字节用户增长算法or 中厂推荐算法

链接 信息提取: 学生有n名,他们要考m个科目,每个人都有希望所有成绩出分的天数 这里给出的学生的不满意度C,只要出分成绩晚了k天,学生就会产生k x C的不满意度 题目还给出两种调整出分方式 1.将X科目的老师调到Y科目,X延迟出分一天,Y提前一天,产生A点老师不满意度 2.增加老师到Z科目,Z科目提前一天,产生B点老师不满意度 我们需要做的,就是找到最佳调整方式,是总不满意度最小 首先,我们不妨思考,最佳调整方式是调整什么 应该是最晚所有科目的出分天数 假设最晚所有出分科目的天数为T,那么T的范围应在学生希望出分天数的值域内 设总不满意度为f(T),应该能想到f(T)是先减后增的,就可以使...

阿里淘闪（饿了么）：n*16，职级p5，hr说是sp，但感觉比其他厂的sp低了不少，业务属于物流配送的核心算法。优点是比较稳定，由于是实习转正的，所以landing相对容易一些；缺点是外卖/闪购业务处于存量阶段，业务很难拿到比较正向的指标，组内技术迭代非常少，论文产出极为贫瘠。百度萝卜：（n+2）*16，职级t3，普通sp，萝卜快跑的调度算法。优点是和本人的科研方向极其契合，且业务处于上升期，容易拿到正向指标。缺点是百度的稳定性存疑，最近也在大裁员中，担心被裁应届，且百度的风评比较一般（起大早赶晚集的典范）。两者作息基本类似，且base地都在北京。恳请各位大佬给些建议，感谢！

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