背景: 我是一名本科生, 投的搜狐算法岗, 方向是自然语言处理. 第一轮技术面, 面试官非常友好, 问了很多细节问题, 写代码的时候, 我写不出来还提醒了我很久, 最后我才想出来, 完成了代码. 原本预期一个班小时的面试最后花了两个小时结束.   两天后, 搜狐通知hr面. HR面完整过程: 面试官上来先和我聊天, 这个时候还是很友好的. 然后聊到我很早就喜欢上深度学习方向. 他就让我介绍一下深度学习. 好吧, 我耐着性子讲了一些. 但是他对我不满意, 说从网上看点也能泛泛而谈. 然后他又让我介绍一下一个具体技术, 我就介绍了word2vec,  Glove, Bert这些...

一直显示是27%，报的是WA，后面测试一下后27%的测试案例我输出的答案超过1e8。 我的做法是先给a从小到到大排序 损失的计算公式如下，sum部分做了优化，值存在数组中。 loss[i]=loss[i-m]+sum(A[:i]) 有ac 的大佬来分享下正确解法吗？ 附上完整代码。 from sys import stdin n, m = map(int, stdin.readline().split()) number = list(map(in...

第一题 把数组a 从大到小排列，三个三个的计算。 from sys import stdin N = int(stdin.readline()) A = list(map(int, stdin.readline().split())) A.sort(reverse=True) sum_value = 0 for i in range(int(len(A) / 3)):     sum_value += A[i * 3]     sum_value += A[i * 3 + 1] index = int(len(A) / 3) * 3 sum_value += sum(A[in...