2025年人工智能領(lǐng)域校招算法工程師崗位面試預(yù)測題解析題目列表1.編程題（3題，每題15分，共45分）題目1（15分）問題描述：給定一個包含n個整數(shù)的數(shù)組，要求找到數(shù)組中和最大的三個數(shù)，并返回它們的和。例如，輸入數(shù)組`[1,2,3,4,5]`，輸出`12`（即`3+4+5`）。假設(shè)數(shù)組中至少有三個元素。要求：-時間復(fù)雜度不超過O(n)-空間復(fù)雜度不超過O(1)pythondefmax_sum_of_three(nums):#你的代碼pass題目2（15分）問題描述：實現(xiàn)一個函數(shù)，將一個非負整數(shù)`n`轉(zhuǎn)換為二進制形式，并返回其中`1`的個數(shù)。例如，輸入`5`，輸出`2`（因為`5`的二進制是`101`，有`2`個`1`）。要求：-不能使用內(nèi)置的`bin()`函數(shù)-時間復(fù)雜度不超過O(logn)pythondefcount_bits(n):#你的代碼pass題目3（15分）問題描述：給定一個字符串`s`，判斷它是否是一個有效的括號字符串。有效括號字符串需要滿足：左括號`(`和右括號`)`必須正確匹配，且不能交叉。例如：-輸入`"()"`，輸出`True`-輸入`"(())"`，輸出`True`-輸入`"(()"`，輸出`False`要求：-時間復(fù)雜度不超過O(n)-空間復(fù)雜度不超過O(n)pythondefvalid_parentheses(s):#你的代碼pass2.算法設(shè)計題（2題，每題20分，共40分）題目4（20分）問題描述：設(shè)計一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持以下操作：1.`add(number)`：添加一個數(shù)字到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中2.`find(target)`：返回數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中是否存在目標數(shù)字`target`假設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中最多有10^5個數(shù)字，`target`的值域是`[1,10^9]`。要求：-`add`操作的時間復(fù)雜度不超過O(logn)-`find`操作的時間復(fù)雜度不超過O(logn)設(shè)計思路：-可以考慮使用平衡二叉搜索樹（如AVL樹或紅黑樹）-也可以考慮使用哈希表結(jié)合排序數(shù)組pythonclassNumArray:def__init__(self):#你的代碼passdefadd(self,number):#你的代碼passdeffind(self,target):#你的代碼pass題目5（20分）問題描述：實現(xiàn)一個LRU（LeastRecentlyUsed）緩存機制。LRU緩存機制可以通過`get`和`put`操作來訪問和存儲鍵值對。當(dāng)緩存容量滿時，最久未使用的項將被移除以給新項騰出空間。要求：-`get(key)`：返回鍵`key`對應(yīng)的值，如果不存在返回`-1`-`put(key,value)`：如果鍵`key`存在，則更新其值；如果不存在，則添加鍵值對。如果添加后緩存容量超過限制，則移除最久未使用的項設(shè)計思路：-可以使用哈希表結(jié)合雙向鏈表實現(xiàn)-哈希表用于快速查找，雙向鏈表用于維護訪問順序pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):#你的代碼passdefget(self,key:int)->int:#你的代碼passdefput(self,key:int,value:int)->None:#你的代碼pass3.系統(tǒng)設(shè)計題（1題，25分）題目6（25分）問題描述：設(shè)計一個簡單的社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，支持以下核心功能：1.用戶注冊和登錄2.用戶關(guān)注/取消關(guān)注其他用戶3.發(fā)布動態(tài)（文本+圖片）4.查看關(guān)注用戶的最新動態(tài)（按時間倒序）要求：-描述系統(tǒng)的整體架構(gòu)-列出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)表設(shè)計-說明主要接口的設(shè)計-分析系統(tǒng)的性能和可擴展性設(shè)計思路：-可以考慮使用微服務(wù)架構(gòu)-數(shù)據(jù)庫設(shè)計要考慮高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量-需要考慮緩存機制和負載均衡4.綜合面試題（1題，20分）題目7（20分）問題描述：假設(shè)你正在開發(fā)一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、購買、收藏等）來預(yù)測用戶可能感興趣的商品。請簡述你會如何設(shè)計這個推薦系統(tǒng)，包括：1.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理2.特征工程3.推薦算法的選擇（可以選一種或多種）4.系統(tǒng)評估指標5.實現(xiàn)中的挑戰(zhàn)和解決方案要求：-結(jié)合實際場景進行分析-展示你的系統(tǒng)思維和算法知識-說明你對推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的理解答案列表編程題答案題目1答案（15分）pythondefmax_sum_of_three(nums):iflen(nums)<3:return0first=second=third=float('-inf')fornuminnums:ifnum>first:third=secondsecond=firstfirst=numelifnum>second:third=secondsecond=numelifnum>third:third=numreturnfirst+second+third解析：-初始化三個變量`first`、`second`、`third`為負無窮，用于記錄最大的三個數(shù)-遍歷數(shù)組，對于每個數(shù)：-如果當(dāng)前數(shù)大于`first`，則更新三個變量-否則如果當(dāng)前數(shù)大于`second`，則更新`second`和`third`-否則如果當(dāng)前數(shù)大于`third`，則更新`third`-最后返回三個數(shù)的和題目2答案（15分）pythondefcount_bits(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount解析：-使用位運算統(tǒng)計`1`的個數(shù)-`n&1`可以獲取最低位的值（0或1）-`n>>=1`將`n`右移一位-循環(huán)直到`n`為0題目3答案（15分）pythondefvalid_parentheses(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-使用棧來匹配括號-遍歷字符串：-如果是右括號，檢查棧頂是否是匹配的左括號-否則將左括號壓入棧-最后檢查棧是否為空算法設(shè)計題答案題目4答案（20分）pythonclassNumArray:def__init__(self):self.nums=sorted(set())self.bst=None#可以使用內(nèi)置的SortedDict實現(xiàn)defadd(self,number):ifnumbernotinself.nums:self.nums.append(number)self.nums.sort()deffind(self,target):#二分查找left,right=0,len(self.nums)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifself.nums[mid]==target:returnTrueelifself.nums[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1returnFalse解析：-使用排序數(shù)組實現(xiàn)`add`操作（先添加再排序）-使用二分查找實現(xiàn)`find`操作-可以考慮使用平衡樹來優(yōu)化`add`操作的時間復(fù)雜度題目5答案（20分）pythonclassLRUCache:classNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=Nonedef__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=self.Node(0,0)self.tail=self.Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node):#添加到頭部node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):#刪除節(jié)點prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node):#移動到頭部self._remove_node(node)self._add_node(node)defget(self,key:int)->int:node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:node=self.cache.get(key)ifnotnode:newNode=self.Node(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:#刪除尾部節(jié)點lru=self.tail.prevself._remove_node(lru)delself.cache[lru.key]else:node.value=valueself._move_to_head(node)解析：-使用雙向鏈表和哈希表實現(xiàn)LRU緩存-雙向鏈表維護訪問順序，哈希表實現(xiàn)O(1)時間復(fù)雜度的查找-添加、刪除、移動操作都是O(1)時間復(fù)雜度系統(tǒng)設(shè)計題答案題目6答案（25分）系統(tǒng)架構(gòu)：-采用微服務(wù)架構(gòu)，主要服務(wù)包括：1.用戶服務(wù)：負責(zé)用戶注冊、登錄、個人信息管理2.關(guān)注服務(wù)：負責(zé)用戶之間的關(guān)注關(guān)系管理3.動態(tài)服務(wù)：負責(zé)動態(tài)的發(fā)布、存儲和檢索4.推薦服務(wù)：負責(zé)根據(jù)用戶行為生成推薦5.消息服務(wù)：負責(zé)通知和推送-使用消息隊列（如Kafka）進行服務(wù)間通信-使用緩存（如Redis）提高性能-使用負載均衡（如Nginx）分發(fā)請求數(shù)據(jù)表設(shè)計：1.用戶表：-id（主鍵）-username-password（加密存儲）-email-注冊時間2.關(guān)注關(guān)系表：-id（主鍵）-follower_id-followee_id-創(chuàng)建時間3.動態(tài)表：-id（主鍵）-user_id-content-image_urls-創(chuàng)建時間-更新時間4.動態(tài)關(guān)系表：-id（主鍵）-dynamic_id-user_id-操作類型（點贊、評論等）-創(chuàng)建時間主要接口設(shè)計：1.用戶服務(wù)：-/register：注冊用戶-/login：登錄用戶-/user/{id}：獲取用戶信息2.關(guān)注服務(wù)：-/follow/{user_id}：關(guān)注用戶-/unfollow/{user_id}：取消關(guān)注用戶-/followees/{user_id}：獲取關(guān)注列表3.動態(tài)服務(wù)：-/post：發(fā)布動態(tài)-/feed：獲取動態(tài)列表-/like/{dynamic_id}：點贊動態(tài)4.推薦服務(wù)：-/recommend：獲取推薦列表性能和可擴展性：-使用分布式數(shù)據(jù)庫（如分庫分表）-使用緩存減少數(shù)據(jù)庫壓力-使用消息隊列異步處理耗時操作-使用負載均衡和自動擴展應(yīng)對高并發(fā)綜合面試題答案題目7答案（20分）數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：-收集用戶行為數(shù)據(jù)：-瀏覽記錄-購買記錄-收藏記錄-搜索記錄-分享記錄-數(shù)據(jù)清洗：-去除重復(fù)數(shù)據(jù)-處理缺失值-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式-數(shù)據(jù)存儲：-使用數(shù)據(jù)倉庫（如Hadoop）存儲原始數(shù)據(jù)-使用數(shù)據(jù)庫存儲清洗后的數(shù)據(jù)特征工程：-用戶特征：-人口統(tǒng)計特征（年齡、性別、地域等）-行為特征（瀏覽時長、購買頻率等）-偏好特征（喜歡的品類、品牌等）-商品特征：-商品屬性（類別、品牌、價格等）-用戶評價（評分、評論等）-上下文特征：-瀏覽時間-瀏覽設(shè)備-購物車內(nèi)容推薦算法選擇：1.協(xié)同過濾：-基于用戶的協(xié)同過濾（找到相似用戶推薦）-基于物品的協(xié)同過濾（找到相似商品推薦）2.內(nèi)容推薦：-基于內(nèi)容的推薦（根據(jù)用戶歷史行為推薦相似商品）3.