算法经典面试题
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。
数据结构与算法面试题

数据结构与算法面试题目录1. 数组 (3)2. 链表 (5)3. 栈 (9)4. 队列 (10)5. 堆(优先队列) (12)6. 二叉树 (15)7. 二叉查找树 (24)8. 字典树 (26)9. 平衡树(AVL) (26)10. 红黑树 (26)11. B树/B+树 (28)12. 哈希 (29)13. 图 (31)14. 字符串 (33)15. 排序 (36)16. 二分查找 (40)17. 跳跃列表 (41)18. 动态规划 (42)1.数组应用场景:1)数据比较少2)经常做的运算是按序号访问数据元素面试题选择题:1)对于长度为n的线性表,建立其对应的单链表的时间复杂度为()。
O(1)O(log2n)O(n)O(n^2)2)下列哪些不是线性表?队列栈关联数组链表3)稀疏矩阵一般的压缩存储方法有两种,即()二维数组和三维数组三元组和散列三元组和十字链表散列和十字链表4)将10阶对称矩阵压缩存储到一维数组A中,则数组A的长度最少为1004055805)设A是n*n的对称矩阵,将A的对角线及对角线上方的元素以列为主的次序存放在一维数组B[1..n(n+1)/2]中,对上述任一元素aij (1≤i,j≤n,且i≤j)在B中的位置为()i(i-1)/2+jj(j-1)/2+ij(j-1)/2+i-1i(i-1)/2+j-16)若有定义:int c[4][5],( *pc)[5];pc=c;那么,下列对数组C的元素引用正确的是( )。
pc+1* (pc+3)* (pc+1) +3* (*pc+2)问答题:1)数组和链表的区别思路:从逻辑结构上来看,数组必须实现定于固定的长度,不能适应数据动态增减的情况,即数组的大小一旦定义就不能改变。
当数据增加是,可能超过原先定义的元素的个数;当数据减少时,造成内存浪费;链表动态进行存储分配,可以适应数据动态地增减的情况,且可以方便地插入、删除数据项。
从内存存储的角度看;数组从栈中分配空间(用new则在堆上创建),对程序员方便快速,但是自由度小;链表从堆中分配空间,自由度大但是申请管理比较麻烦。
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。
JAVA经典算法面试40题及答案

JAVA经典算法⾯试40题及答案现在是3⽉份,也是每年开年企业公司招聘的⾼峰期,同时有许多的朋友也出来找⼯作。
现在的招聘他们有时会给你出⼀套⾯试题或者智⼒测试题,也有的直接让你上机操作,写⼀段程序。
算法的计算不乏出现,基于这个原因我⾃⼰搜集了⼀些算法上的题型。
希望对于⼤家有所帮助。
【程序1】题⽬:古典问题:有⼀对兔⼦,从出⽣后第3个⽉起每个⽉都⽣⼀对兔⼦,⼩兔⼦长到第四个⽉后每个⽉⼜⽣⼀对兔⼦,假如兔⼦都不死,问每个⽉的兔⼦总数为多少?1.程序分析:兔⼦的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21….public class exp2{public static void main(String args[]){int i=0;for(i=1;i<=20;i++)System.out.println(f(i));}public static int f(int x){if(x==1 || x==2)return 1;elsereturn f(x-1)+f(x-2);}}或public class exp2{public static void main(String args[]){int i=0;math mymath = new math();for(i=1;i<=20;i++)System.out.println(mymath.f(i));}}class math{public int f(int x){if(x==1 || x==2)return 1;elsereturn f(x-1)+f(x-2);}}【程序2】题⽬:判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数。
1.程序分析:判断素数的⽅法:⽤⼀个数分别去除2到sqrt(这个数),如果能被整除,则表明此数不是素数,反之是素数。
public class exp2{public static void main(String args[]){int i=0;math mymath = new math();for(i=2;i<=200;i++)if(mymath.iszhishu(i)==true)System.out.println(i);}}class math{public int f(int x){if(x==1 || x==2)return 1;elsereturn f(x-1)+f(x-2);}public boolean iszhishu(int x){for(int i=2;i<=x/2;i++)if (x % 2==0 )return false;return true;}}【程序3】题⽬:打印出所有的 “⽔仙花数 “,所谓 “⽔仙花数 “是指⼀个三位数,其各位数字⽴⽅和等于该数本⾝。
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。
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算法经典面试题
世界上第一位程序员是英国著名诗人拜伦的女儿AdaLovelace曾设计了巴贝奇分析机上解伯努利方程的一个程序。
她甚至还建立了循环和子程序的概念。
下面就由X为大家介绍一下程序员面试算法题的文章。
程序员面试算法题篇1
题目:输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \ / \
4 8 12 16
转换成双向链表
4=6=8=10=12=14=16。
思路一:当我们到达某一个节点准备调整以该节点为根节点的子数时,先调整其左子树将左子树转换成一个排好序的左子链表,再调整其右子树转换成右子链表。
最近链接左子链表的最右节点、当前节点和右子链表的最左节点。
从树的根节点开始递归调整所有节点。
思路二:我们可以中序遍历整个树。
按照这个方式遍历树,比较小的节点优先访问。
如果我们每访问一个节点,假设之前访问过的节点已经调整为一个排序的双向链表,我们再把调整当前节点的指针链接到链表的末尾。
当所有的节点都访问过之后,整棵树也就转换成一个排序的双向链表了。
参考代码:
二元查找树的节点数据结构:
structBSTreeNode{
int value;
BSTreeNode *m_left;
BSTreeNode *m_right;
}
思路二对应的代码:
void ConvertNode(BSTreeNode* pNode, BSTreeNode*& pLastNodeInList)
{
if(pNode == NULL)
return;
BSTreeNode *pCurrent = pNode;
// Convert the left sub-tree
if (pCurrent->m_pLeft != NULL)
ConvertNode(pCurrent->m_pLeft, pLastNodeInList);
// Put the current node into the double-linked list pCurrent->m_pLeft = pLastNodeInList;
if(pLastNodeInList != NULL)
pLastNodeInList->m_pRight = pCurrent;
pLastNodeInList = pCurrent;
// Convert the right sub-tree
if (pCurrent->m_pRight != NULL)
ConvertNode(pCurrent->m_pRight, pLastNodeInList);
}
///////////////////////////////////////////////////
////////////////////
// Covert a binary search tree into a sorted double-linked list
// Input: pHeadOfTree - the head of tree
// Output: the head of sorted double-linked list
///////////////////////////////////////////////////
////////////////////
BSTreeNode* Convert_Solution1(BSTreeNode* pHeadOfTree)
{
BSTreeNode *pLastNodeInList = NULL;
ConvertNode(pHeadOfTree, pLastNodeInList);
// Get the head of the double-linked list
BSTreeNode *pHeadOfList = pLastNodeInList;
while(pHeadOfList && pHeadOfList->m_pLeft)
pHeadOfList = pHeadOfList->m_pLeft;
return pHeadOfList;
}
程序员面试算法题篇2
在数组中,数字减去它右边的数字得到一个数对之差。
求所有数对之差的最大值。
例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中,数对之差的最大值是11,是16减去5的结果。
动态规划法:
double maxDif(vector v)
{ double max_dif = DBL_MIN;
double loc_min = DBL_MAX;
for(int i= -1;i>=0;i--) {
if (v[i] max_dif) max_dif = v[i] - loc_min;
}
return max_dif; }
程序员面试算法题篇3
输入一个整数和一棵二元树。
从树的根结点开始往下访
问一直到叶结点所经过的所有结点形成一条路径。
打印出和与输入整数相等的所有路径。
例如输入整数22和如下二元树
10
/ \
5 12
/ \
4 7
则打印出两条路径:10, 12和10, 5, 7。
二元树结点的数据结构定义为:
struct BinaryTreeNode // a node in the binary tree {
int m_nValue; // value of node
BinaryTreeNode *m_pLeft; // left child of node
BinaryTreeNode *m_pRight; // right child of node };
分析:这是百度的一道笔试题,考查对树这种基本数据结构以及递归函数的理解。
当访问到某一结点时,把该结点添加到路径上,并累加当前结点的值。
如果当前结点为叶结点并且当前路径的和刚好等于输入的整数,则当前的路径符合要求,我们把它打印出来。
如果当前结点不是叶结点,则继续访问它的子结点。
当前结点访问结束后,递归函数将自动回到父结点。
因此我们在函数退出之前要在路径上删除当前结点并减去当前结点的值,以确保返回父结点时路径刚好是根结点到父结点的路径。
我们不难看出保存路径的数据结构实际上是一个栈结构,因为路径要与递归调用状态一致,而递归调用本质就是一个压栈和出栈的过程。
参考代码:
void FindPath(BinaryTreeNode* pTreeNode,int expectedSum,std::vector& path,int& currentSum) {
if(!pTreeNode) return ;
currentSum+=pTreeNode->m_nValue;
_back(pTreeNode->m_nValue);
bool isLeaf=(!pTreeNode->m_pLeft && !pTreeNode->m_pRight);
if(currentSum== expectedSum && isLeaf){
std::vector::iterator iter= ;
for(;iter!= ;++iter) std::coutmpLeft) FindPath(pTreeNode->m_pLeft,expectedSum,path,curren tSum);
if(pTreeNode->m_pRight)
FindPath(pTreeNode->m_pRight, expectedSum, path,
currentSum);
currentSum -= pTreeNode->m_nValue;
_back ;
}。