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你看我还有机会么
编辑于 2020-11-04 19:23
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2021算法秋招分享(已拿美团百度滴滴快手字节)

简单来说,这是一个回馈贴。自己在实习和秋招从牛客获取了很多有益的知识,看了很多很优秀的面经,在此先谢谢各位大佬们的面经!

我自己很懒,面试不少,但是面经一直懒得写。今天想到自己复习的时候正好有一些简单的总结和记录,所以整理了下,给需要的同学参考下,也算是回馈牛客啦~

介绍

秋招从7月中开始准备,8月初开始正式投,到9.15结束。最后拿到了美团百度滴滴快手字节的意向书。都是算法,但是不全是NLP,百度是MEG机器学习,字节data广告算法,滴滴国际化机器学习,车辆调度啥的吧,快手是内容与风险管理。主要问的还都是NLP+机器学习+算法之类的知识,我自己的笔记和复习也都比较偏NLP和机器学习的基础。具体的面经我就懒得写了,内容太多了

个人笔记

笔记主要包含:
1)机器学习有关笔记和深度学习有关笔记;包含了面试常见的机器学习和NLP有关的问题总结
2)算法题的部分总结;这部分没能坚持下来,所以不够完善,做个参考吧。
3)常见问题的链接;主要关于机器学习、NLP等,这部分和PDF文件结合起来基本能覆盖秋招常见的NLP或机器学习问题。
4)每日学习记录;记录了每天刷了哪些题,看了哪些博客等,不是特别全。




牛客上没看到在哪上传文件,所以先放个百度云链接吧:
链接:https://pan.baidu.com/s/160mMtbKY2LqAjB0qsTNzjw 
提取码:45bv 

一些经验

秋招有一些经验,希望能帮到后面的同学。

1)时间安排和节奏把握

简单来说就是:在准备较为充分的前提下越早越好。今年秋招开始很早,字节提前批6.16就开始了,其他一些公司开始也都很早。

而且提前批一般是不用笔试的,适合部分能力强算法一般的大佬们。我自己因为实习开始的时间有点迟,所以开始准备秋招的时间大概是7月半,因为准备不足,所以也错过了一些机会。

举个例子猿辅导8.1晚上第一次算法笔试,但是我简历投迟了,所以就没赶上。结果算法hc第一次笔试后就用完了,直接gg。

当然了不要为了快而快,每一次面试的评价都会记录下来。如果提前批表现太差,后面可能会被直接pass。

这里举个例子,某节提前批的时候说,提前批是一次额外的机会,就算没面过后面还有正式批。

这句话没问题,但是我旁边也遇到了因为提前批面试表现太差,正式批人家不愿意捞的情况。当然,只要你表现不错,后面复捞的机会很多,字节的hc今年确实很多。

还有一个需要注意的问题是:简历投递到笔试或者面试是有一个时间差的,千万不要等自己完全准备好了再投简历!

某些比较慢的公司还是越早越好,比如我阿里8.14号笔试,9.10号差不多才一面(还是内推的)~

我自己的话7月中到8月初开始系统复习,8.1投递了携程和好未来准备练练手,但是一直没反应,然后8.6号开始大范围的投递。

大概到8.15左右开始了集中的面试,一直到9.15结束面了百度阿里字节美团滴滴快手。自己运气比较好,除了阿里都拿到了意向书。

感觉发意向书都挺快的,除了快手都是一周内就给了意向书,快手等了差不多三周,真的蛮慢的。

2)面试算法题

感觉算法题是秋招的基础,也是重点。

95%以上的面试都有算法题,算法题写得不对or慢or不是最优,都很危险。

算法刷题的话 推荐Leetcode的Top100+剑指offer,然后把面经里提到的算法题再刷一遍。

算法题需要多刷,比如上面的常见题可以刷2-3遍(实习期间也保持低频刷题),然后错题记录个时间周期刷直到bug-free。

我自己总共刷了350+题(有150+是去年暑假+寒假刷的),提交1100+次,面试的时候算法题基本都能比较快的给出最优解。

让我印象比较深的是字节的面试,三面总共6道算法题,大部分题还要手动输入测试样例并打印结果给面试官看,特别是三面面试官每一个边界值都要测试,挺可怕的。

算法题可以多总结,比如二分查找思想很简单,但是快速写出bug-free的代码并不容易(二分查找左边界,查找右边界我面试都遇到了)。

还有二叉树、链表、背包类的题目都可以多总结,这样面试的时候就算紧张靠肌肉记忆也可以写出来。

labuladong的算法小抄》里有一些总结,可以参考下;这本书内容有点多,可以选择性看,在刷的基础上结合看就好。

结束

学习和复习的过程中有各种各样的经历和想法,本来想写长一些,但是回头想想很多都是自己个人的经历,值得参考的倒也是不多。也有很多优秀的帖子总结了各方面的经历,我就不画蛇添足了吧。
最后祝愿秋招的同学最后都能找到满意的offer

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