算法方向优质面经合集
篇一：字节跳动7月份按岗位汇总算法高频题
一、前言
前段时间总结了5月和6月字节跳动的两个月高频题目，反响还不错。
这两天在分析提前批的面经，发现题目的趋势更加明显，可能真的应了那句话，面试官就那么多，考的题也就那么多。
而且越新的面经，参考意义也就越大
距离结束还有不到十天的时间了，这次我把7月1号~7月6ri的算法题做了汇总，发现最近LRU频繁出现！大家一定要会呀！！！
二、后端
| 算法题 |
频次 |
| 102. 二叉树的层序遍历 |
4 |
| 146. LRU缓存机制 |
3 |
| 415. 字符串相加 |
2 |
| 199. 二叉树的右视图 |
2 |
| 113. 路径总和 II |
2 |
| 3. 无重复字符的最长子串 |
2 |
| 25. K 个一组翻转链表 |
2 |
| 2. 两数相加 |
2 |
| 958. 二叉树的完全性检验 |
2 |
| 剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和 |
2 |
| 347. 前 K 个高频元素 |
1 |
| 101. 对称二叉树 |
1 |
| 1147. 段式回文 |
1 |
| 20. 有效的括号 |
1 |
| 283. 移动零 |
1 |
| 876. 链表的中间结点 |
1 |
| 460. LFU缓存 |
1 |
| 206. 反转链表 |
1 |
| 100. 相同的树 |
1 |
| 69. x 的平方根 |
1 |
| 124. 二叉树中的最大路径和 |
1 |
| 剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字 |
1 |
| 160. 相交链表 |
1 |
| 15. 三数之和 |
1 |
| 143. 重排链表 |
1 |
| 8. 字符串转换整数 (atoi) |
1 |
| 842. 将数组拆分成斐波那契序列 |
1 |
| 41. 缺失的第一个正数 |
1 |
| 704. 二分查找 |
1 |
| 128. 最长连续序列 |
1 |
| 814. 二叉树剪枝 |
1 |
| 剑指 Offer 33. 二叉搜索树的后序遍历序列 |
1 |
| 23. 合并K个排序链表 |
1 |
| 1. 两数之和 |
1 |
| 445. 两数相加 II |
1 |
| 62. 不同路径 |
1 |
| 63. 不同路径 II |
1 |
| 4. 寻找两个正序数组的中位数 |
1 |
| 剑指 Offer 29. 顺时针打印矩阵 |
1 |
| 509. 斐波那契数 |
1 |
| 103. 二叉树的锯齿形层次遍历 |
1 |
| 141. 环形链表 |
1 |
| 剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点 |
1 |
| 剑指 Offer 61. 扑克牌中的顺子 |
1 |
| 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 |
1 |
| 215. 数组中的第K个最大元素 |
1 |
| 111. 二叉树的最小深度 |
1 |
| 994. 腐烂的橘子 |
1 |
| 剑指 Offer 54. 二叉搜索树的第k大节点 |
1 |
| 33. 搜索旋转排序数组 |
1 |
| 977. 有序数组的平方 |
1 |
| 344. 反转字符串 |
1 |
| 234. 回文链表 |
1 |
三、客户端
| 算法题 |
频次 |
| 104. 二叉树的最大深度 |
2 |
| 146. LRU缓存机制 |
2 |
| 543. 二叉树的直径 |
2 |
| 21. 合并两个有序链表 |
1 |
| 151. 翻转字符串里的单词 |
1 |
| 7. 整数反转 |
1 |
| 206. 反转链表 |
1 |
| 257. 二叉树的所有路径 |
1 |
| 102. 二叉树的层序遍历 |
1 |
| 215. 数组中的第K个最大元素 |
1 |
| 103. 二叉树的锯齿形层次遍历 |
1 |
| 3. 无重复字符的最长子串 |
1 |
| 662. 二叉树最大宽度 |
1 |
| 1. 两数之和 |
1 |
| 剑指 Offer 34. 二叉树中和为某一值的路径 |
1 |
| 剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III |
1 |
| 300. 最长上升子序列 |
1 |
| 322. 零钱兑换 |
1 |
| 460. LFU缓存 |
1 |
| 958. 二叉树的完全性检验 |
1 |
四、算法
| 算法题 |
频次 |
| 104. 二叉树的最大深度 |
1 |
| 110. 平衡二叉树 |
1 |
| 剑指 Offer 55 - II. 平衡二叉树 |
1 |
| 814. 二叉树剪枝 |
1 |
| 23. 合并K个排序链表 |
1 |
| 1. 两数之和 |
1 |
| 445. 两数相加 II |
1 |
| 2. 两数相加 |
1 |
| 62. 不同路径 |
1 |
| 63. 不同路径 II |
1 |
| 4. 寻找两个正序数组的中位数 |
1 |
| 剑指 Offer 29. 顺时针打印矩阵 |
1 |
| 509. 斐波那契数 |
1 |
五、前端
| 算法题 |
频次 |
| 剑指 Offer 48. 最长不含重复字符的子字符串 |
1 |
| 680. 验证回文字符串 Ⅱ |
1 |
| 112. 路径总和 |
1 |
六、测试
| 算法题 |
频次 |
| 169. 多数元素 |
2 |
| 796. 旋转字符串 |
1 |
| 543. 二叉树的直径 |
1 |
| 20. 有效的括号 |
1 |
| 25. K 个一组翻转链表 |
1 |
| 215. 数组中的第K个最大元素 |
1 |
| 704. 二分查找 |
1 |
| 169. 多数元素 |
2 |
七、数据
| 算法题 |
频次 |
| 1201. 丑数 III |
1 |
| 剑指 Offer 41. 数据流中的中位数 |
1 |
篇二：回馈牛客，秋招总结分享
一、前言
2021届秋招基本结束，谨以此文做一下梳理与沉淀。仅限技术栈为后台开发。
二、秋招结果
个人情况本科、硕士都是双非一本，坐标北京，论学校和学历的话并不占优势，实习的时候基本身边都是北邮、北交及以上的同届同学。但是也希望和我一样的学校并不出彩的同学不要放弃，付出总会得到回报的。有过三家大厂实习：滴滴（Java）、字节（Golang）、阿里（大数据），技术栈不算窄。在实验室也是团队负责人，带过项目。
总的来说，有优势也有劣势，这次整理一是沉淀一下秋招的收获，二是分享给大家，如果可以给大家带来一些帮助，也是我心中所愿。
秋招offer主要集中在互联网公司：阿里SP、腾讯SP、快手SSP、美团SP、京东SP、滴滴、小米。
国企银行部分也有一定的收获，但是相比互联网的结果，不算成功。总的来讲国企银行更看重综合实力，技术能力只是评估指标之一，学历与院校水平占据更多的主导地位。
三、面试情况总结
（一）语言
互联网公司校招对语言没有硬性要求，如果语言对口，会针对语言进行一些基础知识的测试。但是如果语言不对口，不会因此直接拒绝，会从其他方面进行更全面的综合基础测评。Java类较多的公司：阿里、美团、京东、快手、小米
Java类较少的公司：腾讯（基本无Java，主要C++/Golang/Python）、滴滴（主要Golang/php）、百度（主要C++/php）、字节跳动（主要Golang、Python）
（二）计算机基础
计算机基础是面试中的重点，能让面试官了解到你对整个计算机体系的了解程度，尤其面试非语言对口的公司与部门时，如果计算机基础不过关可能会被直接淘汰。数据结构与算法
数据结构是重中之重。基础数据结构需要深刻掌握，并且拥有代码实现能力；部分高级数据结构需要有一点的了解与理解。
- 基础数据结构：顺序表（数组）、链表（单向、双向、循环等各种）、栈、队列、树（以二叉树为基础）、图（主要是一些关于图的搜素算法）、哈希表、堆等。
- 高级数据结构：红黑树、线段树、跳表、前缀树、并查集等。
- 面试要求手撸代码，不接受口嗨。
- 题目对面试者有较深的考察，通常需要掌握高级数据结构。
京东：京东今年大部分部门采取电话面试，但是有的回合会进行电话+在线编程界面的形式，对算法考量程度中等，难度不高，中低水平，题目很多集中在《剑指Offer》中。
其他：其他几家大厂基本都采用牛客的在线面试程序，每回合基本都有算法涉及，但是难度均不太高，题目大部分集中在《剑指Offer》中。
- 牛客2020算法高级班：https://www.nowcoder.com/courses/cover/live/482?coupon=AIfrncy
- 牛客2020算法中级班：https://www.nowcoder.com/courses/cover/live/503?coupon=AyGVM82
- 牛客2020算法基础提升班：https://www.nowcoder.com/courses/cover/live/500?coupon=AqPCSZT
- 牛客2020算法基础入门班：https://www.nowcoder.com/courses/cover/live/509?coupon=A9MsMP8
计算机网络
计算机网络。互联网面试中，计网的参与度同样很高，软件开发部分主要集中在整体网络体系、应用层、传输层层面，很少下探到底层，不过有个别现象，比如京东二面中被问到了载波监听与多路访问。最基础的常备知识点如下：- 5层、4层、7层网络体系结构。
- 一次www.baidu.com的浏览器检索，发生了什么。
- http与https
- http1.0/1.1/2.0区别
- tcp与udp
- 三次握手、四次挥手
- 滑动窗口、拥塞控制、快速重传等
操作系统
操作系统。在面试中操作系统的问题不算多，因为这门课下探的话深度太深，面试官也不好尝试，甚至有的面试官也不太熟。一些常备问题有了解就好，多看些面经，当然如果可以深入，你讲出来就是你的亮点。举个例子，进程和线程的区别中，大家都会提到一条线程切换比进程切换要快，但是如果可以讲出为什么快，进程切换做了什么，线程做了什么那自然是加分项了。最基础的常备知识点：- 进程和线程的区别
- 几种IO模型
- select、poll、epoll
- 进程、线程的几种状态；状态转换等
- PV操作
- 进程通信的方式
- 分段分页
计算机组成原理
计算机组成原理。这门知识很贴近硬件，面试中单独提问的基本很少，如果时间有限可以战略性放弃。但是有时间如果可以补充的话为最好，其中一些底层运算机制能帮助梳理整体计算机体系，并且涉及到的汇编语言、机器指令也可以很有效的帮助理解高级语言。数据库原理
互联网面试中，对数据库的考察偏重实际应用，很少涉及到书本上的数据库原理层面（如关系代数等知识），但是一些常见问题，如三大范式，依然在考察之中。关系型数据库，选择一种深入了解即可，推荐MySQL。要对存储引擎、事务控制、索引优化等知识的原理和使用都深入了解。并且需要拥有一定的SQL能力，面试会出现很多场景SQL题与索引优化题。问题举例：
- MySQL中都有哪些存储引擎，有什么区别。
- ACID代表什么，脏读、幻读、不可重复读是什么，如何解决。
- 索引有哪些种，什么区别。索引结构有哪些，如何实现，什么区别。
语言框架
其实每个大厂都会有一套或者多套自己的生态环境，入职后都需要进行再学习。但是针对你选择的面向对象语言，要对语言生态有一定的了解，常用的开源框架核心功能的使用与原理都在大厂的考察范围内。我的主语言是Java，所以这里说一些Java需要掌握的框架。
Spring
Spring已经不再是一个框架，而是一个生态了。Spring旗下的各种框架需要有一定的了解和研究，如：Spring、SpringBoot、SpringMVC等。问题举例：- Spring的IOC和AOP
- SpringBoot是如何实现自动配置的
- SpringMVC的请求流程
MyBatis或Hibernate
做Java开发的同学必不可少需要涉及至少一种持久层框架。总的来讲，目前MyBatis用的比较多，但是擅长Hibernate也是可以的。这块知识其实面试中不会很多，但是偶尔也会提到一两句，普遍偏应用方向，原理层面也会有部分涉及，所以复习程度要自行斟酌。中间件与分布式
这部分知识不是必须的，应届生在学校中往往没有实际应用场景，所以可能会欠缺这方面知识，这个时候实习就显得很重要了。这部分知识往往是提升面试面评的最佳之选，上述的内容可能你掌握不牢便属于不合格范畴，是合格与不合格之间的评判标尺。而这部分内容便是合格与优秀之间的评判标尺。当然，这方面复习要根据时间、基础等条件斟酌决定。Redis
Redis基本已经成为基础必备知识，Redis的常用方向、数据结构（分为表层数据结构和底层数据结构）、分布式部署模型、缓存相关的内容、分布式锁等。RPC
RPC框架有很多，想进入大厂甚至想取得大厂SP的话，至少对一种RPC框架（如Dubbo、Thrift等）有一定了解，并且要对微服务的架构有一定的认识。并且要对一些数据传输的底层协议、注册中心监控中心的原理、负载均衡算法等有一定了解。四、面试题目类型
面试中面试官所问的问题有几类，可以对这些类问题加以区分，针对性复习。算法编程类：考验代码基本功，通常需要电脑上编写、纸上手写、口述思路等。
- 算法题目：例如写一个快速排序。
- 设计类编程题目：例如写一个DCL的单例模式。
- SQL类：给你几个表，做一个统计分析。
- 如果让你设计一个qps 10w级别，数据量日均1000w的秒杀系统，你如何设计？
- 现在有一个系统是单机部署，现在突然访问高峰期，需要提高性能，你如何操作与设计？
- 线上服务非常卡顿，用户请求响应超过预期，你觉得是什么原因，如何定位，如何解决？
五、写在最后
欢迎指正交流。
篇三：一个“普通人”的秋招算法岗上岸心得
作者：欧姆表不孤独一直想写点东西总结一下自己的秋招历程，觉得在一定程度上应该能代表很多"普通人"的秋招经历。但是由于各种原因（主要是自己懒），从去年11月秋招大致结束，一直拖到现在都没有写。最近在好友的鼓励下，终于下定决心，克服懒散，提笔记录下这段艰难但也颇有意义的经历，希望能给师弟师妹们一些信心，同时少走一些弯路。另外题目中写"普通人"是因为自觉在各方面都不出彩，加引号是为了免去一些闲话，如果你看完全文还是觉得我有冒犯，那我在这里先道个歉。
先介绍下自己的背景：西北某211本硕，方向为计算机视觉（CV），没有论文，没有实习，做过几个实验室和学校的项目，一个天池比赛前20。最终拿到四个offer，美团、字节、小米、旷视，均为SP。我相信一定有很多像我这样普普通通的人，感觉自己各方面都比较一般，没有比较好的论文、项目，比赛名次也不是特别高，编程也没那么牛，一边看着网上的各种算法岗劝退言论，一边心慌慌地纠结要不要继续找算法岗。我写这篇帖子的目的就是希望能给大家一些信心，如果你觉得自己做过一些相关的项目、比赛，有一定的基础，肯花时间好好准备找工作的相关事宜，那我建议你可以下决心了。
我想先从大的方面对秋招中比较重要的几个方面进行总结，也给出一些建议，然后再把几个公司的面经贴上来。因为面经在一定程度上具有很大的偶然性，并不能完全代表一个人或这一个厂的真实情况，只能作为参考，因此最好是多看一些。
一、秋招总结
1、心态
秋招对大部分人来说都是一段非常难熬的经历，本身自己就已经是顶着很大的压力在求职，还要面对很多外界因素带来的影响，时常会给自己的心态带来非常大的波动。本来我在这一部分写了很大一段回忆自己遇到的一些搞心态的事情，但仔细想了想还是删了，以后有机会单独写一帖吐槽求职路上的奇葩经历，这里就写一些可能会影响到自己心态的方方面面，大家可以注意一下。1）面试被拒：这应该是最常见的压力来源了，而且随着被拒的次数越来越多，压力也会成倍增加，对个人心态考验非常大。对我们这样的普通人来说，前期面试被拒再正常不过了，这时候一方面是要总结好失败的经验，另一方面也要寻找合理的宣泄途径，跟好朋友吐槽、打两把游戏等都是很有效的方法。
2）周边环境：我们一般都是和同届同学一起找工作，有些同学比较优秀，很快就拿到offer，这时候也有可能会对我们的心态有些影响。不过这是没有必要的，你直接去跟他取经就好了，能拿到offer大概率是有可取之处的，我当时就跟一个同学学到了很多东西。当然也不排除有些人拿到offer后在朋友圈装逼、散布焦虑情绪，这种我建议屏蔽或拉黑，同时也希望大家拿到offer后能低调一些，以己度人。
3）网络言论：每年在网上都会出现一个词来形容每年的算法岗状态，19年是"诸神黄昏"，20年是"灰飞烟灭"，不知道今年会是什么。但无论怎么说，都改变不了大部分人最终拿到offer的事实。这种问题其实挺唬人的，四月起这么个问题，大家都刚开始找工作没啥经验，碰壁了就去吐槽，造成一种算法岗无望的景象。但如果你十一月问这么个问题，很多回答应该就成了如何通过不断投简历、面试最终上岸某家公司，其实我身边的同学、朋友大部分也都是9月之后拿到了"定稿"的offer，10月、11月的也多的是，所以大家一定要稳住，尽量不要受到这种言论的影响。
其实在秋招中感受到痛苦是一件再正常不过的事情，但我也不敢跟你说："心态要好，不要在乎那些事情"，虽然这是对的，但经历过那种压力和痛苦就会知道完全做到这样几乎是不可能的，就跟世界上没有圣人一样。我给大家的建议就是首先要做好承受这一切的准备，秋招几乎不可能是一帆风顺的；另外当压力到来的时候，一方面要先做好总结，另一方面也要找到合理的宣泄方式，不要让一次的失利影响你太久。恐惧、失落、时常进行的自我怀疑，这都是秋招中的常态。一边痛苦，一边反思，在秋招中这是提高自己最快的方法。
2、刷题
这是一个老生常谈的话题了，在互联网只要是技术岗，笔试面试都要撕题。我本人是从2020年2月中旬开始准备的，期间一共刷了400道题，总体感觉下来能应对几乎所有的笔试、面试场景了，印象里面试过程中碰到的题目全都撕出来了，笔试大概能通过80%的样子。接下来会说一些自己的小心得。首先声明，我没有参加过编程比赛，本科学过C，学过基础的数据结构和算法知识，读研之后大部分时间使用python，整个刷题和笔、面试也都是使用python完成，可以说在刷题方面也是一个非常普通的人。
1）如果你像我上面说的一样，对刷题需要的算法（排序、链表、二叉树、图、动态规划等）没有过一个系统的学习，那我强烈推荐你去看左程云（左神）的算法课，个人感觉左神的课在深度和广度上都能覆盖整个秋招的范围。首先，如果你没有很好的算法基础，左神的课能让你对算法建立一个系统的认识，对基础的算法有很好的理解；另外，左神也会做很多扩展性的算法介绍，这些你可能没听过，但是不要紧，至少之后你在牛客题霸看到的时候不会一脸懵逼，知道这是个什么东西，大概解决了什么问题，然后再慢慢研究。总之，左神的课非常长也非常良心，希望大家能坚持看完（基础班我记得接近30小时），你一定会大有收获。再次对左神表示respect！
2）有了基础之后，接下来就是刷题。我建议大家先按照类别刷，比如链表相关的做个十几道，有个比较深入的理解，然后再去做二叉树、排序等，这样按照大类做下来之后，你就不会对题目感到陌生和惶恐了，看到题之后知道这大概是个什么事。然后我建议把《剑指offer》刷两遍，剑指非常经典，牛客题霸也有剑指专题，很方便。之后就比较随意了，可以先把热题TOP100刷一遍，如果有时间也可以按照顺序再刷个两百道，感兴趣的话去参加周赛也挺好的（我没有参加过）。另外，牛客上也有大佬整理了每个公司出过的题目汇总，这也是不错的选择。对于出现频率非常高的题目，一定要多刷几遍，确保碰到就能秒了。
总之，在刷题这一块我一直有两个看法，一是如果你现在对秋招很迷茫很惶恐，不知道该准备些什么，那你就刷题去吧，至少这肯定是不会错的，另外就是在你有时间的基础上，刷的题目越多越好。根据我对周边同学的了解，最好是能刷到200道以上的题目，这样在面试中底气也会更足。
3、基础知识
基础知识是考验基本功的，包括机器学习和深度学习里面的一些基础的问题。这部分可能会问的比较广，需要系统地学习和整理。这里推荐两本书：李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的《机器学习》（西瓜书）。建议大家可以先深入地读一下《统计学习方法》，李航老师写的非常精炼，也比较"好懂"，碰到不懂的可以去看看西瓜书，两本配合食用效果更佳。知乎、博客上也有很多大佬们更通俗的解释，可以加深理解。《深度学习》（花书）也是非常好的一本书，但是太厚了，很难读完。建议当成工具书，碰到问题可以去专门的章节翻阅，可能会有意想不到的收获。在这个过程中最好准备一个笔记本，将公式的推导以及一些算法的流程和重点记录下来，能巩固记忆，查阅起来很方便，面试前也可以拿出来翻一翻。推荐大家用活页本，内容增添起来很方便。
除了看书以外，总结和整理也是至关重要的。有的问题你可能理解了，但是表达出来没那么专业，不够味。因此这部分我建议大家先去网上搜集一下面经，把里面提到过的问题都整理出来，然后自己总结出一个合理的答案，形成文档，以后碰到就这么回答就行了，这也就是网上有些人说的"八股文"。如果面试碰到了没有见过的问题，就把它加入到你的文档中去，确保以后碰到能够对答如流。我在后边也会把我整个秋招过程中碰到的比较常见的问题列出来，供大家参考。
总结一下，基础知识部分主要是学习+整理，当你的面试数量达到一定程度之后，这部分就几乎不是问题了。记住，一定要整理成文档，一定要整理成文档，一定要整理成文档！
4、论文/项目/比赛
这部分主要是个人的一些经历，是体现"个人价值"最重要的部分，也是简历上面试官着重会进行提问的。这部分因人而异差别很大，因此我只说一些小建议。1）论文：首先强调一点，没有论文也是可以上岸的，没有论文也是可以上岸的，没有论文也是可以上岸的！我身边的同学，以及秋招中认识的朋友，很多也是没有论文的，但最后都能拿到比较满意的offer。不少人在论坛上说"没论文简历都过不了"，这绝对是缺乏数据支撑的。简历没过很大程度上是因为简历写的不好，或者部门不匹配。前者需要好好地琢磨一下简历的逻辑、布局，后者的话就找准方向多投就行了，肯定会有捞你的。如果有论文的话要想办法把自己论文的贡献点讲清楚，这部分我没有实践过，就不班门弄斧了。
2）项目：这一部分很多人有这样一种疑问："我项目做的很弱，就做了这点东西都不好意思讲出来"。其实这是很正常的，永远记住，大部分人都是普通人，岗位很多，不可能只招天才。你做的再一般，那也是完成了一个项目，也有项目背景、创新点、应用场景，也是能在某个场景下解决了某个问题，这其实就够了。只要你真的对项目投入了精力，对其有比较好的理解，一定是有可取之处的，证明你解决问题的能力是很不错的。接下来你需要做的就是如何把项目给面试官讲好，这里我还是建议大家像写演讲稿一样把你要将的东西整理成文档，不要只在大脑里凭空想，一定要写在文档里，先去找同学讲一遍，然后面试的时候发现某个地方讲的不够好，回来再继续改进，慢慢地就能将项目讲好了。记住，一定要自信！
3）比赛：这部分和项目比较类似，面试官比较感兴趣的是你解决问题的思路、采用的方法以及相比其他参赛者的方法的优势。和上述一样，最好是整理成文档，把比赛题目、算法设计思路、具体采用的方法以及最后和其他方法的对比和反思都写一下，面试的时候按照写好的逻辑来讲。比赛这里，优胜参赛者的解决方法也是比较重要的一点，面试中经常会问到，一定要去论坛把前几名的方法都大致看一遍，大致了解一下。
5、简历
简历是给面试官的第一印象，写一份好简历是求职过程中非常重要的开端。在这里也给大家几个小建议，大家写的时候可以注意一下。1） 模板：简历模板尽量简约一些，不要花里胡哨的那种；
2） 照片：建议大家去比较专业的照相馆拍一组证件照，西服领带搞起来，这样看起来正式一些。
3） 项目介绍：这部分是简历最重要的地方，一定要仔细琢磨，每句话的存在都要有意义，都要体现项目中最"精彩"的部分，切忌废话连篇。另外，每个点的介绍都要胸有成竹，确保面试官问起来的时候能够对答如流，配合第四条中整理的文档食用效果更佳。
4） 篇幅：如果你的项目不是特别特别多，那么简历尽量不要超过一页。
二、一些公司的面经
我大概是从五月底开始投简历的，从所记录的面经中挑了些比较有意义的供大家参考。同时我也给出了我对自己面试过程的评价，但不能代表所有人，大家尽量多去讨论区看一看，这个差异还是很大的。1、美团
一面：
1) 自我介绍；
2) 项目介绍，上线、落地情况；
3) 介绍下LR，思想，LR里的最大似然是怎么回事；
4) 代码题：给出一个函数rand1，随机生成0和1，写一个函数randN，均匀生成0-N-1；
5) 代码题，计算根号N，精确到小数点后m位，二分法，梯度下降法。
二面：
1) 自我介绍
2) 计算机网络、操作系统学过没；
3) 多进程、多线程讲一下，内存占用方式，为什么线程是共享内存的；
4) 讲下项目，传统方法是怎么做的，有啥优点，是怎么部署的，几个人完成的，数据是怎么采集的，规模有多大；
5) 讲下比赛，几个人完成的，怎么分工的；
6) 有没有碰到过拟合，过拟合的标志是什么，怎么解决；
7) L1正则化为什么能缓解过拟合；
8) 有没有发论文；
9) 包含百万、上亿特征的数据在深度学习中怎么处理；
10) 降维方法有哪些，PCA是怎么做的，还知道其他的吗；
11) LR和神经网络有什么区别；
12) 代码题：字符串中长度为len的连续字串中，出现次数最多的字串；
13) 数学题：四个人过河，每次最多两人，有多少种过河方法。四人过河时间分别为1，2，5，10（分钟），问最快需要多久。AB，A回，CD，B回，AB，共17分钟。
三面：
1) 自我介绍
2) 比赛介绍，比赛的任务，前几名的团队都是怎么做的，你们的亮点在哪里；
3) 挑一个项目介绍；
4) 目前的offer；
5) 职业规划里最看重什么；
6) 反问。
HR面：（通过）
1) 本科和研究生期间比较骄傲的一件事情，比较遗憾的事情；
2) 为什么没有选择深造；
3) 最近最有挫败感的事情；
4) 对美团的了解；
5) 职业规划，工作城市的选择；
6) 对自己不满意的地方；
7) 反问。
总结：美团的面试流程很紧凑，面试体验也非常好，点赞。
2、字节
提前批一面：
1) 自我介绍；
2) 问项目，检测里改进了哪些点，GAN是用来干什么的，怎么用的；
3) 方向相关的一些知识；
4) 其他相关论文里用到的一些方法；
5) 撕题：手写nms。
提前批二面：
1) 自我介绍；
2) 介绍项目，面试官好像是做检测的，主要问了问检测的项目；
3) 检测任务有什么衡量指标（mAp），实现原理是什么；
4) 分类里用到的交叉熵公式是什么；
5) 讲了讲比赛里用到的一些点；
6) pytorch里function和module有什么区别；
7) pytorch里dataset、dataloader、sampler有什么区别；
8) python里的生成器是什么；
9) 撕题：两个有序数组的中位数；
（三面挂了，没有记录。之后又到了三面，又挂了，提前批结束，共六面。）
正式批一面：（挂）
1) 自我介绍
2) 项目相关；
3) 生成对抗网络是怎么用的；
4) CRNN的思想，CTC的思想，CTC中有没有训练参数；
5) 姿态估计相关项目；
6) TCP/UDP的区别
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