騰訊2013暑期實習筆試 面試總結

接下來說說面試和筆試。

筆試其實挺無語的，和去年的題大量重合，我前一天剛好找了去年的題看，所以很多**題都答上了。當然，其實還是有3,4道題根本沒記住答案（但是知道是去年的題），所以就亂答的。附加題認真答了一道，另一道基本不會，隨便寫了幾行。後來在一面的時候看到自己卷子的分數是71，面試官跟我說分數還不錯，我無語ing……

一面：面試官態度都很好，一共兩個人。第乙個人主要問了大量簡歷上的內容，問的很細，很深。比如我獲過某個獎，那麼他就會問我做負責什麼部分，做的什麼東西，是怎麼做的。我的一段實習經歷他也很仔細的問了，基本上就是把我在那個公司做過的所有東西都介紹了，而且是細緻到在設計***演算法時設計和提取了***特徵，這個***特徵的具體是怎麼提取的，以及物理意義等。總的來說，就是把簡歷裡面能問的基本問了個遍。所以說，大家寫簡歷的時候，自己沒把握的最好別寫，因為有些面試官會問的很細，或者就挑那種你提了一句的東西使勁問，看你到底有沒有做過。簡歷大概問了半個小時，然後他說我們做幾道演算法題吧，給了我三道題和一疊紙，給我乙個小時做。題都不算難，不過要求程式設計實現，三道題分別是：

1.用最快的方法計算斐波那契數列

我覺得用o(n)非遞迴的方法就行，當然有o(log n)的更快方法，不過這個非遞迴挺難寫的（要是遞迴就達不到o(log n)）。

注：有人提到了直接用公式

對此我進行了深入的調研，首先，這個公式裡面包含了兩個求冪算式，也就是說需要pow函式，那麼pow函式的原理是什麼呢？在vc裡面這個函式的源**是無法看到的，但是pow函式的原理還是可以查到的，因為在這裡n只取整數，那麼算乙個數的整數次冪，最快的方法也是o(log n)，所以，這部分的運算的實際時間複雜度是o(log n),並不是所謂的o(1)。

空口無憑，我編了一小段程式來驗證自己的想法，定義了兩個求斐波那契數列的函式，其中fab1是用公式算，fab2用o(n)的方法計算。

void fab1(double

in);
void fab2(intin)
};int
main()

迴圈10000次時，fab1平均時間在1.9微秒左右，fab2平均時間在2.5微秒左右

迴圈100000次時，fab1平均時間在18微秒左右，fab2平均時間在25微秒左右

所謂的o(1)時間複雜度無論如何也不可能和o(n)複雜度差距這麼小吧？因此，斐波那契數列的最低時間複雜度就是o(log n)，另外，由於公式中的數字都是浮點型，如果使用整型的o(log n)演算法，理論上應該比這種公式法還要快。

2.給定整數sum，在亂序陣列中尋找所有滿足x+y=sum的組合並列印

這個很簡單，就是先排序，然後維護一頭一尾兩個指標，找到所有組合，時間複雜度o(nlog n+n)

這個也可以用雜湊做，時間複雜度o(n)，不過資料的範圍不能太大。

3.在乙個超長陣列中尋找第k大數

這個不能用快排的partition做，因為陣列超長，所以暗含不能全部裝入記憶體中。我當時沒太理解題目，所以寫了那個用partition做的演算法，後來覺得有可能是考堆排序，又大致寫了堆排序那個演算法的思路：讀入前k個數並建立乙個大根堆，然後依次讀入陣列中剩下的數並調整堆，最後從堆中輸出最小的那個數就行，時間複雜度o(klog k+n)

第二個面試官看了我的**和思路之後，覺得大致沒問題，然後說我再考你兩道吧，說思路就行。

1.在2個排序好的陣列中找所有元素的第k大

我剛開始說直接呼叫一次歸併排序的merge就行，o(k)時間複雜度，面試官說讓我再想想，還有沒有更快的。然後我苦苦思索了5分鐘，想了一種o(log k)的，假設兩個陣列是降序排列，先比較兩個陣列的第k/2個數，如果相等，則這個數必為第k大的，如果不等，不妨假設a[k/2]2.找到1-10000以內的所有質數

如果之前沒有接觸過演算法的，這道題還是有些難度的，因為挨個判斷質數的方法時間複雜度太高，不可行。一般的做法是，開闢乙個有10000個元素的bool型陣列prime[10000]，然後從2開始到根號10000，即100結束，把這些數的倍數都設定為false，例如：取2的時候，prime[4],prime[6],prime[8],prime[10]...都會被設定為false,這樣結束之後，再從頭掃一遍prime，把裡面還是true的陣列的下標輸出，即為範圍內所有質數。不過，我當時很二的說了一句「這道題我做過」，現在想想實在是大忌啊，如果大家面試的時候遇到做過的題，一定不要馬上承認做過，因為有的面試官會很不爽，面子掛不住，感覺自己出的題簡單了，然後就會來一道巨難的題虐你。還好我遇到的這位面試官人比較隨和，說我還挺誠實，但是，不出意外的提高了題的難度。他說我這個基本已經接近最優的時間複雜度了，但是有些值，比如prime[6]，在2和3的時候被重複設定了2次false，所以還有更快一點的，讓我想一想。我當時心裡各種無語啊，之前做poj上面題的時候從來沒想過還有更快一點的。然後我冥思苦想了幾分鐘，想到了質數和合數的特點，把設定false的規則修改了一下，如果到第n個數，並且該數是true，那麼從n開始，下標為n乘以n之後（包括n）為true的陣列元素都被設定為false，例如：2的時候，4,6,8,10...都被設定為false，那麼3的時候，3*3，3*5,3*7...都被設定為false，因為2,4..都是false了，所以不會出現3*2,3*4等被重複設定為false的情況，這樣就能保證每個合數僅被設定為false一次。因此，這種方法比原來的快一些（其實就快了一點點）。

答完了上面兩道題，一面基本就結束了，面試官就讓我回去等通知了。這次面試大概有2個小時，半個小時問簡歷，1個半小時問演算法。

二面過程

二面是一位女面試官，人很好，完全看不出是做技術研發的，我的第一反應她應該是管理團隊的，不過面試一開始我就發現自己錯了，她的科研基礎實在是太好了。在此，再一次提醒大家，千萬不要把自己一知半解的東西放到簡歷上，遇上較真的面試官，肯定會悲劇的。接著說二面，她首先很有針對性的挑了我簡歷上那種一筆帶過的東西問，看我是不是真的做過。問了大概10分鐘，她開始問我的基礎知識，在模式識別和機器學習領域學習了什麼，我跟她說對於常用的分類器都比較熟悉，她讓我對常用的分類器的熟悉程度排一下序，我說自己實現過adaboost，隨機森林沒寫過但是肯定能寫出來，svm用過，知道原理，神經網路了解原理，最不熟悉。她接著讓我介紹神經網路的原理（挑我最不熟悉……），我想了1分鐘，大致把節點的構成，怎麼連線每一層，用梯度下降訓練之類的說了一通，說實話我好久沒看神經網路了，的確不算很熟了。她可能不是很滿意吧，然後又追問svm和神經網路的區別。乙個是線性分類器，乙個是非線性分類器，這個區別其實還是挺明顯的，接著我又跟她侃了一下最近比較火的深度學習（deep learning），表達了一下自己的看法，深度學習這個東西，其實計算複雜度太高，並不能覆蓋所有的機器學習領域，而且是否一定要依賴於神經網路，其實也存在爭議，因為有國外的團隊用聚類（k-means）和線性分類器(svm)組合的方式達到了跟受限波爾茲曼機（rbm）接近甚至超越的效果，大概說了20分鐘，她算是比較滿意我的回答了。接下來她問了乙個很簡單但是挺值得注意的問題，在影象處理方面經常需要讀取，動態申請乙個二維陣列也很常見，她讓我寫一下我是怎麼做的，下面**是兩種常見的方式

//

方法1unsigned char** pimg= new unsigned char*[m];
for(int i=0;i
//方法2
unsigned char** pimg= new unsigned char*[m];
unsigned char* arr= new unsigned char[m*n];
for(int i=0;i

總的感覺就是，第二輪面試就輕鬆了很多，大概只有40分鐘。面試官問的都是跟他們研究內容相關的知識，所以基礎知識很重要，另外，如果有些東西，自己不知道直說就是了，如果不懂裝懂反而讓面試官很反感。

當然，這個是我的面試經歷，不過面試是因人而異，因面試官而異的，所以大家不要照搬，如果能幫助到大家，那是最好了。裡面應該還有一些錯誤和問題，望不吝賜教。

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