面試常考演算法

㈠ Java面試筆試，數據結構和演算法考到什麼程度

你說的那個數據結構不一定考的。 Java面試就那麼點東西，各個公司也不一樣。 有的分筆試和機試。這些公司想看看實際面試人員的能力，節省了以後的時候。 筆試中，無非就是一些概念性的東西巴了。 比如：jsp是servlet嗎? servlet的生存周期；還有一些面向對象的知識。這些平常用心的話都沒問題，即使臨陣磨槍也行。 那麼機試就的要看你自己的能力了，對框架的屬性程度。還有就是在也不能常見的對數據 庫的CRUD也就是增刪改查操作。機試都好這口。 其實面試如果也沒筆試機試那麼就問幾道題的話，如果是技術人，幾道題下來就知道你的底子了，在問些邏輯上的也就知道要你還是不要你了。 在有你要對一些資料庫知識了解一些。 做java的 oracle 得達到掌握 sql server 了解就行 基本語法啥的就可以了 mysql 這個也得達到掌握 別的就不要會用到

㈡ 昨天去阿裡面試，上來就出了一個演算法題，當時沒想出思路，現在也仍沒有思路，大家來看一下此題。

我覺得這個問題帶有更多的數學成分.
雖然我也不會證明,但是直覺感覺沒有什麼最優構造,也許可以考慮用一下蟻群演算法這類的非精確演算法來求得一個較優解.
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剛才稍微嘗試了一下,似乎兩個三叉路口(既是你配圖那種結構)都是120°正三叉的情況非常優,正在考慮能不能證明這是最優解.

㈢ 深度學習（視覺）面試中常問的知識點有哪些

• 一些基礎演算法題。包含但不僅限於大學裡面ACM-ICPC競賽中的數論、圖論、數據結構、動態規劃、幾何數學等。不過鑒於很多面試官不是選手出身，所以你被問到的很可能是「Google面試題」、「Facebook面試題」、「國內某BATM面試題」之類的演算法題，你可以以這些為關鍵字上網搜搜看，或者上LeetCode之類的刷題網站（ps:我沒有用過）刷刷題找找感覺。

• 情景題。面試官可能會給你出一個情景題「在XXX情況下（此處省略100字），你有什麼比較好的方案」。比如說你面試的是搜索引擎，面試官就和可能和你聊一些搜索引擎的問題；比如你面試的是在線廣告競價，他可能就會和你聊一聊一些小網站裡面的小廣告；又或者你去面試游戲，可能會被問怎麼解決當攝像頭跑到牆後面時候的問題。你這里是深度學習，可能也會被問到以後這方面的情景題吧，你要准備一下。不過其實你回答不出來也沒有很大問題（如果你是校招或者剛剛轉行想做這個），這方面主要考考你的邏輯思維和口頭表達能力。

• 專業知識。深度學習這方面的專業知識。具體看公司要求了。如果他是想要找一些底子好的苗子自己培養，你這塊懂不懂也沒有太大關系。不過這是一個現實的社會，基本上都是要你在深度學習（視覺）方面的能力達到他們的需求的。而且我要是剛剛把你培養出來你就跳槽了那公司不就虧大了，所以現在招工基本上都要招能馬上上手的。

• 聊聊夢想。其實你在去面試之前，HR就可能做好了背景調查，所以你可能已經是他們想要的人了。這個時候面試官可能忽略上述條件直接和你聊生活聊理想了。這個時候要切記工資是否達到了你的要求，將來是否有長足的發展，因為如果飯都吃不飽，還談個什麼理想！不過也有可能是在測試你的溝通能力。

㈣ 面試筆試中讓設計一種演算法，是不是必須要寫出代碼來啊

一般面試考演算法會考察你幾個方面
1. 如果考官覺得你基礎知識不錯，考演算法一般就是看你對一些常見知道的熟練程度，是否會靈活運用。就是看你有沒有解決一個新問題的能力。一般偽代碼說想法就行，一般會較難的問題。
2. 若覺得你的基礎知識不行，可能目的就是探查你有沒有基礎的代碼能力了。因為有很多人能說，但是不能寫，哈哈。
3. 有些公司一定要求是要寫代碼的。或者有一些考官是這種風格的。但是寫的話多半都是簡單的，所以有機會多熟悉一下，基本的像排序，冒泡，快排什麼的啦。

㈤ Java面試筆試，數據結構和演算法考到什麼程度

你說的那個數據結構不一定考的。 Java面試就那麼點東西，各個公司也不一樣。 有專的分筆試和機試。屬這些公司想看看實際面試人員的能力，節省了以後的時候。 筆試中，無非就是一些概念性的東西巴了。 比如：jsp是servlet嗎? servlet的生存周期；還有一些面向對象的知識。這些平常用心的話都沒問題，即使臨陣磨槍也行。 那麼機試就的要看你自己的能力了，對框架的屬性程度。還有就是在也不能常見的對數據 庫的CRUD也就是增刪改查操作。機試都好這口。 其實面試如果也沒筆試機試那麼就問幾道題的話，如果是技術人，幾道題下來就知道你的底子了，在問些邏輯上的也就知道要你還是不要你了。 在有你要對一些資料庫知識了解一些。 做java的 oracle 得達到掌握 sql server 了解就行 基本語法啥的就可以了 mysql 這個也得達到掌握 別的就不要會用到

㈥ 老生常談：面試演算法有必要嗎

首先，面試什麼東西不是被面試者決定的，而是面試者決定的。

其次，編程，本質上是用計算機專解屬決問題，而經過多年業界總結出來的經典演算法，就是針對經典而典型問題的解決方案，學習這些演算法，除了能夠解決這些典型問題之外還能夠掌握解決問題的能力，從而觸類旁通。所以說，面試演算法是考察被面試者解決問題能力的一種方法。

第三，面試內容除了它能否起到考察作用之外，還要考慮成本問題。看一個被面試者能否做出一道演算法題，是一個成本很低的做法（甚至連電腦都不需要），這對於公司來說是可以接受的。

綜上所述，面試演算法有必要。

㈦ 筆試60面試40計算方法

按人員筆試成績的60%、面試成績的40%計算總成績。例如：A筆試成績為76.5，B筆試成績為71.5。

A筆試成績的60%=45.9

B筆試成績的60%=42.9

兩者差3分=45.9-42.9=3

假設A面試成績是100分，40%=40分，B的面試也是100分，40%=40分

A的總成績為=筆試成績+面試成績=45.9+40=85.9

B的總成績為=筆試成績+面試成績=42.9+40=82.9

(7)面試常考演算法擴展閱讀：

百分數與小數的互化

（1）百分數化小數：去掉百分號，小數點左移兩位。如：75%可化為0.75

（2）小數化百分數：加上百分號，小數點右移兩位。如：0.62可化為62%

百分比可以用於計算利息，稅款，利潤時使用。如：央行發布公告顯示，自10月24日起，將金融機構人民幣貸款和存款利率進一步下調0.25個百分點，其中，一年期貸款基準利率下調0.25個百分點至4.35%，一年期存款利率下調0.25個百分點至1.5%。

㈧ 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

我的面試遇到的題目，都是直接寫代碼，二分查找+旋轉數組查找，網路和阿裡面試都有問過，鏈表操作：逆置鏈表，逆置後面K個節點，鏈錶快排，這三道題網路遇到過，另外網易遇到過鏈表歸並。

㈨ 程序員面試時都要考演算法嗎

看應聘什麼職位...我面試的時候一點演算法都沒有涉及到...
某些特定開發崗位確實需要回扎實的演算法基答礎.比如根雲存儲，大數據什麼的.但是像普通的程序開發崗位應該對演算法要求不大.

所以，我猜測：如果面試跟演算法不怎麼相關的職位考官還問演算法的問題時，應該是你前面的回答還不足以讓考官錄用你。考官在給你展示自己的機會.

㈩ 面試題目 演算法 一天兩天 總共多少中情況

面試中純粹考演算法的問題一般是讓很多程序員朋友痛恨的，這里分享下我對於解答演算法題的一些思路和技巧。

一般關於演算法的文章，都是從經典演算法講起，一種一種演算法介紹，見得演算法多了，自然就有了感悟，但如此學習花費的時間和精力卻是過於巨大，也不適合在博客裡面交流。這一篇文，卻是專門講快捷思路的，很多人面對演算法題的時候幾乎是腦子里一片空白，這一篇文章講的就是從題目下手，把毫無思路的題目打開一個缺口的幾種常見技巧。

（一）由簡至繁

事實上，很多問題確實是很難在第一時間內得到正確的思路的，這時候可以嘗試一種由簡至繁的思路。首先把問題規模縮小到非常容易解答的地步。

[題目]有足夠量的2分、5分、1分硬幣，請問湊齊1元錢有多少種方法？

此題乍看上去，只會覺得完全無法入手，但是按照由簡至繁的思路，我們可以先考慮極端簡單的情況，假如把問題規模縮小成:有足夠量的1分硬幣，請問湊齊1分錢有多少種方法？毫無疑問，答案是1。

得到這一答案之後，我們可以略微擴大問題的規模： 有足夠量的1分硬幣，湊齊2分錢有多少種方法？湊齊n分錢有多少種方法？答案仍然是1

接下來，我們可以從另一個角度來擴大問題，有足夠量的1分硬幣和2分硬幣，湊齊n分錢有多少種方法？這時我們手裡已經有了有足夠量的1分硬幣，湊齊任意多錢都只有1種方法，那麼只用1分錢湊齊n-2分錢，有1種方法，只用1分錢湊齊n-4分錢，有1種方法，只用1分錢湊齊n-6分錢，有1種方法......

而湊齊這些n-2、n-4、n-6這些錢數，各自補上2分錢，會產生一種新的湊齊n分錢的方法，這些方法的總數+1，就是用1分硬幣和2分硬幣，湊齊n分錢的方法數了。

在面試時，立刻採用這種思路是一種非常有益的嘗試，解決小規模問題可以讓你更加熟悉問題，並且慢慢發現問題的特性，最重要的是給你的面試官正面的信號——立即動手分析問題比皺眉冥思苦想看起來好得多。

對於此題而言，我們可以很快發現問題的規模有兩個維度：用a1-ak種硬幣和湊齊n分錢，所以我們可以記做P(k,n)。當我們發現遞歸公式 P(k,n) = P(k-1,n - ak) + P(k-1,n - 2*ak) + P(k-1,n - 3*ak) ... ... 時，這個問題已經是迎刃而解了

通常由簡至繁的思路，用來解決動態規劃問題是非常有效的，當積累了一定量簡單問題的解的時候，往往通向更高一層問題的答案已經擺在眼前了。

（二）一分為二

另一種思路，就是把問題一刀斬下，把問題分為兩半，變成兩個與原來問題同構的問題，能把問題一分為2，就能再一分為4，就能再一分為8，直到分成我們容易解決的問題。當嘗試這種思路時，其實只需要考慮兩個問題：1.一分為二以後，問題是否被簡化了？ 2.根據一分為二的兩個問題的解，能否方便地得出整個問題的解？

[題目]將一個數組排序。

這個經典演算法肯定所有人都熟悉的不能再熟悉了，不過若是從頭開始思考這個問題，倒也不是所有人都能想出幾種經典的排序演算法之一的，這里僅僅是用來做例子說明一分為二的思路的應用。

最簡單的一分為二，就是將數組分成兩半，分別排序。對於兩個有序數組，我們有辦法將它合並成一個有序數組，所以這個一分為二的思路是可行的，同樣對於已經分成兩半的數組，我們還可以將這個數組分作兩半，直到我們分好的數組僅有1個元素，1個元素的數組天然就是有序的。不難看出，按這種思路我們得出的是經典數組排序演算法中的「歸並排序」。

還有另一種一分為二的思路，考慮到自然將數組分成兩半合並起來比較復雜，我們可以考慮將數組按照大於和小於某個元素分成兩半，這樣只要分別解決就可以直接連接成一個有序數組了，同樣這個問題也是能夠再次一分為二。按照這個思路，則可以得出經典數組排序演算法中的「快速排序」。

（三）化虛為實

這種思路針對的是浮點數有關的特殊問題，因為無論是窮舉還是二分，對於浮點數相關的計算問題（尤其是計算幾何）都難以啟效，所以化虛為實，指的是把有點"虛"的浮點數，用整數來替代。具體做法是，把題目中給出的一些浮點數（不限於浮點數，我們不關心其具體大小的整數也可以）排序，然後用浮點數的序號代替本身來思考問題，等到具體計算時再替換回來。

[題目]已知n個邊水平豎直的矩形（用四元組[x1,y1,x2,y2]表示），求它們的總共覆蓋面積。

因為坐標可能出現浮點數，所以此題看起來十分繁復（可以實踐上面由簡至繁和一分為二的思路都基本無效），略一思考，矩形的覆蓋關系其實只跟矩形坐標的大小有關，所以我們嘗試思考將矩形的所有x值排序，然後用序號代替具體豎直，y值亦然，於是我們得到所有矩形其實處於一個2nx2n的區塊當中，這樣我們用最簡單的窮舉辦法，可以計算出每一個1x1的格子是否被覆蓋住了。至此，只要我們計算面積的時候，把格子的真實長寬換算回來，就已經得到題目的答案了。