笔试3.27
两道编程题，30道选择题。
选择题主要是python语法，常考的知识点。加上数据结构中考研常考的提醒，例如，一颗二叉树，告诉你双孩子节点个数，单孩子节点个数，问你有多少叶子节点。
加上一小部分网络题目，比如合并子网，掩码等知识。加上一小部分操作系统中的常见算法，例如FIFO等算法。加上一小部分数据库中的操作。
编程题一道oc，一道30%。属于难度简单偏中等，没留下特别深刻的印象。
总体来说，综合性比较高，考察综合能力，建议在笔试前多搜搜网上这种综合性比较高的试卷题目找找感觉。
中间过了一段漫长的一个月，在已经确认收到了美团的offer后，京东的风险评估部门把我捞起来了。
一面 4.27
自我介绍
项目介绍：
从项目中开始询问细节：
为什么你的项目中要用到图神经网络做嵌入？
用图卷积做嵌入的好处在哪里？
图卷积做嵌入和直接用普通的神经网络做嵌入的优势在哪？
可以说一下图卷积主要是怎么做的吗？
原先的模型为什么不好？
为什么要用到负采样？
你这个负采样怎么做的可以说一下嘛？
你的数据有多大？
你怎么处理你的数据的？
你只用了历史交互数据吗？
从项目中发散提问：
假设我给你一个这样的场景，你怎么构造你的训练模型：
有一堆异常用户，和一堆正在做活动的商品，你有一切你想要的数据，你怎么整理数据，你怎么构造模型，你怎么构造标签，最后怎么训练，怎么预测？
除了图卷积你后面还用到了什么技术？
有没有和graphsage这些基本方法进行对比？
算法题目：
1.给一个未排序的数组，输出第K大的数字。
首先用快排，然后输出第K大的数字。
询问：快排的时间复杂度是多少。
2.给一个字符数组，输出最大的不重复的连续子数组长度。
例如 abcdab
那么就输出 4 ，因为最大的连续子数组是 abcd 下一个 a就重复了
一个个遍历这个数组，然后我是用的一个lista存放，用另一个listb记录到目前为位置最大的长度，每遍历一个就询问lista中有没有这个字母，如果有说明重复，则不计数，listb持续记录每一位的连续最大长度，最终输出listb中最大的数字即可。
询问：如果要你改进你能怎么改。
回答：可以从时间方面，目前是n2，可以用字典去存储，这样每次查询的时间复杂度是o(1)，这样整体的时间复杂度就变成了 O(n).
其次可以从空间复杂度方面，不用一个list存储最大值，只需要一个变量max_value，每次连续长度和这个最大值比较，如果比这个大，那么就更新max_value即可。
二面（很快就二面了）4.28
自我介绍
项目介绍
这一次我介绍的很系统了
从项目背景到研究意义，到数据处理，再到模型选择，模型描述，最终到预测结果。
面试官听得很仔细，非常温柔性格非常友好的小哥哥。
就项目提问和发散性提问穿插在一起：
一开始为什么要选用NCF模型
在NCF模型中嵌入方式是怎么样的？
为什么NCF在已经有了深层的mlp提取特征后，左边还有一个泛化的浅层的元素之间的相乘？
在你的数据上，混合模型效果好还是单独模型效果好？试着分析原因。
为了要做元素之间相乘？
最终两边提取特征后的输出为什么要做连接，而不是相乘呢？
简单说一下你的图神经网络模型吧？
GCN的处理过程你能简单跟我说一说吗？
基于谱的和基于空间的区别是什么？他们都优缺点是什么？
假设我现在是个对实时性要求很高的系统，那么我用基于谱的图卷积的缺点是什么？你能跟我分析一下吗？
GCN中为什么要乘那个度矩阵的逆
了解Graphsage吗？能够跟我说一说它的主要过程吗？
算法题目：
双指针，滑动窗口题目，在小哥哥一点点提醒下做出来，写得坑坑洼洼
给一个数字数组，214325，给一个目标8
输出能够满足这个目标8 最长的子数组，使得子数组中所有数字之和等于这个目标
例如这里输出143
这里结题思路是，用左指针和右指针代表着窗口的左边界和右边界，用一个和记录窗口中的和，判断这个和如果小于目标值，则挪动右指针向右移动，直到达到数组末尾。
如果大于这个目标值，则左指针向右移动，并把和值减去移出去的数字。
这里还有一些特殊情况，需要特殊考虑。
4.30 人资
主要是问了一些未来的职业规划
以及目前对于京东和美团两个岗位的想法。
最终5.7号收到offer
但是考虑再三还是拒绝了。
非常感谢京东给予的这次机会，因为最后还是考虑到自身发展问题，还是选择了美团的推荐算法，非常对不起工作人员和这个特别善良温柔的小哥，抱歉。
希望能够更加努力一些吧，谢谢给过帮助的你们。
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