這次面的比上次還難，碰到了ACM的面試官，計網和操作系統一點也沒問，我還是回去好好學習吧（連面試官都喊我回去買本書看看我哭……），心拔涼拔涼，面了30mins，我為我的無知感到羞愧啊……學的又少又淺
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C++的四種強轉（沒讓自我介紹，后來我說他說你覺得有必要可以說，然后我說了……早知道他是ACM大佬的我就不說了，哭）（我回答的int ll double這些，面試官說這是C的，問的C++的強轉）
- 類型轉化機制可以分為隱式類型轉換和顯示類型轉化（強制類型轉換）隱式類型轉換比較常見，在混合類型表達式中經常發生，四種強制類型轉換操作符。static_cast、dynamic_cast、const_cast、reinterpret_cast
- static_cast ：編譯時期的靜態類型檢查。該運算符把expression轉換成type-id類型，在編譯時使用類型信息執行轉換，在轉換時執行必要的檢測（指針越界、類型檢查），其操作數相對是安全的
- dynamic_cast：運行時的檢查
- const_cast：去除const常量屬性，使其可以修改 ; volatile屬性的轉換
- reinterpret_cast：通常為了將一種數據類型轉換成另一種數據類型
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deque
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STL比模擬慢多少（我說大概慢幾十毫秒……）
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隊列和棧的區別（我說了先進先出和先進后出，然后面試官說）
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隊列和棧的相同點（我說都是線性的，時間復雜度都是O(n)，然后面試官說邏輯上呢）
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隊列和棧的本質怎么實現的（…… 解釋說都是deque，但是隊列和棧是封裝好的deque，去調用接口）
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STL中的vector的實現，是怎么擴容的？
- vector使用的注意點及其原因，頻繁對vector調用push_back()對性能的影響和原因。vector就是一個動態增長的數組，里面有一個指針指向一片連續的空間，當空間裝不下的時候，會申請一片更大的空間，將原來的數據拷貝過去，並釋放原來的舊空間。當刪除的時候空間並不會被釋放，只是清空了里面的數據。對比array是靜態空間一旦配置了就不能改變大小。vector的動態增加大小的時候，並不是在原有的空間上持續新的空間（無法保證原空間的后面還有可供配置的空間），而是以原大小的兩倍另外配置一塊較大的空間，然后將原內容拷貝過來，並釋放原空間。在VS下是1.5倍擴容，在GCC下是2倍擴容。在原來空間不夠存儲新值時，每次調用push_back方法都會重新分配新的空間以滿足新數據的添加操作。如果在程序中頻繁進行這種操作，還是比較消耗性能的。
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resize
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Queue插入一個元素時間復雜度多少
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vector插入一個元素時間復雜度多少，插入內存不夠怎么辦（我說了會擴容）
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vector擴容后，插入一個元素時間復雜度多少（后來給我分析一個是多少，擴容后是多少，然后問平攤時間復雜度）
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O(1)和O(n)的平攤時間復雜度
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問我CF多少分
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卷積神經網絡的模型（我說了TensorFlow和caffe……）
- AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet
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卷積過程（我大概說了由大變成1x1的……）
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MySQL調優手段（針對查詢怎么調優，有哪些手段，面試官后來給我解釋了……explain）
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算法題：有n個元素的數組a，選出k個數之和不大於s，求k最大（還沒開始敲多少，面試官是面試只有半小時，就問其他的了）
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OJ如何實現的
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OJ前端用了什么技術（我說用了pyqt……（這是我另一個項目的……），面試官一直問 你用pyqt可以在瀏覽器上運行 然后我說了可以……）
- 用的是Vue
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OJ后端用了什么技術（我說了PHP實現的）
- 用的是Django
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OJ測試機如何實現的
- 判題沙箱(Seccomp)、判題服務器(對Judger的封裝)
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后來問了OJ是不是只部署了，不了解技術（對）
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卷積神經網絡（CNN）有哪些層 （我說了卷積層、池化層、全連接層）
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C++ mutable，我沒聽過（面試官說是xxx套了一個模板啥的）
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讓我回去好好學習acm平攤時間復雜度、買一本C++primer、改改簡歷不要寫熟練