java面试中算法方面应该如何准备？
Java面试中经常问到的算法题目如下：二叉树宽度遍历红黑树数据结构的话，链表，树，图的基本知识得懂了解树的先序遍历，中序遍历，后序遍历。图的广度优先搜索算法，深度优先搜索算法。手撕算法：反转单链表 手撕算法：实现类似微博子结构的数据结构，输入一系列父子关系，输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程，服务端和客户端 手撕算法： 爬楼梯，写出状态转移方程 智力题：时针分针什么时候重合以上是总结的Java面试中有关算法的高频问题。
互联网公司最常见的面试算法题有哪些？
大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值 1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩下的最大值也选出来，这样排序就完成了，具体代码如下：第五、快速排序算法该算法将数值序列拆分成2块，一块的所有数值比另一块都大，然后分别对两块进行快速排序，具体代码如下：第六、归并排序算法该算法把待排序数值序列拆分成若干子序列进行排序后合并，具体代码如下：第七、希尔排序算法此算法跟插入排序类似，是一个泛化的插入排序，具体代码如下：第八、插入排序算法此算法主要在迭代时将数值插入到前面的位置，进行比对换位，具体代码如下：第九、选择排序算法此算法选择一个值然后从右边开始进行比对换位，具体代码如下：第十、冒泡排序算法该算法主要将第一个和最后一个数值进行对比，当满足预先设定的条件时交换一下位置，具体的代码如下：希望我的回答能帮到你，谢谢。
机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
备战机器学习工程师面试，你需要掌握这些经典面试题金九银十，又到了就业旺季，互联网公司的秋招如火如荼的进行着。机器学习类岗位依然非常热门且高薪，但想在竞争激烈的面试中杀出重围，必须有充足的准备。如何能够短时间内抓住机器学习知识的技术重点，集中突击？ 如何不再惧怕“算法”？ 如何才能在面试中对答如流，打造属于自己的“offer收割机”？刷题是必不可少的步骤。
应聘前，你需要了解的内容有：机器学习的基本概念和分类（训练/测试数据、监督/非监督学习等）、经典的机器学习模型（支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等）、深度学习模型（卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等）；特征工程（特征组合、特征选择等），模型评估（评价指标、超参数的选择等），优化算法（损失函数、梯度下降等），数学基础（概率论、线性代数等），工程能力（数据结构与算法、机器学习平台等），业务与应用（计算机视觉、自然语言处理等）。
跟题主分享几个超级高频的机器学习面试题，希望能祝你一臂之力！Q1：如何对贝叶斯网络进行采样 (8.6)对一个没有观测变量的贝叶斯网络进行采样，最简单的方法是祖先采样（Ancestral Sampling），它的核心思想是根据有向图的顺序，先对祖先节点进行采样，只有当某个节点的所有父节点都已完成采样，才对该节点进行采样。
以场景描述中的图8.9 为例，先对Cloudy 变量进行采样，然后再对Sprinkler 和Rain 变量进行采样，最后对WetGrass 变量采样，如图8.10 所示（图中绿色表示变量取值为True，红色表示取值为False）。根据贝叶斯网络的全概率公式可以看出祖先采样得到的样本服从贝叶斯网络的联合概率分布。
如果只需要对贝叶斯网络中一部分随机变量的边缘分布进行采样， 可以用祖先采样先对全部随机变量进行采样，然后直接忽视那些不需要的变量的采样值即可。由图可见，如果需要对边缘分布p(Rain) 进行采样，先用祖先采样得到全部变量的一个样本，如（Cloudy=T， Sprinkler=F，Rain=T，WetGrass=T），然后忽略掉无关变量，直接把这个样本看成是Cloudy=T 即可。
接下来考虑含有观测变量的贝叶斯网络的采样，如图8.11 所示。网络中有观测变量（Sprikler=T，WetGrass=T）（观测变量用斜线阴影表示），又该如何采样呢？最直接的方法是逻辑采样，还是利用祖先采样得到所有变量的取值。如果这个样本在观测变量上的采样值与实际观测值相同，则接受，否则拒绝，重新采样。
这种方法的缺点是采样效率可能会非常低，随着观测变量个数的增加、每个变量状态数目的上升，逻辑采样法的采样效率急剧下降，实际中基本不可用。因此，在实际应用中，可以参考重要性采样的思想，不再对观测变量进行采样，只对非观测变量采样，但是最终得到的样本需要赋一个重要性权值：其中E 是观测变量集合。这种采样方法称作似然加权采样（Likelihood Weighted Sampling），产生的样本权值可以用于后续的积分操作。
面试算法发现面试官比你技术还次，最后面试没通过是什么心态？
大家好，我是韩都衣舍希哥，很高兴回答你得问题，下面将是我的回答 {!-- PGC_VIDEO:{"thumb_height": 720, "vposter": "http://p1.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-p-0000/567430c836094af5b139c22d2e010621。
用Python刷面试算法题（如leetcode）是怎样的体验？
当然，Python是我推荐的刷算法题的最好语言，没有之一。第一，Python的语法够简单，你不需要被语言细节弄得碍手碍脚。假设你用C语言，那么内存、指针就得虐你一遍，还能剩下多少精力去研习算法？刷算法时，语言只是载体，是工具，绝不不能被语言所束缚，Python在这一点上占据绝对的优势。第二，Python虽然简单，但语言特性应有尽有，一点不差。
Python虽然简单，但特性是很丰富的，如面向对象、函数式编程等方面，一个不缺，简单好用，代码看上去也很简洁。其他的语言，要不太过于基础（C/C 等）而缺乏高级特性，要不就很fancy（例如JavaScript，搞个面向对象还要牵扯到原型链之类的对象），搞个并行化还要通过异步，不像Python，特性够多，且很简洁。
第三，Python是动态语言，不需要编译，写完直接跑，又增加了方便性。像C/C /Java这些语言，写完要编译或依赖虚拟机执行，多了这一步其实就多了些障碍，而我们刷算法题时，要的就是沉浸式的体验，不要被这些所妨碍。Python拥有以上所提及的全部三项特性，肯定是首选。另外，还有一项福利，Python是AI领域的官方语言，学完Python，刷完算法，你又迈入了另一扇人热门领域的大门。
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