虾皮 shopee 大数据研发工程师 笔试 9.16

单选 范围较广,有SQL、链表(cpp风格)、排列组合等
多选 很八股

重点来了 编程题 * 3
100 + 90 + 100

T1. 二叉树层序遍历

T2. 问字符串最后一个单词的长度

给你一个字符串 s,由若干单词组成,单词前后用一些空格字符隔开。返回字符串中最后一个单词的长度

详细描述
单词 是指仅由字母组成,不包含任何空格字符的最大子字符串

其他
时间限制:3000ms
内存限制:256.0MB

输入输出示例
示例1

输入
"Hello World"

输出
5

难点1. 无数据范围
难点2. 不让用CPP,指的是,只要写一个int函数,但是里面只有一行return 0;也会报错执行错误
难点3. 没有报错细节
难点4. 没有自动补全(特别是不让用cpp我直接愣住了)
难点5. 题目不告诉你有数字(我经过对比实验测出来了)

T3. 按绝对值排序

一个多小时没调出来T2,赛后问了问AI可能找出来问题了,但是也只是可能,题目没说,我是啥都不知道

体验很差。。。真的很恶心



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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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再懒也要睡懒觉:大学4年玩的挺爽的哈😅
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