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。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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