京东一面面经

参加了京东的京东云部门的一面,面试问题如下:

1、聊项目,然后延展出了一些负载均衡、哈希一致性、数据热备、TCP与UDP的问题;

2、聊了聊线程池,从线程池使用原因到JUC中线程池的实现细节;

3、如何设计一个像京东商城那样的高并发网站,聊了挺多(答案参见《大型网站技术架构核心原理与案例分析》);

4、一道算法题,仅仅只是说思路:0-99共100个数字,现在缺失了两个,如何快速找出缺失那两个?

    我简单说了说思路:就是简单地将数字映射到一个下标范围为[0,99]的数组,遍历两遍就能将找出缺失元素。

    面试结束后我想了下..这也太耗费空间了,对于缺失元素x和y完全可以计算得出x*y和x+y,然后根据求根公式计算这个方程组,就可以在常数时间复杂度得到结果。

5、一道算法题,纸上写代码:输入是一个字符串,字符串中包含任意字符,也包含数字字符。现在要根据这个字符串中的数字字符得到最大能组成的数字。

    我当时的思路是使用PriorityQueue,传入合适的Comparator使其变成最大堆来存放数字,然后每次调用remove()方法获取最大数字字符,添加到结果中,最后使用Integer.parseInt(String str)函数来解析这个字符串。




已确定通过一面,等候二面。

### 京东算法工程师面试经验总结 #### 算法基础与技术能力的重要性 京东作为一家领先的电商平台,其业务规模庞大且复杂,因此对算法工程师的技术能力和专业知识有较高要求。在招聘过程中,京东会通过多轮面试来全面评估候选人的技能水平和适配度[^1]。 #### 面试流程概述 通常情况下,京东的算法工程师面试分为多个阶段,包括但不限于简历筛选、技术笔试、电话初筛以及现场多轮面试。其中,六面是最具挑战性的环节之一,涉及个人背景介绍、对公司认知的理解、自我评价以及对未来工作的规划等内容[^2]。 #### 技术问题分析 在实际面试中,除了考察候选人对于经典数据结构和算法设计的能力外,还会深入探讨机器学习模型及其应用案例。例如,在贝叶斯线性回归领域内的一道典型题目提到:当假设似然函数与先验分布均为高斯形式时,最终得到的结果表明正则化参数等于两者准确率之和即 \(a+b\) [^3] 。这不仅测试了应试者关于统计学理论掌握程度如何,同时也检验他们能否灵活运用这些概念解决具体工程实践中的难题。 #### 自我展示技巧 面对HR提问诸如“请简单描述一下您的过往经历”,建议围绕项目经验和取得成就展开叙述;谈及“您认为自己有哪些优势劣势呢?”这类开放型话题,则需真诚剖析自身特点并结合实例加以说明。“假如成功入职京东之后能够为团队贡献哪些价值?”的回答要点在于强调协作精神和个人专长相结合所带来的积极影响。 ```python def bayesian_linear_regression(a, b): """ Calculate the regularization parameter in Bayesian Linear Regression. Args: a (float): Prior Gaussian precision parameter. b (float): Likelihood Gaussian precision parameter. Returns: float: Regularization parameter which is sum of prior and likelihood precisions. """ return a + b ``` 上述代码片段展示了基于给定条件计算贝叶斯线性回归中正则项的方法实现过程。 ---
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