2025.4.9拼多多笔试

1.找到s最长的连续1是否为9,这个直接双指针模拟即可。

void solve() {
  int mx = 0, n;
  cin >> n;

  string s;
  cin >> s;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    int j = i;
    while (j < n && s[j] == '1') {
      j++;
    }
    mx = max(mx, j - i);
    if (mx > 9) {
      break;
    }
  }
  if (mx == 9) {
    cout << "lucky\n";
  } else {
    cout << "unlucky\n";
  }
}

2.忘记题目意思了,思路是对于n-1个,我只拿(k+1)/2-1个,因为这些次数都是白嫖的,然后剩下的再看那个表达式求一下就行。

void solve() {
  ll n, m, K;
  cin >> n >> m >> K;

  ll k = (K + 1) / 2;
  ll r = m - (k - 1) * (n - 1);
  if (r <= 0) {
    cout << "0" << '\n';
  } else {
    cout << r / K + (r % K >= k) << '\n'; 
  }
}

3.不记得题目了,然后我暴力check写假了,但是100%了,说一下正确的思路,

首先n>m则答案一定是-1,n<m则sort一下从大到小输出,只需要讨论n=m的时候如何填写。

考虑贪心S的每个位置尽量取<=T的那个位置最大的能填的,为什么说是能填的,因为可能填完这个你还需要保证后续能正常填完。

因此我们考虑一个暴力的思路,记录一个small标记,表示前面是否S串严格小于T串了。

分情况讨论:

1)若small标记为true,则S当前位置不受T串影响了,可以直接从大的开始取

2)若small标记为false,则S串最大只能从T这个位置的数字开始,考虑当且仅当S这个位置取T这个位置相同的数字时,需要check,因为一旦small标记了,后面可以随便填都会严格小于T,所以我们只需要考虑当S这个位置和T取相同数字时,暴力向后优先填最小的,如果这种策略都不能填完的话,就代表当前位置不能取和T相同的数字。

可以发现这个算法的复杂度会被check决定,而在n=m,当所有n+m个数都是1时,复杂度就是O(n^2)显然不可通过。

因此思考一下算法瓶颈,check复杂度太搞了,能不能减少次数,又观察到答案的前面某一部分一定会和T串相同,那我们是不是可以直接二分出来这个相同的长度,这样就做到了O(nlogn),具体来说check只加了一点东西,满足S数组中的数比T前mid个位置的数每个数字多,对于后面的位置能不能填,直接暴力模拟每次填最小的数即可。

4.也不太记得题目了,思路是这个题目是个贪心题,我们考虑排序从小到大去考虑每个商品的价格,它能使用的优惠券一定是满足阈值比他小的,所以我们只要挑满足阈值比他小的券,且挑能减免度最大的那一张,这个可以通过priority_queue完成。

void solve() {
  int n, m;
  cin >> n >> m;

  vector<int> p(n);
  vector<pair<int, int>> a(m);
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    cin >> p[i];
  }
  for (int i = 0; i < m; i++) {
    cin >> a[i].first >> a[i].second;
  }

  priority_queue<pair<int, int>> pq;
  // a[i] <= p[i]
  sort(a.begin(), a.end());
  sort(p.begin(), p.end());
  ll ans = 0;
  for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) {
    while (j < m && a[j].first <= p[i]) {
      pq.push({a[j].second, a[j].first});
      j++;
    }
    if (!pq.empty()) {
      ans += pq.top().first;
      pq.pop();
    }
  }
  cout << ans << '\n';
}

#拼多多笔试题##拼多多笔试#
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第三题贪心O(n), n=m时 从左到右填(1)优先填相同, (2)无相同填小于T的最大, 后面直接大到小填, (3)无相同且无小逐个向前回溯, 直到能填小, 填不了就是-1, 填了从回溯到的位置从大到小填
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发布于 04-09 22:19 甘肃
吐了,我开始从大到小排的,a了0.25,然后做第四题去了,后面第四题a了0.6想回来做从小到大试试,结果没时间了
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发布于 04-09 21:59 浙江

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⌚️投递时间:2024.8月底Day0投递第三志愿Day1约一面Day2一面➕约二面Day3二面➕约三面Day5三面👋一面:【深挖实习经历】1.自我介绍2.本科研究生间的gap在做什么3.未来的职业规划4.互联网实习深挖5.最有收获的实习经历(我说的是咨询公司)追问:在这段实习中怎么做的数据分析追问:介绍你写过的咨询报告的框架追问:这个框架是自己想的还是谁教给你的追问:有没有你自己发挥想法做的部分追问:介绍社媒聆听方法论(因为我提到了)6.快消实习深挖追问:除了做销售数据报表还会做什么?追问:有没有哪些部分是你独立负责的?7.说说自己的三个优点三个缺点,性格8.你提到自己想做中后台,做脑力担当,为什么?9.就业城市选择相关10.研二课程安排+提前实习相关11.反问这个岗位具体工作内容(销售策略制定/到一线走访/数据分析等,偏后台,策略运营,不会涉及销售指标达成)🤏二面:【看重思考能力】1.基于上一轮面试,谈谈对这个岗位的理解2.本科毕业到读研期间的gap在做什么3.为什么从体制内辞职考研,怎么考虑4.除了考研外,当时没考虑过直接找工作吗5.新工作和考研之间如何抉择的?6.你对岗位行业的定性判断是基于什么做出的?你在做决策时,有多大比例会听别人的意见?这些意见一般来自什么渠道?7.选择实习的时候是如何考虑的?为什么从外企转互联网了?8.请评价一下你呆过的两家互联网公司(这里有一个点踩坑了,我说某家公司产品链路不够成熟导致业务推进效率较低,面试官说在互联网都差不多,不可能等着技术资源成熟了再去做)9.反问基于行业经验和背景的不同,新人如何跟一线销售人员高效沟通?面试官提及的深入一线调研具体包括哪些形式,和咨询公司的访谈类似吗?✌️三面:【看中规划】1.&nbsp;对岗位的理解2.之前做的实习是市场营销,第一志愿也是市场营销,第三志愿才是销运,从兴趣角度你自己是怎么想的?3.&nbsp;经过前两轮的面试,你的理解当中,这个岗位日常的工作是什么样的呢?4.你提到对这个行业的了解,是自己有主动搜索过吗?5.&nbsp;过去的那么多段实习当中,在工作内容或者氛围上有没有你觉得你比较欣赏的部分?6.&nbsp;那有没有你觉得比较雷的,会想要避坑的部分?7.&nbsp;小红书账号还在运营吗?如果到时候工作比较忙,没有时间兼顾账号,会不会觉得接受不了?8.&nbsp;这个岗位可能会涉及到一些不定期的短期出差,可能要到某一个城市待一到两个星期,或者说待几天,这个可以接受吗?9.目前这段实习打算什么时候结束,后续几个月的计划?10.&nbsp;市场营销的工作会有非常fancy的那个部分,为什么转运营,怎么考虑的?11.反问团队架构、培养晋升机制💔很可惜横向挂了,hr解释因为组里实习转正占用名额,但是反馈我的面评很好,后续捞的可能性很大(确实后来被更加匹配的业务方向捞了且给了ssp,后续更面经)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
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在AI&nbsp;Agent的设计中,意图识别是自然语言理解(NLU)的核心环节,直接影响用户体验和业务目标达成。作为AI产品经理,需从业务场景、技术实现和用户体验三个维度系统设计意图识别方案1.&nbsp;明确业务需求与意图分类体系-&nbsp;场景拆解:根据Agent的应用场景(如客服、智能家居、电商导购)梳理高频用户诉求。例如:-&nbsp;客服场景:咨询、投诉、退款、查询进度等-&nbsp;智能音箱:播放音乐、设置闹钟、控制设备-&nbsp;意图分层设计:采用树状结构(主意图→子意图→槽位),避免分类粒度混乱。例如:主意图:订机票├─子意图:查询航班(槽位:出发地、目的地、日期)└─子意图:改签机票(槽位:订单号、新日期)-&nbsp;兜底策略:设计&amp;quot;未知意图&amp;quot;分类,结合澄清话术(如“您是想查询订单还是联系客服?”)或转人工流程。2.&nbsp;数据驱动的模型构建-&nbsp;数据采集与标注:-&nbsp;通过用户历史对话、搜索日志等获取真实语料。-&nbsp;标注时需注意同义表达覆盖(如“帮我订票”和“买张去北京的机票”)。-&nbsp;技术选型方案:-&nbsp;规则引擎(正则表达式、关键词):冷启动阶段/高确定性场景(如命令词)-&nbsp;深度学习(BERT、TextCNN):复杂语义场景-&nbsp;大模型微调(Few-shot&nbsp;Learning):长尾意图识别-&nbsp;多模型融合:规则兜底+模型预测,例如先用规则处理高频意图,剩余流量走模型。3.&nbsp;用户体验闭环设计-&nbsp;容错机制:-&nbsp;置信度阈值设置(如低于0.7时触发澄清)-&nbsp;上下文继承(用户说“换一个时间”时继承前文航班查询意图)-&nbsp;效果评估指标:-&nbsp;技术指标:准确率、召回率、F1值-&nbsp;业务指标:任务完成率、转人工率、单次对话解决率(FCR)-&nbsp;用户感知:用户主动纠正次数、满意度调研-&nbsp;持续迭代闭环:-&nbsp;建立bad&nbsp;case分析流程,将误识别样本反馈至标注池-&nbsp;监控意图分布变化(如新增促销活动可能引发未覆盖的咨询意图)的&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
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