腾讯人工智能研发团队面试题目

2026年腾讯人工智能研发团队面试题目一、编程基础（共3题，每题10分，总分30分）1.编程题：动态规划问题题目：给定一个非负整数数组`nums`，其中每个元素代表一个爬楼梯的阶梯，每次可以爬1或2个阶梯。请编写一个函数，计算爬到数组末尾（即最后一个阶梯）的不同方案总数。注意：数组中的数字代表该阶梯的“高度”，只有当“高度差”小于等于2时，才能从上一个阶梯跳到当前阶梯。示例：输入：`nums=[3,2,1,0,4]`输出：2解释：有两种方案可以爬到末尾：-1->3->2->0->4-1->2->1->0->4要求：-时间复杂度：O(n)-空间复杂度：O(1)答案与解析：pythondefclimbStairs(nums):n=len(nums)ifn==0:return0ifn==1:return1dp=[0]ndp[0]=1dp[1]=1ifnums[1]-nums[0]<=2else0foriinrange(2,n):ifnums[i]-nums[i-1]<=2andnums[i]-nums[i-2]<=2:dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]else:dp[i]=dp[i-1]returndp[-1]解析：-动态规划思路：-定义`dp[i]`表示到达第`i`个阶梯的方案数。-初始条件：`dp[0]=1`（可以从地面开始爬），`dp[1]=1`（如果第一个阶梯高度差≤2）。-状态转移：如果当前阶梯高度差≤2，则`dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]`；否则`dp[i]=dp[i-1]`。-时间复杂度：遍历数组一次，O(n)。-空间复杂度：使用一维数组存储，O(1)。2.编程题：图算法问题题目：给定一个无向图，用邻接矩阵表示。请编写一个函数，判断该图是否是“二分图”（即可以将图的所有节点分成两个集合，使得每条边的两个节点属于不同的集合）。示例：输入：graph=[[0,1,0,1],[1,0,1,0],[0,1,0,1],[1,0,1,0]]输出：True解释：可以将节点分为两个集合：{0,2}和{1,3}，每条边的两个节点属于不同集合。要求：-使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）实现。答案与解析：pythondefisBipartite(graph):n=len(graph)color=[-1]n#-1表示未染色，0和1表示两种颜色defdfs(node,c):color[node]=cforneighborinrange(n):ifgraph[node][neighbor]==1:ifcolor[neighbor]==-1:dfs(neighbor,1-c)elifcolor[neighbor]==c:returnFalsereturnTrueforiinrange(n):ifcolor[i]==-1:ifnotdfs(i,0):returnFalsereturnTrue解析：-二分图判定方法：-可以将图染色，相邻节点的颜色必须不同。-使用DFS或BFS遍历图，对每个未染色的节点进行染色，并检查相邻节点的颜色是否冲突。-时间复杂度：O(n+m)，其中n是节点数，m是边数。-空间复杂度：O(n)，用于存储颜色数组。3.编程题：贪心算法问题题目：给定一个正整数数组`coins`，表示不同面值的硬币。给定一个整数`amount`，请编写一个函数，计算凑出`amount`所需的最少硬币数量。如果无法凑出，返回-1。示例：输入：`coins=[1,2,5]`,`amount=11`输出：3解释：11=5+5+1要求：-使用贪心算法实现（从大到小贪心）。答案与解析：pythondefcoinChange(coins,amount):coins.sort(reverse=True)count=0forcoinincoins:ifamount==0:breaknum=amount//coinifnum>0:count+=numamount-=coinnumreturncountifamount==0else-1解析：-贪心算法思路：-每次选择当前最大面值的硬币，尽可能多地使用，减少剩余金额。-重复上述过程，直到金额为0或无法凑出。-时间复杂度：O(nlogn)，排序的时间复杂度。-空间复杂度：O(1)。二、算法设计（共2题，每题15分，总分30分）1.算法设计题：推荐系统基础题目：假设腾讯视频需要设计一个简单的推荐系统，根据用户的观看历史推荐视频。请设计一个算法，输入用户的观看历史（例如，视频ID列表），输出推荐的前3个视频ID。推荐逻辑如下：-优先推荐用户观看次数最多的视频。-如果观看次数相同，优先推荐用户最近观看的视频。-数据存储：使用哈希表存储视频ID和观看次数，使用哈希集合存储用户已观看的视频。示例：输入：watch_history=[(video_id=101,timestamp=162),(video_id=102,timestamp=163),(video_id=101,timestamp=164),(video_id=103,timestamp=165),(video_id=101,timestamp=166)]输出：`[101,102,103]`解释：-观看次数：101（3次），102（1次），103（1次）。-推荐顺序：101>102/103（观看次数多），且101是最近观看的。要求：-实现高效的时间复杂度。答案与解析：pythonfromcollectionsimportdefaultdict,dequedefrecommend_videos(watch_history,top_n=3):存储观看次数和最近观看时间counts=defaultdict(int)latest_times={}forvideo_id,timestampinwatch_history:counts[video_id]+=1latest_times[video_id]=timestamp按观看次数和最近观看时间排序sorted_videos=sorted(counts.keys(),key=lambdax:(-counts[x],-latest_times[x]))returnsorted_videos[:top_n]解析：-数据结构选择：-使用`defaultdict`统计观看次数。-使用普通字典记录每个视频的最新观看时间。-排序逻辑：-首先按观看次数降序排序，然后按观看时间降序排序。-时间复杂度：O(nlogn)，排序的时间复杂度。-空间复杂度：O(n)，用于存储观看次数和时间。2.算法设计题：自然语言处理基础题目：假设腾讯新闻需要实现一个简单的文本分类系统，将新闻文章分类为“科技”、“娱乐”、“体育”等类别。请设计一个算法，输入新闻文本，输出分类结果。要求：-使用TF-IDF进行特征提取。-使用朴素贝叶斯分类器进行分类。-数据预处理：去除停用词、标点符号，进行分词。示例：输入：text="腾讯发布新款AI助手，支持多语言翻译和图像识别，引发科技界关注。"输出：`"科技"`解释：文本中包含“AI助手”、“多语言翻译”、“图像识别”等科技相关词汇。要求：-实现基本的文本分类流程。答案与解析：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.pipelineimportPipelineimportjieba示例数据集train_texts=["腾讯发布新款AI助手，支持多语言翻译和图像识别，引发科技界关注。","周杰伦新歌发布，引发娱乐界热议。","世界杯决赛，阿根廷队夺冠。","C罗转会曼联，引发体育界关注。"]train_labels=["科技","娱乐","体育","体育"]分词和预处理defpreprocess(text):words=jieba.cut(text)return"".join(words)preprocessed_texts=[preprocess(text)fortextintrain_texts]构建TF-IDF和朴素贝叶斯模型pipeline=Pipeline([("tfidf",TfidfVectorizer(stop_words="english")),("clf",MultinomialNB())])pipeline.fit(preprocessed_texts,train_labels)预测新文本defclassify_text(text):preprocessed_text=preprocess(text)returnpipeline.predict([preprocessed_text])[0]classify_text("腾讯发布新款AI助手，支持多语言翻译和图像识别，引发科技界关注。")解析：-文本分类流程：1.数据预处理：分词（使用jieba）、去除停用词。2.特征提取：使用TF-IDF将文本转换为向量。3.分类器：使用朴素贝叶斯分类器进行分类。-时间复杂度：TF-IDF构建时间复杂度为O(nm)，分类时间复杂度为O(1)。-空间复杂度：O(nm)，用于存储TF-IDF矩阵。三、系统设计（共2题，每题20分，总分40分）1.系统设计题：大规模短链识别系统题目：假设腾讯QQ需要设计一个系统，识别用户在聊天中发送的短链（例如，`/abc123`），并将其解析为完整链接（例如，`/abc123`）。请设计系统的架构，包括：-数据流：如何捕获和解析短链。-缓存策略：如何缓存常用短链以提高效率。-异常处理：如何处理无法解析的短链。要求：-考虑高并发场景。答案与解析：-系统架构：1.数据流：-使用正则表达式在聊天消息中匹配短链格式（例如，`t\.cn/[\w\d]+`）。-将匹配到的短链发送到解析服务。2.缓存策略：-使用Redis缓存常用短链，键为短链ID，值为完整链接。-解析服务先查缓存，未命中则请求后端数据库。3.异常处理：-如果短链格式错误或后端无对应记录，返回“解析失败”提示。-记录异常日志，定期分析并优化短链规则。-技术选型：-正则表达式匹配：Python或Go实现。-缓存：Redis（单机或集群）。-后端数据库：MySQL或MongoDB。-高并发考虑：-使用异步消息队列（如Kafka）处理短链解析请求。-解析服务可以水平扩展，使用负载均衡分发请求。2.系统设计题：实时推荐系统题目：假设腾讯音乐需要设计一个实时推荐系统，根据用户的实时播放行为推荐歌曲。请设计系统的架构，包括：-数据采集：如何实时采集用户的播放行为。-推荐算法：如何结合用户历史和实时行为进行推荐。-系统扩展性：如何应对用户量增长。要求：-考虑实时性和可扩展性。答案与解析：-系统架构：1.数据采集：-使用消息队列（如Kafka）采集用户播放行为（歌曲ID、播放时间、评分等）。-数据写入时序数据库（如InfluxDB）或Elasticsearch，用于实时分析。2.推荐算法：-实时推荐：使用协同过滤（基于用户实时行为）或深度学习模型（如GRU+Embedding）。-离线推荐：使用TensorFlow或PyTorch训练模型，定期更新。-结合实时和离线推荐：优先推荐实时热门歌曲，补充个性化推荐。3.系统扩展性：-数据采集层：使用多个Kafka分区并行处理。-推荐服务：使用微服务架构，按用户ID分片（如ConsistentHashing）。-缓存：使用Redis集群缓存热门推荐结果。-技术选型：-消息队列：Kafka。-数据存储：InfluxDB或Elasticsearch。-推荐服务：SpringCloud或Gin框架。-推荐算法：TensorFlow或PyTorch。-实时性优化：-使用流处理框架（如Flink）进行实时计算。-推荐服务采用冷启动策略，先推荐热门歌曲，再补充个性化推荐。四、开放性问题（共2题，每题25分，总分50分）1.开放题：AI伦理与安全题目：腾讯作为AI领域的领军企业，在开发和应用AI技术时需要关注伦理和安全问题。请结合实际案例，谈谈如何平衡AI的“效率”与“公平性”，并举例说明腾讯在AI伦理方面的举措。要求：-结合行业案例和腾讯业务。答案与解析：-平衡效率与公平性：-效率优先可能带来的问题：-算法偏见：例如，推荐系统可能过度推荐某些类型内容，导致用户信息茧房。-数据隐私：大规模数据收集可能侵犯用户隐私。-腾讯的解决方案：-算法公平性：-使用多样性推荐算法（如LambdaMART），避免过度推荐热门内容。-定期审计算法偏见（如性别、地域歧视），进行修正。-数据隐私保护：-使用联邦学习（如腾讯的“隐私计算”