p有趣 onsiet面经

来一发P有趣面经

第一轮：地里很多的BlackList
说一下注意的点，会被问letter-based和word-based的trie的trade-off
followup还会问用machine learning的话有没有什么提高效率的办法...orz，用feature match？

第二轮：ReadBlock
地里好像也是有的，哎不过当时也没注意看感觉写的一般

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第三轮：WordLadder
各种Followup，什么如果是随便找一个网页上面所有词选两个query呢，如果用mapreduce呢

第四轮：MachineLearning轮就不写了...orz

好像大家都说今年bar有下降，不过自己还是有点崩尤其是最后一轮...估计是凉了，祝大家好运~

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想请问楼主第一轮letter-based和word-based怎么比较呢？只想到了word-based递归调用次数少，更不容易栈溢出？

楼主面的是machine learning岗吗？

同问 楼主是ml 岗嘛？

咸蛋超人aka 发表于 2018-11-2 06:29
楼主面的是machine learning岗吗？

就是SDE岗，HR安排的0.0

OverGhost 发表于 2018-11-2 07:38
同问 楼主是ml 岗嘛？

SDE
字数补丁

为什么SDE岗问这么多ML

lz有消息了么

haruharu 发表于 2018-11-8 03:48
lz有消息了么

还没有。。估计凉凉