算法岗面经0

1）美团18年算法岗
一面
LightGBM讲一下
想用Word2Vec构造的特征表达什么信息（项目）
编程题：给定一个字符串列表（长度为n），给定一个滑动窗长度L，求滑动窗里边最多有多少个不同字符。（要求时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)）
二面
Word2Vec讲一下
了解Embedding吗？
XGBoost中对GBDT有哪些优化
One-Hot编码的优势
编程题：层序遍历二叉树
小结
层序遍历二叉树这道题原来用python写的，使用的数据结构是list，不是面试官期待的栈或队列结构。Python作为脚本语言，确实对很多东西进行了抽象简化。以后可以考虑用java刷题，更多了解编程语言底层的知识。

2）[从7月份校招内推开始，陆陆续续投递了差不多20家公司，面试了有其中的7、8家，主要的投递岗位是计算广告、搜索和推荐相关。为了更好得整理自己的思路，也为了尽可能给同学们提供点帮助，此贴将持续更新。今天先把今天下午的网易互娱面经整理一下，后续我也会将之前的面试经历尽可能完整得发布出来(有些时间久远，可能真的不太能想起来=.=#)。
2018.8.21 网易互娱，电话一面，人工智能研究工程师

一上来，面试官先做了好几分钟的自我介绍和互娱介绍（第一次这种面试体验，还是蛮不错的）；
简单进行自我介绍；
讲一下简历上最新的一个项目；
RF和GBDT的区别；RF怎么解决的过拟合问题；
决策树的分裂策略：ID3，C4.5，Gini指数，选一个讲一下；
熵了解吗？
讲一下XGBoost；
正则化项了解吗？
优化算法：牛顿法和拟牛顿法，过程？（这个不会，李航老师的统计机器学习附录有详细讲解）；
熟悉深度学习吗?
讲一下word2vec；
12 算法题：找出数组中第K大的数。有几种方法？时间复杂度分别是多少？
](https://www.nowcoder.com/discuss/97000)

3）全程55分钟左右，zoom视频面试。
一共两个面试官，一个面试官大概是负责记录，主面试官全程都笑嘻嘻的，算是缓解了不少我紧张的情绪，本人面试容易紧张，感觉这次稍微好一些。全程下来问了挺多问题，宏观和细节都有，宽度和深度都涉及了，下面把能想起来的问题都列出来了，感觉还漏了好一些。面试体验感特别好，遇到不了解答不上来的问题面试官也很耐心地给我讲解，告诉我学习方向内容，到后面慢慢转为聊天听课形式，相对不那么紧张比较轻松了。感觉整场面试下来收获特别大，讲了很多学习的方法方向也都介绍的很细。总之就是，除了自己好些问题都不太清楚没怎么回答比较凉凉之外。。。体验都很好。。。因为我的项目是nlp相关，所以多是这方面的问题。大概能想起来的问题如下：
项目介绍
NLTK的使用
分词方法（中文）
如何进行词性标注
特征处理方法
Word2Vec怎么实现
模型算法使用
SVM和深度学习模型的区别，优劣
SVM核函数的使用和了解
SVM的特点，解决线性不可分的优势
SVM选择原因
SVM模型参数调整
SVM模型优化
SVM的应用场景，应用方式
推荐系统的实现，如何用SVM实现
HMM的维特比算法应用
CRF的了解，如何解决词性标注
特征相关性的算法有哪些
如何解决特征相关性情况
性能处理
问他们问题
。。。
熬夜党加时差党的后果就是只睡了俩小时，面试全程努力睁大眼，真的是困到不行，然而面试完精神亢奋。。。祝后面的小伙伴面试加油~~都能收获心仪的offer~~

4）作者：冰咖啡冰红茶没有冰可乐
链接：https://www.nowcoder.com/discuss/129812
来源：牛客网
平安科技
坐标深圳，简单说一下面试经历吧
一面问的问题很广，但都是比较常见的问题，问了一下项目的技术难点，三次握手，多线程原理，Linux一些常用命令，Java一些基础，然后两道算法题，说思路就可以了不用写出来，一道是无序数组怎么在最短时间内求出和为目标值的两个数，还有一道忘了（我这记性），半小时
二面就纯粹是在问项目了，从项目拓展出了两三个技术性问题，半小时
Hr面聊人生，半小时，三次面试都能感受到肯定，当晚也不出意外收到邮件了，不得不说效率真的快，两天三面直接出结果
结果日了狗是第二天早上，跟腾讯面试撞了，而且还要直接签约那种，只能忍痛放弃了，事后问了下Hr，没去座谈会就没给offer，服啦
希望一个offer换一个腾讯一面过吧

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