北美留学生网获新浪教育盛典“2020年度国际教育影响力人物”奖项

11月26日,新浪2020中国教育盛典暨新浪教育20周年庆典在北京盛大举行。本届盛典以“教育的力量2020”为主题,聚焦在线教育、国际教育、K12教育、教育公益等教育众多热点话题,汇集教育界专家学者、行业领导者、教育投资人、跨界明星等,通过演讲、论坛等不同形式与各界同仁共议特殊时期教育行业所面临的机遇与挑战、变革与发展,为实现教育资源联动创新寻求更多机遇。

新浪2020中国教育盛典暨新浪教育20周年庆典颁奖现场

新浪2020中国教育盛典暨新浪教育20周年庆典北京颁奖礼舞台

北美留学生网创始人/CEO: 王兆楠

北美留学生网创始人王兆楠 访谈实录

原文链接: https://edu.sina.com.cn/l/2020-11-30/doc-iiznctke4058915.shtml

 

 主持人:新浪的网友大家好,这里是新浪2020中国教育盛典的活动现场,今天我们非常荣幸邀请到了北美留学生网创始人王兆楠,王总你好,请你跟我们网友打个招呼。

王兆楠:网友们大家好,非常荣幸今天可以出席咱们新浪教育的活动。

主持人:首先恭喜您获得新浪教育盛典“2020年度国际教育影响力人物”奖项, 您能跟我们分享一下此刻的心情吗?

王兆楠:感谢新浪教育盛典颁发这个奖给我,这一刻感到很多感恩和更多的责任。主要是感恩团队,感谢留学生网集团所有人在2020年疫情最艰难的时刻有担当、有梦想,坚持在一线工作,让我们有机会在今的特殊环境下,有机会做很好的自己,更上了一层楼。同时这个奖项也让我了解到自己身上有更多的责任,让我们明确的感受到自己是有义务为国际教育做更多的事。这个行业寄托了很多家庭的美好展望、也承载了很多学子的未来发展,这是一扇门。

主持人:作为留学行业在北美的最大规模企业,北美留学生网享有很高的声誉,您能跟我们分享一下您在北美做留学行业的角度和经验吗?

王兆楠:感谢认可,我们在美近十年服务了几十万多名留学生,也绕过弯路,但我们做到今天,除了承蒙大家的信任,一定是做对了一些事情。我在以下三个方面有一点拙见,分享给大家,欢迎指正。

人材:首先,想要发展,人材是根本,也是中国人一直以来在美国创业的瓶颈所在。在美身份是留学生毕业后的头等大事,我们通过八年的积累和沉淀,让我们团队五百个同事可以没有身份顾虑的在美国生活工作,为他们量身定制上升路径并不断成长。

我们的团队出自于留学生、服务留学生,通过我们的服务:一个温馨的家、一份满意的工作、进入梦想的学校,让留学生们感受到幸福,与此同时我们的团队也会感受到幸福。

文化共融:我们的团队来自天南地北,我们服务的群体包括各国籍的来美留学生,也包括很多美国本地人;我们的服务业务又比较宽泛,涵盖了房地产、保险业、国际教育、餐饮娱乐、医疗诊所。因此了解、尊重、融入中美及其他国家文化,提供他们需要的服务和超过预期,是一件很重要的事。

价值观:从创业第一天起我们就定义自己无论做多大,我们永远是从零到一的团队。因此公司的围绕着客户第一、尊重、奉献、专注、互助打造了有着浓浓的北美留学生网特色的价值观,目的就是打造最温暖的留学生之家。

主持人:2020年一场疫情的到来,对留学行业影响非常大,您觉得这个行业在2021年会有着怎样的发展呢?

王兆楠:2020是不平凡的一年,大家都遇到了很多挑战,也都花了时间更多的反思和了解自己。我们认为从长远来看,世界的交流只会更多不会更少,社会需要科技提供源源不断的生产力,也需要更多的实践者勇敢前行。我们坚定看好中美的合作,因为世界最大的两个经济体之间合作精神的必要性、也有中美领袖对人才的需求、对发展的渴望。

我们希望祖国繁荣富强、越来越好,也愿意尽全力助力人才发展的需求,这是我们海外华人心底的使命。

因此我们非常看好未来的国际教育,也相信这一段迷雾散去,大家会更多合作,国际教育这个行业也会在2021年有很大起色。

主持人:对于一个未来打算让孩子出国留学的家长而言,如何提前做好国际教育规划是重中之重,您能给广大学生家长点建议吗?

王兆楠:首先,一个了解国际教育的导师是重要的,美国这边大家普遍在孩子很小时就引入独立顾问、为其规划未来的教育路径。

好的规划比好的努力、甚至比天分,都更重要。因为在这过程中,关于课程、专业的选择、阅读能力、辩证思维的训练都需要专业的人来规划。

另外,家庭教育方面,保护好孩子的好奇心,建立他对世界的兴趣,给他预备好“语言”这个了解世界的工具,发掘他的独特性去引导,开发独立思考能力,然后通向引导不断让他们对多元文化、科技产生更多的兴趣,那么接受国际教育,与世界最顶尖的科技、艺术、体育接轨就是顺其自然的事。

主持人:好的谢谢。那今天的访谈到这里就结束了,非常感谢张总的精彩分享,也感谢各位网友的观看。

王兆楠:谢谢。

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你可能还不够了解的数据结构 — 堆 (Heap)

你可能还不够了解的数据结构 - 堆 (Heap)

初学数据结构的时候我们可能都觉得它很枯燥,既看不懂它是咋实现的,也不知道它究竟有啥用,就知道这个面试要考,所以我要会。其实,随着我们编码年龄的增长,我们就会越来越觉得数据结构真的是可堪大用,能熟练应用数据结构也是一个计算机工程师能力的试金石,这也解释了它为什么在任何级别的工程师面试中都未曾缺席过。

讲解人-Levi导师

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你可能还不够了解的数据结构 -- 堆 (Heap)

初学数据结构的时候我们可能都觉得它很枯燥,既看不懂它是咋实现的,也不知道它究竟有啥用,就知道这个面试要考,所以我要会。其实,随着我们编码年龄的增长,我们就会越来越觉得数据结构真的是可堪大用,能熟练应用数据结构也是一个计算机工程师能力的试金石,这也解释了它为什么在任何级别的工程师面试中都未曾缺席过。今天我们就来聊一聊一个非常重要的数据结构 – 堆(Heap),之所以选择了它是因为在很多初学的小伙伴眼里,它好像很神秘很复杂的样子,但其实他并不比我们熟知的二叉树、单链表更加高贵,今天我们就来一起揭开它的面纱。

什么是Heap?

 

  • 形状:它是计算机科学中的一种特别的树状结构
  • 分类:基本可以分为最大堆(max heap)和最小堆(min heap)两种(以下我们均以最小堆为例)
  • 定义:任意结点P和C,若P是C的父结点,则P的值一定小于等于C的值。

重要结论:

  1. 根节点的值一定是最小的(或之一)
  2. 父结点的值必然小于等于它的任何一个子结点
  3. 同层节点之间没有必然的大小关系

堆就是树的一种吗?

我们常用的堆是二叉堆(binary heap)也就是基于二叉树结构实现的堆,但是请注意,堆不是一定是二叉树哦,所以我们只是常用“堆”来代指“二叉堆”,在这里我们也会继续沿用这一种叫法。堆是一种特殊的二叉树,它必须是完全二叉树(complete tree),也就是说如果你将一颗二叉树按照从上到下从左到右的顺序依次从1开始编号,编号序列是连续自然数而中间没有空缺。

这颗树是一个正确的最小堆吗? 

是的。请再看一遍上面的定义和结论哦。

为什么需要这个数据结构?

对于每一个新的数据结构,我们都需要搞清楚为什么需要它,这是我们能够记住并且使用它的关键。而理解数据结构存在意义的关键,就是要清楚它的出现使什么问题变得简单了?这个问题就是对于任何一个数字集合,我们如何知道并且尽可能快速地知道他的最(小)值。你可能会说我们可以将它进行排序吧,但是如果我们完全不关心除了最(小)值意外的任何数据之间的大小关系呢?排序是不是就做了太多不必要的工作。而且如果这是一个随时面临被更新的集合呢?我们怎么随时知道这个集合最新的最(小)值呢?再向前推进一步,如果它被任意划分为若干个子集的时候,我们能否依然知道这些再次被划分出来的子集的最(小)值呢?因而我们就思考去让这个数据结构拥有一个性质去保持最(小)值在一个特殊点,而它的每一个子结构也保持同样的性质。因而我们就自然的选择了树型结构,而这个特殊点就是根节点,而每一个节点又恰恰是它所在子树的根节点。

如何插入一个节点?

由于需要维持完全二叉树的结构,我们需要先将新节点插入最底层的最右边,然后逐层与它的父节点比较,如果它的值比父节点的值小(最小堆为例),交换两个节点,也叫“节点上浮”:

所以我们可以观察到,最坏的情况是我们插入了一个最小的点,然后将它一路“上浮”到跟节点,走过的路径就是二叉树的高度,如果我们用N代表节点总数,它的时间复杂度就是O(logN)。

如何删除一个节点?

学习数据结构和算法的一个重要方法就是模仿已知的方法去解决新问题,你能否应用插入时候使用的思想解决删除节点的问题呢?例如我们要删除上面结构中第二层左边的6该怎样做?提示:同样利用完全二叉树的末尾点。

堆是用什么实现的呢?

用JAVA的同学应该知道,在JAVA中并没有叫heap的结构,而是使用PriorityQueue实现了heap。同样的在python中对应的module叫做heapq。那么这是不是意味着heap其实是通过queue实现的呢?答案是可以,但不是最好。我们知道越底层越基础的数据结构的使用开销是越小的,所以heap在很多语言里都是用数组实现的,而且不要觉得这是一项多么难的工程,我们经过简单的学习也能轻而易举地用array实现自己的heap结构。

为什么必须是完全二叉树?

其实堆不一定是完全二叉树,我们平常使用的堆是基于它的一个经典的完全二叉树实现,而这样的结构被广泛使用是因为它便于存储和索引。想想一下我们如果需要给一个二叉树的每一个节点编号,什么方法是最符合人类习惯的?逐层从上到下从左到右吧。这样对于一个编号为i的节点,它的左子节点编号就是2*i, 而又子节点就是2*i + 1。而完全二叉树恰恰就是我们在满二叉树删掉一些节点之后,使用同样的逐层编号的方式不会导致其他节点的编号发生变化。显而易见的是,删除的就是叶子节点中靠右的部分。所以我们不必为了保持编号的性质去定义一些空的节点,同时还能保持它的层数一直是logN,索引起来不会面临路径过长的问题。而且我们在删除节点的时候也很容易保持其性质,把最右叶子拿来填补被删除节点即可。

怎样初始化一个堆结构?

既然我们可以用数组实现堆结构,那么我们最初是怎么把一个数组初始化成一个堆结构的呢?聪明的小伙伴可能已经想到了,很简单,把每个元素以此插入这个堆不就行了么?当然,这个方法叫做“插入法”,假设我们一共有N个元素,每次插入的时间复杂度是logN, 所以初始化这个堆的总时间复杂度就是O(NlogN)。但是你知道这并不是最好的方法吗?其实我们可以用平均O(N)的时间进行高效的heapify操作。

为什么我经常听到别人说“堆栈”?为什么堆(heap)和栈(stack)能相提并论呢?

其实这是一个专业用语的问题,堆(heap)和栈(stack)有两个含义,一个是指抽象数据结构,另一个是指操作系统中的内存空间。前者它们实现和作用都有很大差异所以比较少被放在一起比较,后者则是同气连枝常常被“相提并论”。堆在操作系统中为按需申请、动态分配,由于内存中的空闲空间不是连续的,操作系统会根据应用程序提出的申请从堆中按照一定的算法找出可用内存标记后给程序使用;而操作系统中的栈则是程序运行时自动拥有的一小块内存,大小由编译器参数决定,用于局存放局部变量或者函数调用栈的保存。它们的区别如果长篇大论会讲非常多的内容,简单总结起来就是:

  • 堆: 时效持久、全局可见、手动申请、手动释放
  • 栈:时效临时、局部可见、自动申请、自动释放

其实关于堆还有很多有意思的东西值得探讨,然而由于篇幅有限,我们今天就暂时讨论到这里吧。

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Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程),包括衍生物定价,风险估价或预测市场行为等。所以Quant更多可看为工程师,与纯金融专业不同,属于理工类人才。

Quant薪资是真的高,对于顶级投行(Bulge Bracket Investment Bank)来说,刚入职的起薪一般在$12万到$14万不等。有的银行对刚毕业的学生还有$40K-$50K的签约奖(Signing Bonus)。

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对学科背景、技能要求最综合多元化,与数字时代结合最紧密,同时人才需求巨大的Quant岗位,是最适合非英语母语、思维灵活、擅长技术的中国留学生的工种。

而一般应聘Quant的留学生都是STEM专业,作为OPT有36个月的专业,享有三次H-1B抽签机会,即便第一年、第二年都没抽中,也可以等到第三年再参加抽签,与非STEM专业的一年相比,STEM专业可留美时间长达三年。雇主也更愿意Sponsor这样的雇员。

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1. Given the following sorting algorithms, please sort them in ascending order in terms of Time complexity and Space complexity? Provide your explanations accordingly if necessary. (You can need to consider the recursion stack when calculating Space Complexity)

Quick Sort, Selection Sort, Merge Sort, Bubble Sort, Bucket Sort

2 / 3

2. Please write some JAVA codes to get a value in a HashMap “map” with key “some_key” and assign it to an integer value “k”. If the key is missing, assign it to 0.

3 / 3

3. Given the following code snippet, and an array [true, true, false, false, false] as the input of the function “findIndex”. What’s the return value of the following function?
 
public int findIndex(bool[] arr) {
    

int left = 0;

    

int right = arr.length() - 1;

    

while (left < right) {

        

int mid = left + (right - left) / 2;

      

  if (!array[mid]) {

            

right = mid;

     

   } else {

          

  left = mid + 1;

      

  }

 

   }

  

  return left;

}

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