2026年京東算法工程師筆試基礎(chǔ)鞏固強(qiáng)化練習(xí)題含答案一、選擇題（每題2分，共10題）說(shuō)明：本部分考察算法工程師的基礎(chǔ)知識(shí)，涵蓋數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在以下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，最適合用于快速查找、插入和刪除操作的是？A.鏈表B.哈希表C.二叉搜索樹(shù)D.有序數(shù)組2.算法設(shè)計(jì)以下哪種排序算法的平均時(shí)間復(fù)雜度是O(nlogn)？A.冒泡排序B.選擇排序C.快速排序D.插入排序3.機(jī)器學(xué)習(xí)在邏輯回歸中，目標(biāo)函數(shù)通常使用哪個(gè)損失函數(shù)？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失C.L1范數(shù)D.L2范數(shù)4.深度學(xué)習(xí)以下哪個(gè)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中常用的激活函數(shù)？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softmax5.自然語(yǔ)言處理（NLP）在文本分類任務(wù)中，以下哪種模型通常用于詞向量化？A.RNNB.LSTMC.Word2VecD.GPT二、填空題（每空1分，共5題）說(shuō)明：本部分考察算法工程師對(duì)基礎(chǔ)概念的掌握程度。6.在快速排序中，選擇一個(gè)元素作為樞軸，然后將數(shù)組分為兩部分，一部分比樞軸小，另一部分比樞軸大。7.機(jī)器學(xué)習(xí)中，過(guò)擬合是指模型在訓(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)較差的現(xiàn)象。8.在深度學(xué)習(xí)中，Dropout是一種常用的正則化技術(shù)，可以防止模型過(guò)擬合。9.在自然語(yǔ)言處理中，BERT是一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。10.時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法效率的重要指標(biāo)，它描述了算法執(zhí)行時(shí)間隨輸入規(guī)模增長(zhǎng)的變化趨勢(shì)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共3題）說(shuō)明：本部分考察算法工程師對(duì)核心概念的理解和應(yīng)用能力。11.解釋什么是“遞歸”？并舉一個(gè)遞歸算法的例子。12.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中“過(guò)擬合”和“欠擬合”的區(qū)別，并說(shuō)明如何解決這些問(wèn)題。13.在推薦系統(tǒng)中，常用的協(xié)同過(guò)濾方法有哪些？并簡(jiǎn)述其原理。四、編程題（每題15分，共2題）說(shuō)明：本部分考察算法工程師的編程能力和問(wèn)題解決能力。14.編寫(xiě)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，返回排序后的數(shù)組。示例輸入：`[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]`示例輸出：`[1,1,2,3,3,4,5,5,5,6,9]`15.編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型的梯度下降算法。輸入特征矩陣X、標(biāo)簽向量y、學(xué)習(xí)率α和迭代次數(shù)n，返回模型參數(shù)w和b。示例輸入：pythonX=[[1,2],[1,3],[1,4],[1,5]]y=[0,0,1,1]alpha=0.1n=1000示例輸出：pythonw=[0.1,0.2]b=0.3五、論述題（10分）說(shuō)明：本部分考察算法工程師對(duì)實(shí)際問(wèn)題的分析和解決能力。請(qǐng)結(jié)合京東的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，談?wù)勅绾卫脵C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升用戶體驗(yàn)。答案與解析一、選擇題答案與解析1.B.哈希表哈希表通過(guò)哈希函數(shù)將鍵映射到數(shù)組索引，實(shí)現(xiàn)平均O(1)時(shí)間復(fù)雜度的查找、插入和刪除操作。鏈表為O(n)，二叉搜索樹(shù)為O(logn)，有序數(shù)組查找為O(logn)。2.C.快速排序快速排序、歸并排序和堆排序的平均時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，而冒泡排序、選擇排序和插入排序?yàn)镺(n2)。3.B.交叉熵?fù)p失邏輯回歸使用交叉熵?fù)p失函數(shù)衡量預(yù)測(cè)概率與真實(shí)標(biāo)簽的差異。均方誤差用于回歸問(wèn)題，L1/L2范數(shù)用于正則化。4.A.ReLUReLU（RectifiedLinearUnit）是CNN中最常用的激活函數(shù)，計(jì)算簡(jiǎn)單且能緩解梯度消失問(wèn)題。Sigmoid和Tanh在深度網(wǎng)絡(luò)中容易導(dǎo)致梯度消失，Softmax用于多分類輸出。5.C.Word2VecWord2Vec是一種詞向量化技術(shù)，將單詞映射到高維向量空間，常用于文本分類、情感分析等任務(wù)。RNN、LSTM和GPT是模型結(jié)構(gòu)。二、填空題答案與解析6.樞軸快速排序的核心是選擇一個(gè)樞軸元素，將數(shù)組分為兩部分，確保樞軸左側(cè)元素不大于樞軸，右側(cè)元素不小于樞軸。7.測(cè)試數(shù)據(jù)過(guò)擬合指模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度擬合，無(wú)法泛化到新數(shù)據(jù)。測(cè)試數(shù)據(jù)用于評(píng)估模型的泛化能力。8.DropoutDropout通過(guò)隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元，減少模型對(duì)特定神經(jīng)元的依賴，從而防止過(guò)擬合。9.BERTBERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一種預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，通過(guò)雙向Transformer結(jié)構(gòu)捕捉上下文信息。10.時(shí)間復(fù)雜度時(shí)間復(fù)雜度描述算法執(zhí)行時(shí)間隨輸入規(guī)模n的增長(zhǎng)趨勢(shì)，如O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)等。三、簡(jiǎn)答題答案與解析11.遞歸解釋及例子遞歸是函數(shù)調(diào)用自身的過(guò)程，通常用于解決分治問(wèn)題。例如，快速排序通過(guò)遞歸將數(shù)組分為兩部分，分別排序。12.過(guò)擬合與欠擬合-過(guò)擬合：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)極好，但泛化能力差。-欠擬合：模型過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。解決方法：-過(guò)擬合：增加數(shù)據(jù)量、使用正則化（L1/L2）、Dropout。-欠擬合：增加模型復(fù)雜度（如增加層數(shù)）、使用更強(qiáng)大的模型。13.協(xié)同過(guò)濾方法-用戶協(xié)同過(guò)濾：根據(jù)用戶相似度推薦（如基于鄰居）。-物品協(xié)同過(guò)濾：根據(jù)物品相似度推薦（如基于物品）。原理：利用用戶或物品的交互數(shù)據(jù)（如評(píng)分），通過(guò)相似度計(jì)算推薦。四、編程題答案與解析14.快速排序?qū)崿F(xiàn)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)15.邏輯回歸梯度下降pythondefgradient_descent(X,y,alpha,n):m,k=X.shapew=np.zeros(k)b=0for_inrange(n):z=np.dot(X,w)+bh=1/(1+np.exp(-z))dw=(1/m)np.dot(X.T,(h-y))db=(1/m)np.sum(h-y)w-=alphadwb-=alphadbreturnw,b五、論述題答案與解析利用機(jī)器學(xué)習(xí)提升京東用戶體驗(yàn)京東可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升用戶體驗(yàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1.個(gè)性化推薦：通過(guò)協(xié)同過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)模型（如Wide&Deep、Transformer）分析用戶行為，推薦商品，提高轉(zhuǎn)化率。2.智能客服：使用NLP技術(shù)構(gòu)建智能客服系統(tǒng)，通過(guò)意圖識(shí)別、情感分析解決用戶問(wèn)題，