美团技术面+HR面分享

昨天HR面完了,智慧交通事业部,算法岗

技术一面(9.10)

基础面,40***要考察高等数学、线性代数、数理统计、机器学习、深度学习还有编程能力

  • 函数取得最大值的充要条件是什么、
  • 微积分相关
  • 矩阵相乘条件和过程是怎样的
  • 概率题:给定一个半径为r的圆,圆内有一均匀分布的点,该点到圆心的距离的期望是多少
  • 过拟合和欠拟合
  • Batch Norm
  • DBSCAN聚类
  • python中的下划线
  • pandas库的相关知识
  • 编程题:一道动态规划的题目,具体题目我忘了,写完之后分析了复杂度,并进一步优化了空间复杂度

技术二面(9.22)

二面主要是针对简历上的科研经历和实习经历问的,没有问具体的技术细节,面试官一直在跟我讨论之前做的项目中的一些问题,有些项目还贴心了给出了改进的建议,大概聊了40分钟
最后写了一道代码题目:冒泡排序(这个虽然简单,但一定要注意提前结束的情况,我就是劈里啪啦写完了,面试官让我优化一下,我却卡了半天)

HR面(10.12)

电话面,30min,一位小姐姐面的
主要是自我介绍、自身经历、自身优缺点、自我评价、实习经历等等,还问了问手头中的offer情况。
说是两周出结果,许愿意向书!

#美团招聘##美团##面试题目#
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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创作者周榜

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