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網(wǎng)易有道校招算法筆試題解析:KMP、動(dòng)態(tài)規(guī)劃與機(jī)器學(xué)習(xí)考點(diǎn)復(fù)盤

網(wǎng)易有道校招算法筆試題解析:KMP、動(dòng)態(tài)規(guī)劃與機(jī)器學(xué)習(xí)考點(diǎn)復(fù)盤 網(wǎng)易2018校園招聘算法工程師有道筆試卷這是一套很有代表性的校招真題。那會兒我還在準(zhǔn)備秋招刷到這套卷子的時(shí)候第一感覺是相比純互聯(lián)網(wǎng)大廠動(dòng)輒四道編程題的卷子網(wǎng)易有道的算法筆試題更“綜合”除了寫代碼還會認(rèn)真考察概率統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)思維。如今回看雖然年份稍早但其考點(diǎn)分布和命題思路依然值得準(zhǔn)備算法崗的同學(xué)考古參考。特別是KMP的next數(shù)組推導(dǎo)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心、圖論和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)這些內(nèi)容在校招筆試?yán)锍霈F(xiàn)的頻率一直很高。這套卷子的內(nèi)容目前網(wǎng)上能搜到的基本是當(dāng)年考生在??途W(wǎng)、知乎、博客里的回憶版并非官方完整原卷。但正因?yàn)槭腔貞浾矸炊咏鼘?shí)際考場上大家能感知到的重點(diǎn)。這篇文章我按“試卷結(jié)構(gòu) → 核心考點(diǎn)拆解 → 編程題實(shí)操復(fù)盤 → 機(jī)器學(xué)習(xí)與概率統(tǒng)計(jì) → 備考建議”來寫盡量把每一類題背后的知識點(diǎn)和解題套路講透。1. 試卷整體結(jié)構(gòu)網(wǎng)易有道的算法筆試到底考什么1.1 從崗位倒推考點(diǎn)網(wǎng)易有道2018年時(shí)的主要產(chǎn)品線包括有道詞典、有道翻譯、有道云筆記、有道精品課等這些產(chǎn)品都有大量搜索、推薦、NLP相關(guān)的業(yè)務(wù)場景。所以它的算法工程師筆試不是純粹的LeetCode刷題比賽而是帶著業(yè)務(wù)味道的選拔既要求你數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基本功扎實(shí)又要求你懂機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)還希望你有一定的概率統(tǒng)計(jì)功底。這一點(diǎn)可以從題型分布上看出來。一個(gè)典型的算法崗筆試試卷大致會有單選題、多選題、編程題以及問答/簡答題。單選題里會出現(xiàn)“以下哪種排序算法平均時(shí)間復(fù)雜度最低”這類送分題也會出現(xiàn)“一個(gè)袋子里有紅球白球取兩次不放回求第二次取到紅球的概率”這類概率題。編程題一般有兩到三道難度梯度拉開第一道往往是字符串或者模擬題后面會出現(xiàn)DP或者搜索題。我當(dāng)時(shí)拿到這套卷子第一反應(yīng)是先把所有題目瀏覽一遍標(biāo)出會做的和不會做的優(yōu)先把送分題拿下再啃硬骨頭。這個(gè)策略在時(shí)間緊張的筆試中非常關(guān)鍵。1.2 典型題型分布按照常見校招算法筆試的口徑我把這類卷子的模塊和占比整理成一張表方便你對照復(fù)習(xí)考察模塊常見考點(diǎn)預(yù)估占比數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法棧、隊(duì)列、鏈表、二叉樹、哈希、排序、KMP、二分、貪心、DP、圖論35% - 45%概率統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)古典概型、條件概率、期望、隨機(jī)變量、排列組合10% - 15%機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)過擬合、正則、交叉驗(yàn)證、特征選擇、常見模型對比10% - 15%深度學(xué)習(xí)與NLP詞向量、RNN/LSTM、注意力機(jī)制、文本分類5% - 10%編程題字符串處理、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、搜索、模擬、手寫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)30% - 40%當(dāng)然每年每套卷子的權(quán)重會有浮動(dòng)但這張表基本能反映網(wǎng)易有道的命題傾向。相比騰訊筆試喜歡出大量計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)比如網(wǎng)絡(luò)和操作系統(tǒng)網(wǎng)易有道的算法崗試卷明顯更聚焦在“算法與數(shù)據(jù)科學(xué)”相關(guān)的內(nèi)容上。1.3 命題風(fēng)格里藏著的業(yè)務(wù)影子做這套卷子你會發(fā)現(xiàn)題目有時(shí)候會披著一層業(yè)務(wù)外衣。比如“用戶在搜索引擎輸入一個(gè)詞返回一系列結(jié)果如何評估排序質(zhì)量”、“給定一批用戶行為日志如何設(shè)計(jì)特征預(yù)測點(diǎn)擊率”之類的描述。這類題目表面考機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際是看你能不能把算法落地到具體場景里。有道的算法工程師很大一部分工作涉及詞典數(shù)據(jù)挖掘、翻譯質(zhì)量評估、搜索排序和推薦。筆試環(huán)節(jié)出現(xiàn)業(yè)務(wù)化描述是為了提前篩選出那些“只會調(diào)包但不懂業(yè)務(wù)邏輯”的候選人。所以備考時(shí)不要只看算法題還要想想這些算法用在哪、為什么用、有什么坑。2. 核心考點(diǎn)拆解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法部分2.1 ??紨?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)棧、隊(duì)列、二叉樹與哈希表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)部分選擇題和編程題都會涉及到。棧??嫉氖抢ㄌ柶ヅ?、表達(dá)式求值隊(duì)列??嫉氖荁FS和循環(huán)隊(duì)列二叉樹是重頭戲遍歷方式、層級遍歷、二叉搜索樹性質(zhì)、最近公共祖先都是高頻考點(diǎn)哈希表則更多是結(jié)合工程設(shè)計(jì)來考比如哈希沖突的解決方式、負(fù)載因子、擴(kuò)容策略。我建議你把二叉樹的非遞歸遍歷寫法背到條件反射的程度。筆試環(huán)境下遞歸容易棧溢出而且有些題目明確要求迭代實(shí)現(xiàn)。非遞歸前序、中序、后序、層序遍歷各寫一遍其實(shí)也就幾十行代碼但考場上省下來的時(shí)間很寶貴。哈希表部分要理解鏈地址法和開放定址法的區(qū)別以及為什么Java的HashMap在鏈表過長時(shí)會轉(zhuǎn)成紅黑樹。這些內(nèi)容看起來基礎(chǔ)單選多選都能出而且容易被忽視。2.2 排序算法不只是背復(fù)雜度排序算法幾乎必考但很少直接讓你寫一個(gè)快速排序。更多考察的是復(fù)雜度分析、穩(wěn)定性、適用場景以及排序算法思想在其它題目中的應(yīng)用。比如快速排序最壞時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2)堆排序是O(n log n)且不穩(wěn)定歸并排序穩(wěn)定但需要額外空間。這些知識點(diǎn)本身不難但要在選擇題里快速判斷就需要你真的理解每一層遞歸發(fā)生了什么。像“在完全亂序的大數(shù)據(jù)量場景下哪種排序最快”“STL的sort底層用了什么混合策略”這類問題考察的就是對排序工程實(shí)現(xiàn)的了解。另外堆排序的思想經(jīng)常用于TopK問題歸并排序思想用于外部排序。如果你在編程題里遇到“從海量數(shù)據(jù)中找最大的K個(gè)數(shù)”能想到用小頂堆而不是全排序這就體現(xiàn)出了工程思維。2.3 KMP算法與next數(shù)組推導(dǎo)字符串匹配是校招筆試?yán)锏某?蚄MP更是熱搜詞里的高頻內(nèi)容。網(wǎng)易有道的試卷里出現(xiàn)KMP相關(guān)的題我并不意外。這類題不會讓你從零發(fā)明KMP而是考察你是否理解next數(shù)組的推導(dǎo)以及模式串失配時(shí)到底怎么跳。以模式串 p abacaba 為例常見定義是 next[i] 表示 p[0:i1] 這個(gè)子串的“最長相等真前后綴長度”不包含子串自身。我們逐步推導(dǎo)i 0子串是 a沒有真前后綴next[0] 0。i 1子串是 ab前綴 a后綴 b不等next[1] 0。i 2子串是 aba前綴 a 等于后綴 a最長長度為1next[2] 1。i 3子串是 abac前綴 a、后綴 c不等前綴 ab、后綴 ac不等next[3] 0。i 4子串是 abaca前綴 a 等于后綴 anext[4] 1。i 5子串是 abacab前綴 ab 等于后綴 ab長度為2next[5] 2。i 6子串是 abacaba前綴 aba 等于后綴 aba長度為3next[6] 3。所以 next 數(shù)組為 [0, 0, 1, 0, 1, 2, 3]。但注意很多教材和網(wǎng)上的模板會把 next[0] 定義為 -1next[i] 表示前 i 個(gè)字符長度為 i的最長相等真前后綴長度。比如《算法導(dǎo)論》的 π 數(shù)組和國內(nèi)教材里的 next 數(shù)組定義有差異。如果按 -1 偏移的那套定義上面這個(gè)模式串可以寫成 [-1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 3]。在考場上我強(qiáng)烈建議先看清楚題目給的 next[i] 到底是哪種定義再開始填數(shù)不然容易整道題崩掉。下面給出一段C的KMP next數(shù)組求解代碼寫代碼時(shí)建議使用“前綴函數(shù)”的定義邏輯清晰且不容易出錯(cuò)vectorint buildNext(const string p) { int m p.size(); vectorint next(m, 0); for (int i 1, j 0; i m; i) { while (j 0 p[i] ! p[j]) { j next[j - 1]; } if (p[i] p[j]) { j; } next[i] j; } return next; }KMP的匹配過程其實(shí)就是“主串指針不回溯模式串指針按next跳轉(zhuǎn)”。理解了next數(shù)組的遞推邏輯做匹配部分的代碼就是順手的事。這道題如果出在選擇題一般會給一個(gè)模式串和一段主串問你匹配過程中比較了幾次本質(zhì)上還是考察next數(shù)組理解得透不透。2.4 圖論與搜索Dijkstra、拓?fù)渑判驁D論在算法崗筆試?yán)锊粫馎CM那樣考得很難但基礎(chǔ)算法必須會。Dijkstra是單源最短路里的明星算法哪怕不讓你完整手寫也會考“優(yōu)先隊(duì)列優(yōu)化后的時(shí)間復(fù)雜度”“負(fù)權(quán)邊能不能用Dijkstra”這類概念題。你要能說清楚為什么Dijkstra不能處理負(fù)權(quán)邊以及Bellman-Ford和SPFA分別適合什么場景。拓?fù)渑判蛞仓档弥匾暋=o定一個(gè)有向無環(huán)圖輸出拓?fù)湫蛄?。這個(gè)知識點(diǎn)可以結(jié)合“課程安排是否存在循環(huán)依賴”這種業(yè)務(wù)化問題來考。Kahn算法是直觀做法統(tǒng)計(jì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的入度把入度為0的節(jié)點(diǎn)放入隊(duì)列依次處理并減少后繼節(jié)點(diǎn)的入度。這個(gè)算法在判斷有向圖是否有環(huán)時(shí)也很有用。我當(dāng)時(shí)復(fù)習(xí)圖論時(shí)有個(gè)習(xí)慣把所有經(jīng)典算法的適用條件和復(fù)雜度寫在一張卡片上比如Dijkstra是貪心思想要求非負(fù)權(quán)BFS能求無權(quán)圖的最短路拓?fù)渑判蛑贿m用于有向無環(huán)圖。這樣面對選擇題時(shí)可以快速排除錯(cuò)誤選項(xiàng)。3. 編程題實(shí)操復(fù)盤思路、代碼與踩坑3.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃從狀態(tài)定義到邊界條件網(wǎng)易系的編程題動(dòng)態(tài)規(guī)劃是??汀3R婎}型包括編輯距離、最長公共子序列、最長上升子序列、背包問題、股票買賣問題等。這些題在LeetCode上都有原型但筆試?yán)锿鶗谳斎胼敵錾献鲂┌b考察你能不能把實(shí)際問題抽象成狀態(tài)轉(zhuǎn)移。以最長上升子序列為例最直觀的O(n^2)做法是定義dp[i]為以第i個(gè)元素結(jié)尾的最長上升子序列長度轉(zhuǎn)移方程是 dp[i] max(dp[j] 1)其中 j i 且 nums[j] nums[i]。如果數(shù)據(jù)范圍到10^5就需要借助貪心加二分的O(n log n)解法用tail數(shù)組維護(hù)上升子序列的最小末尾。我在復(fù)盤這類題時(shí)總結(jié)了一個(gè)步驟先定義狀態(tài)再寫轉(zhuǎn)移方程然后確認(rèn)初始化和遍歷順序最后考慮能否優(yōu)化空間。筆試時(shí)間緊如果一開始不知道用DP可以先試試暴力遞歸畫出遞歸樹后再看有沒有重疊子問題。這個(gè)方法在緊張狀態(tài)下很管用。3.2 貪心算法什么時(shí)候敢用貪心貪心算法在筆試?yán)锟嫉帽容^多的是區(qū)間類問題。比如“給定一系列會議的開始和結(jié)束時(shí)間最多能安排多少場不沖突的會議”這個(gè)經(jīng)典題按結(jié)束時(shí)間排序然后依次選擇就是正確答案。但貪心最怕的是“感覺對但實(shí)際上是錯(cuò)的”。我建議在寫貪心解法前先用小數(shù)據(jù)在草稿紙上模擬一遍至少排除明顯的反例。比如經(jīng)典的“硬幣找零最少硬幣數(shù)”問題在硬幣面額為1、5、11時(shí)貪心選最大面額不一定得到最優(yōu)解這種反例要能舉出來。校招筆試一般不會出太偏的貪心但考察方式往往是把貪心和排序結(jié)合起來讓你先排序再掃描一遍所以排序比較器的寫法要熟練。3.3 手寫代碼的常見坑邊界、溢出與輸入輸出編程題最容易翻車的不是算法本身而是邊界條件和輸入解析。當(dāng)年我用C做筆試經(jīng)常在快排的邊界、二分查找的循環(huán)條件、字符串分割上浪費(fèi)大量時(shí)間。后來我把這些常見坑整理成了檢查清單空數(shù)組、鏈表只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)程序是否正常二分查找的左閉右開還是左閉右閉循環(huán)條件是否與mid更新一致整數(shù)加減乘除是否可能溢出尤其是求中位數(shù)用 (left right) / 2 時(shí)left right 可能超出int范圍。字符串輸入是否可能包含空格如果包含用cin、scanf還是getline要想清楚。輸出格式是否要求保留小數(shù)點(diǎn)后幾位題目沒說就不要畫蛇添足。筆試環(huán)境通常不允許調(diào)試太久所以這些邊界問題必須在寫代碼時(shí)就有意識規(guī)避。我的習(xí)慣是寫完代碼后手動(dòng)構(gòu)造三組測試正常輸入、極端輸入最大值/最小值、空輸入。3.4 一道完整示例旋轉(zhuǎn)數(shù)組中的二分查找網(wǎng)易的編程題出現(xiàn)過類似“在一個(gè)有序數(shù)組經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后查找目標(biāo)值”的題目。這道題能綜合考察二分查找的邊界意識非常典型。我給出一個(gè)完整的C實(shí)現(xiàn)int search(vectorint nums, int target) { int left 0, right nums.size() - 1; while (left right) { int mid left (right - left) / 2; if (nums[mid] target) { return mid; } if (nums[left] nums[mid]) { // 左半部分有序 if (nums[left] target target nums[mid]) { right mid - 1; } else { left mid 1; } } else { // 右半部分有序 if (nums[mid] target target nums[right]) { left mid 1; } else { right mid - 1; } } } return -1; }注意 mid left (right - left) / 2 而不是 (left right) / 2就是為了防止整數(shù)溢出。很多題解不會強(qiáng)調(diào)這個(gè)細(xì)節(jié)但筆試和面試?yán)镞@屬于加分項(xiàng)。另外這道題還有一個(gè)變體如果數(shù)組中存在重復(fù)元素nums[left] nums[mid] 這個(gè)判斷就可能失效因?yàn)榭赡艹霈F(xiàn)“左指針、中指針、右指針三者相等”的情況此時(shí)只能暴力縮小范圍。這個(gè)點(diǎn)如果在選擇題里出現(xiàn)值得你展開想一想。3.5 考場上編程題的答題順序遇到兩三道編程題我的策略永遠(yuǎn)是一道一道做但會先花30秒判斷每道題的難度。簡單字符串題一般10分鐘內(nèi)搞定中等DP或搜索題控制20到25分鐘如果某題想了10分鐘還沒有思路先跳過把后面能拿的分拿穩(wěn)再回頭啃。網(wǎng)易的筆試系統(tǒng)通常允許在本地IDE里寫然后粘貼到網(wǎng)頁代碼框。建議先在本地跑通樣例再提交到在線判題系統(tǒng)。畢竟網(wǎng)頁上的編譯報(bào)錯(cuò)信息往往比較簡略本地能更快速定位問題。4. 機(jī)器學(xué)習(xí)與概率統(tǒng)計(jì)的考察重點(diǎn)4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)過擬合、正則化與模型對比算法工程師的筆試不會只考代碼機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)是拉開差距的關(guān)鍵。常見考點(diǎn)集中在過擬合、正則化、交叉驗(yàn)證、特征選擇、邏輯回歸和SVM等經(jīng)典模型。過擬合這塊你要能說出“訓(xùn)練誤差低但測試誤差高”的現(xiàn)象以及對應(yīng)的緩解手段增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、降低模型復(fù)雜度、正則化、Dropout、早停、數(shù)據(jù)增強(qiáng)。正則化里L(fēng)1要比L2更容易產(chǎn)生稀疏權(quán)重這一點(diǎn)理解L1的梯度在0附近的不連續(xù)性就能明白。邏輯回歸與SVM的對比也是高頻。邏輯回歸輸出的是概率天然適合做排序和CTR預(yù)估SVM適合小樣本高維分類核技巧能處理非線性問題。但SVM不直接輸出概率需要做Platt縮放。這些對比在單選多選里經(jīng)常出現(xiàn)所以復(fù)習(xí)時(shí)最好自己整理一張“經(jīng)典模型速查表”。4.2 概率統(tǒng)計(jì)古典概型與期望計(jì)算概率題是網(wǎng)易筆試卷里穩(wěn)定出現(xiàn)的部分。常見的題型有袋子里有3個(gè)紅球5個(gè)白球不放回取兩次求第二次取到紅球的概率。一枚不均勻硬幣正面朝上的概率為p連續(xù)拋n次求恰好出現(xiàn)k次正面的概率。隨機(jī)變量X服從某個(gè)分布求期望和方差。貝葉斯公式的條件概率問題。這類題的核心是不要憑直覺而是把事件空間寫清楚。比如“第二次取到紅球”這個(gè)問題全概率公式可以拆成“第一次取紅球第二次取紅球”加“第一次取白球第二次取紅球”兩部分答案自然算出來。期望計(jì)算上線性性質(zhì)常常能簡化問題比如“n個(gè)獨(dú)立事件出現(xiàn)次數(shù)的期望等于各事件期望之和”這個(gè)性質(zhì)能解決很多看起來復(fù)雜的題目。4.3 深度學(xué)習(xí)與NLP基礎(chǔ)有道做詞典和翻譯所以深度學(xué)習(xí)與NLP的相關(guān)知識在筆試?yán)锍霈F(xiàn)的可能性不低。2018年時(shí)Transformer剛提出不久校招考察不會太深但詞向量、RNN/LSTM、注意力機(jī)制、文本分類這些概念要懂。詞向量要理解one-hot的缺點(diǎn)和word2vec的基本思想LSTM要知道它通過門控機(jī)制緩解RNN的梯度消失問題注意力機(jī)制最簡單理解是“在解碼時(shí)動(dòng)態(tài)地關(guān)注輸入的不同部分”。如果題目給出一個(gè)小場景比如“用深度學(xué)習(xí)做情感分類文本長度不一怎么辦”那你需要想到padding、截?cái)?、或者用LSTM處理變長序列。我當(dāng)時(shí)備考NLP的一個(gè)取巧方法不追求手推公式而是把每個(gè)模型“解決什么問題、核心思想是什么、有什么局限性”三句話說清楚。筆試選擇題考察的是理解不是推公式。4.4 遇到不會的題怎么辦考試總有不會的題。我的原則是選擇題不會先排除明顯錯(cuò)誤選項(xiàng)再用常識猜多選題拿不準(zhǔn)的選項(xiàng)寧可不選因?yàn)樯龠x還能得部分分錯(cuò)選直接0分編程題不會完整做也盡量寫出暴力解法或部分通過很多在線判題系統(tǒng)是按測試點(diǎn)給分的。曾有一個(gè)考過網(wǎng)易筆試的同學(xué)告訴我他一道DP題沒想出來但寫出了能過前30%測試點(diǎn)的暴力版本最后筆試依然通過了。暴力解不是恥辱在有限時(shí)間里拿分才是硬道理。5. 常見問題與備考復(fù)盤5.1 校招算法筆試復(fù)習(xí)看什么書如果你現(xiàn)在離筆試還有三個(gè)月建議按這個(gè)順序復(fù)習(xí)先過一遍《劍指Offer》的經(jīng)典面試題培養(yǎng)常見算法題的解題手感。然后用LeetCode或牛客網(wǎng)刷題重點(diǎn)刷數(shù)組、字符串、鏈表、二叉樹、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、二分查找、貪心這幾類。不需要刷難題中等題熟練就夠了。算法基礎(chǔ)薄弱的可以把《算法第4版》或者在線的“代碼隨想錄”刷一遍配合圖解理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最后留一到兩周做歷年真題按筆試環(huán)境模擬練習(xí)時(shí)間分配。5.2 容易忽略但必須會的知識點(diǎn)不少人刷題只刷熱門題結(jié)果筆試選擇題里一些“冷門”知識點(diǎn)反而扣分。我整理了幾個(gè)容易被忽略、但出現(xiàn)頻率不低的知識點(diǎn)位運(yùn)算異或的性質(zhì)、用位運(yùn)算判斷奇偶、n (n-1) 去掉最低位1。二分查找的變體查找第一個(gè)大于等于target的位置、最后一個(gè)小于等于target的位置。大數(shù)據(jù)量處理海量數(shù)據(jù)去重、TopK、外部排序要知道位圖和布隆過濾器的思想。手寫常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列、隊(duì)列實(shí)現(xiàn)棧、LRU緩存。5.3 復(fù)盤一套真題的正確姿勢很多同學(xué)刷真題做完對答案就扔這是最虧的。我建議每套卷子做三遍第一遍限時(shí)模擬按真實(shí)考試節(jié)奏做做完只看分?jǐn)?shù)不細(xì)看答案。第二遍逐題分析把每道題背后的考點(diǎn)寫出來標(biāo)記不會的題目找到對應(yīng)知識點(diǎn)重新學(xué)習(xí)和刷相同類型題。第三遍隔一周后重做尤其關(guān)注錯(cuò)題和蒙對的題確認(rèn)自己真的掌握了。如果你把一套網(wǎng)易道筆試試卷按這個(gè)流程走下來收獲會超過盲目刷十道新題。畢竟校招筆試考來考去就是這些基本功反復(fù)錘煉才是王道。5.4 簡歷里的項(xiàng)目也要經(jīng)得起追問筆試通過后還有面試而面試官很喜歡從你簡歷里寫到的算法往下問。比如你寫了“用粒子群算法優(yōu)化參數(shù)”那就要能回答粒子群算法和遺傳算法的區(qū)別、慣性權(quán)重怎么設(shè)置、為什么收斂快但容易早熟。你寫了“用BM25做搜索排序”就要理解BM25的詞頻、逆文檔頻率和文檔長度歸一化是怎么結(jié)合的。所以備考筆試時(shí)順便把簡歷里的算法過一遍概念既能幫助筆試又能銜接面試。畢竟算法工程師這個(gè)崗位筆試只是敲門磚真正決定offer的是對算法本質(zhì)的理解和落地能力。
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