期待30k:美团搜索社招3轮面经

1️⃣第一轮
1、逻辑题:8 5 3升的桶 8升水, 分成两个4升比较简单的逻辑题,也有通用题目 LeetCode 水壶问题 
2、算法题:一个字符串,找到第一个只出现一次的字符,n空间n时间,只能扫一次有原题:牛课题霸:第一个只出现一次的字符set或者更省内存的bitset
3、算法题:字符串把多个连续空格合并成一个,输入是char*,要求原地空间 
4、算法题:一个整数数组,找最长的先增后降的序列基础题:牛客题霸:最长递增子序列先分别找最长递增和最长递减的,然后合并一下就好了
5、c++基础,shared ptr的特点是什么,可以引用传参吗?
c++11的智能指针,通过引用计数来管理,引用计数为0的时候释放内存,有效防止内存泄露的问题,每次拷贝引用计数都会+1,在传参时,不可以引用传参,原因是引用传参不会增加引用计数,在多线程或者闭包场景可能会导致引用计数混乱引发core或者内存泄露的问题

6、项目:为什么设计神经网络解决问题,目前网络存在的问题是什么,后续可以怎么优化
7、对于只有一个节点的二叉树,只会有一种结构,对于有两个节点的二叉树,会有2种可能的结构,对于有n个节点的二叉树,一共有几种可能的情况?
当时直接就想列一下3,4,5个节点分别有多少种可能,然后看能不能找到规律,可是当去遍历4个节点时,发现遍历不住了,就放弃了。然后灵机一动,发现对于n个节点的二叉树,去掉根节点之后,会出现2个种情况。第一种一种是变成一颗n-1个节点的二叉树,这种情况存在两种可能。第二种另一种情况是,会变成一个a个节点的二叉树和一个b个节点的二叉树,a+b=n-1。这样很容易列出递推公式,问题就引刃而解了。

2️⃣第二轮
1、项目:为什么设计神经网络解决问题,目前网络存在的问题是什么
2、二维有序数组 找target原题:牛课题霸:二维数组中的查找
3、一个人打靶十次命中7次,命中率是70%,这个概率是怎么估算出来的面试官实际是想问极大似然估计,理解了题意之后就好回答了
4、两瓶墨水,一红一黑,用小勺从红墨水瓶里舀一勺放入黑瓶,搅拌均匀,然后从黑瓶里舀一勺放入红瓶,这时红瓶里的红墨水多还是黑瓶里的黑墨水多?如果不搅匀呢?都是一样多,搅拌均匀的话可以很容易的写出公式。不搅匀的话,直接宏观来想,是守恒的,红墨水少了多少,就需要用多少黑墨水来填

3️⃣第三轮
1、算法题:顺时针打印二维数组原题 牛课题霸:顺时针打印矩阵关键考点是边界条件,奇数偶数两种情况如何简化代码,极限情况(例如1*1的矩阵)要确保能打印
2、项目细节 出发点,为什么这么做,如何迭代的
3、如果离开前一家公司的话,如果挽留你,什么地方最让你留恋,最可能不离职了

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背景:深圳大学(双非),大一开始攒实习,大二进四大(KPMG,PwC),大三进滴滴、Vivo、腾讯,毕业顺利拿到字节、快手offer。-1️⃣ 第一件事情打磨面试包,争取面试来的时候,可以一次性抓住我在去年暑期实习的时候收到的第一份面邀是WXG,面试官人特别特别好,可是我当时正在实习,没时间全力准备面试,第一轮没有悬念的挂了…重点打磨简历面试,简历问题占大部分面试的70-80%打磨方法:建立自己的面试包,每一段经历问自己这几个问题:1 团队背景2 介绍一下你在携程的项目3 介绍实习中最有成就感的事情/项目4 介绍一个实习遇到的挑战,你是如何解决的5 需求来源及分析过程6 数据结果及分析逻辑7 复盘可以做得更好的地方/遇到的困难点8 针对这个功能/需求未来的规划不过最重要的是实战,这些问题应付个7788,剩余的就靠每次面试录音,回头一个一个问题优化回答,有用的记得补进面试包,这个一点一点完善的感觉还超级有成就感。面到后面即使实习是dirtywork,面试官也被你的说辞搞得一愣一愣的-2️⃣ 第二件事情,除了准备面试,每天看到招聘信息就立刻投。拿到面试的概率=投递的数量×投递的有效程度(简历好不好)需要投递公司的list给我留言哦!3️⃣ 笔试就不单拎出来讲了,大部分笔试都是找个题库随便做做,7-80分左右就可以了,像腾讯、滴滴、阿里灵犀、快手这些都不咋看笔试成绩。我知道会看笔试的公司:美团、安克创新、携程、百度-
贺兰星辰:反了吧...美团不是最不看笔试成绩的吗
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