Python 排序 & 算法面试题

• Python——常见排序算法解析：https://www.cnblogs.com/huang-yc/p/9774287.html
• Sort order：https://www.cnblogs.com/clement-jiao/p/9243066.html
• 【Python】自定义排序函数：https://codeantenna.com/a/fmiytCTr3b

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软件开发

• 软件工程核心概念：https://blog.csdn.net/liushengxi_root/article/details/96903100
• 面试前的准备......一些编程外的软技能：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75914571

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面试题目：https://programmercarl.com/0039.组合总和.html#python

• 划分k个和相同的子集

nums = [5,3,2,1,3,2,4,1,1,3,6,-1]
k=5

result = [[5],[3,2],[3,2],[4,1],[6,-1],[1,1,3]] # 和等于5

可以参考的想法：

class Solution:
    def __init__(self):
        self.path = []
        self.paths = []

    def combinationSum(self, candidates,target):
        '''
        因为本题没有组合数量限制，所以只要元素总和大于target就算结束
        '''
        self.path.clear()
        self.paths.clear()

        # 为了剪枝需要提前进行排序
        candidates.sort()
        self.backtracking(candidates, target, 0, 0)
        return self.paths

    def backtracking(self, candidates, target, sum_, start_index):
        # Base Case
        if sum_ == target:
            if self.path[:] not in self.paths:
                self.paths.append(self.path[:]) # 因为是shallow copy，所以不能直接传入self.path
                return
        
        # 单层递归逻辑 
        # 如果本层 sum + condidates[i] > target，就提前结束遍历，剪枝
        for i in range(start_index, len(candidates)):
            if sum_ + candidates[i] > target: 
                return 
            sum_ += candidates[i]
            self.path.append(candidates[i])
            
            self.backtracking(candidates, target, sum_, i+1)  # 因为无限制重复选取，所以不是i-1
            sum_ -= candidates[i]   # 回溯
            self.path.pop()        # 回溯



s = Solution()

candidates = [5,3,2,1,3,1]
target = 5
s.combinationSum(candidates, target)

• 怎么拼在一起最大：

[89,98,123,0,1,45,23]

面经

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【字节-算法（商业分析）】复盘：

• AUC 曲线怎么画
• AUC 和召回率有什么区别
• 特征交叉怎么做？用模型做了吗？
• XgbBoost 怎么做的
• XGB 与 LGB 区别
• 一类错误和二类错误
• 常用均值差类检验
• t检验有什么要求
• Coding
  • bacdcde -> a , 返回字符串总第一个不重复的字母
  • 删除列表中大于5的数

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【字节-风控】1面半凉经 1个面试官 50min 飞书

1. 聊项目：项目负责哪一块，
   • 怎么评价模型优劣，业务有无跟进，
   • 是否了解AUC、F1外的业务评价指标，
   • 为什么采用GBDT，正负样本不平衡有没有去处理，
   • 特征工程做了哪一些，为什么这么做
2. 编码方式了解哪一些，one-hot和embedding后者好在哪？
3. XGB与GBDT的区别
4. 激活器了解哪一些，tanh和sigmoid有什么关系，tanh的优点是什么
5. 聊聊BERT，BERT的注意力机制是什么，为什么需要注意力机制，怎么确定q、k、v的权重？
6. RNN和LSTM的区别
7. 玩不玩游戏，游戏里面有什么风险行为，怎么识别风险行为
8. 本科经济统计和研究生统计有什么区别
9. 未来职业规划
10. Coding：给一个数组、找第k大的数

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【蚂蚁1面】

聊简历，分工、具体负责内容。
介绍Lgb、怎么处理缺失值、如何防止过拟合
NN里防止过拟合的方法有哪些
Resnet，解决什么问题，如何解决
特征筛选的方法
Tabnet
普通线性回归基本假定
聊Bert，mask-language-learning
Self-attention怎么算的
介绍Transformer
研究方向，研究生期间做了什么，最近读了什么paper
Pandas 怎么用自定义函数

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字节数分凉经
1.python内置的库？数据结构
2.python怎么初始化？
3.sql运行效率怎么提升
4.怎么判断获得的数据是完整的 未篡改的
5.sql的窗口函数，partition by和group by有什么区别
6.分析智能电视的用户行为 哪些指标？怎么做数据可视化？ 怎么建表储存数据 怎么处理缺失值 异常值

编程题： 两个矩阵点乘、两个list怎么merge

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oppo数分一面
（他说是偏商业分析）

1. 问简历
2. 探究某个搜索词搜索出来的商品的排序的影响因子（距离，搜安卓手机，出来很多手机，怎么去看手机出现顺序的影响因子）
3. 怎么判断这些影响因子是否真正影响到了搜索词搜索
4. Excel：index、offset函数，VLOOKUP函数的最后一个参数为1（False）时应用在哪些场景
5. Sql：给你一个商家三个月每天的销售表，要求出每天销售前十的商品
   给你一个记录了某个指标每个时段的值的表，要求出每个时段的增量

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