小红书搜素算法实习生面试题

悠悠 2022-09-06 13:24 178阅读 0赞

要在面试官提出问题之前解决问题

# 1. 笔试题 #

## 1.1 题目 ##

给出一个正整数数组，以及一个目标值target，求数组中可以达到这个target值最短的子序列长度，如果无法达到这个长度，则返回0。下面给出样例：

input: 2 3 1 2 4 3
    target: 7
    output: 2

input: 1 1 1 1 1 1 1
    target: 11
    output: 0

## 1.2 思想 ##

我的想法是：使用一个二维数组存储每两个位置之间和，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTE2NjU5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

然后遍历找出这个sum中值超过target的最短距离即可。

## 1.3 代码 ##

略了~

## 1.4 注意点 ##

*  空间结构用 `sum[maxN][maxN]` 是否有点儿浪费？  
    肯定浪费，其实在比较这些值的过程中，只需要用一个临时记录就可以了。
 *  是否可以及时的跳出计算？  
    可以的，因为这里计算有些重复，所以可以采用及时跳出循环的方法降低复杂度。

# 2. 面试 #

*  如何从无标签的语料库中处理数据？比如某个实体之前就没有被标注过，该怎么把它抽取出来？  
    我没有答上来。但是应该可以多思考一下：首先可以将这个问题归类无监督问题。那么是不是应该从常用的无监督方法中找一些作为尝试？ 面试官跟我说可以尝试一下BPE算法，我当时觉得的确可以试试；20210825号时，我再看书，觉得可以用共现矩阵测试一下。因为共现矩阵有可能会把常用的字联系在一起。
 *  抽取NER的模型有哪些？NER的论文有哪些？
 *  常见激活函数？常用激活函数？LSTM中使用的激活函数是什么？为什么是它？
 *  Batch Normalization 和 Layer Normalization。
 *  CRF 能讲讲吗？
 *  LSTM 和 RNN的区别是什么？引入到LSTM的原因是什么？

一面就挂了，主要原因应该是很多基础点我都么有答上来（像CRF，BN/LN 这种都是常见且基础的。搁我当面试官，我肯定也不会放水），主要是因为前期根本没有准备面试，就匆匆上岗，个人觉得还是应该充分复习一到两个月，把所有知识点捋一遍，再面试的话，效果应该还不错。等我下篇面经~

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdTE2NjU5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/7f59019049b34bb0a5af7f3671d6eb9a.png