985，算法方向，26届。昨天刚完成美团算法岗一面，趁热记一下，方便自己复盘，也给后面投的同学参考。 面试时长：约55分钟形式：视频 考察内容： 自我介绍后直接问项目，重点挖了分布式训练部分，问梯度同步机制怎么做的，参数服务器和All-Reduce各自适合什么场景。 算法题1：接雨水（LC 42），要求O(n)时间O(1)空间，双指针方案。算法题2：手写快排，要求随机化pivot版本，问为什么要随机化。场景题：给你一个推荐系统，新用户冷启动问题怎么处理，说了基于内容的方法和利用侧信息两个方向。反问环节：问了团队方向和实习转正比例。 整体感觉中等偏难，项目问得比较细，有准备的话不会太慌。 顺带说...

2-3k的都找不到，求大佬拷打，给点学习或者找工作的意见，谢谢了。

求拷打，单2硕，0实习最近想找一段大厂暑期或者日常实习（有机会吗🥲，hot100目前还在二刷，八股看差不多了，还没开始投，求大佬拷打

首先面试官人挺好的。开始：自我介绍与项目介绍项目拷打：我的项目是一个异步RPC框架作为服务端，还有客户端，刚开始没表达清楚。以为只有服务端问：你的服务端里面，用户ID持久化问题，每次消息过来会不会落盘，如果只存在缓存里面是不是会造成信息丢失。答：我刚才没说清楚，一共实现了两个业务功能，用户请求验证码，用户请求登录。用户消息携带用户ID(usr_ID)从客户端打过来的，接收之后就会落盘，存到数据库里面，会有一个map<usr_ID,code>,code是返回给客户端的验证码，这一步是为了利用缓存，如果用户继续请求登录，就会先从map里面查询了，如果查不到，从数据库里面找，是实现了数据...