Walmart lab电面

内推DS拿到的电面，一个三哥，口音特别重，很难听懂他在说什么。。只能看他把题写出来大概明白他的意思

1. 给了一个document，有很多行。。。每一行有一些item，计算每个item出现的行数
比如说[[w1, w2, w3], [w2, w4, w3], [w2, w3, w6]]
输出 w1: 1,
   

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感觉整个过程我面的还挺好的，就最他提示了那么一下下， 哎。。三哥不说啥了。。。

看起来nth tuple的顺序like w2, w3 有影响? 就是w3 ,w2 和w2,w3是different 的2 th tuple ? follow-up 的如果用1的方法因该还是需要足够多个memory? 除非用extrenal sort + priorityqueue? 楼主能说下吗?

say543 发表于 2017-8-22 14:30
看起来nth tuple的顺序like w2, w3 有影响? 就是w3 ,w2 和w2,w3是different 的2 th tuple ? follow-up 的如 ...

tuple的顺序没影响，可以sort一下当做key
1的方法需要的memory很少的，N个word只需要N的内存，3的话考虑的是n tuple，直接用dict的话需要N!/(N-n)!/n!，这太大了，所以需要用frequent itemset的思想

siranjoy119 发表于 2017-8-23 23:51
tuple的顺序没影响，可以sort一下当做key
1的方法需要的memory很少的，N个word只需要N的内存，3的话考虑 ...

3的话 如果每个n -tuple 都出现k 次 这样不是 一样memory 太大没得解吗?

这个看起来像是association rule learning的基本算法啊

https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning

schizism 发表于 2017-8-26 16:09
这个看起来像是association rule learning的基本算法啊

https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rul ...

对的，就是这个......data mining里面也叫frequent itemset, 原型就是walmart卖东西。。

siranjoy119 发表于 2017-8-26 23:54
对的，就是这个......data mining里面也叫frequent itemset, 原型就是walmart卖东西。。

准备投，好希望有机会面这个题啊，我的第一篇paper里面就用了这个 哈哈

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