2020年春招---美团一面面经

时长:1h20min

面试平台:牛客网

1.自我介绍

2.聊比赛经历

3.聊项目经历

4.做题,笔试第一题

5.做题,最大子序列和

6.死锁,以及破除死锁的方法

7.知道二叉树的哪两个遍历可以推出第三个

8.数据库索引

9.提问环节

 

4.8日更新

收到拒信

反思了一下,主要是项目经历没聊好,另外一个更主要的是之前聊算法比赛,但是出的两道算法题都没做出来,面大厂手撕算法环节还是比较重要的,要多刷力扣

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
20233月11日,美团春季招聘笔试中共包含五道编程题目。以下是对每道题目的简要说明: 1. 题目一:这道题目要求解决一个数字统计的问题。可能涉及到的知识点包括数据结构、循环和条件判断等。解决问题的思路可能是使用字典等数据结构来保存统计结果,并使用循环逐个读取输入数据并进行统计。 2. 题目二:这道题目可能是一个字符串处理的问题。需要使用字符串的方法进行操作,如提取、拼接、查找和替换等。可能的解决思路包括使用正则表达式、切片和遍历等。 3. 题目三:这道题目可能涉及到算法和数据结构的知识。可能是一道涉及到数组、链表、树等数据结构的问题。解决思路可能包括遍历、递归、搜索和排序等。 4. 题目四:这道题目可能是一个动态规划的问题。需要根据给定的条件和规则,通过动态规划的方式求解问题。解决思路包括定义状态和转移方程,使用递推或记忆化搜索进行求解。 5. 题目五:这道题目可能是一个图论或网络问题。需要根据给定的图或网络结构,解决一个相关的问题。可能涉及到广度优先搜索、深度优先搜索、最短路径等知识。解决思路可能包括使用图或网络的相关算法进行求解。 以上只是对这五道编程题目的一些可能情况进行的简要描述,具体的题目内容可能会有所不同。希望这些信息能对你有所帮助!
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