美团算法春招
‘壹’ 请问面试美团的正常流程是什么
美团面试主要是分为笔试和面试，美团是分批面的，基本是一次性面完总共三面，全都是技术面的。一面没通过，直接说farewell了。前两面没压力，面试官是和颜悦色；到第三面，能明显感觉到差别，基本面无表情，做好心理准备。面试过程：笔试题目，算法程序题多，最后安卓前端题，题目还是不难的，题目在lintcode上刷到过一样的。第一面：随时Be Nice，一个普通员工就可能是你的面试官；首先做自我介绍。面试官对我的经历问了几个问题，然后就是问些很基础，进程和线程的区别；进程间同步方式，。还问到如何编程实现 a^n ，我就说用二分的思想。说到思想，美团蛮注重思想的，第二第三面过程里如果有什么你一下子难实现的，你就讲清楚你是怎么个思路，不要消极对待就好。然后就是随意提问，问到了Java里面的各种语言机制，问到了计算机网络里面的三次四次握手，UDP和TCP区别，get和post区别等等，没有深问。问的很杂很多。
第二面：基本上是没问操作系统和网络的题目，就出算法题，有如何判断一个二叉树是另一棵二叉树的子树；像打印机一样，倒过来打印一棵树，比如一个树是这样的，输出4、5、6、2、3、1，这个就用层次遍历，存储遍历过的节点，在每一层的结尾存储该层的个数……面试官检查验证代码超级仔细，所以面试过程中做题目的时候还是要更加专心一点，不然被他发现错误. 接着，第二个问题，自己写一个Stack类，要实现push、pop操作。
第三面：面试官基本是Boss级别的吧，各种问题啊，兴趣爱好未来规划啥，了解你这个人的性格和美团契合。三面都是技术面，最后还是要写代码
1）实现 char* upcase(const char* src, int len)。
2) 类似6，7，8，1，2，3，4，5 的序列中用二分查找某个数。他还会问问看过的书啊，问几个简单的问题，能答上来就好。基本是工作要求里提到的名着或者就是教材里学到的东西，因为三面的面试官是大佬，是希望能我们能有积极解决问题热情。
前期准备：对美团注重算法早有耳闻，还是很早就开始准备刷题。面试时笔试和面试里都遇到了在lintcode 做过的原题。总之，面美团算法必要刷，难以实现就用逻辑清晰的思路来拯救面试；在技术都OK前提下，面试官看重的更多是优秀逻辑思维能力，善于从复杂系统表象中分析问题，对解决复杂问题充满激情。不要遇到困难有消极情绪！
‘贰’ 美团公开外卖配送“订单分配”算法规则，哪些信息值得关注
美团公开外卖配送“订单分配”算法规则，其中“订单分配”和“主动改派”功能，值得我们关注。这两个功能，在很大程度上，能够解决现在派送过程存在问题；同时提升商家、骑手和顾客三方，对于平台服务的满意度。
外卖的出现，改变了很多人的生活，也为商家带来了全新的订单模式。一些商家为此关闭了线下堂食，只提供线上配送订单。外卖员的增多，也暴露出了各类问题。为了更好解决这些问题，美团平台也一直在优化算法，尽最大可能解决配送过程中，所存在的问题。
看似简单的外卖配送，其背后的系统，有着先进的算法存在。这些算法不断优化，对于骑手送餐，是一件好事情，对于用户和商家来讲，也同样十分有利。
‘叁’ 美团外卖公开骑手配送时间算法，具体是怎么算的
具体就是根据他们行驶的公里数去计算的，从出餐取餐还有距离进行估算，把所有的情况估算出来，最后就是他们配送的一个时间。
人们对于外卖的依赖性逐日增加，相应地也提高了对外卖工作人员的要求，而关于争议较大的预估送达时间逻辑，美团方面给出了模型预估时间和三层保护时间。
现代人的工作生活过于忙碌，尤其在一线城市节奏快到令人都有一种窒息感，人们没有时间去做饭，在工作日大多叫的也是外卖，而在高峰时期，消费者和商家对于预估送达时间的认知都是比较模糊的，这产生了诸多纠纷事件，而作为夹在中间的外卖工作人员的权益该如何维护，也引发了人们的关注。美团作为较大的外卖网站，对于此争议事件也给出了一套计算说法。
模型计算出的送达时间并不确切，在不同的时间段和防疫地区，对于送达时间上的要求也有所不同，为给骑手更宽裕的送餐时间，4种算法中时间较长的将成为订单页面显“预估到达时间”。
对于送外卖的纠纷，往往产生于消费者和外卖工作人员之间举个例子，由于商家的出餐时间可能有些慢，外卖工作人员等拿到手中出发送达消费者指定地点的时候，已经超出了预估的送达时间，对于消费者来说他认为在下单的那一刻，外卖小哥就应该将餐点立马送来，但却忘记了将商家的出餐时间算进去。
‘肆’ 美团公开外卖预估到达时间算法规则，这种算法和逻辑合理吗
其实对我们来说，美团公开外卖预估到达时间算法规则，这些规则是按照最优的路线来计算的。但是在实际的操作过程中这种算法确实会加大外卖员的任务。而且要所谓的算法最优选择，也可能考虑到大多数平均的用时。所以在实际的送单过程中确实会不断的压榨骑手的时间成本，所以这种算法本身来说能够提高到达时间，但是整体上来说会加重外卖员的负担，所以可以从以下几个方面出发来看待是否合理。
3，美团的外卖预估到达时间，建立在数字模型的基础之上的，但在实际过程中，可能会存在外界因素影响所以也会存在一些时间差。
其中我们会算法和逻辑本身也会存在一些问题，由于是建立在大数据分析的基础之上，所以对于一些数字模型来说，也确实会存在一些线路的差异。对于普通的外卖员来说也确实需要一定的时间差，但是这种时间如果不断的缩小的话，势必会增加外卖员骑手的成本，所以呀，也会加重负担。
其实对我们来说，美团公开的外卖到达时间，本身也是采取数据分析进行大数据库对比，所以建立的数字模型采取的是最优的方案。但是在实际的过程中也会加大外卖员的实际任务量，而且采取最优的方案也代表着外卖员误差性不断的减小，所以也会增加外卖员的任务量。
‘伍’ 美团算法工程师怎么样
您这样问肯定就想考，按自己的方法来。
‘陆’ 美团数据分析笔试考算法吗
考。
线程，block块，KVO，界面传值等还有一些基础的OC语法的知识，可是都点悲观，就考到了一点关于3种线程的知识。
因此说知识要全面整合，才能达到作题稳而准，平时不注重基础，单纯写一些技术的东西，不注重基础是不能够的。
‘柒’ 美团外卖首次公开骑手配送时间算法，你觉得这个算法合理吗
人们对于外卖的依赖性逐日增加，相应地也提高了对外卖工作人员的要求，而关于争议较大的预估送达时间逻辑，美团方面给出了模型预估时间和三层保护时间。
现代人的工作生活过于忙碌，尤其在一线城市节奏快到令人都有一种窒息感，人们没有时间去做饭，在工作日大多叫的也是外卖，而在高峰时期，消费者和商家对于预估送达时间的认知都是比较模糊的，这产生了诸多纠纷事件，而作为夹在中间的外卖工作人员的权益该如何维护，也引发了人们的关注。美团作为较大的外卖网站，对于此争议事件也给出了一套计算说法。
对于外卖工作人员来说，他们赚的每一份钱都是用辛苦换来的，外卖网站对于工作人员的要求也较苛刻，一个客户的投诉就会扣掉300块钱，各种细节方面的不到位就会变着法的扣钱，也让外卖骑手感受到了挣钱的不易。
‘捌’ 美团算法工程师的怎么样
研究方向
视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师 信号算法工程师
目前国内外状况
国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图像技术等二维信息算法处理方面比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。
‘玖’ 美团手续费是怎么算的
咨询记录 · 回答于2021-12-25
‘拾’ 美团公开外卖订单分配算法，具体是如何计算的
美团公开外卖订单分配算法，将会根据订单配送距离，以及附近骑手位置，选择一位距离最短，配送时间最优的骑手接单。同时还会根据骑手手中订单量，合理安排送餐数量，保障骑手工作强度适中。如配送过程中，检测到骑手出现状况，还可以在途中进行转单。
外卖的出现，极大方便了我们的生活，也正因为这样，使得外卖小哥，成为了生活中，最常见到的一个身影。我们所点的每一单外卖，看似背后过程很简单，商家出餐骑手送餐，实则背后有大量科技含量存在。
每一单外卖背后，都有大数据算法的功劳。了解到背后故事，不得不让人感叹，科技的力量真强大。