收益是按單量提成算的，并且單量到了一個階段都會有提成的增加
1、退款成功后，紅包還在有效期內(nèi)：紅包會退還，且有效期不變；
2、退款成功后，紅包已過有效期但在（有效期+90天）的時間內(nèi)：紅包會退還，紅包使用到期時間延長到（有效期+90天）。
主要是聊基礎(chǔ)算法知識和代碼題。
能不能吃苦 地圖認(rèn)識不認(rèn)識 什么學(xué)歷 能干多久能不能接受區(qū)域調(diào)配，能不能熬夜。
1、美團專送，顧名思義是由美團專供的，通過美團騎手進行搶單，屬于內(nèi)部人員專有，一般都是系統(tǒng)派單，美團專送是月結(jié)的工資，提成也是固定的。團隊正規(guī)化，配送速度和服務(wù)都有保障，所以相應(yīng)的成本是最高的。收費模式相當(dāng)于商家提成＋顧客配送費，提成相對最高。
2、美團眾包是屬于兼職配送服務(wù)，配送員一般不止接美團的單，都屬于個人注冊行為，通過美團眾包APP自行搶單，所以配送人員也是充足的，外賣員為了更高的收入，搶單都比較及時，相應(yīng)的配送速度也是可以的。
3、其中商家分為2種：快送商家和眾包商家。
4、美團抽取快送商家18%個點的訂單抽成，最低一單抽5元，另外美團會為快送商家提供動態(tài)平臺補貼及各種補貼（10分鐘沒人接單加1元最高2元，成都地區(qū)是這樣的）
5、美團抽取眾包商家5%個點的訂單抽成。只有宵夜補貼1元。（22點以后開始宵夜補貼）
6、最后就是商家自配送了，美團是不用抽取其配送費的，這類方式比較少，因為商店自己配備足夠的外送員還是有難度的，成本也過高，一部分是采取混合式配送，訂單忙的時候通過點我達等第三方配送平臺，訂單較少或者距離很近的時候就由店員配送，這類訂單配送費一般較低，不超過3元，但相應(yīng)的配送服務(wù)態(tài)度和速度會比較差；另一部分是跟肯德基一樣采用自家的專送員，不通過其他配送平臺的方式，相對應(yīng)的配送會比美團專送還高。
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為各行各業(yè)的關(guān)鍵。作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知名企業(yè)，美團一直在推動技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。面試是每個求職者進入美團大數(shù)據(jù)團隊的第一道門檻，而美團大數(shù)據(jù)面試題則是考察應(yīng)聘者技術(shù)能力和解決問題的思維方式的重要環(huán)節(jié)。
1. **MapReduce的原理是什么？** 答：MapReduce是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算的編程模型。它包括兩個階段，即Map階段和Reduce階段。在Map階段，數(shù)據(jù)會被分割成小的數(shù)據(jù)塊，并由不同的程序并行處理；在Reduce階段，Map階段輸出的結(jié)果將被整合處理以得到最終結(jié)果。這種模型可以有效地利用集群中的計算資源來處理海量數(shù)據(jù)。
2. **Hadoop和Spark有什么區(qū)別？** 答：Hadoop是一種基于分布式文件系統(tǒng)的批處理計算框架，適用于對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行離線處理。Spark是一種基于內(nèi)存計算的快速數(shù)據(jù)處理框架，支持交互式查詢和實時處理。Spark相比Hadoop具有更快的計算速度和更好的容錯性，適合處理迭代式計算和流式數(shù)據(jù)。
3. **如何優(yōu)化數(shù)據(jù)處理性能？** 答：提高數(shù)據(jù)處理性能的關(guān)鍵在于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲、計算和網(wǎng)絡(luò)傳輸?？梢酝ㄟ^合理設(shè)計數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)、調(diào)整計算任務(wù)的分配和并行度、優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞降仁侄蝸韺崿F(xiàn)性能的提升。此外，采用合適的硬件設(shè)施和調(diào)整配置參數(shù)也是優(yōu)化性能的重要途徑。
1. **深入理解數(shù)據(jù)處理原理** 在面試前，應(yīng)該對MapReduce、Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)的原理和關(guān)鍵概念有深入的理解。掌握基本的數(shù)據(jù)處理算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對于解答面試題至關(guān)重要。
2. **掌握實際應(yīng)用經(jīng)驗** 除理論知識外，具備實際的數(shù)據(jù)處理項目經(jīng)驗也是面試中的加分項。在實際項目中積累的經(jīng)驗?zāi)軌蝮w現(xiàn)應(yīng)聘者的技術(shù)能力和解決問題的實際能力。
3. **善于溝通和表達** 面試不僅僅是技術(shù)能力的展示，還需要應(yīng)聘者具備良好的溝通能力和表達能力。清晰地表達思路和觀點能夠給面試官留下良好的印象。
參加美團大數(shù)據(jù)面試是一次充滿挑戰(zhàn)和機會的經(jīng)歷。通過準(zhǔn)備充分、對知識技能的把握以及溝通能力的展示，可以在面試中更好地展現(xiàn)自己的實力。面試雖然是一次選拔過程，但更是一個提升自我的機會。希望每位應(yīng)聘者都能在美團大數(shù)據(jù)面試中有所收獲，取得自己理想的成績。
美團智慧交通推薦算法
美團是中國領(lǐng)先的生活服務(wù)平臺，為用戶提供餐飲、外賣、酒店、旅游等多種生活服務(wù)。隨著城市化進程的加快，交通擁堵等問題日益突出，為了提升用戶體驗，美團智慧交通推薦算法應(yīng)運而生。
在城市交通日益擁堵的情況下，如何為用戶提供更加便捷的交通推薦服務(wù)成為一個亟待解決的問題。美團作為生活服務(wù)平臺，推出智慧交通推薦算法，旨在為用戶提供更加智能、個性化的交通推薦，幫助用戶更好地規(guī)劃出行路線，節(jié)約時間成本。
美團智慧交通推薦算法基于用戶的出行需求、出行時間、地點等因素進行綜合分析，通過大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，為用戶推薦最佳的出行方案。算法考慮了交通擁堵情況、公共交通線路、出行距離等因素，通過智能化的計算，為用戶提供用戶體驗最佳的出行推薦。
美團智慧交通推薦算法可以廣泛應(yīng)用于城市交通管理、出行服務(wù)等領(lǐng)域，為用戶提供更加便捷、智能的出行體驗。無論是日常上下班通勤，還是旅游出行，智慧交通推薦算法都能為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
隨著科技的不斷發(fā)展，美團智慧交通推薦算法將不斷優(yōu)化和升級，更好地滿足用戶需求。未來，我們可以預(yù)見，通過智慧交通推薦算法，用戶的出行將更加便捷、高效，為城市交通管理帶來新的可能性。
在當(dāng)今數(shù)字化時代，大數(shù)據(jù)已成為各行各業(yè)不可忽視的重要資產(chǎn)。對于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師來說，掌握大數(shù)據(jù)算法是至關(guān)重要的技能之一。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和復(fù)雜性的提升，大數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用范圍也越來越廣泛。
大數(shù)據(jù)算法是指為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計的一組算法和技術(shù)。在處理海量數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的算法可能無法有效地運行，因此需要專門針對大數(shù)據(jù)量級和特點設(shè)計的算法來進行處理。
大數(shù)據(jù)算法的重要性在于它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息、模式和見解，為決策提供支持。通過運用大數(shù)據(jù)算法，企業(yè)可以更好地理解客戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、改進營銷策略，從而提升競爭力。
下面列舉了一些常見的大數(shù)據(jù)算法面試題，希望能夠幫助準(zhǔn)備面試的同學(xué)更好地理解和掌握相關(guān)知識：
為了更好地準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)算法面試，以下是一些建議：
大數(shù)據(jù)算法在當(dāng)今信息爆炸的時代扮演著至關(guān)重要的角色，對于從事數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人員來說，掌握大數(shù)據(jù)算法是必備的技能之一。通過不斷學(xué)習(xí)、實踐和應(yīng)用，相信每個人都可以在大數(shù)據(jù)算法領(lǐng)域取得優(yōu)異的成績。
又到安利Python的時間， 最終代碼不超過30行（優(yōu)化前），加上優(yōu)化也不過40行。
第一步. 構(gòu)造Trie（用dict登記結(jié)點信息和維持子結(jié)點集合）：
-- 思路：對詞典中的每個單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結(jié)處的結(jié)點用None標(biāo)識。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容錯查找（容錯數(shù)為tol）：
-- 思路：實質(zhì)上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時就消耗目標(biāo)詞的一個字母。當(dāng)搜索到達某個結(jié)點時，分為不消耗容錯數(shù)和消耗容錯數(shù)的情形，繼續(xù)搜索直到目標(biāo)詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個詞典中存在的詞，作為糾錯的參考。
-- 最終結(jié)果即為諸多搜索停止位置的結(jié)點路徑的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1簡單測試代碼 ------
構(gòu)造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容錯查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠譜~
---------------------------分--割--線--------------------------------------
以上是基于Trie的approach，另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
雖然我已有意無意模仿P神的代碼風(fēng)格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達方式其實是有淵源的，相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...（呵呵
------------------------分-----割-----線-----二--------------------------------------
回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關(guān)鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調(diào)用必須對參數(shù)進行有效縮減，要么是參數(shù)word，要么是參數(shù)tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當(dāng)于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像還是沒有過30行……注釋不算（
本答案的算法只在追求極致簡潔的表達，概括問題的大致思路。至于實際應(yīng)用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計和學(xué)習(xí)得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結(jié)點構(gòu)造上面，比如在結(jié)點處附加一個概率值，通過這個概率值來影響搜索傾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細節(jié)的問題這里就不深入了逃
----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------
童鞋們可能會關(guān)心時間和空間復(fù)雜度的問題，因為上述這種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會導(dǎo)致產(chǎn)生的集合對象呈指數(shù)級增加，集合的合并操作時間也指數(shù)級增加，還使得gc不堪重負(fù)。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結(jié)果枚舉出來（消耗的時間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結(jié)果的集合中前三個結(jié)果，如果不滿意再搜索三個，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時候祭出yield小魔杖了? ??)ノ
下述版本姑且稱之為lazy，看上去和v3很像（其實它倆在語義上是幾乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當(dāng)于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器對象，我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個序列。
[新手注釋] yield是什么意思呢？就是程序暫停在這里了，返回給你一個結(jié)果，然后當(dāng)你調(diào)用next的時候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個結(jié)果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù)，然后再深入理解for循環(huán)，具體內(nèi)容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當(dāng)于for y in x: yield y。
給剛認(rèn)識yield的童鞋一個小科普，順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我們把C視為根據(jù)n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)地反映了集合運算的特征，而且蘊含了對元素進行映射的邏輯，可讀性非常強。
OK，代碼到此為止。利用next函數(shù)，我們可以懶惰地獲取查找結(jié)果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'話說回來，lazy的一個問題在于我們不能提前預(yù)測并剔除重復(fù)的元素。你可以采用一個小利器decorator，修飾一個generator，保證結(jié)果不重復(fù)。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func這個url打開的文件包含常用英語詞匯，可以用來測試代碼：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-線-四-----------------------------
最后的最后，Python中遞歸是很昂貴的，但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能，我們可以把遞歸轉(zhuǎn)成迭代，把去除重復(fù)的邏輯直接代入進來，于是有了這個v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，轉(zhuǎn)為迭代方式后我們?nèi)匀豢梢宰畲蟪潭缺Ａ暨f歸風(fēng)格的程序形狀，但也提供了更強的靈活性（對于遞歸，相當(dāng)于我們只能用棧來實現(xiàn)這個q）?；谶@種迭代程序的結(jié)構(gòu)，如果你有詞頻數(shù)據(jù)，可以用該數(shù)據(jù)維持一個最優(yōu)堆q，甚至可以是根據(jù)上下文自動調(diào)整詞頻的動態(tài)堆，維持高頻詞匯在堆頂，為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。
【可選的一步】我們在對單詞進行糾正的時候往往傾向于認(rèn)為首字母是無誤的，利用這個現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力，花費的時間可以少數(shù)倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最終我們簡單地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結(jié)果，可以說令人滿意。
機器學(xué)習(xí)是當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱門話題之一，許多公司在招聘過程中更加重視求職者對機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)的掌握。在面試中，面試官往往會提出一些與機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)相關(guān)的問題，這些問題不僅考察了求職者的專業(yè)知識水平，還展現(xiàn)了求職者解決問題的能力和邏輯思維能力。
在面試中，經(jīng)常會被問及一些與機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)相關(guān)的問題，下面列舉了一些常見的面試題：
機器學(xué)習(xí)是一種通過對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分析，使計算機系統(tǒng)能夠自動學(xué)習(xí)和改進的技術(shù)。它主要利用統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)分析來讓計算機系統(tǒng)具備學(xué)習(xí)的能力。
監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來訓(xùn)練模型的機器學(xué)習(xí)方法，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過不需要標(biāo)記的輸入數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模式。
回歸分析是一種用于研究變量之間關(guān)系的統(tǒng)計學(xué)方法，它能夠預(yù)測一個變量如何隨著另一個或多個變量的變化而變化。
決策樹算法是一種用于分類和回歸問題的機器學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建一個樹狀結(jié)構(gòu)來模擬決策過程，根據(jù)輸入特征進行判斷并輸出結(jié)果。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦神經(jīng)元之間信息傳遞方式的算法模型，它通過多層神經(jīng)元之間的連接來實現(xiàn)復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。
準(zhǔn)備機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題需要一定的時間和系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)過程。以下是一些建議：
熟悉常見的機器學(xué)習(xí)算法，了解其原理和應(yīng)用場景，掌握算法背后的數(shù)學(xué)原理，對于面試中的問題能夠做到心中有數(shù)。
在學(xué)習(xí)過程中進行實踐項目和練習(xí)題能夠幫助加深對機器學(xué)習(xí)算法的理解和應(yīng)用，同時也能夠提高解決問題的能力。
參加機器學(xué)習(xí)相關(guān)的培訓(xùn)和課程能夠系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)知識，并且有機會和其他學(xué)習(xí)者進行交流，共同提高。
關(guān)注機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)進展和發(fā)展趨勢，及時了解最新的算法和技術(shù)，對于面試中的問題更有把握。
了解機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題的重要性，通過對常見問題的準(zhǔn)備和學(xué)習(xí)，能夠更好地在面試中展現(xiàn)自己的專業(yè)能力和解決問題的能力。不斷學(xué)習(xí)和提升自己，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域走得更遠！
