百度AI算法技术面试问题解析

2026年百度AI算法技术面试问题解析一、编程实现题（共3题，每题20分）题目1（20分）：实现一个函数`find_anagrams(s,words)`，输入一个字符串`s`和一个单词列表`words`，返回`s`中所有`words`中单词的排列组合（不区分顺序）。假设`s`和`words`中的所有字符均为小写字母，且`s`的长度等于`words`中所有单词长度之和。例如：-`s="cbaebabacd"`-`words=["ab","cd","ba"]`返回：`["ba","cd","ab"]`（顺序可任意）答案与解析：pythondeffind_anagrams(s,words):ifnotsornotwordsorlen(s)!=sum(len(word)forwordinwords):return[]word_len=len(words[0])word_count={}forwordinwords:word_count[word]=word_count.get(word,0)+1result=[]foriinrange(word_len):left,right=i,i+word_lenlen(words)current_count={}whileright<=len(s):sub=s[left:right]ifsubinword_count:current_count[sub]=current_count.get(sub,0)+1ifcurrent_count[sub]==word_count[sub]:result.append(sub)current_count[sub]-=1ifnotcurrent_count[sub]:delcurrent_count[sub]left+=word_lenright+=word_lenreturnresult解析：1.参数校验：首先检查`s`和`words`的有效性，并验证`s`的长度是否等于所有单词长度之和。2.统计单词频率：使用字典`word_count`统计`words`中每个单词的出现次数。3.滑动窗口：通过遍历`s`的子串，每次以单词长度滑动，统计当前窗口内单词的出现频率。4.匹配结果：当窗口内单词频率与`word_count`一致时，记录该组合并更新频率统计。题目2（20分）：实现一个函数`max_profit(prices)`，输入一个整数数组`prices`，表示每日股票价格，返回最大利润。你可以进行最多两次交易（即买入和卖出两笔操作），但不能同时进行多次交易。例如：-`prices=[3,3,5,0,0,3,1,4]`返回：`6`（第1天买入第4天卖出，第5天买入第8天卖出）答案与解析：pythondefmax_profit(prices):ifnotprices:return0第一次交易first_buy=float('inf')first_profit=0forpriceinprices:first_buy=min(first_buy,price)first_profit=max(first_profit,price-first_buy)第二次交易second_buy=float('inf')second_profit=0forpriceinreversed(prices):second_buy=min(second_buy,price)second_profit=max(second_profit,price-second_buy)ifsecond_buy<=first_profit:returnfirst_profit+second_profitreturnfirst_profit解析：1.第一次交易：遍历`prices`，记录最小买入价`first_buy`和最大利润`first_profit`。2.第二次交易：从后向前遍历`prices`，记录最小买入价`second_buy`和最大利润`second_profit`。3.合并利润：若第二次买入价小于第一次利润，则合并两次利润返回；否则仅返回第一次利润。题目3（20分）：实现一个函数`max_area(heights)`，输入一个整数数组`heights`，返回两个柱子之间能容纳的水的最大面积。例如：-`heights=[1,8,6,2,5,4,8,3,7]`返回：`49`（第2和第7个柱子，高度为8和7，宽度为5）答案与解析：pythondefmax_area(heights):left,right=0,len(heights)-1max_area=0whileleft<right:current_area=min(heights[left],heights[right])(right-left)max_area=max(max_area,current_area)ifheights[left]<heights[right]:left+=1else:right-=1returnmax_area解析：1.双指针法：初始化左右指针`left`和`right`，分别指向数组两端。2.计算面积：当前面积为两指针高度的最小值乘以宽度。3.移动指针：每次移动高度较小的指针，以尝试找到更大的面积。二、算法设计题（共3题，每题20分）题目4（20分）：设计一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，支持以下操作：-`LRU()`：初始化缓存容量为`capacity`。-`get(key)`：返回键`key`对应的值，若不存在返回-1。若找到键，则将其移动到缓存最前方（最近使用）。-`put(key,value)`：将键值对插入缓存。若键已存在，则更新其值并移动到最前方；若缓存已满，则删除最久未使用的键值对（最左端）。答案与解析：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：1.数据结构：使用字典`cache`存储键值对，列表`order`记录使用顺序。2.get操作：若键存在，则将其移至`order`末尾（最近使用）。3.put操作：若键已存在，更新值并移动至末尾；若缓存已满，删除`order`首部键并更新`cache`。题目5（20分）：设计一个算法，找出无重复字符的最长子串的长度。例如：-`s="abcabcbb"`返回：`3`（"abc"）答案与解析：pythondeflength_of_longest_substring(s:str)->int:char_set=set()left=0max_length=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_length=max(max_length,right-left+1)returnmax_length解析：1.滑动窗口：使用双指针`left`和`right`表示当前窗口。2.字符集合：使用`char_set`记录窗口内字符，避免重复。3.移动窗口：若发现重复字符，则移动`left`并删除窗口左侧字符，直到无重复。4.更新最大长度：每次窗口内无重复时，更新最大长度。题目6（20分）：设计一个算法，找出所有`n`个整数中不大于`n`的非重复排列组合（字典序最小）。例如：-`n=3`返回：`[1,2,3]`答案与解析：pythondefsmallest_non_decreasing_permutation(n:int)->list:nums=list(range(1,n+1))foriinrange(n):ifnums[i]>nums[i+1]:j=i+1whilej<nandnums[j]>nums[i+1]:j+=1nums[i],nums[j-1]=nums[j-1],nums[i]nums[i+1:]=sorted(nums[i+1:])breakreturnnums解析：1.初始化：生成1到`n`的有序列表。2.从左到右：找到第一个递减的元素`nums[i]`，并从右向左找到第一个大于`nums[i+1]`的元素`nums[j]`。3.交换并排序：交换`nums[i]`和`nums[j]`，并对`nums[i+1:]`排序，确保字典序最小。三、系统设计题（共2题，每题25分）题目7（25分）：设计一个实时推荐系统，支持以下功能：1.用户行为日志接入：每秒接收用户点击、浏览等行为，并存储。2.实时计算：根据用户最近`k`次行为，推荐`top10`相关商品。3.缓存优化：对于高频查询，使用LRU缓存结果，减少计算压力。答案与解析：1.数据接入：使用Kafka或MQ接收日志，通过Flume或Beats收集数据。2.实时计算：-使用Flink或SparkStreaming处理数据流，统计用户最近`k`次行为。-基于协同过滤或内容相似度计算推荐结果。3.缓存优化：-使用Redis或Memcached存储高频查询结果，设置合理过期时间。-LRU策略删除最久未使用结果，确保缓存命中率。题目8（25分）：设计一个分布式词频统计系统，支持以下场景：1.多节点并行处理：将文本数据分片到多个节点处理。2.结果聚合：汇总各节点词频统计