公司 第四范式

2019.08.17 10:30 一面

一面面试官一上来就说面试时间比较紧，只有两小时，所以省去自我介绍了。

先做一道编程题，将数组中所有奇数排列到偶数前面，不考虑在数组中原来的顺序。

这道题不难，设置了头尾指针，然后循环，头指针碰到偶数，尾指针碰到奇数，交换，知道头指针大于尾指针就结束了。

先是说了一下思路然后就写代码了，虽然有一小刻像突然卡住了那样，但是还是比较顺利地写了出来。

然后在该题的基础上，将数组换为了链表。

这个题其实也不难，我一开始问了能不能用辅助的空间，面试官说最好O(1)吧，其实也不难，然后我就想了一种。

先遍历链表一次，然后知道有多少个偶数多少个奇数，然后设置两个指针，分别指向最终结果的奇数链头和偶数链头，然后遍历，如果将奇数链中的偶数和偶数链中的奇数交换。

但这种操作起来还是比较复杂。所以面试官建议我再想一次，我想到了另一种方法，其实就很简单的。先遍历，获取得到链表最后一个节点的指针。再从头开始遍历，遇到偶数的结点，就断开接到链表的末尾，然后把断开的连接上。当然最后也相对顺利地写了出来。

一面刚刚好半小时两题结束。

11:10 二面

刚结束一面，以为今天面完了，结果就收到了一面通过，准备二面的通知，于是过了一会就进入了二面了。

二面先做了简单的自我介绍。然后分别问了以下的一些问题。

1、极大似然的应用，举了一个例子：一个城市里有n辆车，编号1到n，初到该城市，随机拦下一辆车，知道其编号x，如何知道n=？就是城市里的总车辆数。使用极大似然来求解。

我一开始能想到的就是如果知道了x，比如x=20，那么可以说明n至少>=20，那么p(n<20|x)=0。但是还是想不太出用极大似然怎么求。其实极大似然是用来估计参数的，比如已知p(x|θ)，然后要求模型参数θ。那就是要使得p(x|θ)最大化，因为我们这里只做了一次实验，否则的话就是p(x1|θ)*p(x2|θ)*....，最大化它。那么在这里其实就是p(x|n)，p(x|n)=1/n，因为坐到每一辆车的概率是相同的，而这里只有一个样本，所以最大化1/n，其实就是使n最小，再考虑上边界n>=x，那么其实答案就出来了，拦到编号x，则估计城市里的总车辆数为n=x。

那么很明显，使用最大似然得出来的结果好像不太好，面试官问了为什么会这样呢？没接触过挺难想的其实，不过他慢慢引导我想。先问我贝叶斯公司，我说了后验概率=先验概率*？，我一开始是说公式，他说要说出术语来，但是我忘了p(x|θ)术语是什么呢，后来他说了likelihood，我就回忆起来了，似然概率！！！说到这里，自然就引出了极大似然假设先验概率的分布时均匀的，即前面的n=1,2,3,4,...的概率是相同的，无差别的。但是在我们实际中，一个城市里的总车辆数是有规律的，即有一定的分布的，比如大约在多少辆左右，服从高斯分布之类的。但是使用最大似然没有考虑到这一点，因此上面得到的结果才不太准。

接着就主要问了我项目的情况，主要是网易游戏的聚类和锋时互动的缺陷检测，具体问了哪些有点忘了。最后问我有什么问题的时候，主要问了他们业务方面的情况。整个过程大概也是40-50分钟。

2019.09.01 14:45三面

二面完后隔了两周了没啥消息，以为凉了，在家里坐着的时候突然接到hr的电话约三面。

三面上来面试官就笑着问我，看我之前的实习都是在广州深圳的，为什么想来投他们上海的，而且他们公司也不是很大的那种，不是很知名。然后我就说上海我还是可以接受的，北京就不想去，面试官笑着说上海还算南方的是吧，哈哈哈哈。然后就聊了一下项目，但是不是问技术细节，而是主要问了业务方面的，比如网易游戏的聚类项目，主要用在哪些游戏啊，然后数据量，然后业务的上下游之类的，然后怎么评估性能等，怎么确保找到都是违规工作室而不误抓呢。问我网易游戏目前主要有什么游戏。然后问了kaggle那个做了多久，然后为什么想到要做这个。总之基本没问到技术的。最后问我有什么问题，我主要问了业务，他介绍了一下他们的“先知”AutoML系统，现在视觉方面还有AutoCV平台。这两个平台好像做得还不错，后来的某天和华为的hr聊的时候hr也有作为一个范例来讲，说是业内做得不错的。感觉有点像压力面。感觉凉了吧，Orz，不过一二三面的这些问得都挺仔细和有技术含量的。谢谢第四范式！