HashSet与HashMap怎么判断集合元素重复

    逻辑地址与物理地址,为什么使用逻辑地址

    一个无序,不重复数组,输出N个元素,使得N个元素的和相加为M,给出时间复杂度、空间复杂度。手写算法

    二叉树,给出根节点和目标节点,找出从根节点到目标节点的路径

    数据结构中堆的概念,堆排序

    图:有向无环图的解释

    LRUCache原理

    ThreadLocal 原理

    HashMap源码,SpareArray原理

    Https请求慢的解决办法,DNS,携带数据,直接访问IP

    https相关,如何验证证书的合法性,https中哪里用了对称加密,哪里用了非对称加密,对加密算法(如RSA)等是否有了解

    是否熟悉Android jni开发,jni如何调用java层代码

    Android系统为什么会设计ContentProvider,进程共享和线程安全问题

    RxJava的功能与原理实现

    适配器模式,装饰者模式,外观模式的异同?

    静态内部类的设计意图。

    多线程:怎么用、有什么问题要注意;Android线程有没有上限,然后提到线程池的上限

    点击事件被拦截,但是想传到下面的view,如何操作?

    Android中进程内存的分配,能不能自己分配定额内存

    序列化的作用,以及 Android 两种序列化的区别。

    前台切换到后台,然后再回到前台,Activity生命周期回调方法。弹出Dialog,生命值周期回调方法。

    美团点评算法工程师实习1,2面筋

    https://www.zhihu.com/answer/111159579

    bluuck。

    2017-03-18 05:12:02

    10 11

    2月25日请同学推的美团点评17暑期实习,意向事业部全部选的都喜欢,哈哈哈当一颗洗干净的白菜等人挑。

    3月13日收到面试短信,约了14日一面

    一面:

    coding:面试官发来google doc白板写代码,

    第0题:leetcode 153

    O(n) bruteforce 解法

    follow up:

    O(lgn) binary search 解法

    过渡问题:

    java c++中的sort()是用什么封装的

    sort(Object)

    sort(int) 是一种sort分装么,然后引出快排

    第1题:手写快拍中的partition

    很久前看的算法导论忘的差不多了,在面试官提示下跌跌爬爬的写出来了。

    (写出来那一瞬间我听到了我自己和电话那头同时一声长叹....

    sql 各种join

    很尴尬不记得了...太久没用sql忘得一干二净,面试官人太好了说没事没事这个复习下就知道了 - -

    GDBT和XGBoost区别

    Logistic Regression的优化方法,区别

    SVM原问题对偶问题,KKT限制条件

    问了做的比赛里面使用tensorflow的细节,LSTM里调参的细节

    白板写SVD/SVD++公式,SGD迭代更新p,q矩阵公式

    SVD/SVD++优化方法

    一面56分钟,25分钟过后面试官通知过了,第二天安排二面。

    (真心觉得一面面试官好人,两篇IJCAI顶会大牛,其实自己发挥的一般感觉最后还是放了我一马

    3月15日:

    二面:

    没coding,纯项目,还有开放性问题

    项目的就不细说了,总之只要自己花时间做的,踩过什么坑都说出来就可以了。

    但是二面面试官的开放性问题很有意思:

    0.预测平台每日外卖或到店客流量时,节假日往往会被作为噪音处理,但是美团点评算法团队需要给店家提供节假日的客流量预测,如何去预测这个异常值或者说噪音。

    1.遇到极端情况比如天气或者其他因素,平台内会挤压大量订单等待处理,同时客户等待时间会变长,如何设计调度系统使用算法去协调运力或者控制溢价,在不影响用户体验的同时尽快处理挤压订单尽可能缩短外卖小哥的ETA。

    2.目前对于客流量预测精度为天很准确,如何设计online learning的model去对未来某一个特定时间点进行客流量预估。

    自己感觉这应该都是美团点评在真是业务场景中遇到的问题,自己也根据自己的想法与面试官做了讨论,突然在说的一瞬间觉得这才是machine learning在工业界真实运用的场景,突然觉得自己天天看的书推的公式好渺小...

    二面57分钟,面试官最后说要我等hr通知。

    3月16日:

    接到hr电话,问了我是不是北京户口(懵),然后跟我说要我不要接其他事业部的面试啦,这边已经给你提交offer审批啦下周记得查收邮箱啦。

    瓦特(懵)?

    11

    10条回帖

    TRYRT

    2017-03-18 06:13:21

    0  0

    厉害了

    我家的狗不咬人

    2017-03-18 10:41:39

    0  0

    厉害了

    武侠超人

    2017-03-18 11:03:59

    3  0

    北京地区去现场面的,一面40多分钟,二面20分钟左右,编程题就一道特别简单的,基础题就是xgboost那几个,其余都是一堆的概率题

    DataCoder

    2017-03-18 11:17:41

    1  0

    同学你是面的北京的吗?我投的上海的机器学习/数据挖掘算法工程师,很早就内推了,到现在还没有反应。

    南山老幺

    2017-03-19 17:51:56

    1  0

    恭喜  是哪个部门面的你啊?北京还是上海?

    Serendipity1006

    2017-03-19 22:03:36

    2  0

    请问您一面的内容都答出来了吗,我感觉手推那些公式好难啊

    芒果没有he

    2017-03-20 00:31:14

    1  0

    请问内推截止了吗?能帮忙内推下吗

    飞鸟各投林

    2017-04-07 12:59:06

    1  0

    赞赞赞,刚刚二面完,请问楼主什么时候能有结果呀

    AA大金矿

    2017-04-15 22:38:44

    0  0

    弱弱问下lr如何优化。。。

    小渣渣求offer

    2018-03-14 10:12:15

    0  0

    当一颗洗干净的白菜等人挑。。。可以可以。

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    下载牛客APP,把IT求职神器装进口袋

    2月25日请同学推的美团点评17暑期实习,意向事业部全部选的都喜欢,哈哈哈当一颗洗干净的白菜等人挑。

    3月13日收到面试短信,约了14日一面

    一面:

    coding:面试官发来google doc白板写代码,

    第0题:leetcode 153

    O(n) bruteforce 解法

    follow up:

    O(lgn) binary search 解法

    过渡问题:

    java c++中的sort()是用什么封装的

    sort(Object)

    sort(int) 是一种sort分装么,然后引出快排

    第1题:手写快拍中的partition

    很久前看的算法导论忘的差不多了,在面试官提示下跌跌爬爬的写出来了。

    (写出来那一瞬间我听到了我自己和电话那头同时一声长叹....

    sql 各种join

    很尴尬不记得了...太久没用sql忘得一干二净,面试官人太好了说没事没事这个复习下就知道了 - -

    GDBT和XGBoost区别

    Logistic Regression的优化方法,区别

    SVM原问题对偶问题,KKT限制条件

    问了做的比赛里面使用tensorflow的细节,LSTM里调参的细节

    白板写SVD/SVD++公式,SGD迭代更新p,q矩阵公式

    SVD/SVD++优化方法

    一面56分钟,25分钟过后面试官通知过了,第二天安排二面。

    (真心觉得一面面试官好人,两篇IJCAI顶会大牛,其实自己发挥的一般感觉最后还是放了我一马

    3月15日:

    二面:

    没coding,纯项目,还有开放性问题

    项目的就不细说了,总之只要自己花时间做的,踩过什么坑都说出来就可以了。

    但是二面面试官的开放性问题很有意思:

    0.预测平台每日外卖或到店客流量时,节假日往往会被作为噪音处理,但是美团点评算法团队需要给店家提供节假日的客流量预测,如何去预测这个异常值或者说噪音。

    1.遇到极端情况比如天气或者其他因素,平台内会挤压大量订单等待处理,同时客户等待时间会变长,如何设计调度系统使用算法去协调运力或者控制溢价,在不影响用户体验的同时尽快处理挤压订单尽可能缩短外卖小哥的ETA。

    2.目前对于客流量预测精度为天很准确,如何设计online learning的model去对未来某一个特定时间点进行客流量预估。

    自己感觉这应该都是美团点评在真是业务场景中遇到的问题,自己也根据自己的想法与面试官做了讨论,突然在说的一瞬间觉得这才是machine learning在工业界真实运用的场景,突然觉得自己天天看的书推的公式好渺小...

    二面57分钟,面试官最后说要我等hr通知。

    3月16日:

    接到hr电话,问了我是不是北京户口(懵),然后跟我说要我不要接其他事业部的面试啦,这边已经给你提交offer审批啦下周记得查收邮箱啦。

    瓦特(懵)?

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