腾讯-微信搜索-后台开发-1面-11.21(2h45min)

秋招的第十八次面试。
  • 算法题:一开始就先给1小时手撕算法题,第一道:字符串LCM;第二道:合并两个有序链表(这道题被考察的频率好高,快手一面,美团一面再加上这次都遇到了);第三道:二叉树层次遍历的变式;第四道:要求列出有序数组中和为target的所有连续子数组,考察滑动窗口;第五道,跳跃游戏。算法题并不偏难怪,但从定义结构体到主函数测试均需要自己完成,所以必须要非常熟练。算法题完成后,面试官会让挨个复盘讲解思路,在复盘中交流讨论最优解。
  • 项目问题:面试官要求介绍整个项目的整体设计。(我只有牛客网的社区项目,我真的是光脚的不怕穿鞋的,腾讯敢捞我就敢面。
  • MySQL:MySQL引擎有哪些,默认的引擎是什么,它们的对比;索引的底层数据结构;索引有哪些,聚簇索引和非聚簇索引有什么区别,分别适用哪些场景(b树和b+树结构的索引有什么区别;隔离级别有哪些,默认隔离级别是什么;怎么解决幻读问题;什么是间隙锁。(这些问题基本都有复习到,但回答语言不精炼,面试官会在我答完后再复盘组织一遍我的语言,面试官一边组织一边找出我的逻辑漏洞,然后我就被问得哑口无言,还是理解得不够到位。)
  • Redis:面试官让我说出所有我知道的内容(介绍了它的数据结构,持久化策略以及redis为什么这么快),面试官根据我提出的redis为什么快这一条中的IO多路复用,进一步追问IO多路复用是什么,有哪几种类型,redis用的是哪一种(我这个半罐子水果然掉进自己挖的坑了)。
  • Kafka:介绍Kafka的整个使用流程(之前在美团也被这样问到过,要注意由面到点的组织语言),面试官在我介绍完之后进一步要求讲解得更细致,最好带着一些关键术语讲;在我讲出一些关键术语后,进一步追问zookeeper是什么;Kafka如何保证不重复消费,又如何实现重复消费;又问,Kakfa相比其他的优点是什么,为什么有这样的优点。
  • Elasticsearch:同样,面试官让我说出所有我知道的内容(主要讲了倒排索引),这块面试官追问了一个场景题,搜索框中输入一个词语,如何给出相关的短语,就是搜索提示。(我提到了字典树,但面试官不太满意,提示说可以想一下Elasticsearch下的相关数据结构,我又翻车);接着又追问Elasticsearch底层实现。
  • 计算机网络:五层模型和各层协议;三次握手和四次挥手的详细细节(包括syn,ack,seq在每一步是怎么变,然后time_wait,close_wait这种状态都要说到。这块是老八股没错,但说实话自己的回答语言还是不够凝练,面试官听到最后又开口帮我复盘梳理,尤其是我在回到为什么必须要三次握手时,我本来想说细一点反而让面试官觉得我说不到重点,看来还是要总分的回答问题,先说出泛洪攻击再讲其他。)
  • Java基础:HashMap和ConcurrentHashMap的区别和底层实现,分段锁一共分几段?
  • SpringBoot:介绍一下SpringBoot(IOC,AOP,主要开发流程);追问,熟悉什么组件。
  • 反问:部门业务和技术栈(主要是C++,涉及的中间件一般用的都是自研框架,和搜索算法部门合作紧密,需要给他们提供数据,所以大数据和python也要会);面试官主动给我提意见说是,校招生基础更重要,希望在学习时要知其然更知其所以然,要带着问题学习。
1.21晚19.00-21.45面完,1.23早上流程结束。
自我总结:
可能因为简历本身就比较单薄,再加之是周五晚上的最后一场面试,面试官时间比较充裕,就把我简历上写到的每个点及其拓展挨个问了个遍,是我经历过耗时最久的面试。
怎么说呢,我也不知道自己怎么了,以前的高中或者本科学习自己都是严格按照计划系统复习,自然很容易就形成知识体系,知识点的横向比较和纵向关系都能兼顾好,不怕被追问和深问。而现在在求职面试中,不知道自己是因为尝到了面向面经复习的甜头还是怎么样,总是习惯在有面试时突击准备,事后懊恼自己怎么不提前积累。难怪面试官会觉得自己没有深度,一份耕耘一份收获,我都没有耐心耕耘,总想着走捷径突击,又谈何深度可言呢。
算法这方面,面试时遇到做过的题目和简单的变式可以差不多拿下了,但是对于没有做过的题目,还是没有解题能力。平时练习时,我一边沉浸在自己ac老题的***中,一边又羞愧自己总是CV提交新题答案,我到底是在练题还是在背题呢,我的算法真的有进步吗?一个逃避思考的人能做好这份工作吗?
秋招的第一场面试是字节,最后一场是WXG,也算是落在了一个完整句号。这十八场面试下来,固然我有所进步,固然也有幸拿到几家公司的offer,但我知道,大多是归功于我的学历背景,我的个人能力,我所付出的努力实在远远不够。深夜难眠的时候,我总是一边提醒自己要知足长乐,又一边害怕自己是不是目光短浅,得过且过。
不管怎么样,农历年前的面试到此为止了。接受此次WXG的面试是我又一次站在能力边界向外突破的证明,希望我永远保有这份勇气。然后,求求自己,多在晴天修屋顶。
#腾讯#
全部评论
其实面向面经学习没什么不对,面经里提到的知识点只是一个切入点,要由这个点展开深入去学习的
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发布于 2022-01-27 06:59
大佬
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发布于 2022-01-27 20:23
厉害的
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发布于 2022-01-24 18:44
好家伙,大佬,我今年投的实习过几天也是微信搜索部门面试,寻思来搜搜面经,我现在一点信心都么得了
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发布于 2023-03-06 17:52 河北
大多是因为我的学历背景,优秀的人都是这么谦虚,我得加油哇,我还菜,还菜
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发布于 2022-02-22 21:50
项目呢
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发布于 2022-02-06 11:23
加油,你可以的
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发布于 2022-01-26 16:45
楼主是本科还是研究生啊
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发布于 2022-01-26 15:30
我算法也是cv,新题就不会😭😭
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发布于 2022-01-25 11:19
请问大佬牛客网项目怎么包装
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发布于 2022-01-25 00:12
兄弟,部门 c++ 的,  问你 springboot, 你不觉得很别扭吗? 搞c++ 的部门 居然面招 java 😃
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发布于 2022-01-24 23:51
可以的
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发布于 2022-01-24 22:32

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11-06 05:47
已编辑
Columbia University 算法工程师
最长公共子序列 求序列?中间endpos作用?是否一定包含在最终序列中?(没跑通,时间不够寄了)复盘:没睡醒没想起来该用backtrack来恢复序列,写的方法错了。rand5实现rand10?期望次数?有优化空间吗?(最后一个没答上来)后续复盘:之前我答的rand5(), 若1,3则 += 0, 2,4 += 0,5重骰,这种方式无法优化但对于rand5() * rand5(),若<= 20则直接%,反之重骰,这种方式有优化空间:落在21-25不重骰,直接复用作为另一个rand5Logistic regression?为什么用CE不用MSE?(先说了极大似然估计,追问还有吗,讲了数值稳定性并加上了sigmoid函数后两者梯度的公式推导)二分类指标?解释一下AUROC?实现中怎么做?(acc --> recall, precision, F1 --> AP & AUROC; 写TPR FPR公式 ;离散化,给定若干个threshold,记录点,然后处理成类似柱状图的计算方式)模型训练出现NaN或者loss不下降的情况?简历项目拷打,讲的强化学习介绍一下强化学习的这些策略?DQN -- > PG --> AC --> A2C,没来得及讲PPO,追问Q和V的关系问GRPO的具体reward?(大致按照自己理解讲了一下怎么从PPO来的,核心在同个state做出不同动作多次采样,归一化训练),训练时间与PPO相比?(其实不是太清楚,从策略空间分析了一下,单次epochGRPO更慢,因为多次采样,达到相同效果需要时间更少,因为当策略空间很大时,PPO需要更多采样次数才能达到与GRPO相同的效果,即多次到达同一个state 选择不同action)训练过程除了你讲的多次采样还有区别吗(没答上来)Update: 没想到过了,感谢面试官捞人!
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