8.3 一面,感觉已经是小组leader面前半个小时讨论实习项目,但反馈说做的项目对比快手的短视频推荐像玩具。。听到这个感觉已经挂了。算法题:1. 手写transforner; 2.寻找两个有序数组的中位数(hard?没写出来)。8.8 二面前半个小时还是讨论实习项目,这次讨论的比较温和,基本没有答不上的算法题:寻找长度为N,只包含1~N-1的数组中重复过一次的那个数,时间O(n) 空间O(1)在有序有重复数组中查找第一个k的下标,不符合则返回第一个>k的下标字符串去掉空格前两道只做出来1.5,第三题时间不够没写。面完第二天通知通过,约三面8.18 三面,面试官说是两年前从湾区回国,感觉级别很高?同样,前半小时讨论实习项目,多了一些原理上的延伸算法题:在底部高度不规则的正方形水池中,判断水面高度为t时是否能从左上角游到右下角寻找最小的t以满足能游到右下角反馈说前两面面评不错,后续还有没有技术面不清楚8.30 hr面先介绍了下实习项目,然后hr具体介绍了下部门负责内容与合作模式,然后就聊了下个人选offer看中的点。最后问了下其他公司的流程,留美/回国的选择,美国这边的流程和手续等。反问流程推进相关,还是笼统的说要统一排序,估计九月中下旬才会开始发意向最后加了hr微信,约了8.31负责人加面。估计因为是三面面试官反馈评级比较高?8.31 加面(五面),应该是+2级别?负责召回与排序模型先自我介绍,然后就没有像面试一样问问题了。聊了些硕士项目的细节,之后主要面试官就开始多方面对比其他公司,安利快手,持续了大概半小时。最后说“希望你能加入快手”。。。所以算是leader的leader给了个口头oc么有没有懂的兄弟,这样加面是算有机会进快STAR么?hr和这面面试官倒是都没提,就三面面试官说面评比较好。。
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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。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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