2026年人工智能工程師面試技巧及答案一、編程能力測試（3題，每題20分，共60分）1.Python編程題（20分）題目：請(qǐng)編寫一個(gè)Python函數(shù)，實(shí)現(xiàn)以下功能：-輸入一個(gè)包含多個(gè)整數(shù)的列表，列表元素可能包含重復(fù)值。-函數(shù)返回一個(gè)新列表，其中包含原列表中所有唯一偶數(shù)的平方，并按升序排列。-如果輸入列表為空或不存在偶數(shù)，返回空列表。示例輸入：[1,2,4,6,6,8,10]示例輸出：[4,16,36,64,100]答案：pythondefunique_even_squares(nums):ifnotnums:return[]even_set=set()fornuminnums:ifnum%2==0:even_set.add(num)returnsorted([x2forxineven_set])解析：-首先檢查輸入列表是否為空，若為空則直接返回空列表。-使用集合`even_set`去重存儲(chǔ)偶數(shù)，避免重復(fù)值。-遍歷輸入列表，篩選偶數(shù)并加入集合。-最后將集合轉(zhuǎn)換為列表并排序，計(jì)算每個(gè)偶數(shù)的平方。2.機(jī)器學(xué)習(xí)編程題（20分）題目：假設(shè)你使用Scikit-learn庫處理一個(gè)分類任務(wù)，數(shù)據(jù)集包含3個(gè)特征（X1,X2,X3）和1個(gè)標(biāo)簽（y）。請(qǐng)完成以下步驟：-使用隨機(jī)森林分類器（RandomForestClassifier）訓(xùn)練模型。-使用交叉驗(yàn)證（5折）評(píng)估模型的準(zhǔn)確率。-輸出每次交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率及平均準(zhǔn)確率。答案：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportnumpyasnp假設(shè)X和y已經(jīng)加載為numpy數(shù)組X=np.random.rand(100,3)#示例特征數(shù)據(jù)y=np.random.randint(0,2,100)#示例標(biāo)簽數(shù)據(jù)model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print(f"每次交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率：{scores}")print(f"平均準(zhǔn)確率：{scores.mean():.4f}")解析：-使用`RandomForestClassifier`創(chuàng)建隨機(jī)森林模型，設(shè)置100棵決策樹。-`cross_val_score`函數(shù)執(zhí)行5折交叉驗(yàn)證，返回每折的準(zhǔn)確率。-輸出每折的準(zhǔn)確率和平均準(zhǔn)確率，便于評(píng)估模型穩(wěn)定性。3.深度學(xué)習(xí)編程題（20分）題目：請(qǐng)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用于分類手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集（MNIST）。要求：-網(wǎng)絡(luò)至少包含一個(gè)卷積層和一個(gè)全連接層。-使用ReLU激活函數(shù)。-訓(xùn)練2個(gè)epoch后輸出平均損失。答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader定義CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.relu=nn.ReLU()self.flatten=nn.Flatten()self.fc=nn.Linear(162828,10)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.relu(x)x=self.flatten(x)x=self.fc(x)returnx加載MNIST數(shù)據(jù)集transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))])train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)初始化模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器model=SimpleCNN()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)訓(xùn)練2個(gè)epochtotal_loss=0total_steps=0forepochinrange(2):forimages,labelsintrain_loader:optimizer.zero_grad()outputs=model(images)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()total_loss+=loss.item()total_steps+=1print(f"平均損失：{total_loss/total_steps:.4f}")解析：-`SimpleCNN`類定義了一個(gè)簡單的CNN結(jié)構(gòu)：1個(gè)卷積層（16個(gè)輸出通道）+ReLU激活+全連接層。-使用PyTorch內(nèi)置的MNIST數(shù)據(jù)集，進(jìn)行歸一化處理。-訓(xùn)練過程中累積損失并計(jì)算平均損失，便于評(píng)估模型性能。二、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（5題，每題12分，共60分）1.動(dòng)態(tài)規(guī)劃題（12分）題目：給定一個(gè)字符串`s`和一個(gè)字典`word_dict`，請(qǐng)編寫一個(gè)函數(shù)，判斷`s`是否可以由字典中的單詞組合而成（可以重復(fù)使用字典中的單詞）。例如：-輸入：s="applepenapple",word_dict=["apple","pen"]-輸出：True（"applepenapple"="apple"+"pen"+"apple"）答案：pythondefwordBreak(s,word_dict):dp=[False](len(s)+1)dp[0]=Trueforiinrange(1,len(s)+1):forwordinword_dict:ifi>=len(word)ands[i-len(word):i]==wordanddp[i-len(word)]:dp[i]=Truebreakreturndp[-1]解析：-使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃數(shù)組`dp`，`dp[i]`表示`s[:i]`是否可以由單詞組合。-初始`dp[0]`為True（空字符串可組合）。-遍歷`s`的每個(gè)位置`i`，檢查從`i-len(word)`到`i`的子串是否在字典中且`dp[i-len(word)]`為True。-若滿足條件，則`dp[i]`設(shè)為True。2.樹與圖算法題（12分）題目：給定一個(gè)二叉樹，請(qǐng)編寫代碼判斷其是否為平衡二叉樹（即任一節(jié)點(diǎn)的左右子樹高度差不超過1）。答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBalanced(root):defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)right_height,right_balanced=check(node.right)returnmax(left_height,right_height)+1,left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]解析：-遞歸函數(shù)`check`返回兩個(gè)值：當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的高度和是否平衡。-若左右子樹均平衡且高度差不超過1，則當(dāng)前節(jié)點(diǎn)平衡。-若任一子樹不平衡，則整棵樹不平衡。3.貪心算法題（12分）題目：給定一個(gè)非負(fù)整數(shù)數(shù)組`nums`，請(qǐng)編寫代碼將數(shù)組分成盡可能多的非空子數(shù)組，每個(gè)子數(shù)組的和大于等于`threshold`。返回最多能分成多少個(gè)子數(shù)組。示例輸入：nums=[1,2,3,4,5],threshold=3示例輸出：3（[1,2],[3,4],[5]）答案：pythondefmaxSubarrays(nums,threshold):count=0current_sum=0fornuminnums:current_sum+=numifcurrent_sum>=threshold:count+=1current_sum=0returncount解析：-初始化計(jì)數(shù)器`count`和當(dāng)前和`current_sum`。-遍歷數(shù)組，累加元素直到`current_sum`大于等于`threshold`。-每次滿足條件則重置`current_sum`并增加`count`。4.排序與搜索題（12分）題目：給定一個(gè)二維矩陣`matrix`，其中每行按從左到右遞增排序，每列按從上到下遞增排序。請(qǐng)編寫代碼查找矩陣中是否存在目標(biāo)值`target`。示例輸入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5示例輸出：True答案：pythondefsearchMatrix(matrix,target):ifnotmatrixornotmatrix[0]:returnFalserows,cols=len(matrix),len(matrix[0])row,col=0,cols-1whilerow<rowsandcol>=0:ifmatrix[row][col]==target:returnTrueelifmatrix[row][col]>target:col-=1else:row+=1returnFalse解析：-從右上角開始搜索：若當(dāng)前值等于目標(biāo)值，返回True；-大于目標(biāo)值則向左移動(dòng)（排除當(dāng)前列）；-小于目標(biāo)值則向下移動(dòng)（排除當(dāng)前行）。5.位運(yùn)算題（12分）題目：請(qǐng)編寫一個(gè)函數(shù)，計(jì)算一個(gè)整數(shù)`n`的二進(jìn)制表示中1的個(gè)數(shù)（即漢明重量）。示例輸入：n=11（二進(jìn)制1011）示例輸出：3答案：pythondefhammingWeight(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount解析：-通過位與操作`n&1`判斷最低位是否為1，然后右移一位。-每次遇到1則計(jì)數(shù)器加1。三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（2題，每題45分，共90分）1.分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（45分）題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接生成服務(wù)，要求：-支持每秒百萬級(jí)請(qǐng)求。-鏈接長度為6位短碼（如aVf92）。-支持分布式部署和水平擴(kuò)展。-提供健康檢查和容錯(cuò)機(jī)制。答案：系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路1.短碼生成算法-使用62進(jìn)制（a-z,A-Z,0-9）映射64位唯一ID。-ID通過hash函數(shù)（如SHA-256）從原始URL生成，避免重復(fù)。-映射表：`{"a":0,"b":1,...,"Z":61}`，計(jì)算短碼時(shí)取模62。2.分布式存儲(chǔ)-使用Redis集群存儲(chǔ)短碼與原始URL的映射（鍵：短碼，值：URL及過期時(shí)間）。-節(jié)點(diǎn)間通過Redis哨兵（Sentinel）實(shí)現(xiàn)高可用。3.負(fù)載均衡與緩存-輸入層使用Nginx+LVS分發(fā)請(qǐng)求。-每個(gè)節(jié)點(diǎn)部署緩存層（Memcached/Redis）減少數(shù)據(jù)庫壓力。4.容錯(cuò)與監(jiān)控-異步寫入數(shù)據(jù)庫，使用消息隊(duì)列（Kafka）削峰填谷。-Prometheus+Grafana監(jiān)控請(qǐng)求延遲、錯(cuò)誤率，設(shè)置告警。-節(jié)點(diǎn)故障時(shí)自動(dòng)遷移短碼到其他節(jié)點(diǎn)（Redis集群自愈）。5.偽代碼示例python短碼生成defencode_id(id):chars="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"base=62short_code=""whileid:id,rem=divmod(id,base)short_code=chars[rem]+short_codereturnshort_code[:6]請(qǐng)求處理@app.route("/shorten")asyncdefshorten_url():url=request.json["url"]id=generate_unique_id(url)#基于URL生成IDshort_code=encode_id(id)awaitredis.set(short_code,url,expire=3600)return{"short_url":f"/{short_code}"}解析：-高并發(fā)通過分布式緩存+異步寫入實(shí)現(xiàn)。-短碼生成算法保證唯一性和可擴(kuò)展性。-監(jiān)控和容錯(cuò)機(jī)制確保系統(tǒng)穩(wěn)定性。2.微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)題（45分）題目：設(shè)計(jì)一個(gè)電商平臺(tái)的訂單服務(wù)微服務(wù)體系，要求：-支持訂單創(chuàng)建、支付、物流更新等核心功能。-需要處理高并發(fā)、事務(wù)一致性。-提供訂單查詢API和WebSocket實(shí)時(shí)通知。答案：微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)1.服務(wù)拆分-訂單服務(wù)：核心模塊，管理訂單生命周期。-支付服務(wù)：獨(dú)立網(wǎng)關(guān)處理支付回調(diào)。-庫存服務(wù)：通過Redis分布式鎖防超賣。-物流服務(wù)：消息隊(duì)列（RabbitMQ）異步更新狀態(tài)。2.事務(wù)一致性-使用2PC或TCC分布式事務(wù)：-訂單創(chuàng)建時(shí)預(yù)扣庫存（庫存服務(wù)）。-支付成功后解鎖庫存，否則回滾。-超時(shí)重試機(jī)制，避免死鎖。3.高并發(fā)優(yōu)化-訂單查詢通過ES+Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。-WebSocket長連接實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)物流通知。4.API設(shè)計(jì)python訂單創(chuàng)建接口@app.post("/orders")asyncdefcreate_order(order_data):order_id=generate_order_id()awaitorder_service.create(order_id,order_data)awaitinventory_s