写一篇不常见题目面经大杂烩（算法岗）

秋招到了这个时间，牛客上现在基本上都是offer求比较的贴子了，想必大家也都收获了心仪的offer了吧。

我找工作的经历也算是挺曲折的，强行改行，基础不好，算法全是自学，实验室没啥牛项目，简历只有天池和kaggle，还没啥特别好的名次，北京某学校。春招侥幸进了某大厂，一直实习，没时间复习刷题，9月上旬还跟着导师去美国开了一周会，回来以后突如其来的变化，9月下半旬狼狈跑回北京，准备不足所以面啥挂啥，国庆节郁闷的在学校复习刷题，后面渐渐找回一些状态，也面过了几家的吧，然后也被一开始实习的地方从备胎池又捞了起来。校招中有n多的扎心回忆。比如九月份因为工作一直定不下来，不敢租房子，在青芝坞住了一个月的青旅。。。比如去美国开会早上四点（国内晚上七点）趴在酒店的小茶几上做的T家的笔试，结果后来面试被5分钟调戏轰走。。。找工作不容易，希望大家都能被温柔的对待。

秋招过程中牛客真的帮了我挺多忙的，最绝望的那段时间每天没事就是刷牛客 and 北邮人 and 水木 ，收获了很多有用信息，牛友们相互鼓励，大概这也是找工作中的一份乐趣吧。跟大家分享一下找工作过程中面试里遇到的一些题目，回馈牛客。面了不少，挂了好多，下面写的都是面试中一些令人印象深刻的，不常见的题目，公司排序没啥顺序，也不分第几面和岗位了，都是算法类。。。算法岗一些常见的算法问题这里也不罗列了。。。比如说项目，RF，GBDT，LR，SVM

百度：

1，日志文件，提取其中的某些字段，存到csv文档中，日志文件有几千万行，如何实现。

2，xgboost的剪枝打分函数是什么形式，xgboos和gbdt的本质区别

3，业务都会有窗口期（反应时间），那么怎么来设计实验验证模型效果

阿里：

1，估算北京有多少理发店

2，LCS问题

腾讯：

1，估算北京有多少加油站

2，GBDT怎么并行，LR怎么并行

京东：

1，层序遍历二叉树

头条：

1，gbdt如果损失函数换成exponent会怎样，有什么变化

美团：

1，给你1-3的随机数，怎么生成1-7的随机数

2，判断链表是否有环的n种解法

3，python装饰器

4，RF是高偏差还是高方差，why，贝叶斯是高偏差还是高方差，why，LR是高偏差还是高方差，why

网易：

1，定义10种规格大小的纸箱子，怎么能让这10种规格的箱子覆盖满足考拉发货的全部需求（每次发货包含多件商品），并且每种规格的箱子数量相近，优化分配

2，海量数据日志统计前n多条URL

搜狗：

1，实现一个简易存储系统，要求可以存和读取，结构尽可能合理

2，怎么实现一个搜索引擎的排序，比如输入 建 字，会有建设银行/建国大业/建军大业等等字段，怎么实现这种前缀检索，并且排序合理，考虑海量数据，百万级词条

瓜子：

1，手写开根号函数

优信：

1，实现一个简易的存储结构，时间空间复杂度尽可能合理

2，总结一下市面上几家fintech公司的领域，优势

链家（贝壳金控）：

1，比价caffe，tf，mxnet这些框架的实现，优缺点

一点智能：（自来粉，给这家创业公司打call，二面面试官是编程之美的作者之一）

1，设计一种数据结构，尽可能高效的检索同义词和相近的词

2，一段话，面试官随机从里面挑了一个字，不告诉你是哪个，你可以随便问是或否为答案的问题，尽可能快速的找到面试官心里的那个字

海康：

1，某家大厂的机器学习算法平台对于算法工程师的个人成长来说是不是好事

蘑菇街：

1，python，java 深拷贝浅拷贝

也都没怎么记过，想起来就写上来了，后面再想起来再更新吧