牛客的书包比我的年终奖先到一步

前段时间找工作，有个公司招招标人员邀我投递，投了之后就有以下对话

1. 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）问题描述：F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2) // 方法1：递归（效率低，存在大量重复计算） // 时间复杂度：O(2^n)，空间复杂度：O(n) int fibonacci1(int n) { if (n <= 1) return n; return fibonacci1(n - 1) + fibonacci1(n - 2); } // 方法2：记忆化搜索 // 时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n) int fibonacci2(int n, vector<int&g...

现在年底了，基本上没什么活了，看看自己的负责的项目，用自己的话总结一遍，看下同事负责的部分，能不能转化过来，问下领导有没有活，还是得主动。

面试题简述精排阶段已经有了用户对物品的打分结果，那这些结果能不能反过来用到召回阶段？比如曝光但未点击的物品，在召回阶段可以怎么用？面试官想听的1、是否理解推荐系统各阶段不是完全割裂的2、是否意识到负反馈信息的价值3、能否提出合理、不激进的工程用法。面试回答举例精排阶段的结果是可以、也应该被反向利用到召回阶段的，但需要注意使用方式。以曝光但未点击的物品为例，这类数据本质上是一种弱负反馈。它不能简单等价为用户不感兴趣，但可以作为兴趣减弱的信号。详情请参考：http://xhslink.com/o/87xWoNdeeD1由浅入深分析1、曝光未点击 ≠ 强负反馈2、需要结合时间窗口、曝光次数3、召回阶...