一月一日收到字节跳动算法实习生的面试通知，约到一月三日下午四点十五分。特意把三号下午空出来，看看了前辈们的面经。下午面试开始，两个面试老师都非常好，非常赞。一面聊了十几分钟项目，然后两个手撕算法，一个贪心，一个是普通的算法题，随后等了三四分钟，二面就开始了，二面也是先聊了一会项目，然后是两个算法，一个是动态规划，一个是搜二叉搜索树，接着问了一些机器学习基础。
一面流程
自我介绍
先做了个简单的自我介绍，有简单的准备，所以比较流畅，轻松。
项目经验
问了一些项目的问题，已经参加过得比赛，已经比赛的任务，流程，分工，合作。还有大创项目相关的问题。
手撕算法
第一道
输入一个大于０的Arr列表，一个大于０的target，求X，X的要求为：min{x.size() | sum(x) = target && x为arr元素的子集}
例如：arr = [1, 2, 2, 4, 6, 7, 8], target = 13 解为：1 + 4 + 8 = 13，6 + 7 = 13，return 2
我的思路：
- 类似与贪心算法，先从小到大排序。
- 从后开始往前遍历，arr[-1] 开始。
- 若 arr[-1] > target，则移动直 arr[-2]，一直类推；
- 若 arr[-1] = target ，则 return 1；
- 若 arr[-1] < target，则观察 arr[-1] + arr[-2] < target，成立，继续加前面的，若不成立，则 arr[-1] + arr[-3] < target，以此类推到 arr[0] ，记累加的个数，换 arr[-2]。
- 若前一个累加值比目前的小，则更新。
第一道
输入一个Arr列表，求比Arr大的最小的Ａrr_new自然数组合
我的思路(不一定对)：
- 刚拿到这道题有点蒙，但是在面试官的引导下，还是理解了题的大意，并且指出例子中的输出是错误的。
- 这个题也有点贪心的思想在。
- 首先，我们可以理解Arr_new[0]一定和Arr[0]一样，来保证其是大于Arr的最小。
- 第二步，Arr_new[1]一定是大于等于Arr[1]，才能保证其可能大于Arr[1]，但是我们尽可能找 Arr_new[1] > Arr[1] 同时 Arr_new[1] - Arr[1] 最小
- 以此类推
结束后，面试官说让我准备一下十分钟后二面。我当时都震惊了。
二面流程
自我介绍
和一面一样
项目经验
侧重问方法
数学问题
工厂流水线的每天生产手机需要被检验是否合格，做一个方案使得概率相等
我的思路：
- random一下就行，面试官说假如多少个手机不知道怎么random
- 瞬间懵。一秒。两秒。三秒。
- 后面想到做一个容器，流水线判断进入容量为n的容器，容器满则随机抽走1/n
- 面试官让我求概率
- 最后得出的结论是：(1/n)*(n/N) = 1/N
手撕算法
第一道
在二叉搜索树找一个离值X最近的一个值
我的思路：
坑居多，但是老师很耐心，一步步引导
第二道(动态规划)
最小编辑距离（字符串A到字符串B变化最少要多少步）
设A 和B 是2 个字符串。要用最少的字符操作将字符串A 转换为字符串B。
这里所说的字符操作包括
(1)删除一个字符；
(2)插入一个字符；
(3)将一个字符改为另一个字符。
将字符串A变换为字符串B 所用的最少字符操作次数也称为字符串A到B 的编辑距离，记为 d(A,B)。
试设计一个有效算法，对任给的2 个字符串A和B，计算出它们的编辑距离d(A,B)。
我的思路：
这里给出最优子结构，自己体会，博主已奔溃
D[i][j]=min(min(D[i-1][j]+1,D[i][j-1]+1),(A[j-1]==B[i-1]?D[i-1][j-1]:D[i-1][j-1]+1));
基础知识
- 交叉熵是什么，默写公式
- 机器学习中的损失函数有哪些，损失函数的作用
- 类别不平衡解决方案，默写Focal Loss公式，和原理
- L1，L2正则化区别，有什么作用，公式简述
- 稀疏矩阵是什么
- SVM优化方法
面试总结
- 人生的第一次面试献给了字节跳动
- 面试的老师真的好，很耐心，不会的时候等你，敲不出来代码也不催你，让你慢慢打；不会的问题会一步步地引导你。
- 感觉投错了岗，想投cv的岗结果跑到机器学习那边去。机器学习会的不多，虽然都答上来了，还是对自己机器学习的基础不满意
- 手撕代码真地菜，两个题写了半个小时。
- 算法基础很重要
