算法工程师岗位常见面试题目汇总

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算法工程师面试题

算法工程师面试题

算法工程师面试题第一篇:算法工程师面试题之一——搜索算法搜索算法是计算机科学中非常重要的一个领域,它涉及到如何高效地在大规模的数据集中查找指定的信息。

在大数据时代,搜索算法的优化和应用成为了很多企业以及互联网公司非常关注的问题。

作为一名算法工程师,熟悉各种搜索算法以及它们的优化策略非常重要。

在搜索算法中,最常见的就是线性搜索算法。

这种算法的思想很简单,就是逐个地比较目标值和每个元素,如果找到相等的元素则返回其索引,如果搜索完整个数据集都没有找到相等的元素,则返回-1。

然而,线性搜索算法的时间复杂度是O(n),其中n是数据集的大小,这意味着随着数据集的增大,搜索所需的时间也会线性增长,效率较低。

为了提高搜索的效率,人们提出了很多优化的搜索算法。

其中最著名的就是二分查找算法,也称为折半查找算法。

二分查找算法的前提是数据集必须是有序的,它通过每次将数据集分成两半来进行搜索。

如果目标值等于中间元素,则返回其索引;如果目标值小于中间元素,则在左半部分继续搜索;如果目标值大于中间元素,则在右半部分继续搜索。

通过不断缩小搜索范围,二分查找算法的时间复杂度为O(log n),其中n是数据集的大小。

相比于线性搜索算法,二分查找算法具有更高的效率。

除了二分查找算法,还有其他一些高效的搜索算法,比如哈希查找算法、树状数组、布隆过滤器等。

这些算法在不同的场景下有着不同的应用,选择合适的算法可以大幅度提高搜索效率。

在实际的面试过程中,除了对搜索算法有深入的了解,算法工程师还需要具备一定的编程能力。

面试官可能会出一些编程题目,要求面试者用代码实现某种搜索算法。

因此,平时要多加练习,掌握搜索算法的实现和优化技巧。

总而言之,搜索算法是算法工程师面试的重要内容之一。

面试者需要熟悉各种搜索算法以及它们的应用场景,同时还要具备一定的编程能力。

只有在理论和实践上都能够熟练掌握搜索算法,才能在面试中给出令人满意的答案。

第二篇:算法工程师面试题之二——排序算法排序算法是计算机科学中最基本的算法之一,它涉及到对一组数据按照一定的顺序进行排列。

百度算法工程师面试题8道含解析

百度算法工程师面试题8道含解析

百度算法工程师面试题8道含解析问题1:讲一下lora的原理Lora方法指的是在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵,也就是在原始PLM旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作。

并在模型训练过程中,固定PLM的参数,只训练降维矩阵A与升维矩阵B。

而模型的输入输出维度不变,输出时将BA与PLM的参数叠加。

用随机高斯分布初始化A,用0矩阵初始化B。

问题2:讲一下GBDT的原理GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种集成学习方法,它通过迭代训练决策树,每一次迭代都试图修正前一次迭代的错误。

具体而言,GBDT通过拟合残差(目标值与当前模型的预测之差)来逐步改进模型。

在每一轮迭代中,新的决策树被训练以捕捉残差中的模式。

最终,所有树的预测被组合起来形成最终的预测模型。

问题3:翻译任务一般用什么架构翻译任务主要使用的是seq2seq架构,目前主流的翻译架构是基于Transformer模型的,它采用自注意力机制(self-attention)来捕捉输入序列中不同位置的关联信息,并通过编码器-解码器结构来实现翻译。

问题4:encoder-only, decoder-only, encoder-decoder的区别Encoder-only:只有编码器,用于将输入序列编码成固定维度的表示,常用于特征提取。

Decoder-only:只有解码器,用于从固定维度的表示生成输出序列,通常在生成式任务中使用。

Encoder-decoder:同时包含编码器和解码器,用于序列到序列的任务,如机器翻译。

编码器将输入序列编码成上下文信息,解码器使用该信息生成输出序列。

问题5:讲一下transformer的结构Transformer模型由编码器和解码器组成,其核心是自注意力机制。

每个编码器和解码器均由多个相同的层叠加而成,每一层包含自注意力子层和全连接前馈网络子层。

输入序列通过多头自注意力机制进行处理,然后通过前馈网络。

算法面试经典100题

算法面试经典100题

算法面试经典100题算法面试是计算机领域的重要环节,经典的算法问题往往能够考验求职者的解决问题的能力和思维属性。

在这里,我们将介绍100道经典的算法面试题,让你在面试中迎刃而解。

字符串:1. 判断一个字符串是否为回文字符串。

2. 给定一个字符串,求出其中出现次数最多的字符和出现的次数。

3. 实现一个函数,将字符串中的空格替换为"%20"。

4. 判断一个字符串是否与另一个字符串的字符种类和数量相同。

5. 找出一个字符串中出现次数为1的字符。

数组和矩阵:6. 寻找数组中的最大值和最小值。

7. 给定一个有序数组,实现两数之和。

8. 给定一个数组和一个目标值,找出数组中两数之和等于目标值的下标。

9. 给定一个有序数组和一个目标值,找出目标值在数组中第一次出现的下标。

10. 给定一个二维矩阵和一个目标值,找出目标值在矩阵中的位置。

链表:11. 反转链表。

12. 删除链表中的重复节点。

13. 找到链表的中间节点。

14. 找到链表的倒数第k个节点。

15. 判断链表是否为回文链表。

树:16. 实现二叉查找树,并对其进行插入和查找操作。

17. 实现二叉查找树的前序、中序和后序遍历。

18. 实现二叉查找树的广度优先遍历。

19. 判断两棵二叉树是否相同。

20. 判断一棵二叉树是否为平衡二叉树。

图:21. 判断一张图是否为二分图。

22. 实现拓扑排序。

23. 实现最短路径算法(如Dijkstra算法)。

24. 实现最小生成树算法(如Prim算法和Kruskal算法)。

25. 实现图的遍历(如深度优先遍历和广度优先遍历)。

排序和查找:26. 实现冒泡排序。

27. 实现快速排序。

28. 实现选择排序。

29. 实现插入排序。

30. 实现归并排序。

31. 实现希尔排序。

32. 实现堆排序。

33. 实现计数排序。

34. 实现基数排序。

35. 实现查找算法(如二分查找和哈希查找)。

动态规划:36. 实现斐波那契数列。

算法工程师面试真题单选题100道及答案解析

算法工程师面试真题单选题100道及答案解析

算法工程师面试真题单选题100道及答案解析1. 以下哪种数据结构适合用于实现快速查找最大值和最小值?A. 栈B. 队列C. 堆D. 链表答案:C解析:堆可以快速地获取最大值和最小值。

2. 快速排序在最坏情况下的时间复杂度是?A. O(nlogn)B. O(n^2)C. O(n)D. O(logn)答案:B解析:快速排序在最坏情况下,每次划分都极不均匀,时间复杂度为O(n^2)。

3. 以下哪种算法常用于在未排序的数组中查找特定元素?A. 冒泡排序B. 二分查找C. 顺序查找D. 插入排序答案:C解析:顺序查找适用于未排序的数组查找特定元素。

4. 一个有向图的邻接表存储结构中,顶点的邻接点是按照什么顺序存储的?A. 随机顺序B. 顶点编号的大小顺序C. 插入的先后顺序D. 无法确定答案:C解析:邻接表中顶点的邻接点是按照插入的先后顺序存储的。

5. 深度优先搜索遍历图的时间复杂度是?A. O(n)B. O(n + e)C. O(n^2)D. O(e)答案:B解析:深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n + e),其中n 是顶点数,e 是边数。

6. 以下哪种排序算法是稳定的排序算法?A. 快速排序B. 希尔排序C. 冒泡排序D. 选择排序答案:C解析:冒泡排序是稳定的排序算法。

7. 一个具有n 个顶点的无向完全图,其边的数量为?A. n(n - 1) / 2B. n(n - 1)C. n^2D. 2n答案:A解析:无向完全图的边数为n(n - 1) / 2 。

8. 动态规划算法的基本思想是?A. 分治法B. 贪心算法C. 把问题分解成多个子问题并保存子问题的解D. 回溯法答案:C解析:动态规划的基本思想是把问题分解成多个子问题并保存子问题的解,避免重复计算。

9. 以下关于哈希表的说法,错误的是?A. 哈希表的查找时间复杂度为O(1)B. 哈希冲突可以通过开放定址法解决C. 哈希表的空间复杂度是固定的D. 哈希函数的设计会影响哈希表的性能答案:C解析:哈希表的空间复杂度不是固定的,取决于元素数量和负载因子等。

算法工程师面试题

算法工程师面试题

算法工程师面试题算法工程师是一项专业技术职位,负责开发、优化和实施各种算法和数据结构。

在算法工程师的面试过程中,经常会遇到各种各样的面试题,旨在考察面试者的算法和编程能力。

下面将介绍一些常见的算法工程师面试题。

一、递归与迭代递归与迭代是算法中重要的概念。

请你举一个具体的例子来说明递归和迭代的区别,并分析在什么情况下递归更适合使用,什么情况下迭代更适合使用。

二、时间复杂度与空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。

请你分别解释时间复杂度和空间复杂度,并给出一个具体的例子来说明它们的应用。

三、动态规划动态规划是解决一类优化问题的常用方法。

请你选择一个实际问题,并使用动态规划的思想来解决该问题。

详细说明问题的解决思路和算法流程。

四、图算法图算法是处理图结构的重要算法,用于解决诸如最短路径、最小生成树等问题。

请你选择一个具体的图算法,例如Dijkstra算法或Kruskal算法,并解释其原理和实现步骤。

五、排序算法排序是处理数据的常见操作,有多种不同的排序算法。

请你选择一个排序算法,例如快速排序或归并排序,并详细解释其原理和具体实现过程。

六、数据结构数据结构是算法的基础,对于算法工程师来说非常重要。

请你选择一个常见的数据结构,例如数组、链表或树,并解释其定义、操作和应用场景。

七、算法设计请你设计一个算法,解决以下问题:给定一个整数数组,找出数组中和为给定值的两个数,并返回这两个数的索引。

八、算法优化请你分析以下代码片段的时间复杂度,并给出优化的建议:```for i in range(n):for j in range(n):if i < j:// do something```以上是一些常见的算法工程师面试题,通过回答这些问题,可以有效评估面试者的算法和编程能力。

在准备面试时,建议多做练习,加强对算法和数据结构的理解和掌握。

祝您面试顺利!。

网络算法面试题目(3篇)

网络算法面试题目(3篇)

第1篇一、引言随着互联网的快速发展,网络算法在计算机网络中扮演着至关重要的角色。

网络算法涉及到路由、流量控制、拥塞控制、网络协议等方面,是计算机网络领域的研究热点。

为了帮助大家更好地应对网络算法面试,本文整理了以下网络算法面试题目及其解析,希望对大家的面试有所帮助。

一、路由算法1. 题目:请简要介绍最短路径算法(Dijkstra算法)和链路状态路由算法(OSPF算法)。

解析:最短路径算法是一种用于计算网络中两点之间最短路径的算法。

Dijkstra算法是一种基于贪心策略的算法,适用于图中的节点数量较少且边的权重不大于某个值的情况。

链路状态路由算法(OSPF)是一种基于链路状态信息的路由算法,能够快速收敛并适应网络拓扑结构的变化。

2. 题目:简述BGP(边界网关协议)的工作原理。

解析:BGP是一种外部网关协议,用于在不同自治系统(AS)之间交换路由信息。

BGP通过路由策略、路由属性、路径属性等机制,实现路由信息的交换和选择。

BGP协议具有以下特点:(1)无环路由选择:BGP协议能够避免路由环路,保证网络可达性。

(2)多路径支持:BGP协议支持多条到达同一目的地的路由,通过路由策略进行选择。

(3)策略路由:BGP协议支持路由策略,实现复杂路由控制。

二、流量控制算法1. 题目:请简要介绍TCP和UDP的流量控制机制。

解析:TCP和UDP是两种常见的传输层协议,它们分别采用了不同的流量控制机制。

(1)TCP流量控制:TCP协议通过滑动窗口机制实现流量控制。

发送方根据接收方的接收窗口大小调整发送速率,确保接收方能够及时处理接收到的数据。

(2)UDP流量控制:UDP协议没有内置的流量控制机制,但可以通过外部手段实现流量控制,如NAT(网络地址转换)等。

2. 题目:简述拥塞控制算法(如慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复)。

解析:拥塞控制算法是保证网络稳定运行的重要手段。

以下为常见的拥塞控制算法:(1)慢启动:当网络出现拥塞时,发送方逐渐增加发送窗口大小,直到达到阈值。

网易算法岗面试题目(3篇)

网易算法岗面试题目(3篇)

第1篇一、自我介绍及项目经历1. 请简要介绍您的教育背景和职业发展经历。

2. 请介绍您最近参与的一个项目,包括项目背景、您的角色、项目目标以及最终成果。

3. 在您参与的项目中,遇到了哪些挑战?您是如何解决这些问题的?4. 您在项目中使用了哪些技术或工具?请详细描述一下。

5. 您认为您在项目中最大的收获是什么?二、基础知识与算法实现1. 请解释一下什么是动态规划,并给出一个动态规划问题的实例。

2. 请实现一个快速排序算法,并解释其原理。

3. 请实现一个链表反转算法,并解释其原理。

4. 请实现一个二叉树遍历算法,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

5. 请解释一下什么是哈希表,并实现一个简单的哈希表。

三、推荐系统相关问题1. 请简述推荐系统的基本原理和流程。

2. 请解释一下召回率和准确率在推荐系统中的作用。

3. 请简述冷启动问题及其解决方法。

4. 请解释一下什么是协同过滤,并说明其优缺点。

5. 请解释一下什么是基于内容的推荐,并说明其优缺点。

四、图计算与深度学习1. 请解释一下什么是图计算,并举例说明图计算的应用场景。

2. 请解释一下DeepWalk和Node2Vec算法,并说明它们的原理。

3. 请解释一下CNN和RNN在推荐系统中的应用。

4. 请简述Transformer模型的基本原理。

5. 请解释一下attention机制,并说明其在Transformer模型中的作用。

五、数据库与大数据技术1. 请解释一下SQL的基本语法和常用操作。

2. 请解释一下Spark的基本原理和常用操作。

3. 请简述Hadoop生态系统中的常见组件及其作用。

4. 请解释一下Hive和HBase的区别。

5. 请简述数据清洗和数据预处理的基本方法。

六、项目初衷与困难解决方法1. 请简述您选择当前项目的原因。

2. 在项目实施过程中,您遇到了哪些困难?您是如何解决这些困难的?3. 请举例说明您在项目中如何与团队成员沟通协作。

4. 请简述您在项目中如何评估项目成果。

推荐算法相关面试题目(3篇)

推荐算法相关面试题目(3篇)

第1篇一、基础概念与算法1. 请简述推荐系统的基本概念和主要目标。

2. 推荐系统中的协同过滤算法有哪几种类型?请分别简述它们的原理。

3. 请简述基于内容的推荐算法的基本原理。

4. 请简述基于模型的推荐算法的基本原理。

5. 请简述推荐系统中的冷启动问题,以及解决方法。

6. 请简述推荐系统中的反馈攻击问题,以及解决方法。

7. 请简述推荐系统中的多样性、新颖性和覆盖度等评价指标。

8. 请简述推荐系统中的在线学习算法,以及应用场景。

9. 请简述推荐系统中的多目标优化问题,以及解决方法。

10. 请简述推荐系统中的个性化推荐算法,以及应用场景。

二、推荐算法实现1. 请简述如何实现基于内容的推荐算法。

2. 请简述如何实现基于模型的推荐算法。

3. 请简述如何实现协同过滤推荐算法。

4. 请简述如何实现基于知识图谱的推荐算法。

5. 请简述如何实现基于深度学习的推荐算法。

6. 请简述如何实现基于用户画像的推荐算法。

7. 请简述如何实现基于标签的推荐算法。

8. 请简述如何实现基于兴趣的推荐算法。

9. 请简述如何实现基于行为的推荐算法。

10. 请简述如何实现基于社交网络的推荐算法。

三、推荐系统架构与优化1. 请简述推荐系统的基本架构,包括数据采集、预处理、特征工程、模型训练、推荐生成等环节。

2. 请简述如何优化推荐系统的数据采集和预处理环节。

3. 请简述如何优化推荐系统的特征工程环节。

4. 请简述如何优化推荐系统的模型训练环节。

5. 请简述如何优化推荐系统的推荐生成环节。

6. 请简述如何优化推荐系统的个性化推荐算法。

7. 请简述如何优化推荐系统的多样性、新颖性和覆盖度等评价指标。

8. 请简述如何优化推荐系统的在线学习算法。

9. 请简述如何优化推荐系统的多目标优化问题。

10. 请简述如何优化推荐系统的实时推荐算法。

四、推荐系统应用场景1. 请简述推荐系统在电子商务领域的应用场景。

2. 请简述推荐系统在视频网站领域的应用场景。

常见算法面试题及答案

常见算法面试题及答案

常见算法面试题及答案算法面试是程序员求职过程中的重要环节之一。

面试官会通过提问算法问题来评估面试者的思维能力、解决问题的能力以及编程技巧。

在准备算法面试的过程中,了解常见的算法面试题并熟悉相应的解答方法是非常重要的。

本篇文章将介绍一些常见的算法面试题及其答案,帮助读者更好地准备算法面试。

1. 两数之和题目描述:给定一个整数数组和一个目标值,判断数组中是否存在两个数之和等于目标值。

若存在,返回这两个数的索引,若不存在,返回空。

解答方法:使用哈希表来记录数组元素和索引的对应关系。

遍历数组,对于每个元素,判断目标值与当前元素的差值是否在哈希表中存在,如果存在则返回对应的索引;如果不存在,则将当前元素及其索引插入哈希表中。

当遍历结束后仍未找到满足条件的两个数,返回空。

2. 反转字符串题目描述:给定一个字符串,将其按照单词顺序进行反转。

解答方法:首先,将整个字符串进行反转,得到一个逆序的字符串。

然后,再将逆序字符串中的每个单词进行反转。

最后得到的字符串即为所求结果。

3. 链表是否存在环题目描述:给定一个链表,判断链表中是否存在环。

解答方法:使用快慢指针的方法来判断链表是否存在环。

快指针每次移动两步,慢指针每次移动一步。

如果链表中存在环,那么快指针和慢指针一定会在某个节点相遇;如果链表中不存在环,快指针将会先到达链表的末尾。

根据快慢指针的移动情况,可以判断链表是否存在环。

4. 二叉树的最大深度题目描述:给定一个二叉树,找出其最大深度。

解答方法:使用递归的方法来计算二叉树的最大深度。

从根节点开始,递归地计算左子树和右子树的最大深度,然后取二者中的较大值加上1即为整个二叉树的最大深度。

5. 最长连续递增序列题目描述:给定一个未经排序的整数数组,找到最长连续递增序列的长度。

解答方法:遍历数组,对于每个元素,若与前一个元素递增,则将连续递增序列长度加1,否则重新计算连续递增序列的长度。

在遍历过程中,记录最长的连续递增序列长度,并返回结果。

算法面试测试题及答案

算法面试测试题及答案

算法面试测试题及答案一、选择题1. 在二叉树中,若某节点的左子树为空,则该节点的右子树也一定为空,这种二叉树被称为:A. 完全二叉树B. 满二叉树C. 堆D. 二叉搜索树答案:D2. 以下哪种排序算法的时间复杂度为O(nlogn)?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 插入排序答案:C二、简答题1. 请简述什么是递归,并给出一个递归算法的例子。

答案:递归是一种在函数内部调用自身的编程技巧。

它通常用于解决可以分解为相似子问题的问题。

一个典型的递归算法例子是计算阶乘的函数:```pythondef factorial(n):if n == 1:return 1else:return n * factorial(n - 1)```2. 描述快速排序算法的基本思想及其时间复杂度。

答案:快速排序是一种分治策略的排序算法。

基本思想是选择一个元素作为“基准”(pivot),然后将数组分为两部分,一部分包含所有小于基准的元素,另一部分包含所有大于基准的元素。

这个过程称为分区(partitioning)。

之后,递归地对这两部分进行快速排序。

快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),但在最坏情况下(例如数组已经排序或所有元素相同)时间复杂度为O(n^2)。

三、编程题1. 编写一个函数,实现对一个整数列表进行排序,并返回排序后的列表。

答案:```pythondef sort_list(nums):return sorted(nums)```2. 实现一个函数,判断一个链表是否为回文结构。

答案:```pythonclass ListNode:def __init__(self, x):self.val = xself.next = Nonedef is_palindrome(head):if not head or not head.next:return Truemid = get_mid(head)prev, slow = None, midwhile slow and slow.next:prev = midmid = mid.nextslow = slow.next.nextprev.next = reverse_list(mid)return is_symmetric(head, reverse_list(mid))def get_mid(head):fast, slow = head, headwhile fast and fast.next:fast = fast.next.nextslow = slow.nextreturn slowdef reverse_list(head):prev, curr = None, headwhile curr:next_temp = curr.nextcurr.next = prevprev = currcurr = next_tempreturn prevdef is_symmetric(l1, l2):while l1 and l2:if l1.val != l2.val:return Falsel1 = l1.nextl2 = l2.nextreturn True```请注意,以上代码仅为示例,实际编程中需要根据具体问题进行调整。

AI算法工程化工程师岗位面试题及答案(经典版)

AI算法工程化工程师岗位面试题及答案(经典版)

AI算法工程化工程师岗位面试题及答案1.请介绍一下您在AI算法工程化方面的经验。

答:我在过去的X年里,一直从事AI算法工程化工作。

举例来说,我曾负责开发一个基于深度学习的图像识别系统,通过构建数据处理流程、模型训练和部署管线,成功将模型投入生产环境。

2.能否详细描述您在算法从研究到实际部署的完整流程?答:算法从研究到实际部署涵盖多个阶段。

首先,我会深入理解问题,并选择适当的算法。

然后,我会进行数据收集、预处理和特征工程。

接着,进行模型选择、训练和调优,考虑到模型的效果、计算资源和时间成本。

最后,我会设计稳定的部署管线,保证模型在生产环境中持续高效运行。

3.当面临数据集质量不佳的情况,您会采取哪些方法来处理?答:在遇到数据集质量问题时,我会采取数据清洗、异常值处理和缺失值填充等方法。

例如,如果数据集中存在噪声,我会尝试使用平滑技术或者基于统计的方法进行处理,确保训练数据的准确性。

4.在模型部署阶段,您是如何保证模型的稳定性和高性能?答:确保模型稳定性和性能的关键是监控和调优。

我会实施监控机制,定期收集模型的预测结果并与实际结果进行比较,发现潜在问题。

此外,根据反馈进行模型调整,如动态调整超参数、更新数据等,以确保模型持续地适应变化的环境。

5.如何处理模型版本更新和回滚?答:我会采用版本控制工具管理模型的不同版本,并在部署时保留旧版本。

如果新版本出现问题,可以快速回滚到上一个稳定版本,以最小化生产环境的影响。

6.在面对大规模数据时,您会如何进行分布式计算和并行处理?答:处理大规模数据通常涉及到分布式计算和并行处理。

我会选择适合任务的分布式计算框架,如Spark或TensorFlow分布式,将任务分解为多个子任务并在不同节点上并行处理,以加速处理速度。

7.请分享您如何优化模型以适应移动设备等资源受限环境?答:在资源受限环境中,我会进行模型剪枝、量化和压缩,以减少模型的参数和计算量。

同时,针对移动设备的特点,我会优化模型的推理速度,如使用轻量级结构和硬件加速技术。

计算机算法面试题及答案

计算机算法面试题及答案

计算机算法面试题及答案1. 问题:请解释什么是时间复杂度,并给出一个例子。

答案:时间复杂度是衡量算法运行时间与输入规模之间关系的量度。

它通常用大O符号表示,例如O(n)、O(n^2)等。

一个例子是冒泡排序算法,其时间复杂度为O(n^2),因为当数组长度为n时,它需要进行n*(n-1)/2次比较。

2. 问题:描述快速排序算法的过程。

答案:快速排序是一种分治算法,它通过选择一个“基准”元素,将数组分为两部分,一部分包含小于基准的元素,另一部分包含大于基准的元素。

然后递归地对这两部分进行快速排序,直到每个子数组只有一个元素或者为空。

3. 问题:什么是动态规划?请给出一个应用实例。

答案:动态规划是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决的方法,并且通过记忆已解决的子问题的结果来避免重复计算。

一个典型的应用实例是斐波那契数列的计算,通过动态规划可以避免大量的重复计算,从而提高效率。

4. 问题:解释图的深度优先搜索(DFS)算法。

答案:深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个节点开始,尽可能深地搜索树的分支,直到达到一个叶节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索下一个分支,直到所有节点都被访问过。

5. 问题:请描述堆排序算法的工作原理。

答案:堆排序是一种基于比较的排序算法,它利用了二叉堆的数据结构。

算法的核心是构建一个最大堆,然后不断移除堆顶元素(最大值),将其放置在数组的末尾,同时调整剩余元素以保持最大堆的性质,直到数组完全排序。

6. 问题:什么是哈希表?它有什么优点?答案:哈希表是一种通过哈希函数将键映射到表中一个位置来访问记录的数据结构。

它的优点包括高效的查找、插入和删除操作,平均时间复杂度为O(1),这使得哈希表在需要快速访问数据的场景中非常有用。

7. 问题:解释什么是递归算法,并给出一个递归函数的例子。

答案:递归算法是一种自我引用的算法,它通过重复调用自身来解决问题。

一个典型的递归函数例子是计算阶乘的函数,它定义为n! = n * (n-1)!,其中n!是n的阶乘。

常见算法面试题及答案

常见算法面试题及答案

常见算法面试题及答案1. 数组中重复的数字题目:在一个长度为n的数组中,存在一个数字出现两次,而其他数字均出现一次,请找出这个重复的数字。

答案:可以使用哈希表来解决这个问题,遍历数组,将每个数字作为键,出现次数作为值,如果出现次数大于1,则该数字就是重复的数字。

2. 旋转数组的最小数字题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。

输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。

答案:可以使用二分查找法。

首先判断数组是否有序,如果有序,则直接返回第一个元素。

如果无序,找到中间元素,比较中间元素和两端元素,如果中间元素小于右边元素,则左边有序,否则右边有序。

在有序的一侧使用二分查找法找到最小值。

3. 斐波那契数列题目:斐波那契数列的第n项是多少?答案:可以使用递归、动态规划或者公式法来解决。

递归方法简单但效率低,动态规划通过构建一个数组来存储已计算的值,公式法通过矩阵快速幂来计算。

4. 二叉树的镜像题目:请完成一个函数,实现二叉树的镜像。

答案:可以使用递归或者迭代的方法。

递归方法是遍历到每个节点,交换其左右子节点。

迭代方法可以使用栈来模拟递归过程。

5. 寻找数组中第k大的元素题目:在未排序的数组中找到第k大的元素。

答案:可以使用快速排序的分区算法,每次分区后找到第k大的元素。

也可以使用大顶堆,将数组元素全部加入堆中,然后重复k-1次弹出堆顶元素。

6. 合并两个有序链表题目:将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。

答案:可以使用双指针的方法,分别指向两个链表的当前节点,比较节点值,将较小的节点添加到新链表中,然后移动指针,直到一个链表为空。

7. 字符串的排列题目:输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列。

答案:可以使用回溯法。

创建一个递归函数,每次选择一个字符作为排列的第一个字符,然后递归排列剩下的字符。

8. 两个栈实现队列题目:用两个栈实现一个队列。

队列的声明是先入先出,栈是后入先出。

经典算法面试题及答案

经典算法面试题及答案

1. 时针分针重合几次表面上有60个小格,每小格代表一分钟,时针每分钟走1/12小格,分针每分钟走1小格,从第一次重合到第二次重合分针比时针多走一圈即60小格,所以60/(1-1/12)=720/11每隔720/11分才重合一次(而并不是每小时重合一次)1440里有22个720/11,如果说算上0点和24点,那也是重合23次而已,但我觉得0点应该算到前一天的24点头上,所以每一天循环下来重合22次啊2. 找出字符串的最长不重复子串,输出长度建一个256个单元的数组,每一个单元代表一个字符,数组中保存上次该字符上次出现的位置;依次读入字符串,同时维护数组的值;如果遇到冲突了,就返回冲突字符中保存的位置,继续第二步。

也可以用hashmap保存已经出现的字符和字符的位置3. 说是有一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前十个词。

先用哈希,统计每个词出现的次数,然后在用在N个数中找出前K大个数的方法找出出现次数最多的前10个词。

4. 如题3,但是车次文件特别大,没有办法一次读入内存。

1) 直接排序,写文件时,同时写入字符串及其出现次数。

2) 可以用哈希,比如先根据字符串的第一个字符将字符串换分为多个区域,每个区域的字符串写到一个文件内,然后再用哈希+堆统计每个区域内前10个频率最高的字符串,最后求出所有字符串中前10个频率最高的字符串。

5. 有一个整数n,将n分解成若干个整数之和,问如何分解能使这些数的乘积最大,输出这个乘积m。

例如:n=12(1)分解为1+1+1+…+1,12个1, m=1*1*1……*1=1(2)分解为2+2+…+2,6个2,m=64(3)分解为3+3+3+3,4个3,m=81(4)大于等于4时分解时只能分解为2和3,且2最多两个f(n) = 3*f(n-3) n>4f(4) = 2*2f(3) = 3f(2) = 2分解为4+4+4,3个4,m=646. 求数组n中出现次数超过一半的数把数组分成[n/2]组,则至少有一组包含重复的数,因为如果无重复数,则最多只有出现次数等于一半的数。

常见的算法面试题

常见的算法面试题

常见的算法面试题1、题目:二分查找问题描述:给定一个排序数组和一个目标值,在数组中查找目标值,并返回其索引。

如果目标值不存在于数组中,则返回 -1。

示例:输入: nums = [1,3,5,7], target = 3输出: 2解释: 目标值3在排序数组中的索引为2。

解题思路:二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。

搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果目标元素大于或小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且同样从中间元素开始比较。

如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

时间复杂度:O(log n),其中 n 是数组的长度。

空间复杂度:O(1)。

2、题目:归并排序问题描述:归并排序是一种采用分治法的排序算法。

它将一个数组分成两个子数组,分别对子数组进行排序,然后将有序的子数组合并成一个有序的数组。

示例:输入: nums = [3,2,1,6,5,4]输出: [1,2,3,4,5,6]解释: 将数组分成 [3,2,1] 和 [6,5,4],分别对两个子数组进行排序,得到[1,2,3] 和 [4,5,6],最后将两个有序的子数组合并得到 [1,2,3,4,5,6]。

解题思路:归并排序的基本步骤如下:将数组不断拆分成更小的子数组,直到每个子数组只包含一个元素,然后将这些子数组合并成一个有序的数组。

在合并的过程中,使用一个辅助数组来记录每个子数组的起始位置和长度,以便于后续的合并操作。

合并两个有序的子数组合并成一个有序的数组时,需要比较两个子数组中的元素大小,将较小的元素放入新数组中。

重复步骤 2 和步骤 3,直到整个数组有序为止。

时间复杂度:O(n log n),其中 n 是数组的长度。

归并排序的时间复杂度主要来自于拆分和合并两个过程,每次拆分的时间复杂度为 O(log n),合并的时间复杂度为 O(n)。

求职指南【5】-算法工程师综合面试100问

求职指南【5】-算法工程师综合面试100问

求职指南【5】-算法工程师综合面试100问算法面试算法工程师面试知识点总结五一、前言算法工程师面试100问,问题搜集整理于网络,包括算法岗面试过程中可能会被问及的100个常见机器学习问题,如数据结构、基础算法、机器学习算法等。

本次关于算法工程师面试中常见的100个问题,大多是各类网站的问题汇总,希望聪明伶俐的你能从中分析出一些端倪,文末附了部分问题的参考答案,精力和水平有限,仅供大家学习参考~二、算法面试100问1. kNN,朴素贝叶斯及SVM算法的优缺点2. 朴素贝叶斯的核心思想,有没有考虑属性之间不是相互独立的情况3. 10亿个整数,1G 内存,O(n)算法,统计只出现一次的数4. SVM非线性分类,核函数的作用5. 海量数据排序6. 项目中的数据是否会归一化处理,哪个机器学习算法不需要归一化处理7. 两个数组,求差集8. 开放性问题:每个实体有不同属性,现在有很多实体的各种属性数据,如何判断两个实体是否是同一种东西9. 写程序实现二分查找算法,给出递归和非递归实现,并分析算法的时间复杂度10. 用C/C++实现单链表的反转11. Python读取文件,写代码 12. Python计算:一个文件中有N行,每行一列的数的平均值,方差,写代码13. C++求两个一维数组的余弦相似度,写代码 14. SVM详细过程,支持向量,几何间隔概念,拉格朗日函数如何求取超平面,非线性分类15. 海量数据中,求取出现次数最大的100个数16. 字符串翻转17. 快速排序18. KNN(分类与回归)19. 非递归的二叉前序遍历&& 两个字符串的复制20. 一个概率题目:6个LED 灯管,找整体旋转180'后仍然是一个正常输入的情况21. 给一个情境,考察你对于机器学习算法的了解程度以及常用情景的了解22.一个数组,如果存在两个数之和等于第三个数,找出满足这一条件的最大的三个数(设为x+y =c)23.聚类和分类有什么区别?24.快速排序,怎样将二叉排序树变成双向链表,且效率最高,从栈里找最小的元素,且时间复杂度为常数级25.神经网络,plsi的推导,还有float转string,判断一棵树是否是另一棵的子树。

屏幕算法工程师面试题

屏幕算法工程师面试题

屏幕算法工程师面试题之前有写过一篇《写给20届毕业生的求职指南》,主要是求职流程和时间节点等一些内容。

今天这篇主要是一些面试题目(非面经)。

我在18年的求职过程中,会把(几乎)每次面试的题目都记录下来,方便后续复习和总结。

不过有些公司当初忘了记了(如阿里、考拉和依图)记了或者觉得没什么可记的(比如华为和vivo),所以不是特别全面。

这篇文章主要是我去年面试中被问到的题目的整理,供20届的同学参考。

题目没有提供答案,如果读者对于某些题目有疑问,可以留言交流。

我的求职岗位主要是人工智能类的岗位,nlp方向。

各个公司对于这类岗位的叫法不同,投递的时候一定要根据自己的方向和岗位JD去投递,免得自己的方向和岗位要求不契合导致浪费时间和精力。

总结来说,这类岗位的面试套路如下(就是面试会问的问题类型):1. 项目经历和细节:描述简历上某个项目是怎么做的,项目吃透就行2. 项目理论延申:根据项目中用到的工具或模型,提问其基本原理,并与其他工具或模型进行比较;平时做项目的时候注意后面原理的思考和学习。

3. 基础知识:深度学习/机器学习/编程等基础知识,靠平时(和面试)积累;4. 编程题/智力题:算法岗出的编程题一般不会很难,leetcode刷个百来道,《剑指offer》刷两遍就差不多了。

1. 面试题•腾讯 - SNG(PCG now)- 应用研究(春招)一面60分钟1.自我介绍2.看过哪些书?都是自学的吗?以及其他。

3.求一个数组里第k大的数。

4.LR的数学推导5.比赛特征怎么做的 , 系统地说一下特征编码方法,特征选择方法(懵)6.实习中有没有什么挑战性的东西(好像没有,尴尬,只能强行扯了下)7.场景题:多篇文档,每个文档有一个主题,怎么量化每个文档的相似度8.概率题:某人去多个城市旅游(数量未知),每到一个城市可以买一个礼物,但手中必须且只能有一个礼物,问用什么策略可以做到,旅游结束后,手中这个礼物来自每个城市的概率都相同。

25道常见算法面试题

25道常见算法面试题

Problem 1 :Is it a loop ?(判断链表是否有环?)Assume that wehave a head pointer to a link—list。

Also assumethat we know the list is single-linked。

Can you come up an algorithm to checkwhether this link list includes a loop by using O(n) time and O(1) space wheren is the length of the list?Furthermore,can you do so with O(n) time and onlyone register?方法:使用两个指针,从头开始,一个一次前进一个节点,一个前进2个节点,则最多2N,后两个指针可以重合;如果无环,则正常停止。

同样的,可以找到链表的中间节点。

同上.Problem 2:设计一个复杂度为n的算法找到链表倒数第m个元素。

最后一个元素假定是倒数第0个.提示:双指针查找Problem 3:用最简单的方法判断一个LONG整形的数A是2^n(2的n次方)提示:x&(x—1)Problem 4:两个烧杯,一个放糖一个放盐,用勺子舀一勺糖到盐,搅拌均匀,然后舀一勺混合物会放糖的烧杯,问你两个烧杯哪个杂质多?提示:相同。

假设杂质不等,那么将杂质放回原杯中,则杯中物体重量必变化,不合理.Problem 5:给你a、b两个文件,各存放50亿条url,每条url各占用64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url。

法1:使用hash表。

使用a中元素创建hash表,hash控制在适当规模.在hash 中查找b的元素,找不到的url先存在新文件中,下次查找。

如果找到,则将相应的hash表项删除,当hash表项少于某个阈值时,将a中新元素重新hash。

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