核心逻辑逐轮 “冒泡”：相邻元素两两比较，将最大（小）元素逐步交换到末尾逐轮 “选择”：先遍历找到本轮最小（大）元素的位置，仅一次交换到目标位置交换次数最坏情况O(n2)（完全逆序时，每轮多次交换）固定O(n)（每轮仅 1 次交换，共 n-1 轮）比较次数最坏 / 平均O(n2)（可优化：某轮无交换则提前终止）固定O(n2)（无论是否有序，都需遍历找最小元素）数据移动特性交换频繁，每次交换涉及 2 次数据移动（如 a↔b）交换极少，仅最终一次移动目标元素优化空间可优化（提前终止、记录最后交换位置减少遍历范围）优化空间小（仅可双路选择：同时找最大 + 最小）实际执行效率通常比选择排序慢通常比冒泡...

这种微初创得我害怕 总经理助理

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

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