今天账面微绿# Stock
E*g
1 楼
今天拿到了recruiter的口头offer,报个面经,给后面的onsite攒rp
电面:
1. 给一堆vertex,他们本来是有序的排列成一列的,比如a->b->c->d, 但是这个序列
是不知道的,已知的是两两之间的先后关系,比如a->b, a->d, b->c, c->d, 然后让
回复这个序列
2. 还问了一些跟统计相关的概念
onsite:
1. 一个袋子里,有两种颜色的球,red, white. 每次先取一个球,如果是red就立刻
吃掉,如果是white,就放回去再去一次,这次不管什么颜色都吃掉,问已知开始袋子
里两种球的树木,最后一个球是白色的概率是多少
2. 一个比较senior的manager,开始各种寒暄了奖金半小时,接着问了一道概率题,骰
子是fair的,问平均要掷多少次,才能把每一面都碰到一次。楼主说了大概的思路,不
过还没有完全解除来,答得不好,在这里也请大牛们知道,欢迎大家讨论。
然后面试很nice的说,咱们换个问题吧,接着就问了一些machine
learning相关的概念,还问了几道类似brain teaser的概率题。。。
这一轮没要coding
3. top k elements of an unsorted array
写完又问了一道概率题,很简单,就是给了priori, 如何求posterior,用
bayesian公式一套就可以解出来了
4. hiring manager
问了一些behavior的题,然后code了一道:给定一个array,找出是不是存在任意size
的subset的和为0
又问了一些优化相关的问题
5. coding:
给两个string,s 和 t, 问能不能通过把s里的字符permutate,再加上一些任意其他的
字符来组成t
follow up: 如果可以添加的字符也是给定的,
楼主很快写完了两题,后面面试官说没有问题了,于是聊了一会儿他做的项目,然后发
现也是各种machine learning相关的知识点,不过讨论的很开心
最后recruiter跟我聊了半小时, 愉快的结束了大半天的onsite
--------
上周面的,今天就拿到了口头offer,感觉效率还是很高的!总体来说对公司的影响挺
好的,不过楼主后面还有几个onsite,分享面经,顺便赞个人品!
另外, 楼主对onsite第二轮的概率面试题还是很感兴趣的,大家可以讨论一下!
电面:
1. 给一堆vertex,他们本来是有序的排列成一列的,比如a->b->c->d, 但是这个序列
是不知道的,已知的是两两之间的先后关系,比如a->b, a->d, b->c, c->d, 然后让
回复这个序列
2. 还问了一些跟统计相关的概念
onsite:
1. 一个袋子里,有两种颜色的球,red, white. 每次先取一个球,如果是red就立刻
吃掉,如果是white,就放回去再去一次,这次不管什么颜色都吃掉,问已知开始袋子
里两种球的树木,最后一个球是白色的概率是多少
2. 一个比较senior的manager,开始各种寒暄了奖金半小时,接着问了一道概率题,骰
子是fair的,问平均要掷多少次,才能把每一面都碰到一次。楼主说了大概的思路,不
过还没有完全解除来,答得不好,在这里也请大牛们知道,欢迎大家讨论。
然后面试很nice的说,咱们换个问题吧,接着就问了一些machine
learning相关的概念,还问了几道类似brain teaser的概率题。。。
这一轮没要coding
3. top k elements of an unsorted array
写完又问了一道概率题,很简单,就是给了priori, 如何求posterior,用
bayesian公式一套就可以解出来了
4. hiring manager
问了一些behavior的题,然后code了一道:给定一个array,找出是不是存在任意size
的subset的和为0
又问了一些优化相关的问题
5. coding:
给两个string,s 和 t, 问能不能通过把s里的字符permutate,再加上一些任意其他的
字符来组成t
follow up: 如果可以添加的字符也是给定的,
楼主很快写完了两题,后面面试官说没有问题了,于是聊了一会儿他做的项目,然后发
现也是各种machine learning相关的知识点,不过讨论的很开心
最后recruiter跟我聊了半小时, 愉快的结束了大半天的onsite
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上周面的,今天就拿到了口头offer,感觉效率还是很高的!总体来说对公司的影响挺
好的,不过楼主后面还有几个onsite,分享面经,顺便赞个人品!
另外, 楼主对onsite第二轮的概率面试题还是很感兴趣的,大家可以讨论一下!