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回答最困难的工程面试问题

你已经疯了吗?这是上周文章的答案。


最困难的工程面试问题的答案(来源:Pinterest)

上个星期, 我写了一篇关于最困难的工作的文章 采访顶级公司的问题。以下是这些工程面试问题的答案。

最困难的工程面试问题的答案(来源:Pinterest)

那么你有成为一个 Kickass工程师?这些合法的工程面试问题顶级公司确保他们聘请最好的工程师 ,农作物的奶油。这种方法很容易筛选出数千名申请人。

最困难的工程面试问题的答案(来源:istock)

当然,这些令人振奋的问题将使您在逻辑上和科学上进行思考。您可能需要一些物理,统计学和一些算术运算法则来解决它们。

你已经疯了吗?这是上周文章的答案。

1. 您在100层建筑的60层工作。您走进办公室,发现桌上有一颗炸弹。读数为90秒,正在递减计数。你是做什么? – Dropbox

最艰巨的工程面试问题的答案(来源:Dropbox)

回答: 由于仅剩90秒,因此由于没有足够的时间而无法通过底层或屋顶清除炸弹。将炸弹放在建筑物的一角,以使爆炸的至少一半远离人员。

2.您正在一场游戏节目中。一共有三扇门,一扇门后面是奖品,另外两扇门是一块煤,主持人知道哪一扇门持有奖品。您选择1号门。在打开之前,房东打开3号门,露出一块煤。您可以选择保留原来选择的门,也可以切换到2号门。你是做什么? –微软

最困难的工程面试问题的答案(来源:Microsoft)

回答: 开关门。当您选择1号门时,奖金就有66%的机会不在该门后面。当主持人透露煤炭时,奖金仍有66%的机会不在您选择的门后面。因此,通过切换到2号门,您获得奖金的几率翻了一番。这个难题的关键在于,房东知道哪个门有奖。”您的选择将门分为两部分。集合A包含您选择的门,此门后有奖赏的概率为1/3。集合B包含所有剩余的门,获胜门在其中的某处的概率为2/3。通过移开一扇门,所有这些门的成功概率为零,因为那里’从B组开始,他们后面的煤只剩下一个门,但B组成功的总概率仍然是2/3。因此,您必须进行切换。

3.假装人口的1%有疾病。您有一项测试来确定您是否患有该疾病,但是 ’只有80%的准确率和20%的时间会出现误报。您的测试返回阳性。您患这种疾病的可能性有多大? – Google

最困难的工程面试问题的答案(来源:Google)

回答:

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事实:1%的人口患有该疾病(已给定)

数据:测试仅80%准确,而20%不准确(给定):

假设人口= 10,000人

1%的人= 100人

99%没有疾病= 9,900人

在1%患有该疾病的人中,有80%测试了+ ve = 80

在99%的人中’t经过测试的疾病20 + ve = 1980

要确定您患有这种疾病,您必须测试+ ve并实际患有该疾病= 80 /(80 + 1980)= 80/2060 = 3.88%

4. 如果您向南走1英里,向西走1英里,向北走1英里,那么您正好回到了起点。你在哪? “ SpaceX,(首席执行官Elon Musk的最爱问题)

最困难的工程面试问题的答案(来源:SpaceX)

回答: 有两个答案,一个是普通人的北极,一个是工程师的南极。由于南极呈现无限的地理位置。如果您在地球周长恰好为一英里的地方以北一英里处开始,那么向西走一英里就可以绕过地球,而向后走就是您开始的地方。南极的周长是1 / n英里,给出了无限的解。

5.为百叶窗设计一个香料架。 –英特尔

最困难的工程面试问题的答案(来源:英特尔)

回答: 对此有很多答案,但最实用的方法是在每个标签上加上盲文字母,以使它们可以触摸。但是,使用气味系统可能并不安全,某些香料可能会导致窒息。另一个高科技解决方案是集成电子设备,一旦在某个容器上按下按钮,该设备中的小工具就会告诉香料的名称。

6. 如果您在池塘中间的船上抛锚,那么水位相对于岸如何变化? –苹果

最困难的工程面试问题的答案(来源:Apple)

回答:水位下降。根据定义,由钢制成的锚比水更密。因此,当它在船上时,其质量位移大于当它在水中时的体积位移。因此,如果将它扔到水外,水位会下降。

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现在你明白了 如同一位老板.

最艰巨的工程面试问题的答案(来源:Giphy)

Comments 4

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  1. 抱歉,有些人回答了错误的问题。
    例如Google。它’s 80%。因为问题是您已经过测试,所以’是个人风险后测。如果测试是100%准确的,则在测试之前您的风险将是1%,但是在测试之后风险为100%或0%。
    盲目的香料架,问题是它的外观如何。很漂亮,因为不是每个人都是盲人,给出的答案是如何发挥作用的

    第一条规则回答的问题

    1. 对不起,我不知道’t同意您的意见(指Google’s question).I’ll use Baye’s定理得出相同的结果。让事件A =患有疾病。让A’=没有疾病。令事件B =肯定结果。让事件B’=否定结果。给定,P(A)= 0.01,P(B | A)= 0.80,P(B | A’)=0.20 , & P(A’)= 0.99。假设测试结果为肯定,我们使用Baye’s定理,用于计算P(A | B)或疾病呈阳性结果的概率。因此,P(A | B)= [P(B | A)* P(A)] / [[P(B | A)* P(A)] + [P(B | A’)*P(A’)]]
      = [0.80 * 0.01] / [[0.80 * 0.01] + [0.20 * 0.99]]
      = 0.0388或3.88%
      …1%只是边际概率,但是考虑到测试的准确性,只有80%促使我们使用Baye的从属或有条件概率’s Theorem.
      PS:我发现在这里输入方程式很不方便,因此方程式非常混乱…
      谢谢。

    2. @伊恩– 对不起,我不知道’t与您同意(指Google’s question). I’ll use Baye’定理得出与给定答案相同的结果。让事件A =患有疾病。让A’=没有疾病。令事件B =阳性结果。让事件B’ = Negative result. Given : P(A)=0.01, (’)= 0.99,P(B | A)= 0.80,& P(B|A’)= 0.20。鉴于结果是肯定的,我们使用贝叶’s定理,用于计算P(A | B)或疾病呈阳性结果的概率。因此,
      P(A | B)= [P(B | A)* P(A)] / [[P(B | A)* P(A)] + [P(B | A’)*P(A’)]]
      = [0.80 * 0.01] / [[0.80 * 0.01] + [0.20 * 0.99]]
      = 0.0388或3.88%
      请注意,只有1%的人口患病的可能性很小,而80%的只是机器的准确性或疾病给定的阳性结果,但仍有20%的机会使结果仍然呈阳性由于确实没有疾病,因此成为假阳性。因此,某人患上阳性结果的可能性并不像您回答的那么简单,只有80%。我们需要计算条件概率,因此,P(A | B)= 0.388或3.88%
      谢谢ðŸ™,

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