经历过春季实习生招聘的洗礼,我已经意识到了秋招的严峻性,因此一边实习一边一直关注着秋招。虽然 6 月下旬已经投出了秋招的第一份简历,而后,事实倒是,落花有意,流水无情。在提早批阶段,要么是简历都没经过,要么是笔试没过,要么是万幸过了笔试面试又遭打击,惟一的一家拼多多,远程面试整个流程持续了一个多月才算是得知经过。python
八月底结束实习回到学校,花了一周时间集中复习,大概过了一遍《剑指 Offer》、几率论、线性代数、深度学习以及简历上相关的内容,而后就是为期半个多月的笔试面试。所幸多家企业到学校现场笔试的难度不高,得以面试了几家公司,斩获了几个 offer,而远程面试则是几无收获。面试
回顾整个秋招,一方面,做为自动化转到计算机的半吊子,在算法岗竞争这么激烈的状况下还能拿到几个不错的 offer,真是感到有太多不易但又有几分幸运。另外一方面,丰富的面试经历也让我充分意识到了本身的不足,接下来,我还须要在代码能力和基础知识方面苦下功夫,及早未雨绸缪着眼将来。算法
0813 远程电话一面 40 分钟json
《剑指 Offer》原题,因为 1000 位数 10^1000-1 可能很大,利用字符串来模拟加法后端
0822 远程电话二面 35分钟数组
0901 寻梦计划在线笔试 编程 4 道题 100/0/20/30微信
0903 HR 面 15 分钟网络
0911 offer call,下午收到意向书机器学习
0818 现场一面 40 分钟
第一次调用 rand 3 获得的数为 $X_1$,第二次调用 rand 3 获得的数 $X_2$,令 $X =(X_1-1)*3 + X_2$,则 $X$ 的取值范围为 1-9,舍弃 8 和 9 便可获得 1-7 的均匀分布。 取值 1-9 的几率分别都为 1/9,其中 7/9 的几率只用调用一次 rand 3,2/9 的几率须要从新调用,而这是一个几何分布,从新调用的过程与第一次调用状况同样。假设调用次数的指望为 E[X],则有 E[X] = 7/9 * 1 + 2/9 * (E[X]+1)。
初始选定字符串的最后 K 个字符为字符串 S,而后依次向前遍历:若是当前字符大于 S 的第一个字符,继续遍历;若是当前字符小于等于 S 的第一个字符,则替换掉 S 中的第一个字符,而后再依次检查是否应该替换 S 中的后续字符。
0818 现场二面 60 分钟 挂
栈为先进后出,在单链表的头部进行插入和弹出便可。
$ python tree.py cv cv ├── main.py ├── main.pyc ├── models │ ├── hello │ │ ├── a.json │ │ └── 12.json │ ├── foot │ │ ├── model_px.xml │ │ ├── model_py.xml │ │ └── model_score.xml │ └── reid │ ├── reid_config.json │ ├── reid.params │ └── reid.json ├── module.py └── module.pyc
0902 现场笔试,单选多选两道编程题
0904 现场一面二面 HR 面
0912 offer
0905 笔试,选择编程问答题
0906 现场一面
0906 现场二面
0906 晚上宣讲现场笔试,填空单选多选编程
0910 现场一面
0910 现场二面
二分查找最左边的数,写代码
n 行 m 列的格子从左上角走到右上角有多少种方案,有些格子不能走,动态规划,讲思路
n 个任务分给 m 我的作,每一个人作任务须要一个时间 t,作完一个任务才能接着作下一个,怎么最快作完,讲思路
按照每一个人作任务的时间进行排序,第一次咱们让最后一我的作一个任务,而后看前面的人在这个时间段内能够作多少个任务,求出全部人的任务数量和。而后进行二分查找,直到全部人的任务数量和正好等于 n 便可。
0921 通知经过技术面试
最后,以一句话送给全部还在努力前进的人。若是你发现本身所知甚少举步维艰,或许,是你来到了攀登高峰的起点!
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