滴滴腾讯算法岗面经分享
滴滴研究院：
一面：视频面
开放问题：在车和乘客的匹配场景中（一个车匹配一个乘客，不考虑拼车），如何让司机的接单率更高？
写代码：让一个数组中的所有奇数在前，偶数在后。
k近邻算法k的选择对结果的影响？
偏倚方差分解，以k近邻为例，分析k的变化对偏倚方差的影响？
二面：视频面，面试官那边环境十分嘈杂，导致有的地方没听清
问了每一个项目，确认这些项目是你做的
写代码：统计一个字符串中英文字母、空格、数字的个数，考察代码风格是否规范
综面：现场面，综面官是宣讲的杨教授，简历牛的吓人，分分钟被虐的节奏。随便看了看我的项目，不太认可，讲两句就会被打断。
第一个问题我至今没理解什么意思，就是求两点间的最短路径，图的结构是每个节点跟上下左右相连（显然有比Dij更快的算法）。会的求指点，最好给个链接。
点到直线的距离公式，现场推导（我按二维的来推导），如何推广到***？如何表示一个平面？（被教授问这么简单的问题还以为暗藏玄机，后来我发现忘了加常数项。）
给定一个图像，可能是原图（标记1），可能是原图的轮廓图（标记2），问用随机森林算法如何处理？（这道题我后来纠结了好久。他说不提倡特征工程，要做算法上的改进）
以图像特征为例介绍决策树的过程，在每个节点的比较过程？我说数值比较大小，他后来说比较两个向量，意思是节点上是一个向量？（没搞懂，我理解的一个特征就是一个值，不是一个向量）
随机森林的优缺点？SVM的缺点？k-means的缺点？
桶排序？快速排序？
你读哪些期刊会议的论文？你遇到的比较有意思的算法？
腾讯IEG：offer get
一面：面试官超级nice，面完握了个手，还有点小感动呢。全程不问项目
python编程题，很简单，但要手写，有点懵逼，回来后发现有个逻辑错了
新闻客户端检测违规评论怎么做？（比如骂人的或者***言论的）从非NLP的角度考虑呢？
论文查重怎么做？
英雄联盟中5v5匹配怎么做让两边战力大致相同？
如何定义一个账号的战力？
二面：leader
先讲了讲项目，不太认可
向前选择算法，向后选择算法？
游戏中挂机的行为如何检测？
你认为什么问题是数据解决不了的？（当时聊的是游戏方面）
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