-05-16 17:00 一面：
（1）自我介绍。
（2）介绍自己是如何去除水印和增加水印安全性的工作，对于自己做过的项目问的很具体。
（3）让详细介绍一下逻辑回归，包括逻辑回归的分类公式，损失函数、逻辑回归分类的过程。
（4）问了一下逻辑回归中损失函数的作用？
损失函数是评价模型的一个标准，它是衡量模型的预测值和真实值之间的误差的一种评价标准。
（5）逻辑回归中除了损失函数能衡量模型的好坏，还有没有其他的方法？
哎。。。自己悟性太低啦！问到这的时候，完全不知道面试官要问啥。现在想想应该是要问精度、错误率、准确率、召回率、ROC曲线和AUC面积等衡量模型的一些标准指标。
然后，这个问题面试官就说先过去吧！接着下一道。
（6）接下来，重点来了！字节跳动中传说的手撕代码来了！
面试官问：对数据结构和算法有没有了解啊！然后直接就给了一道算法题，先说思路，然后就是现场写代码。
题目：长度为n的数组中，总是存在一个断点（下标记为i），数组中断点前面的数字是有序的，断点后的数字也是有序的，且断点后边的数字总是小于前面的数字。如果直接把断点后边的数字移动到数组的前边，那么这个数组将是有序的，具体描述如下所示。求这个数组中的第n/2大的数。
原数组：6,8,10,13,1,2,4找到断点移动之后的数组：1，2,4,6,8,10#############################原数组：5,1,2,3,4,找到断点移动之后的数组：1,2,3,4,5##############################原数组：2,3,4,5,1找到断点移动之后的数组：1,2,3,4,5
我的思路：先找到断点的下标i，然后根据下标直接取出第n/2(向上取整)大的元素。
1.如果你的第n/2大的数在断点后边，那么可以直接通过下标计算得出第n/2大的数的下标。下标计算公式如下：
2.如果你的第n/2大的数在断点的前面，那么你可以把断点后边小于第n/2大的数给算上，然后在往前面查找到第n/2大的数。下标计算公式如下：
public class Main {public static void main(String[] args){// int[] array = {6, 8, 10, 13 , 1, 2, 4};//int[] array = {5, 1, 2, 3, 4};int[] array = {2, 3, 4, 5, 1};int n = array.length;int location = (int) Math.ceil(n/2.0);int index = searchIndex(array);int temp = 0;if(location <= n - index){temp = array[index+location - 1];}else{temp = array[location-(n-index+1)];}System.out.print(temp);}public static int searchIndex(int[] array){for(int i=0; i<array.length; i++){if(array[i] > array[i+1]){return i + 1;}}return 0;}}
时间复杂度是O(n)，空间复杂度是0。
这个算法时间复杂度是O(n)，主要是在于查找断点的下标i时花费了时间。面试官让我来改进查找下标i的算法。我当时直接想出的是折半查找，面试官肯定了是折半查找算法。但是在思考用折半查找的时候，我自己遇到了两个细节问题，没有回答出来，所以这道题用折半查找没有回答出来。
遇到了两个细节问题是:
（1）我们要找数组中最小数的下标，那么我们前提是不知道最小数是多少，如何进行比较查找最小数。
（2）在折半查找的过程中，如何确定最小数是在左半边还是在右半边，换句话说，你是搜索左边的数组还是搜索右边的数组呢！
给出代码：
public class Main {public static void main(String[] args){int[] array = {6, 8, 10, 13 , 1, 2, 4};//int[] array = {5, 1, 2, 3, 4};//int[] array = {2, 3, 4, 5, 1};int n = array.length;int location = (int) Math.ceil(n/2.0);int index = Select_k(array, 0, n-1, location);System.out.print(index);}public static int quickSortOneTime(int[] array, int low, int high){ //一趟快速排序 int key = array[low]; while(low < high){ while(key < array[high] && low < high) high--;array[low] = array[high]; while(key > array[low] && low < high) low++; array[high] = array[low];} array[high] = key; return high;} public static int Select_k(int[] array, int low, int high, int k) {int index;if(low == high) return array[low];int partition = quickSortOneTime(array, low, high);index = high - partition + 1; //找到的是第几个大值if(index == k) {return array[partition];}else if(index < k) {//此时向左查找return Select_k(array, low, partition-1, k-index); //查找的是相对位置的值，k在左段中的下标为k-index}else {return Select_k(array, partition+1, high, k);}}}
时间复杂度数O(logN)
详细介绍看我的这篇文章：
算法-在有序数组、无序数组中进行折半查找和二分法找无序数组中的第k小（大）的数
地址：/program_developer/article/details/80348077
