概述

2020年11月份海投日常实习，面了好多家，就不一一列举了。一般2轮面试，个别家是3轮，也不是都有HR面，不得不说日常实习还是比较宽松的，一般不会有高级别的leader来面。

第一次面试实习，总结一下就是简历很重要，简历就是自己给自己划定的考试范围。如果自己不划范围，面试官拿着简历不知道问什么，那他只能问他自己熟悉的方面了。刷题这事放平心态，要有侧重，要相信常考题，它真的就是常考题，没有意外，不过长远来看，还是把知识点学全面一点。我个人觉得面试图论考得少，不知道为什么，可能因为代码量太大，或者面试官自己也不熟练。

我投的主要是算法岗位，偏搜索推荐方向，NLP也投。欢迎交流

代码题

日常实习面试比较水，出题也很简单，面的这么多家公司值得分享的题目只有4道，其他题目过于水了。

1. 字节一面，二叉树的最大路径和，leetcode.124，acwing不知道是第几题，原题
2. 字节二面，编辑距离，acwing.902，leetcode.72，几乎原题，对三种操作赋予不同的代价，求最小的编辑代价
3. 亚马逊一面，非常规数据结构算法，在面试官的引导下写一个采样算法（离散的）。首先是均匀分布采样，然后是任意给定分布的采样，最后是优化。均匀分布采样应该就是考察对采样算法的基本认知，任意分布采样就是一个前缀和思想，进一步优化的方法就是二分查找。我自认为给到面试官惊喜的点，是我口述了一个更优的alias sampling算法，时间复杂度是$O(1)$，在Node2vec中有使用
4. 亚马逊二面，非常规数据结构算法，面试官从我的简历中挑了一个点，让我手写TF-IDF算法。只要对TF-IDF比较熟悉，就很好写，不过由于经常直接调包，写的时候卡了好一会儿。

第一次写面经，有意见或者建议或者问题，尽管提