2026年商湯科技AI面試題庫含答案一、編程題（3題，每題20分）1.編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)一個函數(shù)，輸入一個整數(shù)列表，返回其中所有偶數(shù)的平方和。要求：-使用列表推導(dǎo)式或循環(huán)實(shí)現(xiàn)。-處理空列表時返回0。-示例輸入：`[1,2,3,4,5]`，輸出：`20`（即22+42=4+16=20）。答案：pythondefeven_square_sum(nums):returnsum(x2forxinnumsifx%2==0)解析：-列表推導(dǎo)式`[x2forxinnumsifx%2==0]`篩選偶數(shù)并平方，`sum()`計(jì)算總和。-空列表時`sum([])`默認(rèn)為0。2.編寫Java代碼，實(shí)現(xiàn)一個方法，輸入一個字符串，返回該字符串中所有單詞的逆序排列。要求：-單詞以空格分隔。-逆序排列指單詞順序顛倒，單詞內(nèi)部字母順序不變。-示例輸入：`"Helloworld"`，輸出：`"worldHello"`。答案：javapublicStringreverseWords(Strings){if(s==null||s.trim().isEmpty())return"";String[]words=s.split("");StringBuildersb=newStringBuilder();for(inti=words.length-1;i>=0;i--){sb.append(words[i]);if(i>0)sb.append("");}returnsb.toString();}解析：-`split("")`按空格拆分字符串。-倒序遍歷單詞并拼接，最后返回。3.編寫C++代碼，實(shí)現(xiàn)一個函數(shù)，輸入一個正整數(shù)n，返回斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)（從0開始）。要求：-使用動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化時間復(fù)雜度。-示例輸入：`5`，輸出：`5`（斐波那契序列：0,1,1,2,3,5）。答案：cppintfibonacci(intn){if(n<=1)returnn;inta=0,b=1,c;for(inti=2;i<=n;i++){c=a+b;a=b;b=c;}returnb;}解析：-動態(tài)規(guī)劃避免重復(fù)計(jì)算，用三個變量存儲前兩項(xiàng)。二、算法題（3題，每題25分）1.給定一個排序數(shù)組，其中部分元素重復(fù)，實(shí)現(xiàn)二分查找，返回目標(biāo)值的第一個出現(xiàn)位置。要求：-示例輸入：`[1,2,2,2,3,4]`，目標(biāo)值`2`，輸出：`1`（第一個2的位置）。答案：pythondeffirst_occurrence(nums,target):left,right=0,len(nums)-1res=-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifnums[mid]==target:res=midright=mid-1#繼續(xù)向左查找elifnums[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1returnres解析：-普通二分查找找到target后，`right=mid-1`繼續(xù)向左搜索第一個target。2.實(shí)現(xiàn)一個LRU（最近最少使用）緩存，支持get和put操作。要求：-get(key)返回key對應(yīng)的值，并更新key為最近使用。-put(key,value)插入或更新key，如果緩存已滿，刪除最久未使用的key。-使用哈希表+雙向鏈表實(shí)現(xiàn)。答案：pythonclassDLinkedNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=DLinkedNode(),DLinkedNode()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:node=DLinkedNode(key,value)self.cache[key]=nodeself._add_node(node)iflen(self.cache)>self.capacity:node=self._pop_tail()delself.cache[node.key]def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_add_node(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_pop_tail(self):node=self.tail.prevself._remove_node(node)returnnode解析：-雙向鏈表維護(hù)使用順序，哈希表快速訪問。-get時移動節(jié)點(diǎn)到頭部，put時插入頭部，滿時刪除尾部節(jié)點(diǎn)。3.設(shè)計(jì)一個算法，輸入一個包含重復(fù)數(shù)字的數(shù)組，返回所有可能的排列組合（無重復(fù)排列）。要求：-示例輸入：`[1,1,2]`，輸出：`[[1,1,2],[1,2,1],[2,1,1]]`。答案：pythondefpermute_unique(nums):defbacktrack(path,used,res):iflen(path)==len(nums):res.append(path.copy())returnforiinrange(len(nums)):ifused[i]:continueifi>0andnums[i]==nums[i-1]andnotused[i-1]:continueused[i]=Truepath.append(nums[i])backtrack(path,used,res)path.pop()used[i]=Falsenums.sort()used=[False]len(nums)res=[]backtrack([],used,res)returnres解析：-排序后跳過重復(fù)數(shù)字（`nums[i]==nums[i-1]`且前一個未被使用）。-回溯法生成所有排列。三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（2題，每題35分）1.設(shè)計(jì)一個高并發(fā)的短鏈接生成服務(wù)（如tinyURL）。要求：-支持高并發(fā)訪問。-短鏈接應(yīng)唯一且易于生成。-支持自定義短鏈接前綴（可選）。答案：1.系統(tǒng)架構(gòu)-前端服務(wù)：Nginx集群處理請求，負(fù)載均衡分發(fā)。-短鏈接生成服務(wù)：-使用Redis緩存熱點(diǎn)短鏈接，減少數(shù)據(jù)庫壓力。-數(shù)據(jù)庫（MySQL/PostgreSQL）存儲映射關(guān)系（`long_url`<->`short_code`）。-分布式ID生成器（如Snowflake算法）：確保`short_code`唯一性。2.關(guān)鍵步驟-用戶請求`/shorten?long_url=`：-查詢Redis緩存，無則生成ID（如`61728345`），轉(zhuǎn)為62進(jìn)制（`a1b2`）。-緩存映射關(guān)系，返回`/a1b2`。-訪問`/a1b2`：-Nginx轉(zhuǎn)發(fā)到后端，查詢數(shù)據(jù)庫獲取`long_url`，重定向。3.優(yōu)化-緩存策略：熱點(diǎn)短鏈接（如`/favicon.ico`）存入Redis。-負(fù)載均衡：Nginx+Keepalived確保高可用。-限流：熔斷器（如Sentinel）防雪崩。解析：-高并發(fā)：Redis+數(shù)據(jù)庫分離，Nginx負(fù)載均衡。-唯一性：Snowflake算法生成全局ID。-限流：熔斷防超賣。2.設(shè)計(jì)一個實(shí)時推薦系統(tǒng)（如淘寶商品推薦）。要求：-支持毫秒級推薦。-結(jié)合用戶行為和商品特征。-支持離線+在線混合推薦。答案：1.系統(tǒng)架構(gòu)-數(shù)據(jù)采集層：-Kafka收集用戶行為（點(diǎn)擊、加購、購買）。-特征工程：-用戶畫像（年齡、性別、興趣標(biāo)簽）。-商品特征（類別、價(jià)格、銷量）。-離線計(jì)算：-SparkMLlib訓(xùn)練協(xié)同過濾、深度學(xué)習(xí)模型。-結(jié)果存入Redis。-在線服務(wù)：-Nginx+APIGateway接收請求，調(diào)用Redis+本地緩存。-動態(tài)特征（實(shí)時行為）通過Lambda冷啟動補(bǔ)充。2.核心算法-協(xié)同過濾：基于用戶/商品相似度。-深度學(xué)習(xí)：DNN+Wide&Deep模型融合靜態(tài)+動態(tài)特征。-實(shí)時召回：Lambda處理最新行為，更新Redis。3.優(yōu)化-緩存策略：Redis存熱門推薦（如Top100）。-冷啟動：新用戶推薦熱門商品，后續(xù)再個性化。-監(jiān)控：Prometheus+Grafana跟蹤延遲和錯誤率。解析：-實(shí)時性：Kafka+Lambda保證毫秒級更新。-混合推薦：離線模型+在線動態(tài)調(diào)整。-監(jiān)控：Prometheus+Grafana保障穩(wěn)定性。四、行為面試題（3題，每題15分）1.描述一次你解決復(fù)雜技術(shù)難題的經(jīng)歷，你是如何做的？要求：-具體問題、解決步驟、學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)。答案：-問題：某次項(xiàng)目內(nèi)存泄漏導(dǎo)致性能下降。-步驟：1.使用Profiler定位泄漏堆。2.分析代碼發(fā)現(xiàn)是靜態(tài)變量引用未釋放。3.重構(gòu)代碼，添加`WeakReference`。-經(jīng)驗(yàn)：系統(tǒng)性排查+代碼重構(gòu)能力。解析：-結(jié)合STAR原則（Situation,Task,Action,Result）。2.你為什么選擇加入商湯科技？要求：-結(jié)合公司技術(shù)方向（AI、計(jì)算機(jī)視覺）。答案：商湯科技在計(jì)算機(jī)視覺和AI領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先，尤其是在人臉識別、自動駕駛等方向吸引我。-個人經(jīng)歷：對大模型