春招最离谱的一面

骗人骗财骗色，为达目的不择手段

​今天给大家分享的是一位粉丝的提问，川大信科毕业生考研两战失利，GAP 两年还能进互联网中厂吗？该选择直接投递中厂还是去 OD 过渡？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：老师好！我是四川大学信息与技术科学2021级毕业生，毕业后2021年到2023年初一家大型制造业公司信息技术部门，做了一年多数据分析工程师，23年自负并鲁莽地辞职，想通过全职考研top高校入真正的互联网，结果失利，后陆陆续续在教培机构兼职，同时换了个偏文科的专业二战top高校，结果还是失败，如今gap接近两年，以前的技能也生疏了，想要重新找份互联网相关的工作。目前...

个人背景：- 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！                                                                                       

本次笔试难度较大，有些题主要是比较麻烦。第一题难度不算很大，基础的贪心即可。第二题比较麻烦，贪心的策略不难，但是需要回退的操作以及特殊情况的操作都比较麻烦。第三题也是贪心，难度不大，可以使用堆解决。1.披萨餐厅Gerry的店里有n个顾客使用兑换券兑换m个糖果。单张兑换券可以兑换k个糖果。 单次兑换所需的兑换券数y与糖果数x有如下关系，类似四舍五入：y=⌈x/k⌉,(if x mod k >= ⌈k/2⌉)y=⌊x/k⌋,(if x mod k < ⌈k/2⌉)*注：⌈⌉代表向上取整，⌊⌋代表向下取整，mod代表取模。 Gerry有如下要求：每个顾客最多交易1次m个糖果需要全部兑换完...