今日头条广告算法面经！

来自公众号：小小挖掘机

来自群友的头条广告算法面经！分享给你！

一面：

1、 给一个有序数组，没有重复值，给一个数组sum，从数组中找出和为sum的两个数，打印出所有可能的组合。

2、 两个字符串的公共子串（连续的）长度。

3、 数据倾斜的一道题。

4、 问wide和deep之间的区别。

5、 问AUC如何计算。

6、 问youtube deep network里面如何解决softmax处理对象数量巨大的问题，提到了霍夫曼树和负采样，然后问负采样怎么回事儿，然后问如何解决大数据量下的负采样。

7、 问youtube deep network里产生了用户和物品向量后，如何应用到在线的，主要想问如何快速获取用户喜欢的物品，是论文题提到的一个工程方法，提前简历好相应的索引。

 

二面

1、 将一颗二叉树转成双向链表。

2、 用mapreduce或spark实现itemCF中物品相似度的计算。

3、 如何解决L1正则不可导的那一点。

4、 FM和LR的区别，主要讲FM的特点。

5、 问AUC。

6、 问LR为什么不能用MSE，然后引导我回答出来的，先让我写LR的损失，然后让我推导一下使用MSE之后的梯度，观察有什么劣势。

7、 问AdaGrid算法原理及其特点（都是围绕学习率的，我只回答出了一个，实际上有两个，然后面试官给我讲解了一下）。

三面

问第三个项目的几个点：

AUC

线上优化器

神经网络优化器

CTR模型：注重wide&Deep中wide与deep之间的区别

论文

算法题：

K个排序的列表，融合成一个有序列表

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