杉川机器人春招JAVA岗一面是群面吗

个人背景：🔥985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 总体而言，滴滴面试强度还是可以的，问题问的很细，如果不会的话，同学们尽量委婉回答，引导面试官问出问题。滴滴待遇还是相当可以的，最后给大家一个内推链接，还有内推码。🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！#滴滴# #应届# #实习# #算法工程师# #校招# #滴滴出行# #内推#     

学而思、中公教育教师岗校招面经北京学而思教育 面试过程： 1、先是宣讲会，然后发放简历表，里面会有几个小问题，比如你认为优秀教师应该是什么样的，为什么选择学而思之类的。 2、填好之后会有有面试，分为文科和理科面试，文科是语文和英语，理科是数学物理化学，没有生物！都是小学或者初中的岗位，高中的岗位需要高学历，据说是985高校的才行，完事之后第二天告诉你结果，准备第二轮面试，一共五轮面试，断断续续大概一个月吧 一些问题：问简单介绍一下自己，说出自己的三个优点 我的回答：答简单地自我介绍，如果想要教英语的话需要做一段英语的自我介绍，并且面试也改成用英语来对话了 中公教育 ...

最可惜的一次，滴滴二面问题基本上都能答上，可惜出了道刚好没做过的hot100，然后就挂了，唉...一面面经面试问题与知识点总结1. 项目经历1. 第一个项目 技术点： 乐观锁解决超卖问题（如秒杀场景）。 Redis分布式锁实现“一人一单”限制。 扩展问题： 分布式锁的实现细节（如Redisson的底层原理）。 超卖问题的其他解决方案（如令牌桶限流）。 2. 第二个项目 技术点： 基于Redis发布订阅机制实现线程池参数动态调整。 配置中心设计与定时任务上报线程池状态。 扩展问题： 对比Apollo、Nacos等配置中心的实现差异。 线程池参数动态调整的性能影响（如核心线程数修改的底层逻辑）。 2. Java基础1. HashMap底层实现 回答要点： JDK1.8前：数组+链表；JDK1.8后：链表长度≥8且数组长度≥64时转红黑树。 树化后若节点减少，红黑树会退化为链表（节点数≤6时）。 扩展问题： 树化阈值为8的原因（哈希冲突概率与性能权衡）。 2. ConcurrentHashMap线程安全 回答要点： JDK1.7分段锁；JDK1.8后CAS+synchronized锁桶节点。 扩展问题： ConcurrentHashMap的size()方法实现（分段统计再求和）。 3. 事务ACID与隔离级别 回答要点： MySQL默认隔离级别为可重复读（通过MVCC实现）。 脏读、不可重复读、幻读的解决方式。 扩展问题： MVCC中ReadView的生成逻辑（活跃事务ID列表）。 3. 数据库1. 索引与B+树 回答要点： B+树非叶子节点仅存索引值，叶子节点通过链表串联（支持高效范围查询）。 联合索引需满足最左匹配原则（如索引(a,b,c)需查询条件包含a）。 扩展问题： 索引下推（ICP）优化原理。 2. 红黑树 vs B+树 回答要点： 红黑树为二叉平衡树，调整频繁；B+树为多路平衡树，层高更低（减少磁盘IO）。 4. Redis1. 持久化方式 回答要点： RDB：定时快照，恢复快但可能丢数据。 AOF：追加命令日志，数据更安全但文件较大。 扩展问题： AOF重写机制（压缩命令为最终状态）。 2. 缓存击穿解决方案 回答要点： 空值缓存 + 布隆过滤器过滤无效请求。 互斥锁防止大量请求穿透到数据库。 5. Spring1. IOC与单例模式 回答要点： Spring Bean默认单例（通过单例注册表管理）。 单例的线程安全问题（无状态Bean vs 有状态Bean）。 6. 算法题题目：二叉树层序遍历（LeetCode 102）。二面---#### **1. JVM 垃圾回收算法**- **问题**：    解释 JVM 中标记清除、标记整理、标记复制三种垃圾回收算法的原理、优缺点，以及分代回收中新生代和老年代分别使用的算法。- **扩展追问**：    - 为什么新生代使用标记复制算法？    - 老年代为何更适合标记整理而非标记清除？    - 内存碎片问题在不同算法中的表现？---#### **2. ConcurrentHashMap 实现原理**- **问题**：    对比 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的线程安全实现，解释分段锁（JDK 1.7）或 CAS + synchronized（JDK 1.8）的底层机制。- **扩展追问**：    - 分段锁如何保证并发安全？    - JDK 1.8 中为何放弃分段锁？    - ConcurrentHashMap 的 get 操作是否需要加锁？---#### **3. 生产者消费者模型实现**- **问题**：    设计一个线程安全的阻塞队列，要求支持多生产者、多消费者，并在队列满/空时阻塞等待。- **扩展追问**：    - 如何通过锁和条件变量（如 `ReentrantLock` + `Condition`）实现？    - 为什么不能直接使用 `BlockingQueue`？    - 如何处理线程唤醒的“虚假唤醒”问题？---#### **4. LRU 缓存设计**- **问题**：    实现一个 LRU 缓存，要求 `get` 和 `put` 操作的时间复杂度为 O(1)。- **扩展追问**：    - 为什么选择哈希表 + 双向链表的结构？    - 如何维护链表节点的顺序？    - 单链表能否实现？时间复杂度如何变化？---#### **5. 算法题：旋转数组的二分查找**- **问题**：    给定一个升序数组经未知次数左旋后的结果（如 `[4,5,6,7,0,1,2]`），设计算法在 O(log n) 时间内找到目标值。- **扩展追问**：    - 如何确定旋转点（分界点）？    - 如何处理二分后左右区间的有序性？    - 代码实现中的边界条件（如数组完全有序、重复元素）？---#### **面试评价方向**1. **基础深度**：JVM 垃圾回收算法、并发容器的底层实现。  2. **设计能力**：生产者消费者模型、LRU 缓存的设计思路。  3. **算法思维**：二分查找变种问题的分析与编码能力。  4. **沟通表达**：能否清晰阐述项目亮点（如乐观锁、分布式锁、动态线程池）。  ---

副标题：面试官不会告诉你的3个潜规则，掌握后通过率提升70%！[真实数据] 3个月投递236份简历 ➡️ 25场面试 ➡️ 6个offer（含字节跳动T2-1、美团L7、快手K3）一、从简历石沉大海到收割offer，我做对了这三件事▍1. 用"技术栈倒推法"打造黄金简历（文末送模板）踩坑实录：我的第一版简历写了MapReduce调优经验，结果字节面试官直接说："我们现在都用Flink做实时计算，MR项目三年没人维护了"（后来才知道他们内部有个《祖传代码黑名单》）JD拆解公式：技术栈权重 = （出现次数/总JD数）× 岗位紧急程度系数（紧急岗位通常标有&q...