GOOGLE SDE 电面面经

本文分享了一位应聘者在Google的面试经历,包括三轮电话面试的过程及遇到的问题,特别是算法题部分,希望能为后来者提供参考。

我在Google的这次面试持续了一个多月,虽然最后以失败告终,但是客观评价我觉得总体上面试难度不大,面试结束后我的自我感觉还不错,没想到最后挂掉了。可能因为一些其他的因素导致我落选了吧,我很想再打电话过去问问原因。

我进行了三轮电话面试,每轮的面试官都会出一道算法题。大部分人的电面都是2轮,但是因为我挂了一轮,HR给我加面了一轮电面。无奈最后还是挂掉了。

电面1

先是进行了自我介绍,然后对简历上的一些细节追问,还问了问为什么想来谷歌工作。谈的很泛泛,之后切入正题,开始coding

1.LintCode - 罗马数字转整数

题目链接:
http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/3sum/

Solution链接:
http://www.jiuzhang.com/solutions/3sum/

电面2

上来就开始做题,没有寒暄。

1.LintCode - 罗马数字转整数

题目链接:
http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/roman-to-integer/

Solution链接:
http://www.jiuzhang.com/solutions/roman-to-integer/

电面3

这一面出的算法题很常见,以前刷到过。

1.LintCode - 整数转罗马数字

题目链接:
http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/integer-to-roman/

Solution链接:
http://www.jiuzhang.com/solutions/integer-to-roman/

希望我的面经能给大家带来一些帮助,我也能攒攒人品,下一次面试能一路到终面。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值