2021年淘宝算法工程师的面试经验
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！。
腾讯、阿里、今日头条等互联网企业算法工程师的面试套路
腾讯、阿里、今日头条等互联网企业算法工程师的面试套路伴随着人工智能浪潮的兴起，算法工程师在互联网企业中的地位越来越高，市面上的薪资平均水平相比于前端、后端等职业也有了显著的价格差。
很多人也许对算法工程师，尤其是机器学习算法工程师十分感兴趣，考虑着入坑或者转行。
那么问题来了，腾讯、阿里、百度、今日头条、美团、滴滴、网易游戏这些一二线的互联网公司中的算法工程师岗位的面试套路你都知道吗？今天小编就给大家总结下小编眼中这些公司的面试套路。
---------------------------------------------------人工分割线-------------------------------------------首先，企业为什么愿意出动辄几十万的年薪招聘算法工程师？1 算法工程师是智力密集的岗位，不同的人水平差异很大，产出的差异也很大2 算法工程师供不应求，市场上供求比例大约在1:103 好的算法工程师流动性不大，高薪是吸引他们流动的必要前提那么像百度、阿里、腾讯、今日头条、美团、滴滴、网易、微软、谷歌这些一二线的互联网公司又是怎么通过面试来评估算法工程师的工作能力、算法水平的呢？小编认为主要分为以下3点1 基本功是否扎实，算法和数据结构是否熟练掌握，是否足够聪明2 解决实际问题的能力是否足够强，能在有限资源、有限时间内利用各种模型、算法和工程知识解决好问题3 对领域内的算法有深度的了解，对相关算法能举一反三，能够根据实际场景选择和创新算法算法工程师面试的内容都是围绕着这三个方向来设置问题和环节的，所以有针对性的准备会让你在算法工程师的面试中更有优势。
那么具体的来说，这些方向是如何体现在问题上的呢？？-----------------------------------人工分割线--------------------------------------------------1 基本功，包括基础的算法和数据结构，是否扎实是算法工程师的前提我们经常可以看到一些老资格的程序员，因为做不出二叉树、链表的一些基础题而在面试环节被刷掉，然后在各种网站上吐槽。
淘宝面试经历[修改版]
![淘宝面试经历[修改版]](https://img.taocdn.com/s3/m/e0313b75e53a580217fcfe24.png)
第一篇：淘宝面试经历从昨天半夜接到电话开始讲吧。
昨晚我正准备今天开会的ppt准备的焦头烂额的时候，手机响了，一看，陌生电话，有点戒备的随手那么一接。
里面一个很虚弱的男声，问我23日下午有没空，去参加淘宝的笔试，然后就是记录时间地址什么的。
挂掉电话之后我还有点反应不过来，首先，我不觉得我那个笔试居然能通过，虽然说当时是大家齐心合力完成那个卷子的，但毕竟后面的大题都没做嘛。
再看那个人给我的地址，是个平时没太听过的地方，这让我更加疑惑，然后就开始百度淘宝的地址，面经什么的，然后终于认识到自己真的接到面试通知这个现实。
话说这种情况本科毕业的时候也遇到过，一个公司招Java工程师，我本着普遍撒网的原则就投了，然后去笔试了，然后稀里糊涂的就去面试了，结果面试的时候人家一看我简历，说，你没学过Java啊？那你怎么通过笔试的？我只能很无辜的表示我也不知道，因为我确实不知道。
其实那次的面试经历是挺惨痛的，当时是两个面试官，一个HR一个技术牛人，看了我的简历之后，那个技术牛人基本上就在边上看我被问问题了。
那次面试结束之后我都觉得很惭愧，浪费了人家的时间，也浪费了自己的时间，所以昨晚我一直在纠结淘宝的面试要不要去，甚至到今天早上的时候还在纠结。
但是现在想想，其实也没必要，我不去酱油，还有别人去酱油呢，人家总是要花那么多时间的，我不去不是便宜他们了，再加上今天下午要开会，我不想去啊不想去，然后就果断去酱油一把，完了之后晚上顺便去三星的宣讲。
那边通知我面试的时间是1点，我到的时候十二点四十左右，在楼下签到的时候，那个签到的人给我们每个人手臂上都贴了个“亲”，说是人家的公司文化，无语一下。
那个时候刚好是饭点，那个工作人员就让边上的一个人帮她登记，自己吃饭去了。
期间我跟同学就看了看他们签到的名单，发现来面研发的人尤其多，160多个，测试的90多个，而研发的杭电的就很少，大都是浙大的，里面居然还有华中科技大学的。
之后又等了很久，说是那些面试官吃饭去了，差不多快一点四十才开始面试。
淘宝工程师面试题总结有答案88%参考 -
本题库是淘宝集团工程师面试-内部真实评分标准，-内部真实面试案例，后面有工程师考试试卷和答案。
物超所值，学会本文面试通过率提高88%淘宝集团面试经验总结:淘宝集团是4轮面试一面组长，会问到一些这样问题，为什么会离职，为什么来淘宝集团婚姻状况，与此同时有没有想问面试官的问题。
二面经理，偏向于部门业务服务。
有业务上的试卷需要考试。
三面经理，这一轮会谈到一些业务目标和工作中可能出现的一些问题。
大概聊一下工作的想法，部门的价值和目标，对这个岗位的期望等等以及淘宝集团和行业的情况。
聊天的内容与面试者个人有关，可多可少。
(二三是交叉面试防止作弊)，四面职业通道委员会，这一轮的面试非常专业，为技术专家面，目的是定级。
确定你面试者的水平大概在什么位置。
直接影响后面的收入。
各个击中要害。
不要想着有简单跳过的部分。
在介绍工作内容的过程中，要先介绍自己在组织团队所处的位置，发挥的作用，工作绩效等，条例要清楚。
这一轮的面试专业性最强。
最后是HR谈薪资的部分，因为行业都有规则，所以时间不会太长。
5面背景调查，主要是面试者在填写简历时提供的名字和联系方式，其中包含领导。
HR最后offer。
步骤四、五、六每个一个星期，比如三面完后得到职业通道委员会的面试的通知约一周，四面完后，得到通过与否的消息是一个星期。
如果某一步一个星期多没消息，那就是没戏了。
面试的重点分享：面试的气氛需要注意的：1面试不能一脸严肃，显得很紧张，要适当微笑。
给面试官的印象好。
2面试官提问的问题，不能对抗反驳提问。
即使面试官的问题比较苛刻。
细节决定成败，面试如同相亲，面试官会注意到每个细节，身上有没有烟味，头发是不是整齐，说话条例要清晰，一定要集中精神，面试等待的时候也不能看手机。
自我介绍的时候要强调身体健康可以加班。
可以在最后自己介绍的时候，表示出强烈的来工作，一展抱负的意思。
让面试官感受你的积极一面。
面试最重要的3点1要高度认同面试公司的工作文化和理念。
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。
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。
淘宝笔试和面试
（3） 面0 点半。早晨 7 点起来，准备好了之后就先去了普通话考场，和主考老师说明了情况，把我从最后一个提前
到第一个测试了，在这里还要谢谢那位老师。匆匆考完普通话，就去了淘宝的面试地点。
XML test = new XML(); test.test2(); } public void test2(){ try {
DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory .newInstance();
DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder(); Document document = builder.parse(new File("C:/waiter.xml")); Element rootElement = document.getDocumentElement(); NodeList list = rootElement.getElementsByTagName("type"); int i = 0; int number=0; String valuetemp=null; String valuetemp3=null; for(i = 0;i<k;i++){
栈的函数有：
makeEmpty(s:stack); 置空栈
push(s:stack;value:datatype); 新元素 value 进栈 pop(s:stack):datatype; 出栈，返回栈顶元素 isEmpty(s:stack):boolean; 判空
队列的 ADT 函数有： enqueue(q:queue:value:datatype); 元素 value 进入队列 deQueue(q:queue):datatype; 出队列，返回队头值 isEmpty(q:queue):Boolean; 判空
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淘宝算法工程师的面试经验
招聘岗位：算法工程师
招聘地点：川大
招聘单位：淘宝
这是我的一个朋友想我讲述的他在川大的一次，当时他面试的是淘宝的算数工程师。
淘宝的战线拉的很长，3月28日的宣讲会，4月1日，然后4月26日才面试，等的人心力憔悴啊，淘宝的'宣讲会是去了的，很喜欢他们的企业文化---武侠文化，也很喜欢他们27岁的平均年龄，废话到此结束。
淘宝的面试设在川大，我是早上10点，去了就直接面试，面试官很年轻，我先前还以为是川大的志愿者，面试前还是先让我做，完了之后基本上全问算法，这个挺好，毕竟我投的是算法工程师嘛。
一、问了我淘宝卷子上的最后一题，就是N个数找K大数那个题，堆解释了一遍，比较满意，问还能怎么优化，我晕，还能优化？我真的是不敢相信了O(Nlogk)的方法还能优化？我想了一会找
他寻求提示，他说往并行方面想，并行算法没接触过，果断pass 掉，不会
二、一个班60个人怎么保证有两个人生日相同，听完后有点奇怪，①为什么是60个人？②为什么是保证？反正没管这么多就是概率嘛，算就完了。
三、问一个字符串怎么判断是邮箱比如：vzcxn@sdf.gre.有限状态自动机，然后要我画状态转移图。
四、快排的空间复杂度，答O(n)，归并的空间复杂度，答O(n)，他让我好好想想，我想了会，难道空间复杂度的常数不能省吗？然后做了修改，快排是O(n)归并是O(2n)。
五、给10^10个64位数，100M内存的空间排序，感谢队长刚好在去的前一天教过我一个求中位数的方法，用文件操作来做了，像快排一样，二分选个数统计大于那个数的数量和小于那个数的数量，如果能用100M的空间排序就把那些数排了，如果不能继续，直到能排为止。
算法就这么多，后来问了我项目，基本无(此处省略4个字)，问了main(argc，argv[])里面两个参数什么意思，不知道。
初面结束，大概70分钟，问了他对我的评价，他说对于非计算机专业的来说已经很好了。
然后当我面写了面试单，以及评价，同时我也看了我笔试试卷的分数，60分，刚及格，好低啊，写完后他要我在外面等一会。
以上的就是我那个朋友想我阐述的他当在川大面试的一些经过，不过，他没有说最终的结果，我也没有问他，这次的分享就到这里了，希望能够对你有一定的帮助。
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