许愿腾讯hr面(已oc

7.8 时隔一个月来补天坑
时间隔得比较长真的有点忘了,还请见谅。。

前提:产品运营
群面
题目:针对某产品出一个运营方案
群面应该是六个人,正常走自我介绍流程,似乎学历都比我高(瑟瑟发抖)。
一开始没人抢角色,有两个人提了讨论框架,但我觉得都有点太泛了就另外提了一个思路,被一致采纳了。
大家脑暴了几分钟,总共提了三个方案吧,我提了一个小众方案,但过半数的人支持另一个主流方案,我就放弃了自己的方案跟着大众走。
整个讨论过程很流畅,大家讨论都很积极且没有什么争执点,我在几个决定性转折中都发表了自己的意见且获得了大多数人的支持,中间还充当了一次timer,push了一下流程。
方案形成后推举了另一个人当reporter(怂),我看到还有剩余时间,提议一个点可以再完善一下细节,讨论后时间就到了。
report完我们的方案后,面试官针对一个点提问,所有面试的同学一个接一个发言了,我比较鸡贼就留到最后总结了一下所有人的发言。。

一面
一面面试官就是群面面试官,是个小姐姐。
首先常规的自我介绍、实习经历以及为啥离职。
接下来就是一个关键问题。。面试官小姐姐问我平时的爱好,我说了几个(并没有B站),小姐姐问我看B站吗,我说偶尔看,然后面试官开始跟我聊B站。。楼主表示对B站不熟啊!但还是硬着头皮聊下去555主要就是聊B站的产品设计和运营规划的优缺点以及优化建议。
然后就结束了。。

二面
二面面试官是部门leader,声音很好听的小哥哥,本来听声音以为是个温柔的人结果入职后发现并不是【摊手】
首先还是常规的自我介绍、实习经历以及为啥离职。
然后就我之前的一个项目聊了一下。
接下来还是一个关键问题。。小哥哥问我最近有没有使用什么不满意的互联网产品,我想了想,说了之前群面案例的产品,其实当时我已经知道那是部门核心业务了,这一步也算兵行险着。。但因为事先有准备,所以讲的还是蛮头头是道的,面试官最后表示我讲到的很多地方都是他们现在有在思考的点(内心窃喜)
最后面试官问我有啥问题,我就问了部门的发展方向,然后小哥哥就和我讲了蛮长时间的未来规划,当时我就觉得还蛮稳的qwq

hr面
hr面就很波澜不惊了,问题都在射程范围以内。
首先还还是常规的自我介绍、实习经历以及为啥离职。
还记得的几个问题:其他人对我的评价、自评性格中的三个缺点、平时的兴趣爱好、想不想读研、未来预期工作地点、为什么想来腾讯。

不算总结的总结
楼主觉得这次面试除了群面的学历鄙视链和一面出其不意的B站外,其他的基本都是预料之中的流程和问题,建议大家面试前还是多多准备一下常见问题这样子。大概就是这样啦,还有什么问题可以在评论区提问~

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刚刚刷新看到面试状态更新为hr面,第一次许愿希望蹭蹭大佬们的欧气55
许愿成功就来写面经
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6.3hr面完许愿oc 以之前所有面试的面经祈祷
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6.10 刚刚收到oc了!还愿面经之后就来填坑~

#腾讯暑期实习##许愿##求offer#
全部评论
大兄弟入职了没有? hr面都问了啥
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发布于 2020-07-07 15:33
楼主哪个事业群呀
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发布于 2020-06-09 12:19
刚刚hr面完显示已完成,蹲oc【紧紧张张】
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发布于 2020-06-03 16:42

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------------------------------------题目一:题目大意:有 n (1 <= n <= 2e5) 本书,编号为 ai (0 <= ai <= 1e9)。你需要将它们放入若干个临时书架(先进先出队列),要求奇数编号和偶数编号的书不能混放。最终,你需要从这些书架中按顺序取出书本,形成一个严格递减的序列。问最少需要多少个临时书架。解法思路:奇偶性限制使得奇数和偶数两组书的处理是完全独立的。对于每一组(例如奇数),为了能按顺序取出形成一个严格递减序列,放入同一个书架的书必须是原序列中的一个严格递减子序列。因此,问题转化为:将奇数子序列和偶数子序列分别拆分成最少数目的严格递减子序列。根据Dilworth定理,一个序列最少能被划分成的递减子序列的数量,等于其最长严格递增子序列(LIS)的长度。所以,分别求出奇数序列和偶数序列的LIS长度,两者相加即为答案。LIS可用经典的O(n log n)算法求解。------------------------------------题目二:题目大意:有 n (1 <= n, m <= 1000) 个部门和 m 个项目,部门权重为 ai,项目难度为 bj (1 <= a, b <= 1e4)。还有一个 n x m 的绩效矩阵 vij (1 <= v <= 1e4)。总绩效为所有 wij = vij * (ai + bj) 的和。你可以任意交换部门的顺序(行和a的顺序),也可以任意交换项目的顺序(列和b的顺序),目标是最大化总绩效。解法思路:关键在于对总绩效公式进行数学变形。总绩效 = Sum(vij * (ai + bj)) = Sum(vij*ai) + Sum(vij*bj)。将求和顺序改变可得:Sum(ai * Sum_j(vij)) + Sum(bj * Sum_i(vij))。这等价于 `部门权重向量a` 与 `矩阵行和向量` 的点积,加上 `项目难度向量b` 与 `矩阵列和向量` 的点积。根据排序不等式,两个向量的点积在它们同序排序时最大。因此,先计算出矩阵的所有行和与列和。然后,将部门权重a和行和向量都按降序排序后计算点积,再将项目难度b和列和向量都按降序排序后计算点积,两者相加即为最大总绩效。------------------------------------题目三:题目大意:有 n (1 <= n <= 1e5) 个服务区域,每个区域是数轴上的一个闭区间 [li, ri] (|li|,|ri| <= 1e9)。你需要选择一个整数点 x 作为仓储中心,使得总运输成本最小。单个成本定义为:如果 x 在区间内,成本为0;否则成本是 x 到该区间最近端点的距离。解法思路:这是一个经典的几何中位数问题。总成本函数是所有单个成本函数的和,而每个单个成本函数 `cost(x)` 都是一个V形的凸函数。多个凸函数之和仍然是凸函数,其最小值点可以通过分析斜率变化找到。总成本函数的斜率在每个区间的端点 `li` 和 `ri` 处发生变化。当 x 从负无穷向正无穷移动时,初始总斜率为-n,每经过一个端点,斜率就加1。当斜率从负数变为非负数时,就到达了成本最小的位置。这个位置恰好是所有 `2n` 个端点(所有 `li` 和 `ri` 的集合)的中位数。因此,只需收集所有 `2n` 个端点,找到它们的中位数作为最优选址x,然后计算总成本即可。具体的详细代码和题解可以戳我主页的文章查看
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