转发: 狗狗 MTV 过经 Timeline

转码找工期间看了很多地里的帖子,报了个狗家过经回报。

8/31 Hello from Google
9/25 店面
11/01 上门 MTV
11/12 过HC
11/13 Offer

因为有FB offer,Onsite到offer阶段催的比较急,大家狗家记得调整好Timeline。

以下内容需要积分高于 120 您已经可以浏览

第一轮: 高频人车 Follow Up: 完美匹配 全局cost最小(Hungarian,问了时间复杂度)
第二轮: 里扣牛期久 Follow Up: Construct结果序列
第三轮: 字典查找,前缀匹配(Trie) Follow Up: 仅统计Top K(Heap)
第四轮: 无限大的棋盘里马找从起点到底终点的路径(BFS) Follow Up: 如果有有限个Obstacles,如何判断是否可以从起点到达终点(Bi-BFS)

个人感觉思路比较代码重要,面试里面花了很多时间讨论各种不同解法的Tradeoff,代码写的不太多。似乎那边广告和搜索引擎的人比较多,我是做cloud infra的,聊天有点接不上话。

因为深度是无限的,第一问DFS不可用,所以用BFS。
Follow up的话需要考虑一下某个点被Block住如何处理,因为空间是无限大的,如果终点被封了,从起点开始的单向BFS无法判断是终点不可达或是终点还未达,但双向BFS可以解决这个问题, 某一个queue为空的时候就可以判断不可达。

请问人车匹配follow up 怎么做

没有PA match就给offer了吗 这也太快了吧

PA match 1天搞完 催的比较急

可以参考下这个
http://www.math.harvard.edu/arch … nment_overheads.pdf

楼主可以说下第四轮的解法吗?

多谢! 感觉这个解法可拿strong hire了吧?

请问人车数量一样吗 我看这个算法需要人车数量一样

hr没有给我每一轮的Feedback。我感觉面试官只是想看看你对这种二分图的思路理解,个人认为单纯考这个算法意义不大,没见过的话应该现场想不出来。我也是在前面帖子里看到了这个才知道这个算法的,面试也只是聊了一下,没有写实现具体的代码,可能不是重点。

可以参考下这个
http://www.math.harvard.edu/archive/20_spring_05/handouts/assignment_overheads.pdf