添加若干道【机器学习】【编程语言】【数据结构与算法】面试题

amusi · amusi · commit 8198cf50e8e6 · 2019-08-28T02:42:12.000+08:00
diff --git a/docs/其它.md b/docs/其它.md
@@ -226,5 +226,31 @@ DDOS攻击是基于DOS攻击的一种特殊形式。攻击者将多台受控制
 - [百度百科：大小端模式](https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E5%B0%8F%E7%AB%AF%E6%A8%A1%E5%BC%8F/6750542?fr=aladdin)
 - [大小端模式](https://www.cnblogs.com/mconintet/p/4701790.html)
 
+## 线程和进程的区别
+
+根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位
+
+在开销方面：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。
+
+所处环境：在操作系统中能同时运行多个进程（程序）；而在同一个进程（程序）中有多个线程同时执行（通过CPU调度，在每个时间片中只有一个线程执行）
+
+内存分配方面：系统在运行的时候会为每个进程分配不同的内存空间；而对线程而言，除了CPU外，系统不会为线程分配内存（线程所使用的资源来自其所属进程的资源），线程组之间只能共享资源。
+
+包含关系：没有线程的进程可以看做是单线程的，如果一个进程内有多个线程，则执行过程不是一条线的，而是多条线（线程）共同完成的；线程是进程的一部分，所以线程也被称为轻权进程或者轻量级进程。
+
+**参考资料**
+
+- [进程和线程的主要区别（总结）](https://blog.csdn.net/kuangsonghan/article/details/80674777)
+- [线程和进程的区别](https://www.cnblogs.com/GodZhe/p/4887096.html)
+
+## Linux 常见命令
+
+- [ ] TODO
+
+**参考资料**
+
+- [Linux命令大全](https://man.linuxde.net/rm)
+- [Linux常用命令大全（非常全！！！）](https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7730690.html)
+
 ## TODO
 
diff --git a/docs/数据结构与算法.md b/docs/数据结构与算法.md
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 # 数据结构与算法
 
-## 001 排序介绍
+## 排序介绍
 
 **排序的定义**
 
@@ -27,7 +27,7 @@
 - **时间复杂度**：对排序数据的总的操作次数。反应当n变化时，操作次数呈现什么规律
 - **空间复杂度**：算法在计算机内执行时所需要的存储空间的容量，它也是数据规模n的函数。
 
-## 002 排序算法
+## 排序算法
 
 排序算法可以分成两大类：
 
@@ -43,7 +43,7 @@
 - [`归并排序（merge Sort`](https://github.com/amusi/coding-note/tree/master/Data%20Structures%20and%20Algorithms/sort#mergesort)
 - [`快速排序（Fast Sort`](https://github.com/amusi/coding-note/tree/master/Data%20Structures%20and%20Algorithms/sort#fastsort)
 
-## 003 常见排序算法复杂度
+## 常见排序算法复杂度
 
 [![常用排序算法1](https://github.com/amusi/coding-note/raw/master/Data%20Structures%20and%20Algorithms/sort/images/sort_algorithms_1.png)](https://github.com/amusi/coding-note/blob/master/Data%20Structures%20and%20Algorithms/sort/images/sort_algorithms_1.png)
 
@@ -53,7 +53,7 @@
 
 
 
-## 004 冒泡排序（Bubble Sort）
+## 冒泡排序（Bubble Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -292,7 +292,7 @@ print("BubbleSort: ", array)
 
 
 
-## 005 选择排序（Selection Sort）
+## 选择排序（Selection Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -414,7 +414,7 @@ print("SelectionSort: ", array)
 
 
 
-## 006 插入排序（Insertion Sort）
+## 插入排序（Insertion Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -445,8 +445,6 @@ print("SelectionSort: ", array)
 
 **代码实现**
 
-- 
-
 - [insertion_sort.cpp](https://github.com/amusi/coding-note/blob/master/Data%20Structures%20and%20Algorithms/sort/code/insertion_sort.cpp)
 
 ```
@@ -537,7 +535,7 @@ print("InsertionnSort: ", array)
 
 
 
-## 007 希尔排序（Shell Sort）
+## 希尔排序（Shell Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -704,9 +702,7 @@ print("InsertionnSort: ", array)
 - [理解希尔排序的排序过程](https://blog.csdn.net/weixin_37818081/article/details/79202115)
 - [图解排序算法(二)之希尔排序](https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6104371.html)
 
-
-
-## 008 堆排序（Heap Sort）
+## 堆排序（Heap Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -815,9 +811,7 @@ c.再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8.
 - [图解排序算法(三)之堆排序](https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html)
 - [heap-sort](https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/)
 
-
-
-## 009 归并排序（Merge Sort）
+## 归并排序（Merge Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -827,7 +821,7 @@ c.再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8.
 
 - [ ] TODO
 
-## 010 快速排序（Quick Sort）
+## 快速排序（Quick Sort）
 
 **基本思想**
 
@@ -987,25 +981,39 @@ if __name__ == "__main__":
     print("QuickSort: ", array)
 ```
 
+## 求二叉树的最大高度
+
+TODO
+
+## 找到链表倒数第k个结点
+
+- [ ] TODO
+
+## 动态规划
+
+- [ ] TODO
+
+## 打印螺旋矩阵
 
+- [ ] TODO
 
-## 011 求二叉树的最大高度
+## 翻转链表
 
-## 012 找到链表倒数第k个结点
+- [ ] TODO
 
-## 013 动态规划
+## 找最小字串
 
-## 014 打印螺旋矩阵
+- [ ] TODO
 
-## 015 翻转链表
+## 二叉排序树/二叉查找树BST
 
-## 016 找最小字串
+- [ ] TODO
 
-## 017 二叉排序树/二叉查找树BST
+## 平衡二叉树
 
-## 018 平衡二叉树
+- [ ] TODO
 
-## 019 2-sum、3-sum和4-sum问题
+## 2-sum、3-sum和4-sum问题
 
 N-sum就是从序列中找出N个数，使得N个数之和等于指定数值的问题。
 
@@ -1312,21 +1320,29 @@ void main()
 - [剖析3-sum问题(Three sum)](https://blog.csdn.net/shaya118/article/details/40755551)
 - [2-sum, 3-sum, 4-sum问题分析](http://shmilyaw-hotmail-com.iteye.com/blog/2085129)
 
+## 无序数组a，b 归并排序成有序数组c
+
+TODO
+
+- [ ] ## 将256*256二维数组逆时针旋转90°
 
+- [ ] TODO
 
-## 020 无序数组a，b 归并排序成有序数组c
+## 二分查找
 
-## 021 将256*256二维数组逆时针旋转90°
+- [ ] TODO
 
-## 022 二分查找
+## 分治与递归：逆序对数、大数相加、大数相乘
 
-## 023 分治与递归：逆序对数、大数相加、大数相乘
+## 动态规划：背包问题、找零钱问题和最长公共子序列（LCS）
 
-## 024 动态规划：背包问题、找零钱问题和最长公共子序列（LCS）
+- [ ] TODO
 
-## 025 BFS和DFS解决最短路径
+## BFS和DFS解决最短路径
 
-## 026 DFS和BFS的区别（优缺点）
+- [ ] TODO
+
+## DFS和BFS的区别（优缺点）
 
 深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是一种利用递归实现的搜索算法。简单来说，其搜索过程和"不撞南墙不回头"类似。
 
@@ -1340,13 +1356,15 @@ BFS 常用于找单一的最短路线，它的特点是 "搜到就是最优解"
 
 **参考资料**
 
-- **[一文读懂** BFS 和 DFS 区别](https://www.sohu.com/a/201679198_479559)
+- [一文读懂 BFS 和 DFS 区别](https://www.sohu.com/a/201679198_479559)
 
-## 027 数组的最大区间和
+## 数组的最大区间和
 
 - [ ] TODO
 
-## 028 迪杰斯特拉 (Dijkstra) 算法
+## 迪杰斯特拉 (Dijkstra) 算法
+
+- [ ] TODO
 
 ## TODO
 
diff --git a/docs/机器学习.md b/docs/机器学习.md
@@ -346,11 +346,15 @@ http://www.zhihu.com/question/26768865/answer/34078149
 - [svm常用核函数及选择核函数的方法](https://blog.csdn.net/ningyanggege/article/details/84072842)
 - [SVM由浅入深的尝试（五）核函数的理解](https://www.jianshu.com/p/e07932472257?utm_campaign)
 
+### SVM的对偶问题
+
+- [ ] TODO
+
 ### SVM中的优化技术有哪些？
 
 - [ ] TODO
 
-## 梯度提升树（GDBT）
+## 梯度提升树（GBDT）
 
 ### 基本原理
 
@@ -405,6 +409,14 @@ Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练
 - [通俗、有逻辑的写一篇说下Xgboost的原理，供讨论参考](https://blog.csdn.net/github_38414650/article/details/76061893)
 - [xgboost的原理没你想像的那么难](https://www.jianshu.com/p/7467e616f227)
 
+### XGBoost里处理缺失值的方法
+
+- [ ] TODO
+
+### XGBoost相对于GBDT有什么不同？
+
+- [ ] TODO
+
 ## K 近邻（KNN)
 
 ### 基本原理
@@ -464,6 +476,10 @@ until 簇不发生变化或达到最大迭代次数
 - [深入理解K-Means聚类算法](https://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/53727841)
 - [数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）](https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79458331)
 
+### 手撕 KMeans
+
+- [ ] TODO
+
 ### K-Means 与 KNN 的区别
 
 - [ ] TODO
@@ -663,6 +679,10 @@ CART在生成子树时，是选择一个特征一个取值作为切分点，生
 
 - [ ] TODO
 
+### 随机森林处理缺失值的方法
+
+- [ ] TODO
+
 ## XGBoost
 
 ### 基本原理
diff --git a/docs/深度学习.md b/docs/深度学习.md
@@ -21,7 +21,16 @@
 - [神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize](https://zhuanlan.zhihu.com/p/67414365)
 - [神经网络中epoch与iteration相等吗](https://zhidao.baidu.com/question/716300338908227765.html)
 
+## 反向传播（BP）
+
+- [ ] TODO
+
+**参考资料**
+
+- [一文搞懂反向传播算法](https://www.jianshu.com/p/964345dddb70)
+
 ## CNN本质和优势
+
 局部卷积（提取局部特征）
 
 权值共享（降低训练难度）
@@ -146,6 +155,26 @@ if (this->layer_param_.pooling_param().pool() == PoolingParameter_PoolMethod_MAX
 
 - [卷积神经网络的感受野](https://zhuanlan.zhihu.com/p/44106492)
 
+## 正则化方法
+
+1. [参数范数惩罚](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#1)
+2. [L2参数正则化](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#2)
+3. [L1参数正则化](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#3)
+4. [L1正则化和L2正则化的区别](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#4)
+5.  [数据集增强](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#5)
+6.  [噪音的鲁棒性](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#6)
+7. [向输出目标注入噪声](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#7)
+8.  [半监督学习](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#8)
+9.  [多任务学习](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#9)
+10. [提前终止](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#10)
+11. [参数绑定和共享](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#11)
+12. [稀疏表示](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#12)
+13. [集成化方法](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin#13)
+
+**参考资料**
+
+- [ ] [正则化方法](https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95/19145625?fr=aladdin)
+
 ## Batch Normalization（BN）
 
 - [ ] TODO
diff --git a/docs/编程语言.md b/docs/编程语言.md
@@ -231,24 +231,6 @@ b(static): 9
 
 - [ ] TODO
 
-### 多线程和多进程的区别
-
-进程：系统进行资源分配和调度的基本单位。
-
-线程：基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。（有种说法是线程是进程的实体）
-
-线程和进程的关系：
-
-（1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程
-
-（2）资源分配给进程，同一个进程的所有线程共享该进程的所有资源
-
-（3）CPU分给进程，即真正在CPU上运行的是线程
-
-**参考资料**
-
-- [多线程与多进程](https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/6755717.html)
-
 ### 实现atoi，即将"1234"转化成1234（int类型）
 
 - [ ] TODO
diff --git a/docs/面试经验.md b/docs/面试经验.md
@@ -168,9 +168,9 @@
 
 ## 2018届
 
-- [ ] [2018秋招算法岗面经与提问总结（蚂蚁/美图/宜信/滴滴）](https://www.nowcoder.com/discuss/93743)
-- [ ] [牛客网平均水平的算法工程师面经分享](https://www.nowcoder.com/discuss/51529)
-- [ ] [非科班野路子的2018秋招机器学习面经：面试实录+人生经验](https://www.nowcoder.com/discuss/59687)
+- [x] [2018秋招算法岗面经与提问总结（蚂蚁/美图/宜信/滴滴）](https://www.nowcoder.com/discuss/93743)
+- [x] [牛客网平均水平的算法工程师面经分享](https://www.nowcoder.com/discuss/51529)
+- [x] [非科班野路子的2018秋招机器学习面经：面试实录+人生经验](https://www.nowcoder.com/discuss/59687)
 - [x] [做计算机视觉的你，如何拿到大厂的Offer的？可否分享下？](https://www.zhihu.com/question/272045026/answer/365719603)
 - [x] [2017秋招面试总结-计算机视觉/深度学习算法](https://www.nowcoder.com/discuss/66114)
 - [x] [计算机视觉岗渣硕秋招总结](https://www.nowcoder.com/discuss/59801)
