面试流程

TikTok 的面试流程一般包括以下几个环节：

1. 简历筛选：通过简历筛选后，会收到面试邀请。
2. 电话面试：主要是技术问题，考察基本的编程能力和解决问题的思路。
3. 技术面试：包括算法题和系统设计题。
4. 行为面试：考察沟通能力、团队合作和解决冲突的能力。

算法题分析

在技术面试中，我遇到了两道有趣的算法题，下面分享一下具体的题目和我的解题思路。

算法题1：最大化货架利用率

题目描述： 你在一家本地供应公司工作，拥有相同宽度的货架（shelf_width）和几种宽度不同的盒子（box_widths[]）。假设每种类型的盒子数量无限，求在货架上摆放盒子所能达到的最大宽度和。

You are working for a local supply company. You have shelves of the same width shelf_width and several types of boxes of width box_widths[]. You're wondering what's the maximum utilization of the shelves (max sum of widths of all boxes put on the shelf), assuming there's unlimited quantity of each box type.

解题思路： 这个问题可以转换为一个无限背包问题，可以使用动态规划来解决。定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示货架宽度为 i 时的最大利用率。初始时，dp[0] = 0，然后依次更新 dp 数组。

算法题2：有限盒子的货架利用

题目描述： 现在，我们需要使用有限的盒子来填充仓库的货架。对于每个货架，我们知道其宽度 w，以及想要放置的盒子的数量及其宽度。例如，3 个宽度为 3 的盒子，2 个宽度为 5 的盒子和 1 个宽度为 7 的盒子表示为 stock = {3: 3, 5: 2, 7: 1}。任务是最大化货架的利用率。

解题思路： 这道题类似于有限背包问题，使用动态规划的方法。定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示货架宽度为 i 时的最大利用率。初始时，dp[0] = 0，然后依次更新 dp 数组。

Now, we need to stock shelves in the warehouse with limited supply of boxes. For each shelf, we know its width w and boxes that we want to put on it as the quantity of boxes of each width, e.g. 3 boxes of width 3, 2 boxes width 5 and 1 box width 7 would be represented as stock = {3: 3, 5: 2, 7: 1}. Again, your task is to maximize the shelf utilization. It does not matter which boxes will be placed on the shelf, just that they occupy the maximum width.

总体算法题都是以动态规划为反向的，熟练掌握动态规划相信您一定能拿下面试！

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