淘天算法一面

想问下大家社招都是怎么找到工作的呢？用不用像在学校那样每天都刷算法题呀？

手撕1: 寻找有序数组中，target的出现次数，要求小于O(n)的时间复杂度 手撕2：查找数组第K小的元素 讨论实现思路 要求时间复杂度小于O(nlogn) 实习的LLM经历拷打 八股 如何增加模型泛化性？ 归一化方式，layernorm和batchnorm的区别和计算方式，为什么要有归一化 Transformer架构中，TOKEN 间交互和TOKEN 内交互分别在那些模块中？ 为什么基于attention的加权融合方式有效 反问：业务和模型使用情况，当前成熟度和存在难点，主要做搜广推，部分场景会用到大模型

1. 签到题，知道ASCII码怎么计算就行2. 给一个initial数组，代表层序遍历一棵树的节点的权值（0代表空节点），节点权值只有1，2，3，4，5五种可能，然后给你一个target数组，要求通过操作把树的节点权值变成这个数组，操作是：选中一个节点，则该节点及其子树的所有节点的权值+1(如果超过5，变回1)。 问从initial变成target的最小操作次数可以边遍历边维护一个cum_diff[i], 代表i和i的所有父节点的已操作次数， 对于节点idx， (idx-1)>>1获得其父节点下标，进而获得所有父节点操作次数，当前节点还需操作： ( (初始需操作次数 - 所有父节点操作次数)% 5) %5  次p.s. 这题90%很可能是没考虑空树3. 有n(1<=n<=100)个魔法课程，每个魔法课需要mana[i]点法力学习，学习后能增强power[i]点法强，你只有M(1<=M<=1000)点法力值来学习，同时呢，你可以选择不同的楼层学习课程，共有m(1<=m<=5)个楼层，每个楼层有一个bonus[j](1<=bonus<=3), 即在第j层学习时，增强的法强和消耗的法力都×bonus[j],  你必须按顺序学习课程。 问你可以获得的最大法强一开始直接回溯做的，想剪枝剪了好久，然后发现，回溯优化一下不就是记忆化搜索，记忆化搜索优化一下不就是动态规划？于是直接开始dp， dp[i][j][k] 代表拥有法力k时，在第j层学习第i个课程后的法强最大值，更新的时候我是用的四重循环，要注意只有dp[i-1][floor][k]>0 且 k>=cost 的时候，才进行max(dp[i][j][k], dp[i-1][floor][k] + bonus[j]*power[i])的更新第四题，由于第三题先写回溯，再优化回溯，再换成dp，再改dp的错，改了一个半小时，第四题根本没时间做了，只记得大鱼吃小鱼（）