关注我们,每周发布最新的笔试题目和解析
前言
2024春研究类实习笔试,一共7道题,2个编程,5个数学题,时间2小时,有一定难度,研究类笔试代码也开始考leetcode了,所以找量化实习的同学注意也要多刷,基本都是原题。笔试开摄像头,共享屏幕。
暑期实习和秋招的笔试也陆陆续续开始了,有参加笔试的同学欢迎投稿哦,投稿一场完整笔试的同学有机会获得一杯奶茶的现金奖励,累计投稿三场的有机会免费加入知识星球。
请写出一个算法用于在一个MxN的矩阵中搜索指定的目标数k,这个矩阵满足以下条件
A. 矩阵中的数字都是整数。
B. 短阵的每一行都是从左往右升序排列的,每一列都是从上到下升序排列的。
如果可以在短阵中找到目标数,返回True,反之则返回False。
【参考答案】
leetcode原题,num240,方法很多,下面给出两种方法
方法一:直接暴力查找
class Solution:
def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:
for row in matrix:
for element in row:
if element == target:
return True
return False
方法二:二分查找
class Solution:
def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:
for row in matrix:
idx = bisect.bisect_left(row, target)
if idx < len(row) and row[idx] == target:
return True
return False
给定一个正整数数据arr和一个正整数k,请设计算法,将arr切分成k个非空的子数组,以最小化这些子数组各自和的是大值。例如:数组anr为1,2,3,4,5,k=2,我们总共有四种切分方法,分别是1、2,3,4,5,1,2,3,4,5,其中1,2,3,4,5最好,因其对应的子数组和的最大值是9。
【参考答案】
leetcode原题,num410,分割数组的最大值。二分查找,注意区间端点。
class Solution:
def splitArray(self, nums: List[int], k: int) -> int:
def check(mx: int) -> bool:
cnt = 1
s = 0
for x in nums:
if s + x <= mx:
s += x
else: # 新划分一段
if cnt == k:
return False
cnt += 1
s = x
return True
right = sum(nums)
left = max(max(nums) - 1, (right - 1) // k)
while left + 1 < right:
mid = (left + right) // 2
if check(mid):
right = mid
else:
left = mid
return right
有这样的一棵二叉树,其每个节点都有1/2的概率长出左子树,有1/2的概率长出右子树,长出左和右子树这两个事件互相独立。请问这棵二叉树是对称的概率是多少。
【参考答案】1/4
结定二维矩阵A=[2,-2),-2,5,
(1) 求二维矩阵 M 满足M^2=A
(2) 求二维矩阵 M 满足 A=MM^T
【参考答案】
(1) 1.28989795 -0.5797959
(2) 1.41421356 0.
你有一根单位长度的玻璃棍:
(1) 该棍子摔到地上碎成三截,请问这三截能刚好组成一个三角形的概率为多少?
(2) 还是原来那根棍子,摔在地上碎成两截,较长那截再摔一次碎成两截,请问这三截能刚好组成一个三角形的概率为多少?
【参考答案】
(1)0.25
(2)0.125
假设有一个NXN的短阵,称之为A,其中每个值都通过一个iid的均值为0而方差为1的分布生成,请问该矩阵的行列式的方差,即Var(Det(A))是多少?
【参考答案】n!
假设你在参加一场游戏,先从1到52选取一个整数k,然后从一组标准且洗好的扑克牌(除去大小王)中抽取k张牌。如果你抽取的最后一张牌是A且剩余的牌中只有一张A:你将获胜。请问你应该选取k为多少来最大化获胜的概率。
一个专门为那些寻求在量化投资、数据科学和机器学习领域内深度学习与交流交流的专业人士和爱好者设计的社群。创建这个星球,目的是为了沉淀有价值的内容,构建一个质量更高、更专注的学习和交流环境,从而帮助每一位成员提升自己。
在这个知识星球里,你将获得:
1.校招/社招笔面试经验交流与分享:包含准备面试的策略、技巧、选择Offer的考量以及职场规则等,同时提供往届真题和题目等资料,帮助你充分准备。
2.专业知识与技能提升:
数据处理与分析:分享如何处理和分析数据,包括使用最新的工具和技术,以及数据清洗和预处理的最佳实践。
量化策略开发:深入探讨量化交易策略的设计、测试和优化,让你能够创建和评估自己的交易策略。
组合优化技巧:介绍如何通过组合优化提高投资组合的性能,包括风险管理和资产配置的策略。
交易系统开发:分享交易系统的开发过程,从系统架构设计到实现,包括API接口的使用、自动化交易的实现等。
3.不定期行业大咖分享:邀请量化投资与机器学习领域的行业专家,分享他们的知识、见解和经验。
4.编程技巧与算法知识:不定期分享编程技巧、算法知识、学习方法和个人心得,帮助成员更有效地规划时间和学习路径。
5.大厂面试内推渠道:实时发布大厂面试内推信息,为你的职业发展提供支持。
我们致力于打造一个全面、高效且互帮互助的社群。无论你是量化投资和机器学习领域的初学者,还是已有深厚背景的专业人士,这里都将是你学习新知识、分享经验、扩展人脉的理想之地。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-03-28
我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文,快来和我瓜分大奖!
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。