京东算法工程师面试题集

2026年京东算法工程师面试题集一、机器学习基础（3题，每题10分，共30分）1.题目：假设你在京东设计一个推荐系统，用户购买某商品后，需要预测其是否会购买关联商品A。现有以下特征：用户历史购买品类、用户年龄、商品价格、商品类别。请简述你会选择哪种机器学习模型，并说明理由。答案与解析：推荐系统中的关联购买预测属于二分类问题，需要考虑特征之间的交互关系和稀疏性。以下是两种主流模型的选择及理由：-逻辑回归（LR）+FTRL算法：-优点：简单高效，适合处理大规模稀疏数据，适合线上实时更新。京东的商品和用户特征通常具有高维稀疏性，LR结合FTRL（Follow-the-Leader）算法能在线高效迭代。-缺点：无法捕捉复杂的非线性关系。-梯度提升决策树（GBDT/XGBoost/LightGBM）：-优点：能自动处理特征交互，如“年轻用户更偏好低价商品”这类隐式关系。京东场景中用户行为和商品属性通常存在复杂依赖，GBDT能通过分桶和正则化提升泛化能力。-缺点：训练时间较长，需要调参。最佳选择：对于实时性要求高的场景优先选择LR+FTRL，若需要更高精度则选择GBDT，结合京东的业务特性（如“秒杀商品关联推荐”），建议采用LightGBM以平衡速度和效果。2.题目：京东的物流路径规划需要考虑交通拥堵、天气等因素。假设你使用深度强化学习（DRL）优化配送路径，请简述如何设计状态空间（State）、动作空间（Action）和奖励函数（Reward），并说明可能遇到的挑战。答案与解析：物流路径规划属于马尔可夫决策过程（MDP），DRL的关键在于三要素设计：-状态空间（State）：-当前车辆位置、前方路段拥堵度（实时路况API数据）、剩余配送点列表、天气状况（晴/雨/雾）、配送时效限制。-状态表示：可采用向量拼接（如嵌入层处理路段ID，数值特征归一化）。-动作空间（Action）：-有限离散动作：转向左/右/直行、加速/减速、选择下一配送点。-动作约束：需避免非法动作（如逆向行驶）。-奖励函数（Reward）：-正向奖励：准时送达订单（+10分）、减少拥堵路段停留（+5分）。-负向惩罚：超时配送（-20分）、违反交通规则（-10分）。-折扣因子γ：考虑长期时效性，如γ=0.95。挑战：-样本效率低：真实交通环境变化慢，需要仿真数据增强；-可解释性差：DRL决策逻辑难以调试，京东需结合业务规则约束（如“优先配送紧急订单”）。3.题目：京东客服系统使用意图识别技术自动分类用户问题。现有模型A（BERT）和模型B（传统SVM+TF-IDF）在测试集上准确率相同（90%），但A的召回率更高。请说明如何评估这两个模型的业务价值，并给出改进建议。答案与解析：-业务价值评估：-模型A（BERT）：召回率更高意味着能捕捉更多异常问题（如“我的快递丢了”被误判为“查询物流”），减少人工客服压力，适合京东客服场景。-模型B（SVM）：准确率高但漏报多，可能因京东客服问题多样性强（如投诉/建议/退货混合），SVM难以泛化。-指标补充：需关注F1分数和NDCG（若结合推荐）。-改进建议：-模型A：加入领域词典增强长尾问题识别，如“京东Plus会员权益”这类低频短语；-模型B：引入BERT作为特征增强器（如用BERT嵌入输入SVM），兼顾效率和泛化。二、数据结构与算法（5题，每题6分，共30分）4.题目：京东的商品搜索需要快速匹配用户查询词。假设你使用Trie树实现前缀匹配，请简述如何优化节点内存占用，并写出插入和查询的伪代码。答案与解析：-内存优化：-共享后缀：将高频前缀（如“京东手机”）的节点部分共享，避免冗余；-压缩节点：将子节点用数组实现，若子节点稀疏可转为哈希表。-伪代码：python插入函数definsert(root,word):node=rootforcharinword:ifcharnotinnode.children:node.children[char]=TrieNode()node=node.children[char]node.is_end=Truepython查询函数defsearch(root,prefix):node=rootforcharinprefix:ifcharnotinnode.children:return[]node=node.children[char]returncollect_all(node,prefix)辅助函数：`collect_all(node,prefix)`遍历当前节点的所有路径并返回完整单词列表。5.题目：京东秒杀活动需要快速剔除无效用户。假设服务器收到100万并发请求，每个请求携带用户ID和验证码，请设计一个线程安全的去重方案，要求时间复杂度O(n)。答案与解析：-数据结构：-使用布隆过滤器（BloomFilter）：-优点：空间效率高，可容忍少量误判（如0.01%），适合高并发去重；-缺点：无法删除元素，需结合LRU缓存（如Redis）淘汰旧ID。-线程安全实现：pythonfromthreadingimportLockfrombloomfilterimportBloomFilterlock=Lock()bloom=BloomFilter(capacity=1000000,error_rate=0.01)defprocess_request(user_id,captcha):withlock:ifnotbloom.contains(user_id):bloom.add(user_id)处理请求...-替代方案：若误判不可接受，使用ConcurrentHashMap（Java）或字典锁（Python）。6.题目：京东库存系统需要动态计算商品热度。假设你有以下数据：商品ID、用户点击流、购买记录。请设计一个实时热度计算算法，并说明如何处理数据倾斜问题。答案与解析：-算法设计：-滑动窗口热度：pythondefcalculate_hotness(item_id,clicks,purchases,window_size=600):clicks_score=clicks.get(item_id,0)/window_sizepurchases_score=purchases.get(item_id,0)/window_sizereturnclicks_score0.6+purchases_score0.4#权重可调-实时更新：使用RedisPub/Sub推送数据，每个节点维护本地热度并异步汇总。-数据倾斜处理：-分片：按商品ID哈希到不同节点；-加权平均：若某节点数据量过大，动态调整权重（如“双十一”期间热点商品）。7.题目：京东金融风控系统需要检测异常交易。假设你有用户历史交易数据，请描述如何使用滑动窗口算法检测单笔交易是否异常（如金额突变）。答案与解析：-滑动窗口算法：1.统计特征：-窗口内交易均值、方差、中位数；-当前交易与窗口均值的差值（Z-score）。2.异常判定：pythondefis_anomaly(transaction,window_data):mean=window_data['mean']std=window_data['std']z_score=(transaction['amount']-mean)/stdreturnabs(z_score)>3#3-sigmarule3.窗口更新：使用环形缓冲区存储历史交易，避免内存溢出。-京东场景补充：加入设备指纹、IP地理位置等特征，增强反作弊能力。8.题目：京东PDA（手持设备）需要快速渲染商品列表。假设列表项包含图片、标题、价格，请说明如何优化前端加载性能。答案与解析：-关键优化：1.图片懒加载：仅加载滚动可见区域的图片；2.资源压缩：使用WebP格式（比JPEG轻40%）；3.骨架屏：先显示占位布局，再加载真实内容，提升感知速度；4.分批加载：将列表项拆分为微任务（WebWorkers），避免阻塞主线程。-京东实践：-CDN缓存：将商品图片部署到京东云CDN；-骨架屏示例：html<divclass="skeleton">加载中...</div>javascriptsetTimeout(()=>{skeleton.remove();//挂载真实DOM},500);三、系统设计（2题，每题10分，共20分）9.题目：京东需要设计一个实时推荐系统，用户浏览商品时需在500ms内返回个性化推荐列表。请简述系统架构，并说明如何保证低延迟。答案与解析：-系统架构：1.输入层：用户行为流（Clickstream）接入Kafka；2.处理层：-特征工程：SparkFlink实时计算用户画像（如浏览时长、加购频次）；-召回模型：LR/DeepFM快速匹配候选集（如Top1000）；3.排序层：使用Lambda架构结合离线模型（BERT）与在线LR（实时更新）；4.输出层：推荐列表通过Redis缓存返回。-低延迟保障：-本地缓存：用户ID+时间戳命中则直接返回；-异步更新：冷启动时先推荐热门商品，后续用在线日志更新；-硬件优化：P4服务器+NVMeSSD加速计算。10.题目：京东物流需要监控运输车辆实时位置，数据量达10万车/秒。请设计一个高可用数据采集系统，并说明如何处理数据丢失。答案与解析：-系统架构：1.采集层：车辆GPS数据通过MQTT协议推送至阿里云IoTHub；2.存储层：-时序数据库InfluxDB：按时间分区，保留7天数据；-HDFS备份：归档旧数据，支持离线分析；3.处理层：Flink实时计算异常位置（如离线超过5分钟），触发告警；4.服务层：通过Grafana可视化监控，告警推送到钉钉群。-数据丢失处理：-消息重试：MQTT协议支持QoS1等级（至少一次传递）；-冗余采集：每个车辆同时上报至2个MQTTBroker；-数据校验：通过GPS坐标反查路段边界，若数据异常则补采。四、开放性问题（1题，20分）11.题目：京东的商品评论情感分析系统存在标注成本高的问题。请提出两种利用无监督学习改进标注效率的方案，并说明优缺点。答案与解析：-方案1：聚类增强标注：-方法：将未标注评论聚类（如