华为2012 VS 禾赛

第一次在牛客上发帖子，直接把写的笔试复盘md文件贴过来了。p.s. 暑期实习投递的太晚，只能说希望能有结果吧，没有的话后面找找日常实习也行，现在切忌不要过度焦虑，把战线拉长，每天好好沉淀总会有好结果的。# 题目回忆考试时长90分钟，其中10道选择题（总分30分），3道编程题（总分70分）## 选择题前五道题目考的很杂，涉及到数据结构（平衡二叉查找树、栈），磁盘计算等等后面的题目主要是围绕ML和LLM展开的，lr调整策略（余弦退火等）一题，ViT一题，微调好像考了三题## 编程题### 第一题q次查询，每次查询：n, m, w2, w3初始数字是n，每次操作可以（1）将当前乘以二，花费w2代价（2）将其乘以三，花费w3代价对于每次查询，输出从n开始，让其最终大于等于m的最小代价数据范围：- n, m <= 1e9- q <= 1e5### 第二题定义漂亮数：对于数字x，如果存在质数p，使得x % p == 0且p * p >= x，则x是一个漂亮数输入一个数字n，需要输出[1, n]范围内漂亮数的个数**数据范围**- n <= 5e5### 第三题输入n,m接下来n-1行，每行u,v,d表示树上u和v之间有一条长度为d的边然后m行询问，每行x,y，要求输出树上经过x和y两个点的简单路径的最大长度（其中简单路径是指路径上所有点互不相同）**数据范围**数据范围n和q都是5e5# 考场表现回忆以及反思## 选择题刚开考的时候明显没有进入状态，没有时间的紧迫感。有一道关于栈的题目描述相当奇怪，自我感觉读题的时候不专注。用时大约15分钟## 编程题### 第一题**解题心路过程**1. 一眼看上去是dp2. 但是数据范围是1e9，dp存不下，那看样子不是dp3. 考虑是不是一个数学问题可以直接求，比如是不是最佳策略只会是全乘二或者全乘三或者全乘三但是最后一次乘二4. 发现完全把握不住，于是还是考虑dp，存不下那我们就记忆化搜索具体时间不记得了，但是我记得这个题目和第二题加起来是花了30分钟不到### 第二题**解题心路过程**1. 拿到题目首先转化条件，一个数是漂亮数当且仅当他的最大质因数的平方大于等于这个数(n >= 2时)，特别的，1不是漂亮数2. 这个时候有冲动直接暴力检验每一个数是不是漂亮数，但是这样是O(n * sqrt(n))，太慢了，决定再想想，想不出来就先写暴力3. 印象中这个时候直接跳过去看了一下第三题，题干没仔细看完，又跳回来做第二题4. 突然灵光一闪，逆向思维一下，对于每一个质数p，找到以其为最大质因数的所有漂亮数即可。类似于n = 10时。p = 2 -> 2 * 1, 2 * 2; p = 3 -> 3 * 1, 3 * 2, 3 * 3; p = 5 -> 5 * 1, 5 * 2 ... 直到p大于n**代码实现过程**实现的话就是质数筛，然后对于每一个p，统计其对于答案的贡献但是一开始写的是 res += n / p，发现过不了样例之后加了几条调试信息，于是改成了res += min(n / p, p)，这个调试过程大概花费了5分钟### 第三题**解题心路过程**1. 对于题干还不太理解，于是手玩了一下样例2. 很快意识到这是一个lca + 树上dp，思考了一下处理查询所需要的信息：首先对于每一个点，维护它往下的路径最大值（这个直接一个dfs就行，树上dp），然后对于查询的两个点，以他们为端点的路径就是一个lca + 树上前缀和3. 注意这里并没有去思考上面这个是不是有逻辑bug，直接就开始编码了**代码实现过程**整体编码过程并不利索，我有点分不清是我自己本身编码熟练度不够，还是考试的时候太放松没有紧迫感依稀记得 当时看到时间还有30多分钟，感觉编码的时候有点悠哉游哉的，等实现完dfs，得到parent[][0], maxDis[], preSum[], dep[]之后进一步得到parent[][]可以确信的是，关于lca的部分我写的很谨慎，都是在脑子里把过程想清楚了再编码，这一点倒是正确的最后实现完毕之后，只剩下几分钟，跑了测试样例，WA于是加输出调试，发现自己读进来的x和y在找lca的时候直接修改了x,y。后续查询的时候又是直接用的x,y。赶紧修复了这个，找lca的时候修改的是x,y的副本的值样例过了，但是提交之后通过样例0%，这个时候时间好像只有3分钟了，突然意识到一个逻辑bug，当x是y的祖先关系的时候，maxDis[x] + maxDis[y] + (preSum[x] + preSum[y] - 2 * preSum[lca])中，两个maxDis有可能出问题，即y在x往下延申最大路径上但是我如何知道在不在？在困惑中考试结束了**赛后正解思考**记一个第二深的叶子再最深和第二深记一下具体是哪个叶子这样可以判断v是不是在u最深的叶子那条路上如果是就用第二深的# 一些反思TODO

#美团##美团笔试##美团求职进展汇总#30个选择题+2个算法。大家答得怎么样？我想知道，为什么前端选择题那么多ai机器学习方面的？？？

hot 100选手 通过足足115%的用例 这笔试是不是直接寄了

总结下来，其实自己这次暑期虽然投递了很多，但约面较少，进了美团也许是运气因素。        美团：第一次二面挂，二面基本没问前端，全是计算机的内容（科班应该没问题），大致内容如下：                 面试官：学过操作系统和数据结构吗？         我：不是计算机专业，了解的很浅。         面试官：没关系，没学过，在我的引导下应该也能答出来，说说操作系统怎么进行内存管理的？         我：（把看过的一点八股都说了）虚拟内存，分段分表这些浅层概念。         面试官：具体是怎么划分的？用哪一种数据结构划分？这个管理的过程是什么样的？         我：答了一点点后，就说不会了。         面试官：好吧，那么现在假设有一段内存，你准备用什么方法分配？         我：按照指定的大小，将起始地址设置为key,内存大小或者其它必要信息设置为value,使用一个map结构来实现。         后面有点忘了，就提出一些问题，比如有的需要内存小，有的需要内存大，这个就存在分配问题。         虽然面试官后面也在引导，但确实没啥概念，最后感觉也没答出来。         面试官：说说TCP和UDP的区别吧？         我：八股说了。         面试官：既然你说到了拥塞避免和流量控制，详细讲讲过程。         我：答了每次应答会回传一个值控制滑动窗口大小以及慢启动，拥塞避免，快重传这些八股。         面试官：对回传这块深入询问。         我：浮于表层的我，又答不出来了。         面试官：尝试引导，以堵车为例子，什么交警如何知道堵车以及后续怎么控制拥堵程度。         我：尝试作答，但感觉没答到面试官想要的点子上。                   面试官：你为什么要做这个项目？价值在哪里？（大致这个意思）         我：额，这两个是学习项目，没有上线，学习前端开发的流程。         面试官：好的，说说项目的亮点吧。         我：说了虚拟列表的几种实现方法，轮播图以及电梯导航原生实现的三种方法。（可能这里提了自己在网上找了多种                 实现方式，面试官觉得没有自己的思考？）         面试官：这几种实现方式也是网上常规的，也就是都是网上寻找的现成方案吗？         我：额，确实主要是以网上的方案为主体进行更改的。         面试官：你还觉得你项目有什么难点吗？         我：这时候已经有点晕头了， 说这几个点确实都是网上找到方案做的，还说这些也不难         面试官：好的，进入下一个阶段。         面试官：现在可以做一个智力题吗？         我说，可以换一个算法题吗？（开始介绍时，说了这个阶段是算法或者智力题，完全没做过那啥杯子倒水的智力题，就说换成算法吧）          面试官：好的，但我这个可不是leetcode上的那种算法题          题目大致如下：相亲市场上有很多男女，让你设计一个算法，每轮随机进行配对，然后不允许配对已经配对过的，          每轮打印结果。                     因为时间不够，就说了下思路，把男女进行标号，用一个列表存储已经排列的男女，例如[男1-女1，男1-女2]          后面问优化方案以及时间复杂度。          答完后面试官说没有答到每轮随机的设计方式。（可能当时听题目没太注意）          问你用过AI辅助开发吗？怎么用？用的chat还是Agent模式？           反问。（工作日后被捞）            第二轮美团一面：（主要还是AI）           1.先问了下项目中某个功能的具体实现？问的蛮细，问的蛮久，比如这个组件传哪些参数，怎么动态生成。           2.useCallback useMemo Memo           3.跨域           4.用的什么AI工具开发前端？ 为什么用cursor?           5.提到了agent模式，怎么用mcp工具查看选中DOM，怎么用AI检查内存泄漏，AI辅助开发的技巧有什么？           6.要求打字结合说明，就说我用AI尝试开发一个苹果时钟APP，过程有哪些关键。比如明确AI的身份，要一步步的来               把你需要的组件的大致结构传给AI，入参哪些，什么样的逻辑。（这部分就是主观的，完全看你平时怎么用AI辅            助来答就行）           7.后面基本都是AI的一些浅层知识，哪几种大模型，区别，适用于哪些场景这些。           美团二面：（全是AI）           也是问AI辅助开发有哪些诀窍，你会怎么使用，然后遇到一些问题怎么解决？                      中途提了一嘴动态表单，然后面试官就给了一个需求让现场打开共享用AI辅助开发一个动态表单。（这个基本占据大量面试时间，最后没写出来。（cursor其实真没用多少，尤其是准备面试这段时间）            把你每次的提示词复制发送给面试官。                        就问你怎么了解AI大模型发展？ 用过哪些？ 怎么用？ 以及大模型在哪些地方有缺陷？以及刚才你用AI辅助开发哪里存在问题？            反问。（流程没变超多天，最后OC，感觉是前面的人鸽了很多？）                        就以我以及身边的人而言，感觉确实前端开发对于大模型的应用很关注。            以我舍友为例，面的某杭州大厂，一面1小时，简单问了点八股和项目后，看到他的研究方向跟大模型有关，就畅谈了半小时的研究方向和大模型； 二面1小时，应该全部是聊大模型；最后通过，说是部门最近想搞一个跟大模型结合的内容，想招点懂些这个的人进来可以搞点有意思的东西。（同学做的是这方面研究，但论文尚未投出，所以我觉得如果是冲算法岗位但确实大厂神仙打架进不去，可以尝试开发学点，当下大模型风口也许不问你开发很深的东西就让你通过了，后续进去也是做和大模型相关的东西，也许算是算法爷的曲线救国？）