2026年阿里巴達(dá)摩院人工智能研究面試題一、編程與算法（5題，每題10分，共50分）1.題目：編寫一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速排序算法。輸入一個(gè)整數(shù)數(shù)組，輸出排序后的數(shù)組。要求：-不能使用內(nèi)置的排序函數(shù)。-解釋時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。2.題目：給定一個(gè)字符串，判斷是否是有效的括號(hào)組合（如"()"、"()[]{}"）。要求：-使用棧的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)。-復(fù)雜度分析。3.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持get和put操作。要求：-使用哈希表和雙向鏈表實(shí)現(xiàn)。-時(shí)間復(fù)雜度O(1)。4.題目：給定一個(gè)無(wú)重復(fù)元素的數(shù)組，找出所有可能的子集。要求：-使用回溯算法實(shí)現(xiàn)。-輸出所有子集的列表。5.題目：實(shí)現(xiàn)二叉樹的層序遍歷（BFS）。要求：-使用隊(duì)列實(shí)現(xiàn)。-復(fù)雜度分析。二、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)（5題，每題10分，共50分）1.題目：解釋過(guò)擬合和欠擬合的概念，并說(shuō)明如何通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化等方法緩解過(guò)擬合問(wèn)題。2.題目：比較并分析CNN和RNN在圖像分類和自然語(yǔ)言處理中的優(yōu)缺點(diǎn)。3.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型，計(jì)算梯度下降的更新公式，并解釋學(xué)習(xí)率的作用。4.題目：解釋BERT模型的核心思想，并說(shuō)明其在文本表示中的優(yōu)勢(shì)。5.題目：如何評(píng)估一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力？列舉至少三種評(píng)估指標(biāo)。三、自然語(yǔ)言處理（3題，每題10分，共30分）1.題目：解釋詞嵌入（WordEmbedding）的概念，并比較Word2Vec和BERT兩種方法的差異。2.題目：如何解決中文文本中的分詞歧義問(wèn)題？列舉兩種分詞算法的優(yōu)缺點(diǎn)。3.題目：給定一段中文文本，如何提取其中的命名實(shí)體（如人名、地名、組織名）？簡(jiǎn)述方法步驟。四、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)（4題，每題12.5分，共50分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)。要求：-解釋核心設(shè)計(jì)思路。-如何處理長(zhǎng)URL到短URL的映射和反向解析？2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的緩存機(jī)制。要求：-說(shuō)明緩存策略（如LRU、LFU）。-如何保證數(shù)據(jù)一致性？3.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)消息隊(duì)列系統(tǒng)（如Kafka）。要求：-說(shuō)明核心組件（Producer、Consumer、Broker）。-如何保證消息的順序性和可靠性？4.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)推薦系統(tǒng)（如淘寶的商品推薦）。要求：-說(shuō)明數(shù)據(jù)來(lái)源和特征工程。-如何評(píng)估推薦效果？答案與解析一、編程與算法1.快速排序答案：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：-時(shí)間復(fù)雜度：平均O(nlogn)，最壞O(n^2)。-空間復(fù)雜度：O(logn)（遞歸?？臻g）。2.有效括號(hào)答案：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-使用棧匹配括號(hào)，時(shí)間復(fù)雜度O(n)，空間復(fù)雜度O(n)。3.LRU緩存答案：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)解析：-使用哈希表和雙向鏈表實(shí)現(xiàn)，時(shí)間復(fù)雜度O(1)。4.子集生成答案：pythondefsubsets(nums):res=[]subset=[]defbacktrack(index):res.append(subset.copy())foriinrange(index,len(nums)):subset.append(nums[i])backtrack(i+1)subset.pop()backtrack(0)returnres解析：-回溯算法生成所有子集，時(shí)間復(fù)雜度O(2^n)。5.層序遍歷答案：pythondeflevel_order(root):ifnotroot:return[]res=[]queue=[root]whilequeue:level=[]for_inrange(len(queue)):node=queue.pop(0)level.append(node.val)ifnode.left:queue.append(node.left)ifnode.right:queue.append(node.right)res.append(level)returnres解析：-使用隊(duì)列實(shí)現(xiàn)BFS，時(shí)間復(fù)雜度O(n)，空間復(fù)雜度O(n)。二、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)1.過(guò)擬合與欠擬合答案：-過(guò)擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度，泛化能力差。-欠擬合：模型過(guò)于簡(jiǎn)單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。緩解方法：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如旋轉(zhuǎn)、裁剪圖像）。-正則化（如L1/L2）。-減少模型復(fù)雜度。2.CNN與RNN比較CNN：-適用于圖像分類，利用局部感受野和共享權(quán)重。RNN：-適用于序列數(shù)據(jù)（如文本），支持記憶能力。3.線性回歸梯度下降更新公式：θ=θ-α?J(θ)學(xué)習(xí)率α：控制每次更新的步長(zhǎng)，過(guò)小收斂慢，過(guò)大可能不收斂。4.BERT模型核心思想：雙向Transformer，利用上下文信息表示詞義。優(yōu)勢(shì)：-預(yù)訓(xùn)練模型，泛化能力強(qiáng)。5.模型評(píng)估指標(biāo)-準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。-AUC（ROC曲線下面積）。三、自然語(yǔ)言處理1.詞嵌入Word2Vec：-基于上下文預(yù)測(cè)詞，如Skip-gram。BERT：-雙向Transformer，預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)。2.中文分詞算法：-基于規(guī)則（如最大匹配）。-基于統(tǒng)計(jì)（如CRF）。優(yōu)缺點(diǎn)：-最大匹配：簡(jiǎn)單但效果有限。-CRF：考慮上下文，效果更好。3.命名實(shí)體提取方法：-BiLSTM-CRF模型。-規(guī)則+機(jī)器學(xué)習(xí)。步驟：-分詞->特征提取->標(biāo)注實(shí)體。四、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)1.短鏈接系統(tǒng)設(shè)計(jì)：-URL編碼（如Base62）。-分布式哈希表存儲(chǔ)映射關(guān)系。核心：-高效編碼解碼，分布式存儲(chǔ)。2.分布式緩存策略：-LRU：淘汰最久未使用。-LF