TCL AI面-经验分享

总共分为三个部分:
一、AI能力测试(中文)3道题
1.举例说明你如何在资源有限或时间压力的情况下快速找到可行方法?➕追问
2.请描述一次你在学习或实习中接到紧急任务后,如何调整计划并完成该任务?➕追问
3.在面对反复失败或反馈不佳时如何调整策略并达成目标?

二、英语测试 3道题(下面内容用中文表述)
1.用英语描述一个给你留下深刻印象的项目,以及你在其中扮演的角色。➕追问
2.用英文回答你的缺点以及优点并解释他们如何影响你未来的计划。➕追问(基于你的优劣势,请举例说明你采取了什么个人措施来解决问题)
3.用英文描述一次自我学习高级概念或技能的经历。结果是什么?

三、求职意向
(这个部分就是一些基础内容和简单的问题)
包括籍贯,工作地点的选择,外派意愿,薪资,以及询问你的兴趣爱好,未来职业发展规划等。 #TCL#  #内推#  #面试被问“你的缺点是什么?”怎么答#  #ai面试#  #面试经验#  #面试问题记录#  #发面经攒人品#
全部评论
英语测试那里是用中文回答,它用英文问吗
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发布于 2025-09-16 11:11 广东
填写内推码🉑查进度:ridyfc(华星专属);ylcyzf(实业)
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发布于 2025-09-12 21:31 澳大利亚
已老实
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发布于 2025-09-29 12:22 湖南

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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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