美团外卖java暑期实习一面面经

4.17笔试
4.27一面(大概一个小时左右)

面试官还迟到了,过了五分钟我给他打了个电话,让本就紧张的我更加雪上加霜.......
1.聊个人情况,问能实习多久
2.聊项目(聊了大概15分钟)

3.Spring Ioc的好处
4.hashmap原理(put)
5.hashmap在高并发的情况下会出现什么问题
6.concurrenthashmap是如何保证线程安全的?(CAS+reentrantlock)为什么CAS+reentrantlock就能保证线程安全?
7.ReentrantLock和Synchronized的区别?
8.ReentrantLock公平锁和非公平锁是如何实现的?
9.锁膨胀(无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁)?
10.线程池的七个参数及其介绍(问到在代码中有没有用到过线程池,回答:没有)
11.jvm运行时数据区及其作用?
12.三种垃圾回收算法?
13.垃圾回收器(重点详细介绍了CMS的三次标记和G1回收器)
14.数据库innodb和mmyisam的区别?
15.数据库的索引一般为什么要设置成自增的整数型?


手撕代码:大数相加

反问:1.关于实习生的培养计划?
2.顺利的话,大概多久会得到反馈?(面试官回答:一两周)

补充:
面试过程中,面试官一直追问原理,希望能在原理的角度上得到解答,平时可以试着自己对自己问个“为什么”
#美团##Java工程师##面经##实习#
全部评论
同美团外卖暑期java实习一面,他说反馈要一两周我,我以为我凉了😂😂。
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发布于 2021-04-30 10:16
楼主 本科还是研?
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发布于 2021-06-02 23:26
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#美团暑期# #推荐算法面经# #凉经# 第一次笔试(机试)213/500第二次笔试(机试)390/500100+100+100+80+10#一面-时间:2024年3月26日 11:00,总计58分钟-自我介绍-论文-本科推荐系统项目  -职责  -开发人数  -召回用了什么算法    -个性化和非个性化  -召回怎么做融合的  -排序用了什么算法  -介绍DeepFM的FM侧怎么做的特征交叉  -图片的推荐需要哪些信息,怎么给用户推荐的  -是否需要query文本,有query的话就会变成一个搜索系统    -有的话会考虑query的查询,没有则变为个性化推荐  -对于query文本,有做哪些增强    -字符匹配以及文本embedding相似度计算    -改进的话,可以考虑构建近义词或者tag graph融合多跳邻居关系,即以query文本为seed种子,扩展其语义。  -文本embedding怎么做的    -word2vec  -word2vec怎么训练的,是在自己数据集上训练的吗    -不是,是用的开源的大语料库进行的NLP模型训练。实际上使用小规模数据集训练NLP模型,效果并不会太好  -简历上写了冷启动问题,怎么解决的    -爬虫爬取社交网站,获得数据  -真实业务场景中也会遇见冷启动问题,怎么解决    -协同过滤 itemCF和UserCF    -基于内容的物品推荐    -基于profile的用户相似度计算  -看你了解序列推荐,描述一下你的理解  -介绍Transformer的结构  -Transformer怎么应用在序列推荐中的    -主要用的是解码器部分,QKV,mask的多头注意力机制    -SASRec,TiSASRec-三数之和:板子题-提问:手上有offer吗  -答:腾讯和阿里云过了一面-反问:  -团队规模  -业务:到家群,综合、广告、门票,搜广推相关  -我对该岗位来说,还有哪些需要提升和学习的(这个问题是重中之重,可以侧面了解面试官的态度,对后续面试准备进行启发):综合能力挺强的,如果想进大厂建议专精于召回、精排等某一方面。===4.1早进入人才库,中午开始重筛简历===4.1中午捞起来了,开始折磨,约的4.3
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