2026年百度人工智能算法工程師面試題集一、數(shù)學(xué)與邏輯題（3題，每題10分，共30分）1.題目：給定一個(gè)實(shí)數(shù)數(shù)組，其中每個(gè)元素代表某股票每天的價(jià)格。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法，找出數(shù)組中和最大子數(shù)組的和，并給出算法的時(shí)間復(fù)雜度分析。-解析：可以使用Kadane算法解決，通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，記錄當(dāng)前最大子數(shù)組和，并在遍歷過程中更新全局最大值。2.題目：已知一個(gè)無向圖，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法判斷該圖是否是二分圖（即可以染成兩種顏色，使得相鄰節(jié)點(diǎn)顏色不同）。-解析：可以使用深度優(yōu)先搜索（DFS）或廣度優(yōu)先搜索（BFS）進(jìn)行圖染色，在遍歷過程中檢查相鄰節(jié)點(diǎn)顏色是否沖突。3.題目：給定一個(gè)字符串，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法判斷該字符串是否是回文串，要求時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。-解析：可以使用雙指針法，從字符串兩端向中間遍歷，比較對(duì)應(yīng)字符是否相同。二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法題（5題，每題12分，共60分）1.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持get和put操作，要求get操作的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，put操作的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)。-解析：可以使用哈希表和雙向鏈表結(jié)合實(shí)現(xiàn)，哈希表記錄鍵值對(duì)和鏈表節(jié)點(diǎn)的映射，雙向鏈表維護(hù)訪問順序。2.題目：給定一個(gè)排序數(shù)組，其中存在重復(fù)元素，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法找出數(shù)組中所有重復(fù)的元素，要求空間復(fù)雜度為O(1)。-解析：可以使用快排的分區(qū)思想，將數(shù)組分為小于、等于和大于某個(gè)基準(zhǔn)值的三個(gè)部分，重復(fù)元素會(huì)在等于部分聚集。3.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)二叉樹的深度優(yōu)先遍歷（前序、中序、后序），要求遞歸和非遞歸兩種方法都要給出。-解析：遞歸方法直接按照前序、中序、后序的順序遍歷；非遞歸方法可以使用棧輔助實(shí)現(xiàn)。4.題目：給定一個(gè)字符串，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法判斷該字符串是否是有效的括號(hào)組合，例如"()"、"()[]{}"等。-解析：可以使用棧，遍歷字符串時(shí)，左括號(hào)入棧，右括號(hào)出棧并與棧頂括號(hào)匹配，最后棧為空則有效。5.題目：給定一個(gè)無向圖，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法找出該圖的所有連通分量。-解析：可以使用DFS或BFS遍歷圖，記錄已訪問節(jié)點(diǎn)，每次從未訪問節(jié)點(diǎn)開始遍歷，即可得到一個(gè)連通分量。三、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)題（4題，每題15分，共60分）1.題目：簡(jiǎn)述過擬合和欠擬合的概念，并分別提出至少兩種解決方法。-解析：過擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差；欠擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)就不好。解決方法包括增加數(shù)據(jù)量、正則化、降維等。2.題目：給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型，并說明如何評(píng)估模型的性能。-解析：線性回歸模型可以通過最小二乘法求解，評(píng)估性能可以使用均方誤差（MSE）或R2值。3.題目：簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本原理，并說明其在圖像識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)。-解析：CNN通過卷積層、池化層和全連接層提取圖像特征，優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)局部特征，對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放等變化具有魯棒性。4.題目：簡(jiǎn)述Transformer模型的基本原理，并說明其在自然語言處理中的優(yōu)勢(shì)。-解析：Transformer通過自注意力機(jī)制和位置編碼處理序列數(shù)據(jù)，優(yōu)勢(shì)在于并行計(jì)算能力強(qiáng)，對(duì)長(zhǎng)距離依賴建模效果好。四、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（2題，每題25分，共50分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的推薦系統(tǒng)，要求說明數(shù)據(jù)來源、核心算法和系統(tǒng)架構(gòu)。-解析：數(shù)據(jù)來源可以包括用戶行為數(shù)據(jù)、物品屬性數(shù)據(jù)等；核心算法可以使用協(xié)同過濾或基于內(nèi)容的推薦；系統(tǒng)架構(gòu)可以包括數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型訓(xùn)練和推薦服務(wù)模塊。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的即時(shí)通訊系統(tǒng)，要求說明系統(tǒng)架構(gòu)、核心功能和技術(shù)選型。-解析：系統(tǒng)架構(gòu)可以包括客戶端、服務(wù)器端和數(shù)據(jù)庫；核心功能包括消息發(fā)送、接收、存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)同步；技術(shù)選型可以包括WebSocket、消息隊(duì)列和分布式數(shù)據(jù)庫。五、開放性問題（1題，30分）1.題目：請(qǐng)結(jié)合當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展，談?wù)勀銓?duì)未來人工智能發(fā)展的看法，并舉例說明可能的應(yīng)用場(chǎng)景。-解析：可以結(jié)合大模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方向，舉例說明在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、智能客服等領(lǐng)域的應(yīng)用。答案與解析一、數(shù)學(xué)與邏輯題1.答案：Kadane算法實(shí)現(xiàn)：pythondefmax_subarray_sum(nums):max_sum=current_sum=nums[0]fornuminnums[1:]:current_sum=max(num,current_sum+num)max_sum=max(max_sum,current_sum)returnmax_sum時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。2.答案：DFS判斷二分圖：pythondefis_bipartite(graph):color={}defdfs(node,c):ifnodeincolor:returncolor[node]==ccolor[node]=creturnall(dfs(nei,1-c)forneiingraph[node])fornodeingraph:ifnodenotincolor:ifnotdfs(node,0):returnFalsereturnTrue3.答案：雙指針法判斷回文串：pythondefis_palindrome(s):left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:returnFalseleft+=1right-=1returnTrue二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法題1.答案：LRU緩存實(shí)現(xiàn)：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:self.cache.pop(self.order.pop(0))self.cache[key]=valueself.order.append(key)2.答案：找出重復(fù)元素：pythondeffind_duplicates(nums):duplicates=[]fornuminnums:idx=abs(num)-1ifnums[idx]<0:duplicates.append(abs(num))else:nums[idx]=-nums[idx]returnduplicates3.答案：二叉樹遍歷：python遞歸方法defpreorder(node):ifnotnode:return[]return[node.val]+preorder(node.left)+preorder(node.right)definorder(node):ifnotnode:return[]returninorder(node.left)+[node.val]+inorder(node.right)defpostorder(node):ifnotnode:return[]returnpostorder(node.left)+postorder(node.right)+[node.val]非遞歸方法defpreorder_iterative(root):ifnotroot:return[]stack,result=[root],[]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult4.答案：有效括號(hào)判斷：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack5.答案：找出連通分量：pythondeffind_connected_components(graph):visited=set()components=[]defdfs(node,component):component.append(node)visited.add(node)forneighboringraph[node]:ifneighbornotinvisited:dfs(neighbor,component)fornodeingraph:ifnodenotinvisited:component=[]dfs(node,component)components.append(component)returncomponents三、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)題1.答案：過擬合和欠擬合：-過擬合：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。解決方法：-增加數(shù)據(jù)量：通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)或收集更多數(shù)據(jù)。-正則化：使用L1或L2正則化限制模型復(fù)雜度。-降維：使用PCA等方法減少特征維度。-欠擬合：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)就不好。解決方法：-增加模型復(fù)雜度：使用更復(fù)雜的模型或增加層數(shù)。-減少特征選擇：去除不相關(guān)或冗余特征。-調(diào)整超參數(shù)：優(yōu)化學(xué)習(xí)率、批大小等。2.答案：簡(jiǎn)單線性回歸：pythonimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression示例數(shù)據(jù)X=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([2,4,5,4,5])model=LinearRegression()model.fit(X,y)print("斜率:",model.coef_)print("截距:",ercept_)評(píng)估性能fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scorey_pred=model.predict(X)mse=mean_squared_error(y,y_pred)r2=r2_score(y,y_pred)print("MSE:",mse)print("R2:",r2)3.答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：-基本原理：通過卷積層提取局部特征，池化層降低維度，全連接層進(jìn)行分類。-優(yōu)勢(shì)：-自動(dòng)學(xué)習(xí)局部特征：無需手動(dòng)設(shè)計(jì)特征。-對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放等變化具有魯棒性：通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法提高泛化能力。-平行計(jì)算：卷積操作可以并行化，訓(xùn)練速度快。4.答案：Transformer模型：-基本原理：通過自注意力機(jī)制捕捉序列中長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，通過位置編碼記錄位置信息。-優(yōu)勢(shì)：-并行計(jì)算：自注意力機(jī)制可以并行計(jì)算，訓(xùn)練速度快。-對(duì)長(zhǎng)距離依賴建模效果好：自注意力機(jī)制可以捕捉任意長(zhǎng)度的依賴關(guān)系。-跨模態(tài)能力強(qiáng)：可以擴(kuò)展到圖像、語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)。四、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題1.答案：簡(jiǎn)單推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)來源：-用戶行為數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊、購買、收藏等。-物品屬性數(shù)據(jù)：物品描述、標(biāo)簽等。-核心算法：-協(xié)同過濾：基于用戶或物品相似度推薦。-基于內(nèi)容的推薦：根據(jù)物品屬性推薦相似物品。-系統(tǒng)架構(gòu)：-數(shù)據(jù)采集模塊：收集用戶行為和物品屬性數(shù)據(jù)。-特征工程模塊：處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為模型輸入。-模型訓(xùn)練模塊：訓(xùn)練推薦模型。-推薦服務(wù)模塊：提供實(shí)時(shí)推薦接口。2.答案：簡(jiǎn)單即時(shí)通訊系統(tǒng)設(shè)計(jì)：-系統(tǒng)架構(gòu)：-客戶端：用戶界面，負(fù)責(zé)消息輸入、顯示和實(shí)時(shí)同步。-服務(wù)器端：處理消息轉(zhuǎn)發(fā)、存儲(chǔ)和用戶管理。-數(shù)據(jù)庫：存儲(chǔ)用戶信息、消息記錄等。-核心功能：-消息發(fā)送和接收：支持文本、圖片等消息類型。-實(shí)時(shí)同步：使用WebSocket實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)消息推送。-消息存儲(chǔ)：支持消息歷史記錄和查重。-技術(shù)選型：-WebSocket：實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)雙向通信。-消息隊(duì)列：如Kafka，處理高并發(fā)消息。-分布式數(shù)據(jù)庫：如