浙商 一起赢

一、手撕1.题目：215 第k大的数2.涉及知识点：快排、归并排序3.考察类型：ACM二、项目和八股1.围绕uplift模型项目的介绍和本人研究专业的介绍embedding，sparse&dense模型，但似乎面试官不太了解这种深度学习模型的训练方式，他更多聚焦于随机森林算法，和我做的uplift模型的技术栈不太一样22年阿里论文，DESCN，论文中涉及的模块设计2.训练样本是否RCT，有没有引入观测数据3.AUCC和AUUC的联系与区别4.X-learner的认识

普通本科，虽然不是什么211，985但是太有挫败感了，都投了100分简历，不是客服就是主播，哎，想找个好点的企业就没希望了吗，不是抱怨，知道时代在进步我们得让自己变得更强大但是压力大呀，请各位大佬给我宝贵的意见

做个记录

题干分析： 题设给予我们课程数量，且给予我们直接有前置关系的所有课程组，要求我们返回能够符合先学完前置课程后再学习后置课程的课程学习顺序，如果不存在（即有部分学科存在循环关联），则返回空数组。 算法思路： 本题个人解法是直接模拟拓扑排序的流程：遍历所有节点，找到入度为0的节点插入结果数组，然后去除从这些节点引出的所有指向其他节点的边。持续进行，直到找不到入度为0的节点。同时如果结果数组大小不等于课程数目，证明这些课程中有循环依赖课程组，需返回空数组。 实现代码： vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<in...