搜广推算法校招面试：BOSS直聘 推荐搜索系统工程师
本文介绍2024届秋招中，BOSS直聘的推荐/搜索系统工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题等。
2023年12月，赶在秋招的末尾，投递了BOSS直聘的推荐/搜索系统工程师岗位，并不清楚所在的部门。目前完成了一面，在这里记录一下一面经历。
首先，这一次的投递就是在BOSS直聘这个APP上直接投递的，没有走官网投递的流程；在这个阶段（秋招都要结束了），再去网申的话我感觉意义也不大，所以一般就是看看BOSS直聘上合适公司、岗位的HR发来简历邀请（可能是当初找实习的时候用户活跃度非常高，所以在APP上这大半年都一直会有HR发邀请的），如果有相关邀请并且感觉可以试一试的话，就会申请推进流程。
这一次面试和秋招的第一次面试（百度搜索的机器学习、深度学习算法岗位）一样，是算法方向的面试，所以可以明显感觉到面试官对于实习经历、项目经历都不怎么提问了，而是直接就问算法方面的内容——当然，这个也和我比较偏向于开发（主要是算法学不会），所以实习和项目经历都是开发方向的工作有关。其中，面试官主要提问的算法内容多数都是和数据结构有关的，主要集中在数据结构元素搜索的时间、空间性能优化方面。虽然感觉算法方面的面试是真的很难，但是也确实感觉这样的面试很有意思，自己会绞尽脑汁地回想当初刷题时，那些高赞题解里都用到了哪些算法思想或者优化技巧——而如果是开发方向的面试，那么提问往往都是集中在实习和项目经历方面，感觉自己都快要背下来了，没有算法面试有意思哈哈哈哈。一场面试下来，也确实收获到了很多新的内容与知识。
面试情况
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上午
10:00开始，持续25分钟左右。 -
线上视频面试，
1位面试官；面试官很和蔼。 -
首先做自我介绍；提问
25分钟。
提问问题
- 本科、研究生阶段都有哪些项目、实习经历？
- 研究生阶段和阿里云合作的项目是什么样的？是什么类型的项目？大致做了些什么？
- 数组和链表有什么不同？各自有什么特点与优势？各自的应用场景如何？
- 对于一个有序数组，在其中查找某一个值，最低的时间复杂度为多少？此时是用什么方法来查找的？对于一个有序链表呢？
- 对于链表中数据的查找，如何优化其时间复杂度？对于一个链表，将其数值和位置以哈希表的形式保存，这个保存的过程具体如何实现？这个过程的时间复杂度如何？
- 对于一个有序的链表，希望加快其查找数值的速度，有什么方法优化？
- 是否了解“跳表”这个概念？
- 两个无序数组，如何找到二者中元素的交集？时间复杂度如何？是否可以优化？你提到在哈希表中加以查找，此时查找的时间复杂度一定均是
O(1)吗？如果这两个数组的某一个或者每一个数组中，有重复的数据怎么办？ - 哈希冲突是如何解决的？时间复杂度如何？
- Java和C++中，有哪些和哈希表有关的数据结构？其各自的底层实现是什么？为什么红黑树可以实现哈希表？
- 两个无序的数组，如何找到二者中重复（既在数组
A中，又在数组B中）的元素？ - 一个有序的单链表
A，含有100万个结点；希望构建一个新的链表B，分段地保存A中的部分结点，从而优化A中查找元素的性能；那么你认为B应该每隔多少个结点保存一次A中的结点？如果B保存了10万个结点，那么基于B查找A中任意一个元素，平均查找的次数为多少？ - 个人的职业预期与规划是如何的？
算法题目
- 无（这里是指没有手撕算法代码的题目）。
面试结束反问
- 这一岗位对于机器学习、深度学习算法方面的知识是否有要求？
- 这一岗位更侧重于算法的研发（数学方面），还是算法的落地（开发方面）？
反馈情况
- 面试已经结束
1个多月，暂无任何回复，肯定已经凉了。
至此，大功告成。
