深度学习算法研发工程师测试题
2023年深度学习师真题
2023年深度学习师真题
（正文部分，根据深度学习题目的要求来写）
在过去的几年里，深度学习技术已经成为人工智能领域的关键推动力量。
作为一名深度学习师，你将承担重要的责任和角色，需要具备扎实的理论基础和实践经验。
以下是2023年深度学习师真题，请认真阅读并回答相应的问题。
第一部分：理论基础
1. 解释深度学习的基本概念，以及与传统机器学习的区别。
2. 说明深度学习中常用的优化算法和损失函数，并讨论它们的适用场景。
3. 对于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），分别阐述它们的原理和应用领域。
第二部分：实践应用
1. 以图像分类为例，描述卷积神经网络的设计和训练过程。
2. 在自然语言处理任务中，如何利用循环神经网络进行文本生成和情感分析？
3. 介绍深度强化学习的基本概念和算法，并说明其在智能游戏中的应用。
第三部分：前沿研究和发展趋势
1. 评述深度学习在计算机视觉领域的最新研究进展，例如目标检测、图像分割等。
2. 讨论深度学习在自然语言处理和语音识别领域的挑战和发展方向。
3. 分析深度学习在医疗诊断、智能交通等领域的潜在应用和社会影响。
以上是2023年深度学习师真题的部分内容，希望你能在备考之前
认真研究和准备，充分掌握深度学习的理论知识和实践经验。
祝你成
功取得优异的成绩，成为一名优秀的深度学习师！
（文章结束，无需再重复标题或其他内容）。
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。
深度学习（一）-------算法岗面试题
深度学习（⼀）-------算法岗⾯试题● BatchNormalization的作⽤参考回答：神经⽹络在训练的时候随着⽹络层数的加深,激活函数的输⼊值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从⽽导致在反向传播时低层的神经⽹络的梯度消失。
⽽Batch Normalization的作⽤是通过规范化的⼿段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输⼊值落在激活函数对输⼊⽐较敏感的区域,从⽽使梯度变⼤,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
●梯度消失参考回答：在神经⽹络中，当前⾯隐藏层的学习速率低于后⾯隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数⽬的增加，分类准确率反⽽下降了。
这种现象叫做消失的梯度问题。
●循环神经⽹络，为什么好?参考回答：循环神经⽹络模型（RNN）是⼀种节点定向连接成环的⼈⼯神经⽹络，是⼀种反馈神经⽹络，RNN利⽤内部的记忆来处理任意时序的输⼊序列，并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接⼜有前馈连接，这使得RNN可以更加容易处理不分段的⽂本等。
●什么是Group Convolution参考回答：若卷积神将⽹络的上⼀层有N个卷积核,则对应的通道数也为N。
设群数⽬为M,在进⾏卷积操作的时候,将通道分成M份,每个group对应N/M个通道,然后每个group卷积完成后输出叠在⼀起,作为当前层的输出通道。
●什么是RNN参考回答：⼀个序列当前的输出与前⾯的输出也有关,在RNN⽹络结构中中,隐藏层的输⼊不仅包括输⼊层的输出还包含上⼀时刻隐藏层的输出,⽹络会对之前的信息进⾏记忆并应⽤于当前的输⼊计算中。
●训练过程中,若⼀个模型不收敛,那么是否说明这个模型⽆效?导致模型不收敛的原因有哪些?参考回答：并不能说明这个模型⽆效,导致模型不收敛的原因可能有数据分类的标注不准确,样本的信息量太⼤导致模型不⾜以fit整个样本空间。
学习率设置的太⼤容易产⽣震荡,太⼩会导致不收敛。
可能复杂的分类任务⽤了简单的模型。
百度校园招聘笔试试题深度学习算法研发工程师——百度资料文档
百度20××校园招聘笔试题——深度学习算法研发工程师.今天上午到腾迅那里，没有叫到笔试通知，是去霸笔的。
原本以为是可以霸笔的，因为像阿里，360等大公司都专门的考场给霸笔的人准备的，但是腾迅不是这样，只有两个很小教室给那些霸笔的人考试，一会就都占满了，太少了，还有一大批没收到通知人不让考试。
参加腾迅笔试的也够火爆的，一条走廊全占满了人，都是霸笔的，等了半小时者不让进，太不厚道了。
下午到百度的笔试，比腾迅大气多了，给那些霸笔的人提供了3个大教室，每个教室能容纳100多人，而且有专门的人安排座位。
百度的职位真多啊，有一二十个，我选择的是B13深度学习算法研发工程师，一个教室还就我一个人选这个职位。
试卷一发下来，我愣了，真难度也太大了，好多我见都没见过……现将题目贡献如下：一、简答题1.深度神经网络目前有哪些成功的应用？简述原因。
(10分)2.列举不同进程共享数据的方式（至少三种）。
(10分)3.对于N个样本，每个样本为D维向量，采用欧式距离使用KNN 做类预测。
(10分)1).给出预测时间复杂度。
2).当N很大时，有哪些方法可以降低复杂度？3).k取值的大小对预测方差和偏差有何影响？二、算法和程序设计1.给出一个数据A=[a_0, a_1, a-2, ... a_n](其中n可变)，打印出该数值元素的所有组合。
(15分)2.有这样一个数组A,大小为n，相邻元素差的绝对值都是1，如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}。
现在给定数组A和目标整数t，请找到t在数组中的位置。
(15分)3.在平面上有一组间距为d的平行线，将一根长度为l(l<d)的针任意掷在这个平面上，求此针与平行线中任意一根相交的概率，用高等数学(微积分、概率的方法)求解，基于布丰投针的结论，任选一种编程语言(C/C++, matlab, python, java)，写出模拟投针实验(程序中允许把一个理想的Pi作为常量使用)，求解圆周率。
公司深度学习面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念1. 什么是深度学习？- 深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建和训练深层神经网络模型来模拟人脑处理信息的方式，从而实现复杂模式识别和预测。
2. 什么是神经网络？- 神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，由相互连接的神经元组成，通过调整连接权重来学习和存储信息。
3. 请简述神经网络的三个主要组成部分。
- 输入层、隐藏层和输出层。
4. 什么是激活函数？- 激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，它可以将线性组合的输出映射到非线性的范围，从而增加模型的表达能力。
5. 常见的激活函数有哪些？请分别说明其特点和适用场景。
- Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU等。
Sigmoid和Tanh适用于回归问题，ReLU和Leaky ReLU适用于分类问题。
6. 什么是梯度下降法？- 梯度下降法是一种优化算法，用于调整神经网络中连接权重，以最小化损失函数。
7. 什么是反向传播算法？- 反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的应用，通过计算损失函数对网络权重的梯度，来更新网络权重。
8. 什么是过拟合和欠拟合？- 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳，即模型对训练数据过于敏感。
欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，即模型对训练数据不够敏感。
二、模型架构与设计9. 什么是卷积神经网络（CNN）？- CNN是一种用于处理图像数据的神经网络，通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
10. 请简述CNN的三个主要层及其作用。
- 卷积层：提取图像特征；池化层：降低特征的空间分辨率；全连接层：进行分类或回归。
11. 什么是循环神经网络（RNN）？- RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，能够处理时序信息。
12. 请简述RNN的三个主要组成部分及其作用。
- 输入层：接收序列数据；隐藏层：存储序列信息；输出层：生成序列输出。
13. 什么是长短期记忆网络（LSTM）？- LSTM是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系。
深度学习设计知识测试 选择题 51题
1. 在深度学习中，什么是激活函数的主要作用？A. 增加模型的复杂性B. 防止梯度消失或爆炸C. 提高计算效率D. 减少模型参数答案：B2. 卷积神经网络（CNN）主要用于哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 时间序列数据D. 表格数据答案：B3. 在训练深度学习模型时，什么是过拟合？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练和测试数据上都表现不佳答案：C4. 以下哪种优化算法在深度学习中不常用？A. 梯度下降B. 随机梯度下降C. 牛顿法D. Adam答案：C5. 在深度学习中，什么是正则化？A. 一种增加模型复杂度的方法B. 一种减少模型复杂度的方法C. 一种增加数据量的方法D. 一种减少数据量的方法答案：B6. 以下哪种层在卷积神经网络中不常见？A. 卷积层B. 池化层C. 全连接层D. 循环层答案：D7. 在深度学习中，什么是批量归一化（Batch Normalization）？A. 一种数据预处理方法B. 一种模型优化方法C. 一种数据增强方法D. 一种模型评估方法答案：B8. 以下哪种损失函数在分类任务中常用？A. 均方误差B. 交叉熵损失C. 绝对误差D. 对数损失答案：B9. 在深度学习中，什么是Dropout？A. 一种数据预处理方法B. 一种模型优化方法C. 一种数据增强方法D. 一种模型评估方法答案：B10. 以下哪种技术用于解决梯度消失问题？A. 增加学习率B. 使用ReLU激活函数C. 减少网络层数D. 使用Sigmoid激活函数答案：B11. 在深度学习中，什么是迁移学习？A. 在不同任务间共享模型参数B. 在同一任务上训练多个模型C. 在不同数据集上训练同一模型D. 在同一数据集上训练多个模型答案：A12. 以下哪种数据增强技术在图像处理中常用？A. 旋转B. 缩放C. 裁剪D. 所有上述选项答案：D13. 在深度学习中，什么是注意力机制？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型评估方法D. 一种模型设计方法答案：D14. 以下哪种模型在自然语言处理中常用？A. CNNB. RNNC. GAND. 所有上述选项答案：B15. 在深度学习中，什么是生成对抗网络（GAN）？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：C16. 以下哪种技术用于提高模型的泛化能力？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B17. 在深度学习中，什么是自编码器？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：C18. 以下哪种技术用于处理序列数据？A. CNNB. RNNC. GAND. 所有上述选项答案：B19. 在深度学习中，什么是强化学习？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：C20. 以下哪种技术用于提高模型的鲁棒性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B21. 在深度学习中，什么是元学习？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：C22. 以下哪种技术用于提高模型的可解释性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B23. 在深度学习中，什么是知识蒸馏？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A24. 以下哪种技术用于提高模型的效率？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B25. 在深度学习中，什么是模型剪枝？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A26. 以下哪种技术用于提高模型的准确性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：A27. 在深度学习中，什么是模型量化？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A28. 以下哪种技术用于提高模型的稳定性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B29. 在深度学习中，什么是模型融合？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A30. 以下哪种技术用于提高模型的泛化能力？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B31. 在深度学习中，什么是模型压缩？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A32. 以下哪种技术用于提高模型的效率？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B33. 在深度学习中，什么是模型加速？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A34. 以下哪种技术用于提高模型的准确性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：A35. 在深度学习中，什么是模型优化？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A36. 以下哪种技术用于提高模型的稳定性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B37. 在深度学习中，什么是模型评估？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：D38. 以下哪种技术用于提高模型的泛化能力？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B39. 在深度学习中，什么是模型选择？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：C40. 以下哪种技术用于提高模型的效率？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B41. 在深度学习中，什么是模型训练？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A42. 以下哪种技术用于提高模型的准确性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：A43. 在深度学习中，什么是模型测试？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：D44. 以下哪种技术用于提高模型的稳定性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B45. 在深度学习中，什么是模型部署？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：D46. 以下哪种技术用于提高模型的泛化能力？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B47. 在深度学习中，什么是模型监控？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：D48. 以下哪种技术用于提高模型的效率？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：B49. 在深度学习中，什么是模型维护？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：D50. 以下哪种技术用于提高模型的准确性？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 增加数据量D. 减少数据量答案：A51. 在深度学习中，什么是模型更新？A. 一种模型优化方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型设计方法D. 一种模型评估方法答案：A答案：1. B2. B3. C4. C5. B6. D7. B8. B9. B10. B11. A12. D13. D14. B15. C16. B17. C18. B19. C20. B21. C22. B23. A24. B25. A26. A27. A28. B29. A30. B31. A32. B33. A34. A35. A36. B37. D38. B39. C40. B41. A42. A43. D44. B45. D46. B47. D48. B49. D50. A51. A。
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。
深度学习算法与模型设计考核试卷
4.循环神经网络（RNN）能够处理任意长度的序列数据。（）
5.交叉熵损失函数在分类问题中经常用于衡量预测值与真实值之间的差异。（）
6.在深度学习中，过拟合通常是由于模型过于简单而导致的。（）
7.深度信念网络（DBN）是一种无监督学习算法。（）
A.反向传播
B.梯度下降
C.正向传播
D.卷积操作
14.以下哪个深度学习模型适用于图像分类任务？（）
A. LeNet
B. VGG
C. ResNet
D. All of the above
15.在深度学习中，以下哪个概念表示神经网络的层数？（）
A.宽度
B.深度
C.大小
D.结构
16.以下哪个深度学习模型用于自然语言处理任务？（）
10. D
11. A
12. B
13. C
14. D
15. B
16. C
17. A
18. D
19. D
20. C
二、多选题
1. ACD
2. ABC
3. AB
4. ABC
5. ABC
6. AB
7. ABC
8. ABCD
9. ABC
10. ABCD
11. ABCD
12. ABC
13. ABC
14. ABCD
8.在神经网络中，使用批量归一化（Batch Normalization）可以加速训练过程并提高模型性能。（）
9.在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习佳策略。（）
10.位置编码是Transformer模型中用于处理序列中元素位置信息的机制。（）
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今天上午到腾迅那里，没有叫到笔试通知，是去霸笔的。
原本以为是可以霸笔的，因为像阿里，360等大公司都专门的考场给霸笔的人准备的，但是腾迅不是这样，只有两个很小教室给那些霸笔的人考试，一会就都占满了，太少了，还有一大批没收到通知人不让考试。
参加腾迅笔试的也够火爆的，一条走廊全占满了人，都是霸笔的，等了半小时者不让进，太不厚道了。
下午到百度的笔试，比腾迅大气多了，给那些霸笔的人提供了3个大教室，每个教室能容纳100多人，而且有专门的人安排座位。
百度的职位真多啊，有一二十个，我选择的是B13深度学习算法研发工程师，一个教室还就我一个人选这个职位。
试卷一发下来，我愣了，真难度也太大了，好多我见都没见过……
现将题目贡献如下：
一、简答题
1.深度神经网络目前有哪些成功的应用？简述原因。
(10分)
2.列举不同进程共享数据的方式（至少三种）。
(10分)
3.对于N个样本，每个样本为D维向量，采用欧式距离使用KNN 做类预测。
(10分)
1).给出预测时间复杂度。
2).当N很大时，有哪些方法可以降低复杂度？
3).k取值的大小对预测方差和偏差有何影响？
二、算法和程序设计
1.给出一个数据A=[a_0, a_1, a-2, ... a_n](其中n可变)，打印出该数值元素的所有组合。
(15分)
2.有这样一个数组A,大小为n，相邻元素差的绝对值都是1，如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}。
现在给定数组A和目标整数t，请找到t在数组中的位置。
(15分)
3.在平面上有一组间距为d的平行线，将一根长度为l(l<d)的针任意掷在这个平面上，求此针与平行线中任意一根相交的概率，用高等数学(微积分、概率的方法)求解，基于布丰投针的结论，任选一种编程语言(C/C++, matlab, python, java)，写出模拟投针实验(程序中允许把一个理想的Pi作为常量使用)，求解圆周率。
(15分)
三、系统设计题(两题中任选一题作答，25分)
2.关于K-means聚类算法，请回答以下问题：
1).写出将N个样本X=(x1, ... xN)聚类成k类的k_means聚类算法的优化目标；
2).描述K-means终止的常用条件；
3).以Kmeans算法为例，描述Expectation-Maximization(EM)算法的基本原理与步骤。
4).用伪代码给出基于MPI或者HADOOP的Kmeans并行算法。