985，算法方向，26届。昨天刚完成美团算法岗一面，趁热记一下，方便自己复盘，也给后面投的同学参考。 面试时长：约55分钟形式：视频 考察内容： 自我介绍后直接问项目，重点挖了分布式训练部分，问梯度同步机制怎么做的，参数服务器和All-Reduce各自适合什么场景。 算法题1：接雨水（LC 42），要求O(n)时间O(1)空间，双指针方案。算法题2：手写快排，要求随机化pivot版本，问为什么要随机化。场景题：给你一个推荐系统，新用户冷启动问题怎么处理，说了基于内容的方法和利用侧信息两个方向。反问环节：问了团队方向和实习转正比例。 整体感觉中等偏难，项目问得比较细，有准备的话不会太慌。 顺带说...

如题，八股现在背了一半，hot在刷2遍了，但是好多忘了喵，现在打算边投遍复习了，简历还有要修改的吗？求狠狠拷打喵！！！！

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

纸质笔试题  java支持的基术数据型有哪些?什么是自动拆箱? Overload和 Override 的区别。Overload 方法是否可以改变返回值的类型? 创建线程有几种不同的方式?你一般使用一种?为什么? Java集合类框架的基本接口有哪些? 一个单例模式Singleton出来或冒泡排序 线程如何实现同步机制和线程通讯调度 在子类中覆盖父类的方法,如何处理父类方法声明的异常 mybatis "#" $ 什么区别 什么是Spring 的依赖注入?有哪些方法进行依赖注入 Spring Boot 的核心注解是哪个?它主要由哪几个注解组成的?Spring Boot 的配置文件...