本文介紹2024屆秋招中，BOSS直聘的推薦/搜尋系統工程師崗位一面的面試基本情況、提問問題等。
2023年12月，趕在秋招的末尾，投遞了BOSS直聘的推薦/搜尋系統工程師崗位，並不清楚所在的部門。目前完成了一面，在這裡記錄一下一面經歷。
首先，這一次的投遞就是在BOSS直聘這個APP上直接投遞的，沒有走官網投遞的流程；在這個階段（秋招都要結束了），再去網申的話我感覺意義也不大，所以一般就是看看BOSS直聘上合適公司、崗位的HR發來簡歷邀請（可能是當初找實習的時候使用者活躍度非常高，所以在APP上這大半年都一直會有HR發邀請的），如果有相關邀請並且感覺可以試一試的話，就會申請推進流程。
這一次面試和秋招的第一次面試（百度搜尋的機器學習、深度學習演算法崗位）一樣，是演算法方向的面試，所以可以明顯感覺到面試官對於實習經歷、專案經歷都不怎麼提問了，而是直接就問演算法方面的內容——當然，這個也和我比較偏向於開發（主要是演算法學不會），所以實習和專案經歷都是開發方向的工作有關。其中，面試官主要提問的演算法內容多數都是和資料結構有關的，主要集中在資料結構元素搜尋的時間、空間效能最佳化方面。雖然感覺演算法方面的面試是真的很難，但是也確實感覺這樣的面試很有意思，自己會絞盡腦汁地回想當初刷題時，那些高贊題解裡都用到了哪些演算法思想或者最佳化技巧——而如果是開發方向的面試，那麼提問往往都是集中在實習和專案經歷方面，感覺自己都快要背下來了，沒有演算法面試有意思哈哈哈哈。一場面試下來，也確實收穫到了很多新的內容與知識。
面試情況
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上午
10:00開始，持續25分鐘左右。 -
線上影片面試，
1位面試官；面試官很和藹。 -
首先做自我介紹；提問
25分鐘。
提問問題
- 本科、研究生階段都有哪些專案、實習經歷？
- 研究生階段和阿里雲合作的專案是什麼樣的？是什麼型別的專案？大致做了些什麼？
- 陣列和連結串列有什麼不同？各自有什麼特點與優勢？各自的應用場景如何？
- 對於一個有序陣列，在其中查詢某一個值，最低的時間複雜度為多少？此時是用什麼方法來查詢的？對於一個有序連結串列呢？
- 對於連結串列中資料的查詢，如何最佳化其時間複雜度？對於一個連結串列，將其數值和位置以雜湊表的形式儲存，這個儲存的過程具體如何實現？這個過程的時間複雜度如何？
- 對於一個有序的連結串列，希望加快其查詢數值的速度，有什麼方法最佳化？
- 是否瞭解“跳錶”這個概念？
- 兩個無序陣列，如何找到二者中元素的交集？時間複雜度如何？是否可以最佳化？你提到在雜湊表中加以查詢，此時查詢的時間複雜度一定均是
O(1)嗎？如果這兩個陣列的某一個或者每一個陣列中，有重複的資料怎麼辦？ - 雜湊衝突是如何解決的？時間複雜度如何？
- Java和C++中，有哪些和雜湊表有關的資料結構？其各自的底層實現是什麼？為什麼紅黑樹可以實現雜湊表？
- 兩個無序的陣列，如何找到二者中重複（既在陣列
A中，又在陣列B中）的元素？ - 一個有序的單連結串列
A，含有100萬個結點；希望構建一個新的連結串列B，分段地儲存A中的部分結點，從而最佳化A中查詢元素的效能；那麼你認為B應該每隔多少個結點儲存一次A中的結點？如果B儲存了10萬個結點，那麼基於B查詢A中任意一個元素，平均查詢的次數為多少？ - 個人的職業預期與規劃是如何的？
演算法題目
- 無（這裡是指沒有手撕演算法程式碼的題目）。
面試結束反問
- 這一崗位對於機器學習、深度學習演算法方面的知識是否有要求？
- 這一崗位更側重於演算法的研發（數學方面），還是演算法的落地（開發方面）？
反饋情況
- 面試已經結束
1個多月，暫無任何回覆，肯定已經涼了。
至此，大功告成。