這是字節跳動算法實習崗一面（簡歷面）的覆盤，之前就聽說字節跳動的面試比較難，這次真的親身體驗了一把…
這次面試雖然是簡歷面，但包括了計算機基礎知識、機器學習算法基礎、簡歷項目以及編程題。
計算機基礎知識
主要就c++/python編程語言問問題，不過前輩看出來我對語言這東西目前也就只是用，沒過多研究其背後的原理，問了幾個問題就過去了。
-
python：深拷貝與淺拷貝的區別？如何實現深拷貝copy.deepcopy？dict是如何實現的？ 很明顯，後面兩問都涉及到python源碼的實現了，只不過dict我回答數據結構中哈希表的實現原理，前輩好像也覺得ok。
不過還是等我研究下python的源碼再把這兩個問題好好回答一下。可以通過leetcode138-複製帶隨機指針的鏈表來一窺深拷貝的源碼實現。
參考資料：
Java的深拷貝和淺拷貝【雖然是java的，但講的很好，可以將python中不可變類型看作是基本類型，可變類型看作是引用類型，python中實現淺拷貝的一般就=和copy.copy，實現深拷貝的是copy.deepcopy。】
python深拷貝和淺拷貝的區別 -
c++：#define與const定義常量的區別？
#define和const的區別
機器學習算法基礎
- svm的損失函數？
- 核函數的作用？常見的核函數有哪些？多項式核與高斯核的區別？核函數之間的區別應該是對輸入空間數據的分佈做的假設不同，但至於具體做了何種假設，各自的優勢在哪，需要參考資料。另外推薦看下李航老師的《統計學習方法》中svm一章，有更具體的核函數舉例。
參考資料：
svm常用核函數
李航老師《統計學習方法》
支持向量機原理(三)線性不可分支持向量機與核函數
簡歷上的項目
這一塊比較熟，自我感覺表現還可以。
- CTR預測是幹什麼的？
- XGBoost與LightGBM的區別？
- FM與LR的區別？
- 爲什麼NFM線下效果很好，線上效果不佳？
編程題
單鏈表反轉
結語
字節跳動的面試可以說考察面試者的知識面既廣又深，很適合幫助面試者查缺補漏，而且可以同時投多個部門，我覺得很適合有一定面試基礎且需要再鞏固的童鞋去提升自己。這次面試有點尷尬地是在牛客網上寫編程題，要自己編寫輸入！！！這碰上了鏈表與樹的題，還得寫個構造過程。。。
如果覺得不錯，請素質三連哈~~
有疑問，歡迎評論、共同探討-v-