ML算法工程师面试指南,完整的面试知识点、编程题及题解
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。
算法面试题及答案
算法面试题及答案通常，在算法方面的面试中，面试官会给出一系列问题，要求应聘者解决或给出最佳解决方案。
这些问题旨在评估应聘者的算法思维能力和解决问题的能力。
以下是一些常见的算法面试问题及其解答。
问题一：反转字符串给定一个字符串，编写一个函数来翻转字符串中的字符顺序。
例如，输入："Hello, World!"，输出："!dlroW ,olleH"。
解答：```javapublic String reverseString(String s) {char[] charArray = s.toCharArray();int left = 0;int right = s.length() - 1;while (left < right) {char temp = charArray[left];charArray[left] = charArray[right];charArray[right] = temp;left++;right--;return new String(charArray);}```问题二：判断一个数字是否为素数给定一个正整数，判断它是否是素数（只能被1和自身整除）。
例如，输入：17，输出：是素数。
解答：```javapublic boolean isPrime(int num) {if (num <= 1) {return false;}for (int i = 2; i * i <= num; i++) {if (num % i == 0) {return false;}}return true;```问题三：找出数组中的最大值和最小值给定一个整数数组，找出数组中的最大值和最小值。
例如，输入：[4, 2, 9, 1, 7]，输出：最大值为9，最小值为1。
解答：```javapublic void findMinMax(int[] nums) {int min = Integer.MAX_VALUE;int max = Integer.MIN_VALUE;for (int num : nums) {min = Math.min(min, num);max = Math.max(max, num);}System.out.println("最小值为：" + min);System.out.println("最大值为：" + max);}```问题四：判断一个字符串是否是回文字符串给定一个字符串，判断它是否是回文字符串（正反读都一样）。
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。
计算机算法面试题及答案
计算机算法面试题及答案一、算法基础知识算法是计算机科学的核心内容之一，它是解决实际问题的有效工具。
在计算机算法面试中，考官通常会涉及算法的基础知识，因此我们需要对一些常见的算法和数据结构有所了解。
1. 算法的定义及特性算法是解决问题的一系列有序步骤的描述。
算法应该具备的特性包括：输入、输出、确定性、有限性、可行性。
2. 时间复杂度与空间复杂度在面试中，评估算法性能的指标通常是时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是指算法运行所需时间与问题规模的关系，通常用大O记法表示。
空间复杂度是指算法所需的额外空间与问题规模的关系。
3. 常见数据结构在面试中，我们需要对一些常见的数据结构有所了解，比如数组、链表、栈、队列、树、图等。
我们需要了解它们的特点、操作方法以及常见的应用场景。
4. 常见算法在面试中，会考察一些常见的算法，比如排序算法（冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等），查找算法（线性查找、二分查找等），图算法（深度优先搜索、广度优先搜索等），动态规划算法等。
二、面试题及答案下面我将列举一些常见的算法面试题，并给出对应的答案及解析。
1. 请实现一个二分查找算法。
答案：```pythondef binary_search(nums, target):left = 0right = len(nums) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] > target:right = mid - 1else:left = mid + 1return -1```解析：二分查找算法是一种高效的查找算法，它的时间复杂度为O(logn)。
在有序数组中查找目标元素，我们通过不断缩小查找范围，直到找到目标元素或范围为空。
2. 请实现一个快速排序算法。
答案：```pythondef quick_sort(nums):if len(nums) <= 1:return numspivot = nums[0]left = [x for x in nums[1:] if x <= pivot]right = [x for x in nums[1:] if x > pivot]return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)```解析：快速排序算法是一种高效的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)。
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！。
算法岗面试题
算法岗面试题一、问题描述在算法岗面试中，经常会遇到各种类型的算法问题。
这些问题旨在测试面试者的编程能力和解决问题的思维能力。
以下是一些常见的算法岗面试题，供大家参考和学习。
二、排序算法在排序算法中，我们需要将一组数据按照一定的规则进行排序。
下面介绍几种常见的排序算法。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单且常用的排序算法。
它通过比较相邻的元素并交换位置，直到整个序列有序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
2. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将序列分成小于基准和大于基准的两部分，然后分别对两部分进行递归排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。
3. 归并排序归并排序是一种稳定且高效的排序算法。
它将序列划分成两个子序列，然后分别对子序列进行排序，最后将两个有序的子序列合并成一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
4. 插入排序插入排序是一种简单且直观的排序算法。
它将序列分为已排序和未排序两部分，然后逐个将未排序元素插入到已排序部分的适当位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
三、查找算法在查找算法中，我们需要在一组数据中找到目标元素的位置或者判断该元素是否存在。
以下介绍几种常见的查找算法。
1. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法。
它要求被查找的序列是有序的，并通过不断缩小查找范围来逐步接近目标元素。
二分查找的时间复杂度为O(logn)。
2. 线性查找线性查找是一种简单的查找算法。
它从头到尾依次遍历序列中的每一个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个序列。
线性查找的时间复杂度为O(n)。
四、动态规划算法动态规划算法常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
以下是动态规划算法的一些应用场景。
1. 最长公共子序列最长公共子序列是指两个序列中都存在的最长的子序列。
通过动态规划算法，我们可以求解最长公共子序列的长度和具体的子序列内容。
2. 背包问题背包问题是指在给定的一些物品中选择一些装入背包，使得背包的总价值最大或总重量最小。
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ML算法工程师面试指南,完整的面试知识点、编程题及题解春季到来，春招不久也会开始。
在本项目中，作者为大家准备了ML 算法工程师面试指南，它提供了完整的面试知识点、编程题及题解、各科技公司的面试题锦等内容。
目前该GitHub 项目已经有1 万+的收藏量，想要跳一跳的同学快来试试吧。
项目地址：https://github/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
如下所示为整个项目的结构，其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点，读者可回顾整体的知识架构。
后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案，根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧。
面试知识点
面试题多种多样，但机器学习知识就那么多，那么为了春招或春季跳槽，何不过一遍ML 核心知识点？在这个GitHub 项目中，作者前一部分主要介绍了机器学习及各子领域的知识点。
其中每一个知识点都只提供最核心的概念，如果读者遇到不熟悉的算法或者遇到知识漏洞，可以进一步阅读相关文献。
项目主要从机器学习、深度学习、自然语言处理和数学等方面提供详细的知识点，因为作者比较关注NLP，所以并没有提供详细的计算机视觉笔记。
机器学习
首先对于机器学习，项目主要从基础概念、基本实践、基本算法和集成学习专题这四个方面概括ML 的总体情况。
其中基础概念可能是最基本的面试问题，例如「偏差方差怎么权衡？」、「生成模型和判别模型的差别是什么？」、「先验和后验概率都是什么，它们能转换吗？」。
这些知识点一般是入门者都需要了解的，而对于ML 基本实践，主要会从如何做好传统ML 开发流程的角度提问。
例如「你如何选择超参数，能介绍一些超参数的基本搜索方法吗？」、「混淆矩阵、准确率、精确率、召回率或F1 值都是什么，如何使用它们度量模型的好坏？」、「你能介绍数据清洗和数据预处理的主要流程吗，举个例子？」。