华为自动驾驶算法岗面经

面的车bu自动驾驶算法岗~
笔试:7月28号
汽车运动学 动力学
传感器硬件(雷达,摄像头等)和相关的算法(欧式聚类)
fernet坐标系  S-T图 lattice planner EM planner
自动驾驶分级和一些相关的概念
c++ 宏定义  初始化方法
(别的记不清了,阿巴阿巴阿巴)
一轮面试:8月12号
自我介绍,围绕简历问问题,考虑的方面很多。
自动驾驶决策规划的相关模块都有问到,主要是从轨迹规划等问题切入问的。
问了埃尔米特插值法,实际使用上会出现的什么问题,如何解决。
我是会啥说啥 不会也不编 (不会的时候脑子里只有阿巴阿巴那张图)
三道题
01二分查找 简单题
02 给一个二维矩阵 有正有负,求从左下到右上的最大乘积路径 中等题吧 DP BFS
纸上手撕,15min边写边讲思路。当时用的DP磕磕绊绊弄了好久。
03 和02一样 只不过是求最大和路径 DP 简单题吧
应该是第二道题拉跨了 降了难度
时长1个小时20min左右
二轮面试:8月13号
自我介绍,围绕简历问问题,从autoware到Apollo上的规划模块都有问到,主要是区别还有实际使用上的情况。
问了人工势场法:原理,实际实现出现的问题,解决方案,论文复现的时候出现的问题啥的。
强化学习Q-learning和DQN  写了一下更新公式,然后公式里各个变量的含义啥的,DQN的伪代码和流程图。
时长50分钟左右。
主管面试:8月17号
自我介绍,项目情况,项目实施的时候团队协作以及出现问题的解决方案。
围绕简历问的autoware的优劣势,还有现在主流的决策方法的优劣势(状态机,概率图,强化学习)
怎么看待华为的自动驾驶,以后的职业规划等等问题。
总的来说就是围绕简历来问的,知道多少说多少,不要口嗨,实事求是。代码能力考查可能确实不难,刷几遍leetcode热题100和剑指offer就好了。
面试中问到的知识都是围绕简历里面的内容。所有面试官都很好,会给一些引导,介绍的时候梳理好自己简历里的内容,让面试官快速get到重点内容。
面试都通过了,在等开奖,下周回国隔离,许愿一个能叫外卖的酒店~
阿巴阿巴阿巴阿巴~

#面经##华为##校招##算法工程师#
全部评论
老哥 可不可以讲讲笔试经验贴,22届实习,谢谢。
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发布于 2021-03-22 09:48
老哥笔试多长时间啊
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发布于 2020-09-02 17:14
最大乘积   怎么做,不会?只能往下往右?
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发布于 2020-08-23 12:51
恭喜恭喜!我也打算投这个岗位,请问一下lz是找人内推的吗?我投了一段时间了还是没有收到笔试面试的邀请。。。官网上投了简历然后发了邮件给智能驾驶bu的邮箱,一直没有进度
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发布于 2020-08-21 21:21
同规划决策算法岗(上海),面试的内容完全不一样-_-||…
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发布于 2020-08-19 15:05
提前批吗
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发布于 2020-08-18 15:28
楼主你好,请问你是实习、校招还是社招?
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发布于 2020-08-18 15:12

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气笑了,写了半个小时感觉没GPT讲的好,喂给GPT帮我重写了一下,但是有些缩写没说明LCS = Longest Common Subsequence,最长公共子序列LIS = Longest Increasing Subsequence,最长上升子序列BIT = Binary Indexed Tree,树状数组suf[i] = suffix 的缩写,这里表示“从 i 开始的最优长度”给你两个长度为 2e5 的排列 p 和 q,求它们的最长公共子序列中字典序最大的一个。例如:104 7 8 9 5 10 2 1 3 63 2 6 10 8 9 1 4 5 7ans: 8 9 5补了半天,也是补出来了。整体思路其实分两步:第一步,先把 LCS 转化成 LIS。因为 p 和 q 都是排列,所以每个数在 q 中出现的位置唯一。把 p 中每个数替换成它在 q 里的下标,原问题就转化成了求最长上升子序列。第二步,为了方便构造字典序最大的答案,记录每个位置的 suf[i]。suf[i] 的意思是:如果当前选了第 i 个位置,并且把它作为这一段的开头,那么从这里开始最多还能选出多长的合法序列。注意,这个长度是包含当前位置自己的。然后贪心构造答案。从最大的 suf 开始往下做,每次都在当前这一层里选能选到的最大值。这里“能选到”不只是原排列里位置要在后面,还要求它映射到 q 里的位置也在后面。这两个条件都满足,才能保证它仍然是公共子序列。时间复杂度分析:映射下标 O(n)。算 suf[i],本质上还是 LIS 的 DP,可以用二分 / 树状数组 BIT 加速到 O(nlogn)。构造时,把 suf 相同的位置放到同一个桶里,同时记录它们的原值和原下标。每个桶内按值从大到小排序,然后从大到小枚举 suf,顺着扫一遍找第一个合法位置即可。这样排序总复杂度是 O(nlogn),最后构造整体扫一遍是 O(n)。所以总复杂度是 O(nlogn),2e5 可以通过。下面说一下为什么能转成 LIS。最长公共子序列这题,如果两个序列都是排列,那么把其中一个排列里的元素,替换成它在另一个排列中的下标,就可以转成 LIS。核心原因是:“值相同且顺序一致”等价于“映射后的下标严格递增”。这一步成立的关键条件就是:排列里的每个数只出现一次。比如在 p 中选出一个公共子序列:p[i], p[j], p[k]如果它在 q 中也按同样顺序出现,那么它们在 q 里的位置一定满足:pos[p[i]] < pos[p[j]] < pos[p[k]]所以公共子序列就对应着一个上升子序列,LCS 也就变成了 LIS。最后说一下 BIT 为什么能算 suf。这个本质上还是 LIS 的 DP。如果从右往左扫,设 suf[i] 表示以 i 位置开头时最多能选多少个,那么转移就是:suf[i] = 1 + max(suf[j]),其中 j > i 且 p[j] > p[i]也就是:要从右边、并且值比当前大的位置里,找一个最优的接在后面。这个可以用 BIT 维护前缀 max 来加速。因为 BIT 的结构天然适合维护前缀信息,后面的块会汇总前面的信息,而前面的不会被后面的影响。只要维护的是 max 这种可合并的信息,就能像维护前缀和一样维护前缀最大值。而这里值域又正好是 1..n 的排列,所以非常适合直接用 BIT 做到 O(nlogn)。
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