面试中常考的现场写小程序题目

微信小程序的常见的面试题(总结) 1、微信小程序有几个文件 WXML(WeiXin Markup Language)是框架设计的一套标签语言,结合基础组件、事件系统,可以构建出页面的结构。内部主要是微信自己定义的一套组件 WXSS (WeiXin Style Sheets)是一套样式语言,用于描述 WXML 的组件样式 js逻辑处理,网络请求 json小程序设置,如页面注册,页面标题及tabBar 2、微信小程序怎样跟事件传值 给 HTML 元素添加 data-*属性来传递我们需要的值,然后通过 e.currentTarget.datase 阅读详情

在面试中面试官常常让我们写几个小的程序,以此来考察我们的编程内功。所以在准备面试的过程中在纸上练习着写一些程序是很有必要的。

下面是在面试中常考的几个题,出现频率非常之高!!!!

1、完整正确的写出二分查找的算法

int binary_search(int arr[],int n,int key)
{
        assert(arr!=NULL && n>0);//注意断言的作用
        int left=0;
        int right=n-1;
        int mid=0;
        while(left<=right)
        {
                mid = left + ((right-left)>>1);//不直接用(left+right)/2是防止越界和提高效率
                if(arr[mid]<key)
                        left=mid+1;
                else if(arr[mid]>key)
                        right=mid-1;
                else 
                        return mid;
        }
        return -1;
}

程序中要注意的地方:
 //right=n-1 => while(left <= right) => right=middle-1; 

//right=n   => while(left <  right) => right=middle;  

middle= (left+right)>>1;  这样的话 left 与 right 的值比较大的时候,其和可能溢出。

2、写出你认为效率高且常用的一种排序算法(快速排序、归并排序)

void QSort(int arr[],int low,int high)
{
        int pivot;
        while(low<high)//优化了递归操作
        {
                pivot=Partition(arr,low,high);
                QSort(arr,low,pivot-1);
                low=pivot+1;
        }
}

int Partition(int arr[],int low,int high)
{
        assert(arr!=NULL && low<high);
        int pivotkey=arr[low];//对于关键字的选取我们可以采取3数取中法或9数取中法,还可以随机取数来保证关键字正好是数组的接近中间位置。
        while(low<high)
        {
                while(low<high && arr[high]>=pivotkey)
                        high--;
                arr[low]=arr[high];//采用替换而不是交换的操作(优化不必要的交换)
                while(low<high && arr[low]<=pivotkey)
                        low++;
                arr[high]=arr[low];//采用替换而不是交换的操作
        }
        arr[low]=pivotkey;
        return low;
}

//3数取中法的代码
int m = low+((high-low)>>1);
if(arr[low]>arr[high])
    swap(arr[low],arr[high]);
if(arr[m]>arr[high])
    swap(arr[m],arr[high]);
if(arr[m]>arr[low])
    swap(arr[m],arr[low]);

3、反转链表

struct ListNode
{
        int        m_nValue;
        ListNode*  m_pNext;
};//链表的结构体

ListNode *ReverseList(ListNode *pHead)
{
        assert(pHead!=NULL);//防止传入的是一个空指针,参数检查很重要!!!一定不要忘记写
        ListNode *pReversedList = NULL; //指向反转后的链表的头结点
        ListNode *pNode = pHead;   //指向断开后链表的后面一段链表的第一个结点
        ListNode *pPrev = NULL;    //指向断开后链表的前面一段链表的最后一个结点
        while(pNode!=NULL)
        {
                ListNode *pNext = pNode->m_pNext;
                if(pNext == NULL)
                        pReversedList = pNode;
                pNode->m_pNext = pPrev;
                pPrev = pNode;
                pNode = pNext;
        }
        return pReversedList;
}

4、题目描述:
要求实现库函数 strcpy,
原型声明:extern char *strcpy(char *dest,char *src); 
功能:把 src 所指由 NULL 结束的字符串复制到 dest 所指的数组中。   
说明: src 和 dest 所指内存区域不可以重叠且 dest 必须有足够的空间来容纳 src 的字符串。
返回指向 dest 的指针。

  1. //得 10 分,基本上所有的情况,都考虑到了     
  2. //如果有考虑到源目所指区域有重叠的情况,加 1 分!        
  3. char * strcpy( char *strDest, const char *strSrc )//将源字符串加const,表明其为输入参数   
      
  4. {       
  5.    if(strDest == strSrc)   
  6.        { return strDest; }    
  7.    assert( (strDest != NULL) && (strSrc != NULL) );//对源地址和目的地址加非0断言     
      
  8.    char *address = strDest;        
  9.    while( (*strDest++ = * strSrc++) != '\0');        
  10.    return address; //为了实现链式操作,将目的地址返回    
      
  11. }  
  12.   
  13. 类似的我们还可以写出strlen函数的完美版本  
  14. int strlen( const char *str ) //输入参数const
      
  15. {  
  16.  assert( strt != NULL ); //断言字符串地址非0 
      
  17.  int len;  
  18.  while( (*str++) != '\0' )   
  19.  {   
  20.   len++;   
  21.  }   
  22.  return len;  
  23. }  
//得 10 分,基本上所有的情况,都考虑到了  
//如果有考虑到源目所指区域有重叠的情况,加 1 分!     
char * strcpy( char *strDest, const char *strSrc )//将源字符串加const,表明其为输入参数   
{     
   if(strDest == strSrc) 
       { return strDest; }  
   assert( (strDest != NULL) && (strSrc != NULL) );//对源地址和目的地址加非0断言     
   char *address = strDest;      
   while( (*strDest++ = * strSrc++) != '\0');      
   return address; //为了实现链式操作,将目的地址返回    
}

类似的我们还可以写出strlen函数的完美版本
int strlen( const char *str ) //输入参数const
{
 assert( strt != NULL ); //断言字符串地址非0
 int len;
 while( (*str++) != '\0' ) 
 { 
  len++; 
 } 
 return len;
}

关于字符串操作的库函数数有许多,我们可以参照上面的几点写出其它的字符串操作库函数的完美版本。

记录北森web前端面试经历(一面) 今天面试了北森,这是秋招以来面试的第一家公司,很侥幸的过了一面,因为自己是最近才开始决定投前端和安卓的,最近又有点悔应该全部投前端的,现在感觉两边面试都在安排,自己有些复习不过来,web也就是才开始看,就脑子里还有点糊,后面决定主要复习前端,安卓投的(好几家大公司都是投的安卓)就随缘吧(感觉对春招不太友善)。不扯了,记录一下侥幸过的一面。 这里说一下自己的条件: 211本科,写过两个小程序前端开发(但感觉特别的水,因为有大佬带着就无脑的写页面布局就行的那种),安卓就是课堂学的然后写的,获得过ACM女生赛 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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程序员这样准备面试,拿到Offer的概率准会上升。

这个道理很简单,就像我们阅读一部小说一样,刚阅读完时,我们会把书里的内容记得很清楚,过了一段时间以后,当别人向我们问起书的内容时我们却想不起来,记忆模糊。良好的代码命名以及缩进对齐习惯,单元测试 保证代码的完整性和鲁棒性,当遇到bug时候,能熟练的看日志,设置断点,单步跟踪,查看内存,分析调用栈等很快的发现问题的根源并解决。面试开始的5~10分钟是行为面试的时间,这个环节里,面试官会注意应聘者的性格特点,深入的了解简历中列举的项目经历。衣着合适,同时注意看面试邀请函里的内容,比如面试地点,流程等。

2401_84519718的博客 949

2018前端现场第一次面试总结

记第一次现场面 企业属性 微型企业(外包软件公司50人规模) 上来就是hr给一份试卷,一份个人信息填写 试卷有前端笔试10道题,个人信息 [笔试1人] 前端优化 css实现各种居中 至少两种清除浮动的方式 解释json web strorage jq实现增删改dom有哪些方法 说一下node是什么,可以做什么 vue父子 vue2.0生命周期, 什么是原形 箭头函数,es6 axio da...

weixin_33904756的博客 276

前端面试总结心得

给面试者一个顺畅的流程,舒适的面试环境,礼貌、友善的交流,能塑造雇主品牌,在行业内留下一个好的口碑。对于优秀的候选人,通过提问的深度和广度,展现自己的技术实力,也是吸引候选人的有效方式。必须回答的得分点有:URL解析,DNS,TCP(三次握手),HTTP请求响应过程,HTML、CSS、JS的加载顺序,DOM树、CSS树、渲染树,重绘和回流等。这两个问题涵盖的知识点非常全面,我习惯在面试最开始的时候提问,可以快速判断一个候选人大概的技术层次,方便后面做针对性的提问。什么,不是说好的不内卷,面试不考算法题么?

qq_41429765的博客 776

脉脉:AI 时代前端面试,真正该考什么

AI 参与编码后,前端面试应从默写语法转向工程判断、调试与责任边界。

2601_96575493的博客 230

为什么现在前端面试不考八股文了?

前端面试减少对“八股文”的考察,反映了行业对候选人综合能力要求的提升。企业更看重候选人的实际开发能力、解决问题的能力和学习能力,而不仅仅是死记硬背的知识点。对于求职者来说,除了掌握基础知识外,还需要注重项目实践、技术深度和软技能的提升。

2508_90222229的博客 545

java经典编程题目,在线面试指南

前言 今天这篇文章中简单介绍一下一个 Java 程序员必知的 Linux 的一些概念以及常见命令。 如果文章有任何需要改善和完善的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!笔芯! 正式开始 Linux 之前,简单花一点点篇幅科普一下操作系统相关的内容。 复习过程 项目准备; leetcode:刷完剑指之后每天会刷2-4道leetcode java基础: 主要刷面经、重点掌握垃圾回收机制 操作系统: 之前没学过,用几天时间看了一下最重要的进程线程、死锁、消费者生产者、哲学家问题、银行家算法 计算机网络:花几天时间

m0_57286571的博客 212

测试人2023年终总结怎么写?升职加薪就靠它了!

你们年终总结都写了嘛?小编花了2天的时间,写完了2000字,只要领导一说交,我就能分分钟发给领导嘿嘿嘿~很喜欢这种未雨绸缪不紧不慢的感觉…

伤心的辣条 999
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dcj0913
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