华为od凉经
《面试题目》
- 本人末9，一年半不相干工作，目前空窗6个月，投的是Python开发
- 4-30联系德科hr预约机考
- 5-10机考，三道题分别是循环内存，美观的灯笼，寻找孤立水站，比较简单，370分过
- 5-15 资格面 面试官问的很少，问一些求职意向相关的问题，全程八分钟，后续对接人说已通过
5-20 技术一面 5. 感觉面试官不是Python开发的，一直问我过往工作经历，怎么解决工作中遇到的难题，问完之后就是项目（我只有一个时序预测的毕业设计，问的也比较浅，最后他的问题看来对Python不是很了解，问我项目里面用的cnn是不是当前的ai大模型😅😅😅），之后问在校园里学什么，用的什么语言，问我学没学JAVA和cpp
- Python面向对象编程的三个特性：答封装继承多态，简单介绍了一下，然后下一个问题是继承和接口的问题（本人不懂，最后发现是JAVA面试题）
- 数据库sql语句怎么优化，简单答了几个命中索引的条件，然后减少不必要的列，缩小检索范围
- 数组和链表的区别，各自的优缺点（os：这真的是Python面试题吗），我答了在C语言里面的区别
- 提问环节大概40分钟
- 手撕代码
- 给了一个运算符的不同优先级的可能结果（递归实现）但是完全没有思路，面试官不同意换题，之后🐔中🐔
- 奉劝大家不要像我这么菜[牛泪][牛泪][牛泪]
《参考解析》
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MySQL深度：MySQL InnoDB使用B+树索引，支持ACID事务。关键知识点：聚簇索引（主键索引）叶节点存完整行数据；辅助索引叶节点存主键值（需回表）；MVCC通过undo log版本链+ReadView实现多版本并发控制，解决脏读/不可重复读；事务隔离级别从低到高：读未提交→读已提交→可重复读（默认）→串行化。
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RAG与大模型：RAG（检索增强生成）流程：文档切片→向量化（Embedding）→存向量数据库→检索时将query向量化→TopK语义检索→将相关文档拼入prompt→LLM生成。优化：混合检索（语义+关键词）、重排序Rerank、查询改写、上下文压缩。评估：召回率（relevant docs retrieved/total relevant）、精确率、Answer相关性。
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算法题解析：常用算法思路：动态规划（状态转移方程，自底向上）；BFS/DFS（图遍历，BFS找最短路，DFS回溯）；双指针（有序数组去重/两数之和）；滑动窗口（子串/子数组问题）；二分查找（有序或单调性）。时间复杂度分析：关注最坏情况和平均情况。