百度人工智能算法工程师面试题集

2026年百度人工智能算法工程师面试题集一、数学与逻辑题（3题，每题10分，共30分）1.题目：给定一个实数数组，其中每个元素代表某股票每天的价格。请设计一个算法，找出数组中和最大子数组的和，并给出算法的时间复杂度分析。-解析：可以使用Kadane算法解决，通过动态规划的思想，记录当前最大子数组和，并在遍历过程中更新全局最大值。2.题目：已知一个无向图，请设计一个算法判断该图是否是二分图（即可以染成两种颜色，使得相邻节点颜色不同）。-解析：可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）进行图染色，在遍历过程中检查相邻节点颜色是否冲突。3.题目：给定一个字符串，请设计一个算法判断该字符串是否是回文串，要求时间复杂度为O(n)。-解析：可以使用双指针法，从字符串两端向中间遍历，比较对应字符是否相同。二、数据结构与算法题（5题，每题12分，共60分）1.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持get和put操作，要求get操作的时间复杂度为O(1)，put操作的时间复杂度为O(1)。-解析：可以使用哈希表和双向链表结合实现，哈希表记录键值对和链表节点的映射，双向链表维护访问顺序。2.题目：给定一个排序数组，其中存在重复元素，请设计一个算法找出数组中所有重复的元素，要求空间复杂度为O(1)。-解析：可以使用快排的分区思想，将数组分为小于、等于和大于某个基准值的三个部分，重复元素会在等于部分聚集。3.题目：实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序），要求递归和非递归两种方法都要给出。-解析：递归方法直接按照前序、中序、后序的顺序遍历；非递归方法可以使用栈辅助实现。4.题目：给定一个字符串，请设计一个算法判断该字符串是否是有效的括号组合，例如"()"、"()[]{}"等。-解析：可以使用栈，遍历字符串时，左括号入栈，右括号出栈并与栈顶括号匹配，最后栈为空则有效。5.题目：给定一个无向图，请设计一个算法找出该图的所有连通分量。-解析：可以使用DFS或BFS遍历图，记录已访问节点，每次从未访问节点开始遍历，即可得到一个连通分量。三、机器学习与深度学习题（4题，每题15分，共60分）1.题目：简述过拟合和欠拟合的概念，并分别提出至少两种解决方法。-解析：过拟合指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差；欠拟合指模型在训练数据上表现就不好。解决方法包括增加数据量、正则化、降维等。2.题目：给定一个数据集，请设计一个简单的线性回归模型，并说明如何评估模型的性能。-解析：线性回归模型可以通过最小二乘法求解，评估性能可以使用均方误差（MSE）或R²值。3.题目：简述卷积神经网络（CNN）的基本原理，并说明其在图像识别中的优势。-解析：CNN通过卷积层、池化层和全连接层提取图像特征，优势在于能够自动学习局部特征，对旋转、缩放等变化具有鲁棒性。4.题目：简述Transformer模型的基本原理，并说明其在自然语言处理中的优势。-解析：Transformer通过自注意力机制和位置编码处理序列数据，优势在于并行计算能力强，对长距离依赖建模效果好。四、系统设计题（2题，每题25分，共50分）1.题目：设计一个简单的推荐系统，要求说明数据来源、核心算法和系统架构。-解析：数据来源可以包括用户行为数据、物品属性数据等；核心算法可以使用协同过滤或基于内容的推荐；系统架构可以包括数据采集、特征工程、模型训练和推荐服务模块。2.题目：设计一个简单的即时通讯系统，要求说明系统架构、核心功能和技术选型。-解析：系统架构可以包括客户端、服务器端和数据库；核心功能包括消息发送、接收、存储和实时同步；技术选型可以包括WebSocket、消息队列和分布式数据库。五、开放性问题（1题，30分）1.题目：请结合当前人工智能领域的最新进展，谈谈你对未来人工智能发展的看法，并举例说明可能的应用场景。-解析：可以结合大模型、多模态学习、强化学习等方向，举例说明在自动驾驶、医疗诊断、智能客服等领域的应用。答案与解析一、数学与逻辑题1.答案：Kadane算法实现：pythondefmax_subarray_sum(nums):max_sum=current_sum=nums[0]fornuminnums[1:]:current_sum=max(num,current_sum+num)max_sum=max(max_sum,current_sum)returnmax_sum时间复杂度为O(n)。2.答案：DFS判断二分图：pythondefis_bipartite(graph):color={}defdfs(node,c):ifnodeincolor:returncolor[node]==ccolor[node]=creturnall(dfs(nei,1-c)forneiingraph[node])fornodeingraph:ifnodenotincolor:ifnotdfs(node,0):returnFalsereturnTrue3.答案：双指针法判断回文串：pythondefis_palindrome(s):left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:returnFalseleft+=1right-=1returnTrue二、数据结构与算法题1.答案：LRU缓存实现：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:self.cache.pop(self.order.pop(0))self.cache[key]=valueself.order.append(key)2.答案：找出重复元素：pythondeffind_duplicates(nums):duplicates=[]fornuminnums:idx=abs(num)-1ifnums[idx]<0:duplicates.append(abs(num))else:nums[idx]=-nums[idx]returnduplicates3.答案：二叉树遍历：python递归方法defpreorder(node):ifnotnode:return[]return[node.val]+preorder(node.left)+preorder(node.right)definorder(node):ifnotnode:return[]returninorder(node.left)+[node.val]+inorder(node.right)defpostorder(node):ifnotnode:return[]returnpostorder(node.left)+postorder(node.right)+[node.val]非递归方法defpreorder_iterative(root):ifnotroot:return[]stack,result=[root],[]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult4.答案：有效括号判断：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack5.答案：找出连通分量：pythondeffind_connected_components(graph):visited=set()components=[]defdfs(node,component):component.append(node)visited.add(node)forneighboringraph[node]:ifneighbornotinvisited:dfs(neighbor,component)fornodeingraph:ifnodenotinvisited:component=[]dfs(node,component)components.append(component)returncomponents三、机器学习与深度学习题1.答案：过拟合和欠拟合：-过拟合：模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差。解决方法：-增加数据量：通过数据增强或收集更多数据。-正则化：使用L1或L2正则化限制模型复杂度。-降维：使用PCA等方法减少特征维度。-欠拟合：模型在训练数据上表现就不好。解决方法：-增加模型复杂度：使用更复杂的模型或增加层数。-减少特征选择：去除不相关或冗余特征。-调整超参数：优化学习率、批大小等。2.答案：简单线性回归：pythonimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression示例数据X=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([2,4,5,4,5])model=LinearRegression()model.fit(X,y)print("斜率:",model.coef_)print("截距:",ercept_)评估性能fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scorey_pred=model.predict(X)mse=mean_squared_error(y,y_pred)r2=r2_score(y,y_pred)print("MSE:",mse)print("R²:",r2)3.答案：卷积神经网络：-基本原理：通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，全连接层进行分类。-优势：-自动学习局部特征：无需手动设计特征。-对旋转、缩放等变化具有鲁棒性：通过数据增强等方法提高泛化能力。-平行计算：卷积操作可以并行化，训练速度快。4.答案：Transformer模型：-基本原理：通过自注意力机制捕捉序列中长距离依赖关系，通过位置编码记录位置信息。-优势：-并行计算：自注意力机制可以并行计算，训练速度快。-对长距离依赖建模效果好：自注意力机制可以捕捉任意长度的依赖关系。-跨模态能力强：可以扩展到图像、语音等多模态数据。四、系统设计题1.答案：简单推荐系统设计：-数据来源：-用户行为数据：点击、购买、收藏等。-物品属性数据：物品描述、标签等。-核心算法：-协同过滤：基于用户或物品相似度推荐。-基于内容的推荐：根据物品属性推荐相似物品。-系统架构：-数据采集模块：收集用户行为和物品属性数据。-特征工程模块：处理和转换数据为模型输入。-模型训练模块：训练推荐模型。-推荐服务模块：提供实时推荐接口。2.答案：简单即时通讯系统设计：-系统架构：-客户端：用户界面，负责消息输入、显示和实时同步。-服务器端：处理消息转发、存储和用户管理。-数据库：存储用户信息、消息记录等。-核心功能：-消息发送和接收：支持文本、图片等消息类型。-实时同步：使用WebSocket实现实时消息推送。-消息存储：支持消息历史记录和查重。-技术选型：-WebSocket：实现实时双向通信。-消息队列：如Kafka，处理高并发消息。-分布式数据库：如