2026年京東算法工程師面試題集一、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（3題，每題10分，共30分）1.題目：假設(shè)你在京東設(shè)計(jì)一個(gè)推薦系統(tǒng)，用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某商品后，需要預(yù)測(cè)其是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)關(guān)聯(lián)商品A。現(xiàn)有以下特征：用戶(hù)歷史購(gòu)買(mǎi)品類(lèi)、用戶(hù)年齡、商品價(jià)格、商品類(lèi)別。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并說(shuō)明理由。答案與解析：推薦系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)屬于二分類(lèi)問(wèn)題，需要考慮特征之間的交互關(guān)系和稀疏性。以下是兩種主流模型的選擇及理由：-邏輯回歸（LR）+FTRL算法：-優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單高效，適合處理大規(guī)模稀疏數(shù)據(jù)，適合線(xiàn)上實(shí)時(shí)更新。京東的商品和用戶(hù)特征通常具有高維稀疏性，LR結(jié)合FTRL（Follow-the-Leader）算法能在線(xiàn)高效迭代。-缺點(diǎn)：無(wú)法捕捉復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系。-梯度提升決策樹(shù)（GBDT/XGBoost/LightGBM）：-優(yōu)點(diǎn)：能自動(dòng)處理特征交互，如“年輕用戶(hù)更偏好低價(jià)商品”這類(lèi)隱式關(guān)系。京東場(chǎng)景中用戶(hù)行為和商品屬性通常存在復(fù)雜依賴(lài)，GBDT能通過(guò)分桶和正則化提升泛化能力。-缺點(diǎn)：訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，需要調(diào)參。最佳選擇：對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景優(yōu)先選擇LR+FTRL，若需要更高精度則選擇GBDT，結(jié)合京東的業(yè)務(wù)特性（如“秒殺商品關(guān)聯(lián)推薦”），建議采用LightGBM以平衡速度和效果。2.題目：京東的物流路徑規(guī)劃需要考慮交通擁堵、天氣等因素。假設(shè)你使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）優(yōu)化配送路徑，請(qǐng)簡(jiǎn)述如何設(shè)計(jì)狀態(tài)空間（State）、動(dòng)作空間（Action）和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（Reward），并說(shuō)明可能遇到的挑戰(zhàn)。答案與解析：物流路徑規(guī)劃屬于馬爾可夫決策過(guò)程（MDP），DRL的關(guān)鍵在于三要素設(shè)計(jì)：-狀態(tài)空間（State）：-當(dāng)前車(chē)輛位置、前方路段擁堵度（實(shí)時(shí)路況API數(shù)據(jù)）、剩余配送點(diǎn)列表、天氣狀況（晴/雨/霧）、配送時(shí)效限制。-狀態(tài)表示：可采用向量拼接（如嵌入層處理路段ID，數(shù)值特征歸一化）。-動(dòng)作空間（Action）：-有限離散動(dòng)作：轉(zhuǎn)向左/右/直行、加速/減速、選擇下一配送點(diǎn)。-動(dòng)作約束：需避免非法動(dòng)作（如逆向行駛）。-獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（Reward）：-正向獎(jiǎng)勵(lì)：準(zhǔn)時(shí)送達(dá)訂單（+10分）、減少擁堵路段停留（+5分）。-負(fù)向懲罰：超時(shí)配送（-20分）、違反交通規(guī)則（-10分）。-折扣因子γ：考慮長(zhǎng)期時(shí)效性，如γ=0.95。挑戰(zhàn)：-樣本效率低：真實(shí)交通環(huán)境變化慢，需要仿真數(shù)據(jù)增強(qiáng)；-可解釋性差：DRL決策邏輯難以調(diào)試，京東需結(jié)合業(yè)務(wù)規(guī)則約束（如“優(yōu)先配送緊急訂單”）。3.題目：京東客服系統(tǒng)使用意圖識(shí)別技術(shù)自動(dòng)分類(lèi)用戶(hù)問(wèn)題?，F(xiàn)有模型A（BERT）和模型B（傳統(tǒng)SVM+TF-IDF）在測(cè)試集上準(zhǔn)確率相同（90%），但A的召回率更高。請(qǐng)說(shuō)明如何評(píng)估這兩個(gè)模型的業(yè)務(wù)價(jià)值，并給出改進(jìn)建議。答案與解析：-業(yè)務(wù)價(jià)值評(píng)估：-模型A（BERT）：召回率更高意味著能捕捉更多異常問(wèn)題（如“我的快遞丟了”被誤判為“查詢(xún)物流”），減少人工客服壓力，適合京東客服場(chǎng)景。-模型B（SVM）：準(zhǔn)確率高但漏報(bào)多，可能因京東客服問(wèn)題多樣性強(qiáng)（如投訴/建議/退貨混合），SVM難以泛化。-指標(biāo)補(bǔ)充：需關(guān)注F1分?jǐn)?shù)和NDCG（若結(jié)合推薦）。-改進(jìn)建議：-模型A：加入領(lǐng)域詞典增強(qiáng)長(zhǎng)尾問(wèn)題識(shí)別，如“京東Plus會(huì)員權(quán)益”這類(lèi)低頻短語(yǔ)；-模型B：引入BERT作為特征增強(qiáng)器（如用BERT嵌入輸入SVM），兼顧效率和泛化。二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（5題，每題6分，共30分）4.題目：京東的商品搜索需要快速匹配用戶(hù)查詢(xún)?cè)~。假設(shè)你使用Trie樹(shù)實(shí)現(xiàn)前綴匹配，請(qǐng)簡(jiǎn)述如何優(yōu)化節(jié)點(diǎn)內(nèi)存占用，并寫(xiě)出插入和查詢(xún)的偽代碼。答案與解析：-內(nèi)存優(yōu)化：-共享后綴：將高頻前綴（如“京東手機(jī)”）的節(jié)點(diǎn)部分共享，避免冗余；-壓縮節(jié)點(diǎn)：將子節(jié)點(diǎn)用數(shù)組實(shí)現(xiàn)，若子節(jié)點(diǎn)稀疏可轉(zhuǎn)為哈希表。-偽代碼：python插入函數(shù)definsert(root,word):node=rootforcharinword:ifcharnotinnode.children:node.children[char]=TrieNode()node=node.children[char]node.is_end=Truepython查詢(xún)函數(shù)defsearch(root,prefix):node=rootforcharinprefix:ifcharnotinnode.children:return[]node=node.children[char]returncollect_all(node,prefix)輔助函數(shù)：`collect_all(node,prefix)`遍歷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的所有路徑并返回完整單詞列表。5.題目：京東秒殺活動(dòng)需要快速剔除無(wú)效用戶(hù)。假設(shè)服務(wù)器收到100萬(wàn)并發(fā)請(qǐng)求，每個(gè)請(qǐng)求攜帶用戶(hù)ID和驗(yàn)證碼，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)線(xiàn)程安全的去重方案，要求時(shí)間復(fù)雜度O(n)。答案與解析：-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：-使用布隆過(guò)濾器（BloomFilter）：-優(yōu)點(diǎn)：空間效率高，可容忍少量誤判（如0.01%），適合高并發(fā)去重；-缺點(diǎn)：無(wú)法刪除元素，需結(jié)合LRU緩存（如Redis）淘汰舊ID。-線(xiàn)程安全實(shí)現(xiàn)：pythonfromthreadingimportLockfrombloomfilterimportBloomFilterlock=Lock()bloom=BloomFilter(capacity=1000000,error_rate=0.01)defprocess_request(user_id,captcha):withlock:ifnotbloom.contains(user_id):bloom.add(user_id)處理請(qǐng)求...-替代方案：若誤判不可接受，使用ConcurrentHashMap（Java）或字典鎖（Python）。6.題目：京東庫(kù)存系統(tǒng)需要?jiǎng)討B(tài)計(jì)算商品熱度。假設(shè)你有以下數(shù)據(jù)：商品ID、用戶(hù)點(diǎn)擊流、購(gòu)買(mǎi)記錄。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)熱度計(jì)算算法，并說(shuō)明如何處理數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題。答案與解析：-算法設(shè)計(jì)：-滑動(dòng)窗口熱度：pythondefcalculate_hotness(item_id,clicks,purchases,window_size=600):clicks_score=clicks.get(item_id,0)/window_sizepurchases_score=purchases.get(item_id,0)/window_sizereturnclicks_score0.6+purchases_score0.4#權(quán)重可調(diào)-實(shí)時(shí)更新：使用RedisPub/Sub推送數(shù)據(jù)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)本地?zé)岫炔惒絽R總。-數(shù)據(jù)傾斜處理：-分片：按商品ID哈希到不同節(jié)點(diǎn)；-加權(quán)平均：若某節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量過(guò)大，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重（如“雙十一”期間熱點(diǎn)商品）。7.題目：京東金融風(fēng)控系統(tǒng)需要檢測(cè)異常交易。假設(shè)你有用戶(hù)歷史交易數(shù)據(jù)，請(qǐng)描述如何使用滑動(dòng)窗口算法檢測(cè)單筆交易是否異常（如金額突變）。答案與解析：-滑動(dòng)窗口算法：1.統(tǒng)計(jì)特征：-窗口內(nèi)交易均值、方差、中位數(shù)；-當(dāng)前交易與窗口均值的差值（Z-score）。2.異常判定：pythondefis_anomaly(transaction,window_data):mean=window_data['mean']std=window_data['std']z_score=(transaction['amount']-mean)/stdreturnabs(z_score)>3#3-sigmarule3.窗口更新：使用環(huán)形緩沖區(qū)存儲(chǔ)歷史交易，避免內(nèi)存溢出。-京東場(chǎng)景補(bǔ)充：加入設(shè)備指紋、IP地理位置等特征，增強(qiáng)反作弊能力。8.題目：京東PDA（手持設(shè)備）需要快速渲染商品列表。假設(shè)列表項(xiàng)包含圖片、標(biāo)題、價(jià)格，請(qǐng)說(shuō)明如何優(yōu)化前端加載性能。答案與解析：-關(guān)鍵優(yōu)化：1.圖片懶加載：僅加載滾動(dòng)可見(jiàn)區(qū)域的圖片；2.資源壓縮：使用WebP格式（比JPEG輕40%）；3.骨架屏：先顯示占位布局，再加載真實(shí)內(nèi)容，提升感知速度；4.分批加載：將列表項(xiàng)拆分為微任務(wù)（WebWorkers），避免阻塞主線(xiàn)程。-京東實(shí)踐：-CDN緩存：將商品圖片部署到京東云CDN；-骨架屏示例：html<divclass="skeleton">加載中...</div>javascriptsetTimeout(()=>{skeleton.remove();//掛載真實(shí)DOM},500);三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（2題，每題10分，共20分）9.題目：京東需要設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，用戶(hù)瀏覽商品時(shí)需在500ms內(nèi)返回個(gè)性化推薦列表。請(qǐng)簡(jiǎn)述系統(tǒng)架構(gòu)，并說(shuō)明如何保證低延遲。答案與解析：-系統(tǒng)架構(gòu)：1.輸入層：用戶(hù)行為流（Clickstream）接入Kafka；2.處理層：-特征工程：SparkFlink實(shí)時(shí)計(jì)算用戶(hù)畫(huà)像（如瀏覽時(shí)長(zhǎng)、加購(gòu)頻次）；-召回模型：LR/DeepFM快速匹配候選集（如Top1000）；3.排序?qū)樱菏褂肔ambda架構(gòu)結(jié)合離線(xiàn)模型（BERT）與在線(xiàn)LR（實(shí)時(shí)更新）；4.輸出層：推薦列表通過(guò)Redis緩存返回。-低延遲保障：-本地緩存：用戶(hù)ID+時(shí)間戳命中則直接返回；-異步更新：冷啟動(dòng)時(shí)先推薦熱門(mén)商品，后續(xù)用在線(xiàn)日志更新；-硬件優(yōu)化：P4服務(wù)器+NVMeSSD加速計(jì)算。10.題目：京東物流需要監(jiān)控運(yùn)輸車(chē)輛實(shí)時(shí)位置，數(shù)據(jù)量達(dá)10萬(wàn)車(chē)/秒。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)高可用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，并說(shuō)明如何處理數(shù)據(jù)丟失。答案與解析：-系統(tǒng)架構(gòu)：1.采集層：車(chē)輛GPS數(shù)據(jù)通過(guò)MQTT協(xié)議推送至阿里云IoTHub；2.存儲(chǔ)層：-時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)InfluxDB：按時(shí)間分區(qū)，保留7天數(shù)據(jù)；-HDFS備份：歸檔舊數(shù)據(jù)，支持離線(xiàn)分析；3.處理層：Flink實(shí)時(shí)計(jì)算異常位置（如離線(xiàn)超過(guò)5分鐘），觸發(fā)告警；4.服務(wù)層：通過(guò)Grafana可視化監(jiān)控，告警推送到釘釘群。-數(shù)據(jù)丟失處理：-消息重試：MQTT協(xié)議支持QoS1等級(jí)（至少一次傳遞）；-冗余采集：每個(gè)車(chē)輛同時(shí)上報(bào)至2個(gè)MQTTBroker；-數(shù)據(jù)校驗(yàn)：通過(guò)GPS坐標(biāo)反查路段邊界，若數(shù)據(jù)異常則補(bǔ)采。四、開(kāi)放性問(wèn)題（1題，20分）11.題目：京東的商品評(píng)論情感分析系統(tǒng)存在標(biāo)注成本高的問(wèn)題。請(qǐng)?zhí)岢鰞煞N利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)改進(jìn)標(biāo)注效率的方案，并說(shuō)明優(yōu)缺點(diǎn)。答案與解析：-方案1：聚類(lèi)增強(qiáng)標(biāo)注：-方法：將未標(biāo)注評(píng)論聚類(lèi)（如