阿里校园招聘历年经典面试题汇总：算法工程师
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。
算法工程师岗位常见面试题目汇总
SGD,Momentum,Adagard,Adam原理L1不可导的时候该怎么办Sigmoid函数特性讲一下PCA拟牛顿法的原理编辑距离交叉熵公式LR公式逻辑回归怎么实现多分类什么是支持向量机，SVM与LR的区别？监督学习和无监督学习的区别朴素贝叶斯法的要求是？SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核？训练集中类别不均衡，哪个参数最不准确？你用的模型，最有挑战性的项目SVM的作用，基本实现原理SVM使用对偶计算的目的是什么，如何推出了的，手写推导SVM的物理意义是什么数据集的分类问题（从数据的大小、特征、是否有缺失）如果数据有问题，怎么处理分层抽样的适用范围LR和线性回归的区别生成模型和判断模型基本形式，有哪些？核函数的种类和应用场景分类算法列一下有多少中？应用场景SVM核函数的选择核函数的作用SVM为什么使用对偶函数求解ID3,C4.5,CART三种决策树的区别Loss Function有哪些，怎么用线性回归的表达式，损失函数协同过滤中的算法怎么细分HMM隐马模型的参数估计方法是？Bootstrap方法是什么？如何防止过拟合？对应时间序列的数据集如何进行交叉验证？正负样本不平衡的解决办法，评价指标的参数价值？迁移学习数据不平衡怎么办？生成模型和判别模型的区别特征选择怎么做怎么防止过拟合ID3树用什么指标选择特征特征工程的问题Tensorflow的工作原理Tensorflow中interactivesession和session的区别梯度消失循环神经网络为什么好？什么是RNN模型不收敛的原因有哪些？Relu比sigmoid的效果好在哪里？神经网络中权重共享的是？神经网络激活函数？深度学习中，微调已有成熟模型，再基于新数据，修改最后几层神经网络权值，为什么？神经网络中的权重共享是？GRU结构图Attention机制的作用Seq2Seq模型介绍什么是dropoutLSTM每个门的计算公式梯度消失，梯度爆炸的问题AdamAttention机制RNN梯度消失问题，为什么LSTM和GRU可以解决此问题GAN网络的思想神经网络为什么用交叉熵LSTM的cell示意图和计算公式批量梯度下降法BGDCNN为什么比DNN在图像识别上更好RNN和LSTM内部结构的不同。
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)
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。
阿里P 8专家爆出：入职阿里必备的598道java面试题,内含算法
前言之前也给大家分享过很多的面试题和大佬的面试经验，相信大家也已经利用到了，也顺利找到了工作，并拿到了高薪。
今天就给大家分享阿里P8专家长期以来面试所问到的java面试题，总共有598道（含算法），希望大家能够喜欢！！入职阿里598道JAVA题阿里P 8专家爆出：入职阿里必备的598道java面试题，内含算法第二版: Java17道1、JDK和JRE有什么区别?2、== 和equals 的区别是什么?3、两个对象的hashCode0相同,则equals0也- 定为true. 对吗?4、final在java 中有什么作用?5、java 中的Math.round(-1.5) 等于多少?6、String 属于基础的数据类型吗?7、java 中操作字符串都有哪些类?它们之间有什么区别?8、String str= "i"与String str=new String(i)一样吗?9、如何将字符串反转?10.String类的常用方法都有那些?11.抽象类必须要有抽象方法吗?12.普通类和抽象类有哪些区别?13.抽象类能使用final 修饰吗?14.接口和抽象类有什么区别?15.java中10流分为几种?16.BIO、NIO、AIO有什么区别?17.Files的常用方法都有哪些?阿里P 8专家爆出：入职阿里必备的598道java面试题，内含算法第二版: Java47道1.什么是Redis?简述它的优缺点?2.Redis 与memcached相比有哪些优势?3、Redis 支持哪几种数据类型?4、Redis 主要消耗什么物理资源?5.Redis 有哪几种数据淘汰策略?6、Redis 官方为什么不提供Windows版本?7.-一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?8、为什么Redis需要把所有数据放到内存中?9、Redis 集群方案应该怎么做?都有哪些方案?10.Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?11、MySQL里有2000w数据，redis 中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据?12、Redis 有哪些适合的场景?(1)会话缓存(Session Cache)(2)全页缓存(FPC)(3)队列.(4)排行榜/计数器.(5)发布/订阅.13.Redis 支持的Java客户端都有哪些?官方推荐用哪个?1.为什么选择使用框架而不是原生?2、虚拟DOM的优劣如何?3、虚拟DOM实现原理......4、React最新的生命周期是怎样的?5、React 的请求应该放在哪个生命周期中?6、setState 到底是异步还是同步?-7.React 组件通信如何实现?8、React有哪些优化性能是手段?9、React 如何进行组件/逻辑复用?-...10.mixin. hoc、render props. react- hooks的优劣如何?11.你是如何理解fiber的?12、你对Time Slice 的理解?13、redux 的工作流程?14.react-redux 是如何工作的?15.redux 与mobx的区别?-16、redux 中如何进行异步操作?17、redux 异步中间件之间的优劣?.18、面向对象和面向过程的区别19.Java 语言有哪些特点?20、什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么?什么Java是虚拟机?21.什么是Java虚拟机22.什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?23、什么是JDK?什么是JRE?24、环境变量Path和ClassPath的作用是什么?如何设置这两个环境变量?25.Java 应用程序与小程序之间有那些差别?26、字符型常量和字符串常量的区别-27.Java语言采用何种编码方案?有何特点?28、构造器Constructor是否可被override29、重载和重写的区别30、java面向对象编程三大特-----_封装、继承、多态31.java中equals方法的用法以及==的用法32、String 和StringBuffer. StringBuilder 的区别是什么? String 为什么是不可变的?33.自动装箱与拆箱34、类、方法、成员变量和局部变量的可用修饰符35.在一个静态方法内调用一个非静态成员为什么是非法的?36、在Java中定义一个不做事且没有参数的构造方法的作用37.import java和javax有什么区别？接口和抽象类的区别是什么?38、成员变量与局部变量的区别有哪些?39.创建-个对象用什么运算符?对象实体与对象引用有何不同?40什么是方法的返回值?返回值在类的方法里的作用是什么?41.一个类的构造方法的作用是什么?若-个类没有声明构造方法，改程字能正确执行吗?为什么?42.构造方法有哪些特性?43、静态方法和实例方法有何不同?44、对象的相等与指向他们的引用相等，两者有什么不同?45、在调用子类构造方法之前会先调用父类没有参数的构造方法。
算法工程师面试题
算法工程师面试题算法工程师面试题常见的要求包括算法设计和分析、数据结构、编程语言和系统设计等方面的知识。
本文将围绕着这些方面展开，从算法的基本概念、数据结构的实现、编程语言的应用以及系统设计的思路等进行探讨。
首先，我们来了解一下什么是算法。
简而言之，算法是解决特定问题的一系列有序步骤的集合。
在计算机科学中，算法是实现计算过程的一些指令，用于解决问题或完成特定任务。
算法既可以是具体实现的代码，也可以是抽象的描述。
算法的好坏可以从时间复杂度和空间复杂度来衡量，即算法执行所需的时间和内存资源消耗。
而数据结构则是组织和存储数据的一种方式，它是算法的基础。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等等。
算法工程师需要了解不同数据结构的特点、适用场景以及实现的方法。
例如，数组由相同类型的元素组成，可以通过下标快速访问，但插入和删除元素的效率较低；链表由节点组成，每个节点存储数据和指向下一个节点的指针，插入和删除元素的效率较高，但访问元素需要遍历整个链表。
对于算法工程师来说，熟练掌握各种数据结构的实现和操作是必不可少的。
另外，编程语言的应用也是算法工程师面试的重要内容之一。
常见的编程语言包括C、C++、Java、Python等。
不同的编程语言适用于不同的场景和用途。
对于算法工程师来说，熟练掌握至少一门编程语言，并能灵活运用，是进行算法设计和实现的基础。
掌握常用数据结构和算法的编程实现，并能进行性能优化和调试，是一个合格的算法工程师应该具备的能力。
最后，系统设计是算法工程师面试中的一个重要环节。
系统设计指的是在特定的场景下，设计相应的软件或系统架构，从而满足系统需求。
面试官可能会要求算法工程师设计一个大规模搜索引擎的架构，要求考虑并发性、负载均衡、数据库设计等因素。
在这个环节中，算法工程师需要综合运用自己的知识和经验，提供一个合理、高效的系统设计方案。
综上所述，算法工程师面试题涉及了算法设计和分析、数据结构、编程语言和系统设计等多个方面的知识。
阿里算法工程师面试题
阿里算法工程师面试题一、题目简述本文介绍了一道阿里算法工程师面试题，并对该题进行分析和解答。
二、问题描述请设计一个算法，对于给定的非负整数n，判断n是否为2的幂。
三、问题分析要判断一个数n是否为2的幂，可以通过判断n是否满足以下两个条件：1. n大于0；2. n的二进制表示中只有一位为1。
四、算法设计1. 首先判断输入的n是否大于0，若n小于等于0，则返回false，表示n不是2的幂；2. 若n大于0，则将会进入循环，判断n的二进制表示中1的个数是否为1；3. 在循环中，使用取模运算和整除运算，逐渐将n除以2，判断其余数是否为1；4. 若n的二进制表示中只有一个位置上的数为1，则返回true，表示n是2的幂；5. 若n的二进制表示中不止一个位置上的数为1，则返回false，表示n不是2的幂。
五、算法实现```pythondef is_power_of_two(n):if n <= 0:return Falsecount = 0while n != 0:if n % 2 == 1:count += 1n //= 2return count == 1```六、算法测试对于输入的非负整数n，调用is_power_of_two函数判断n是否为2的幂，并输出结果。
```pythonn = 16print(is_power_of_two(n)) # 输出 Truen = 10print(is_power_of_two(n)) # 输出 False```七、算法复杂度分析该算法的时间复杂度为O(logn)，因为在运行过程中，n每次被除以2，直到n等于0为止。
八、总结本文介绍了一道阿里算法工程师面试题，即判断给定的非负整数n 是否为2的幂。
通过分析题目要求，设计了相应的算法，并给出了算法的实现代码。
最后进行了算法的测试和复杂度分析。
校招算法工程师真题单选题100道及答案解析
校招算法工程师真题单选题100道及答案解析1. 以下数据结构中，插入和删除操作平均时间复杂度最低的是（）A. 链表B. 栈C. 队列D. 哈希表答案：D解析：哈希表在理想情况下，插入和删除操作的平均时间复杂度为O(1)。
链表、栈和队列的插入和删除操作平均时间复杂度通常为O(n)。
2. 冒泡排序在最坏情况下的比较次数是（）A. n(n - 1) / 2B. n log₂nC. n²D. 2^n答案：C解析：冒泡排序在最坏情况下，需要比较n²次。
3. 一个具有n 个顶点的无向完全图，其边数为（）A. n(n - 1) / 2B. n(n - 1)C. n²D. 2n答案：A解析：无向完全图中，每个顶点都与其他n - 1 个顶点相连，由于每条边被计算了两次，所以边数为n(n - 1) / 2 。
4. 深度优先搜索遍历图的时间复杂度为（）A. O(n)B. O(n + e)C. O(n²)D. O(e log₂n)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 为顶点数，e 为边数。
5. 下列算法中，不能用于求解最短路径的是（）A. Dijkstra 算法B. Floyd 算法C. 贪心算法D. 回溯算法答案：D解析：回溯算法主要用于解决组合优化等问题，不能用于求解最短路径。
Dijkstra 算法用于求解单源最短路径，Floyd 算法用于求解多源最短路径，贪心算法在某些情况下也可用于求解最短路径问题。
6. 二分查找在有序数组中的时间复杂度为（）A. O(n)B. O(log₂n)C. O(n log₂n)D. O(n²)答案：B解析：二分查找每次将搜索范围缩小一半，时间复杂度为O(log₂n)。
7. 以下哪种排序算法在平均情况下性能最优（）A. 快速排序B. 插入排序C. 冒泡排序D. 选择排序答案：A解析：快速排序在平均情况下的时间复杂度为O(n log₂n)，性能最优。
【最新精选】算法工程师面试题
1、算法工程师定义算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。
或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：1、有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束；2、确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义；3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件；4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的；5、可行性：算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。
[编辑本段]算法的复杂度同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。
算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
时间复杂度算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。
一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做T(n)=Ο(f(n))因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（A symptotic Time Complexity）。
空间复杂度算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。
其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。
同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
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。
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。
校园招聘笔试面试题及部分答案
校园招聘笔试面试题及部分答案一、笔试题1、给你一个二叉树的前序序列和中序序列，求其后续序列？〔淘宝〕先看三个公式：PreOrder(T)=T的根节点+PreOrder〔T的左子树〕+PreOrder〔T的右子树〕；InOrder(T)= InOrder〔T的左子树〕+T的根节点+ InOrder〔T的右子树〕；PostOrder(T)= PostOrder〔T的左子树〕+ PostOrder〔T的右子树〕+T的根节点。
依照以上的三给公式就能够专门容易解决一下两个问题：前序+中序→后序；中序+后序→前序。
因此也可把树画出来，再求他的各种序列。
2、Cache替换算法命中率最高是？〔淘宝〕那个组成原理就有讲到了，能够找组成原理的书看下，把各种替换算法在明白得下，在书上的P98-P99讲得专门详细。
3、给一个顺序表，然后再给你一个码值，求在二分查找改码值的比较次数？〔淘宝〕自己去做二分的查找的过程，我们明白二分查找是log(n)的，一次比较次数大于log(n)确信是错的。
具体能够看下数据结构的书，P17-P一八讲的专门详细。
4、编译程序中安排中间代码生成的目的是？〔淘宝〕把与机器相关的工作集中到目标代码生成时期，难度和工作量下降。
便于移直和爱护。
利于优化。
5、假设在n进制下，17*456=8206成立，n是多少？〔淘宝〕从上面的等式中能够看到8，那么进制可定大于8，因此能够从9进制开始枚举，直至满足等式，就能够了。
〔建议：先都转换成十进制，在实现乘法运算〕6、要从一亿会员中抽出100万会员，考虑到公平性、相对分散、相对随机，不能重复，抽取速度要快。
有一个random函数，能产生0-9的随机数。
请写出你能想到的抽取方法？并写明步骤。
〔淘宝〕用random函数产生两个数x1、x2，那么会员号mod 100 等于x1x2的话，该会与就被选中。
如此每个会员的中奖概率是1/100。
7、Malloc和new的区别？8、++、--、sizeof〔字符串、结构体〕〔融通〕9、字符串函数的实现〔strlen、strcpy等〕〔网龙、亿联网络〕10、字符串以单词逆序11、CSTRING类的一些差不多函数的实现12、DEBUG 和RELESE 两种调试的区别13、CONST的用法我只要一听到被面试者说："const意味着常数"，我就明白我正在和一个业余者打交道。
2020秋招阿里巴巴大数据面试带答案！
1.5 Spark 做 过 哪 些 优 化
优化说完会问你为什么？原理是什么？
Spark 优化细则较多，以后我会把我整理的笔记逐渐上传
2. 将分割好的 <key,value> 对交给用户定义的 map 方法进行处理，生成新的 <key,value> 对。
3. 得到 map 方法输出的 <key,value> 对后，Mapper 会将它们按照 key 值进行排序，并执行 Combine 过程，将 key 至相同 value 值累 加，得到 Mapper 的最终输出结果。
1. 常规性能调优 2. 算子调优 3. Shuffle 调优 4. JVM调优
1.6 Spark 内 存 管 理
有关 Spark 的内存管理请看我的下一章 Spark 内存管理
2 算法部分
2.1 单 向 链 表 翻 转
定义一个函数，输入一个链表的头节点，反转该链表并输出反转后链表的头节点。
示例:
输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL
Executor 上执行。
1.1.2 Yarn Cluster 模式
Cluster 模式将用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。
1. 在 Yarn cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster。 2. 随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，此时的 ApplicationMaster 就是 Driver。 3. Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，
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。
最全阿里面试题合集118道+答案（阿里技术专家分享）
最全阿⾥⾯试题合集118道+答案（阿⾥技术专家分享）能进⼊阿⾥⼯作，是很多开发者们的⽬标与梦想，为帮助开发者们提升⾯试技能、⾼效通关⼀线互联⽹公司的⾯试，提炼总结了这份⾯试真题，⼀次整体放出送给⼤家。
看看⾃⼰能答对多少，如果能回答70%的题⽬，就⼤胆去阿⾥以及各互联⽹公司试试⾝⼿吧。
本篇建议⼤家收藏、备⽤~【阿⾥、天猫、蚂蚁⾯试题⽬】涵盖：开源、Java集合、JVM、NIO、Dubbo、秒杀系统、⾼并发、分布式、锁、redis、MySQL、Linux、hashMap、中间件等。
1.⾃我介绍及⼯作经历。
2.⾃⼰优势技术在哪些⽅⾯。
3.⽤过哪些中间件。
4.做过⼯作流引擎没有。
5.NIO的底层实现。
6.JVM基础（必问），JVM GC原理，JVM怎么实现回收内存。
7.线程池原理是怎样的？8.锁的机制升降级。
9.Dubbo原理、以及序列化等相关问题。
10.Dubbo如何⼀条链接并发多个调⽤。
11.说说你对分布式事务⼀致性的理解。
12.从系统层⾯考虑，分布式应该考虑哪些纬度。
13.微信红包的实现原理。
14.海量数据分析怎样实现。
15.API接⼝（提供给他⼈使⽤）与SDI接⼝的区别是什么。
16.如何实现Hadoop底层（天猫）17.threadLocal，线程池，hashMap/hashTable/coccurentHashMap等（天猫）18.谈谈如何设计秒杀系统。
19.虚拟机、IO等相关知识点。
20.Linux命令。
21.⼀个整形数组，给定⼀个数，在数组中找出两个数的和等于这个数，并打印出来，我写的时间复杂度⾼，要求O(n)。
22.n个整数，找出连续的m个数加和是最⼤。
23.开源技术了解多少。
24.1000个线程同时运⾏，怎么防⽌不卡。
25.并列的并发消费问题。
26.⼤量⾼并发量情况下，如何处理热点、数据等。
27.如何获取⼀个本地服务器上可⽤的端⼝。
28.流量控制相关问题。
29.数据库TPS是多少。
30.数据库锁隐的原理。
算法工程师面试题
算法工程师面试题算法工程师面试题实例：机器学习中的回归算法在机器学习领域中，回归算法是一类重要的算法。
回归算法主要用于预测连续值输出变量，它通过对已知输入和输出数据进行分析和学习，从而得出一个适合于预测的模型。
本文将介绍几种常见的回归算法及其应用。
首先，我们来介绍线性回归算法。
线性回归是一种基本的回归算法，其目标是构建一个线性模型，使得模型预测值与实际观测值之间的误差最小化。
线性回归假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，通过最小二乘法求解模型参数。
线性回归广泛应用于经济学、统计学和社会科学等领域，如房价预测、销售预测等。
其次，我们介绍逻辑回归算法。
逻辑回归是一种常用的分类算法，它通过将线性回归模型与一个逻辑函数结合，将输入变量映射到一个概率值来进行分类。
逻辑回归在数据挖掘、金融风控等领域有广泛的应用。
例如，可以使用逻辑回归算法对信用卡交易进行欺诈检测。
接下来，我们介绍决策树回归算法。
决策树回归是一种基于树结构的回归算法，它将输入空间划分为多个区域，并对每个区域拟合一个简单的模型。
决策树回归适用于非线性关系的问题，并且具有较好的解释性。
该算法在医疗诊断、天气预测等领域中有广泛的应用。
此外，还有支持向量机回归算法。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类和回归算法。
支持向量机通过在特征空间中构建一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机回归适用于局部非线性问题和高维问题，在股票预测、文本分类等领域中有广泛的应用。
最后，我们介绍一下集成学习中的回归算法。
集成学习将多个个体学习器进行结合，通过集体决策来提高模型性能。
在回归问题中，常见的集成算法包括随机森林和梯度提升树。
随机森林是一种基于决策树的集成算法，它通过随机选择特征和样本，构建多棵决策树，并综合预测结果。
梯度提升树则是一种通过迭代拟合残差的方式构建模型的算法。
总结一下，回归算法在机器学习领域中具有重要的应用价值。
线性回归、逻辑回归、决策树回归、支持向量机回归以及集成学习中的回归算法都是常见的回归算法。
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阿里校园招聘历年经典面试题汇总：算法工程师
（1）、jvm 原理
（2）、minor GC 与 Full GC
（3）、HashMap 实现原理
（4）、java.util.concurrent 包下使用过哪些
（5）、concurrentMap 和 HashMap 区别
（6）、信号量是什么，怎么使用？
（7）、阻塞队列了解吗？怎么使用？
（8）、JAVA NIO 是什么？
（9）、类加载机制是怎样的
（10）、什么是幂等性
（11）、有哪些 JVM 调优经验
（12）、分布式 CAP 了解吗？
（13）、hdfs怎么添加Datanode,添加后hdfs会有什么操作？
（14）、Hbase 跟关系数据库对比优缺点？为什么 Hbase 索引速度快
（15）、Hbase 大压缩与小压缩区别
（16）、Hive 与 Hbase 的使用场景
（17）、简单说说Spark功能，spark 与hive有无依赖关系？
（18）、zookeeper 有什么应用场景，怎么选举的？3 个节点挂掉一个能正常工作吗？
（19）、Hbase 中 zookeaper 作用
（20）、Hbase 写操作什么时候返回
（21）、mysql 有哪些存储引擎？各自特点
（22）、用过哪些设计模式？怎样实现线程安全单例模式？
（23）、用过哪些RPC框架？
（24）、什么是AOP？
（25）、决策树算法怎么实现的？
（26）、java垃圾回收会出现不可回收的对象吗？怎么解决内存泄露问题？怎么
定位问题源？
（27）、终止线程有几种方式？终止线程标记变量为什么是 valotile 类型？（28）、用过哪些并发的数据结构？ cyclicBarrier 什么功能？信号量作用？数据库读写阻塞怎么解决？
（29）、乐观锁与悲观锁，怎么实现乐观锁？
（30）、开发过分布式框架？怎么实现分布式事务？
（31）、spark streaming与storm区别？
（32）、找到最大子数组的 start,和end下标
（33）、用过 CDH中什么任务调度？
（34）、spark streaming时间间隔设置很小会出现什么状况？
（35）、搜索引擎了解多少？你认为搜索引擎的难点在哪里？
（36）、RPC 了解吗？怎么监控 RPC 状态，找出出现问题的 RPC 连接？（37）、spring 框架了解多少？
（38）、flume应用场景
（39）、找出一串字符中第一个不重复字符的下标。
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