2026年京東算法工程師社招筆試考前專項突破練習題及參考答案一、選擇題（共5題，每題3分，共15分）注：每題只有一個最符合題意的選項。1.京東物流路徑優(yōu)化問題在京東物流網(wǎng)絡中，某城市配送中心需在上午10點前將一批貨物分發(fā)給三個區(qū)域門店（A,B,C）。已知各門店距離、貨物需求量及配送時效要求如下表，若配送車輛容量無限，如何安排配送路線使總配送時間最短？（數(shù)據(jù)略）A.使用蟻群算法B.使用Dijkstra算法C.使用貪心算法D.使用遺傳算法2.推薦系統(tǒng)特征工程京東商品推薦系統(tǒng)中，以下哪種特征工程方法最適合處理稀疏高維數(shù)據(jù)？A.標準化（Standardization）B.特征交叉（FeatureInteraction）C.特征嵌入（FeatureEmbedding）D.主成分分析（PCA）3.自然語言處理（NLP）應用京東客服系統(tǒng)中，若需識別用戶投訴的意圖（如“退款”“維修”），最適合采用哪種模型？A.BERT（Transformer-based）B.LSTM（RNN-based）C.CRF（條件隨機場）D.決策樹（DecisionTree）4.機器學習模型調優(yōu)在京東廣告點擊率預估任務中，以下哪種參數(shù)調優(yōu)方法最適用于處理超參數(shù)空間較大且連續(xù)的問題？A.GridSearchB.RandomSearchC.BayesianOptimizationD.粒子群優(yōu)化（PSO）5.大數(shù)據(jù)技術選型京東訂單數(shù)據(jù)每日增長超10TB，若需實時計算用戶行為指標，以下哪種技術架構最合適？A.HadoopMapReduceB.SparkStreamingC.FlinkD.Elasticsearch二、填空題（共5題，每題2分，共10分）注：請將答案填寫在橫線上。6.京東搜索排序中，常用的TF-IDF算法用于衡量詞語的重要性，其中TF表示詞頻，IDF表示逆文檔頻率。7.在京東金融風控系統(tǒng)中，邏輯回歸模型常用于信用評分，其輸出概率需通過閾值劃分成正負樣本。8.分布式計算框架Hadoop的核心組件包括HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（計算框架）。9.京東商品圖片識別任務中，若需提取物體邊界信息，可使用邊緣檢測算法如Sobel算子。10.在深度學習模型訓練中，Dropout是一種常用的正則化技術，可防止過擬合。三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）11.京東個性化推薦系統(tǒng)如何解決冷啟動問題？要求：結合實際場景，簡述至少兩種冷啟動解決方案。12.解釋京東物流中的“路徑優(yōu)化”與“資源調度”的區(qū)別，并舉例說明。要求：需體現(xiàn)業(yè)務場景差異。13.京東廣告系統(tǒng)中的“召回”與“排序”階段分別承擔什么功能？要求：說明兩者在業(yè)務流程中的定位。14.簡述京東用戶評論情感分析在產品改進中的價值。要求：結合用戶行為數(shù)據(jù)說明分析意義。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）注：請使用Python語言完成，代碼需注釋清晰。15.京東訂單去重問題給定一個包含訂單號的列表（可能有重復），請編寫函數(shù)去除重復訂單，并返回去重后的訂單列表。要求時間復雜度O(n)。pythondefremove_duplicates(orders):你的代碼pass16.京東優(yōu)惠券匹配算法假設用戶購物車中有商品A、B，京東規(guī)則為：滿100減20優(yōu)惠券僅限A、B中單價較高的商品使用。請編寫函數(shù)計算優(yōu)惠券匹配后的優(yōu)惠金額。pythondefcalculate_discount(items,discount):items:dict,key=商品名,value=單價discount:int,優(yōu)惠券金額返回匹配后的優(yōu)惠金額pass五、綜合應用題（共1題，20分）注：需結合實際業(yè)務場景進行分析和設計。17.京東二手交易平臺智能定價方案設計背景：京東二手平臺需根據(jù)商品新舊程度、銷量、用戶評價等因素動態(tài)定價。要求：1.列出至少三個關鍵定價特征，并說明原因；2.設計一個基于機器學習的定價模型框架；3.分析可能存在的業(yè)務挑戰(zhàn)及解決方案。參考答案及解析一、選擇題答案1.A解析：物流路徑優(yōu)化屬于NP-hard問題，蟻群算法適合解決多目標路徑規(guī)劃，能平衡時間與成本。2.C解析：特征嵌入（如Word2Vec）可將稀疏文本特征映射到低維稠密空間，適用于推薦系統(tǒng)。3.A解析：BERT能捕捉長距離依賴，適合客服意圖識別這類序列任務。4.C解析：貝葉斯優(yōu)化通過概率模型加速超參數(shù)搜索，優(yōu)于隨機搜索的盲目性。5.C解析：Flink支持毫秒級實時計算，適合電商高吞吐場景。二、填空題答案6.重要性7.閾值8.HDFS,MapReduce9.邊緣檢測,Sobel10.正則化,過擬合三、簡答題答案11.冷啟動解決方案-物品冷啟動：使用基于規(guī)則的推薦（如新品優(yōu)先）或協(xié)同過濾（基于相似用戶購買歷史）；-用戶冷啟動：使用內容推薦（基于瀏覽歷史）或引導式交互（如興趣選擇）。12.路徑優(yōu)化vs資源調度-路徑優(yōu)化：針對單次配送路線，如“A→B→C”的最短路徑；-資源調度：分配多輛車給不同區(qū)域，如“車輛1負責A區(qū)，車輛2負責B+C區(qū)”。13.召回與排序功能-召回：從海量商品中篩選出候選集（如基于規(guī)則的初步匹配）；-排序：對候選集按業(yè)務指標（如點擊率預估）排序，最終展示給用戶。14.情感分析價值-通過分析“差評”中的“快遞慢”可優(yōu)化物流時效；-“好評”高頻詞（如“客服好”）可指導品牌宣傳。四、編程題答案15.pythondefremove_duplicates(orders):returnlist(set(orders))#利用集合去重，時間O(n)16.pythondefcalculate_discount(items,discount):ifnotitems:return0max_price=max(items.values())returndiscountifmax_price>=100else0五、綜合應用題答案17.智能定價方案1.關鍵特征：-商品使用年限（量化新舊）；-歷史銷量（供需關系）；-用戶評價（質量反饋）。2.模型框架：-數(shù)據(jù)預處理：缺