谷歌,微软,阿里,美团实习生面经

这篇博客分享了作者在谷歌、微软、阿里和美团的实习生面试经历,包括面试的基本情况、题目内容和结果。谷歌面试涉及数据结构和算法,微软面试涵盖编译原理和深度学习,阿里面试深入探讨了深度学习和系统设计,美团面试相对简单。作者总结了面试过程中的体会,认为项目经验在面试中非常重要。

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新鲜出炉的实习生面经!主要包括:Google,微软,阿里,美团和因为各种原因没有面试成的公司……

基本情况

基本情况:某985硕士,常用语言C/C++、Python,研究方向为深度学习、计算机视觉,有一篇水的会议论文、一篇水的期刊论文,有ACM等算法竞赛和数据挖掘类竞赛获奖经历,在导师和Github上都有项目。除了谷歌投的是SWE,其它都是算法岗。

谷歌

Warm up: Google mock interview

1月31日,GCJ获得资格,45min。
算法题:有一个n乘n的棋盘,上面有m个糖果,最开始有一个人在棋盘左上角,他可以向左向右或者向下移动,但不能向上移动,问他最少需要多少步吃完所有糖果。
正解:一个糖果或者没有糖果的行很简单,多于一个糖果的行其实一定是从最左或最右的糖果处下去,所以只需要维护吃到每一行最左或最右糖果的最小值就行了,转移的时候讨论上一行的端点在这一行最左到最右区间的里面还是外面。
详细经历看这篇博客
3月12日,A Day with Google,配套活动,参观一下。

一面

3月19日,45min。
没有其它废话,上来直接算法题,
- 有一些单词对表示同义词,单词对之间不考虑传递性,判断两个句子是否表示完全相同的意思?map套map解决,写了第一个解法。
- 你的方法复杂度多少?M*logN*logN
- 能不能更快?unordered_map或者字典树解决。
- 写个字典树看看?写写写,写了第二个解法。
- 如果考虑单词对之间的传递性呢?floyd解决。
- 如果数据规模很大呢?离散化+并查集。
- 并查集复杂度多少,为什么复杂度是这样?O(1), 路径压缩。
- 还有8分钟,写并查集的解法让我看看?写了第三个解法。

整体就是这样,一共手写了三套解法,重点考察了数据结构,由于最后一个解法时间比较紧,被面试官挑出两个bug。基本算满意,有一些小瑕疵。详细经历看

### 关于美团激光SLAM相关的试经验 在参与美团激光SLAM相关职位的试过程中,候选人通常会被考察多个方的技能和知识。这类职位不仅关注候选人的理论基础,还重视实际操作能力和解决问题的能力。 #### 1. 基础概念理解 试官可能会询问有关SLAM的基础概念及其工作原理。这包括但不限于在线SLAM问题和全SLAM问题的区别[^1]。了解这些基本定义有助于展示对这一领域的深刻认识。 #### 2. 技术细节探讨 针对激光SLAM的具体实现方法和技术难点也会成为重点话题之一。例如,如何处理噪声数据、特征提取技术的选择以及地图构建策略等问题都可能被提及。此外,对于不同环境下的适应性和鲁棒性的考量也是不可忽视的部分。 #### 3. 实际案例分析 为了评估应聘者解决真实世界中遇到挑战的能力,试环节往往会涉及到具体应用场景中的问题解答。比如,在复杂城市环境中执行配送任务时所临的特殊状况;或是对动态障碍物时应采取何种措施来确保安全高效地完成路径规划等。 #### 4. 编程能力测试 编程实践是验证个人技术水平的有效手段。通过编写代码片段或解释现有程序逻辑的方式可以进一步检验求职者的动手能力和思维敏捷度。特别是熟悉C++语言及相关库函数的应用将会是一个加分项[^3]。 ```cpp // 示例:简单的点云滤波器实现 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filterCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr input_cloud){ pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(input_cloud); sor.setMeanK(50); // 设置邻域半径内的邻居数 sor.setStddevMulThresh(1.0); // 设定标准差倍数阈值 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); sor.filter(*cloud_filtered); return cloud_filtered; } ``` #### 5. 行业趋势洞察 最后但同样重要的是,保持对该行业最新发展动向的关注也非常重要。加入专业的交流平台如特定主题的知识星球可以帮助获取更多前沿资讯并建立人脉网络[^4]。
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