2026年百度AI工程师面试题含答案

2026年百度AI工程师面试题含答案一、编程基础与数据结构（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请实现一个函数，输入一个整数数组，返回其中重复次数最多的元素及其重复次数。例如，输入`[1,2,2,3,3,3]`，返回`(3,3)`。答案：pythondefmost_frequent_element(nums):fromcollectionsimportCountercount=Counter(nums)max_count=-1result=Nonefornum,cntincount.items():ifcnt>max_count:max_count=cntresult=(num,cnt)returnresult解析：使用`collections.Counter`统计每个元素的频率，然后遍历计数器找到最大频率的元素。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。2.题目：给定一个字符串，请判断它是否是有效的括号字符串，其中括号类型包括`()`,`[]`,`{}`。例如，输入`"{[()]}"`返回`True`，输入`"{[(])}"`返回`False`。答案：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(',']':'[','}':'{'}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：使用栈结构，遍历字符串，对于每个右括号检查栈顶是否匹配对应的左括号。如果栈为空或匹配失败，返回`False`。最终栈为空则有效。3.题目：请实现快速排序算法，并分析其时间复杂度。答案：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)解析：快速排序的平均时间复杂度O(nlogn)，最坏情况O(n²)。通过选择枢轴元素将数组分区，递归排序左右子数组。4.题目：给定一个无重复元素的整数数组，返回所有可能的子集。例如，输入`[1,2,3]`，返回`[[],[1],[2],[3],[1,2],[1,3],[2,3],[1,2,3]]`。答案：pythondefsubsets(nums):res=[]subset=[]defbacktrack(index):res.append(subset.copy())foriinrange(index,len(nums)):subset.append(nums[i])backtrack(i+1)subset.pop()backtrack(0)returnres解析：回溯算法生成所有子集。通过递归选择或不选择当前元素，构建所有可能的组合。时间复杂度O(2^n)。5.题目：请实现一个二叉树的中序遍历，要求使用迭代而非递归。例如，输入`[3,1,2]`（二叉树结构为`3->1->2`），返回`[1,3,2]`。答案：pythondefinorder_traversal(root):stack,result=[],[]current=rootwhilestackorcurrent:whilecurrent:stack.append(current)current=current.leftcurrent=stack.pop()result.append(current.val)current=current.rightreturnresult解析：使用栈模拟递归的中序遍历。先遍历左子树，记录节点，然后处理节点并遍历右子树。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。二、机器学习与深度学习（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请解释过拟合和欠拟合的区别，并说明如何通过调整模型参数来缓解这些问题。答案：过拟合指模型在训练数据上表现极好，但在测试数据上表现差；欠拟合指模型过于简单，未能捕捉数据规律。缓解方法：-过拟合：增加数据量、正则化（L1/L2）、Dropout、早停（EarlyStopping）。-欠拟合：增加模型复杂度（如层数）、特征工程、减少正则化强度。解析：过拟合本质是模型记忆噪声，欠拟合是模型能力不足。调整参数需平衡泛化能力。2.题目：请比较并说明监督学习与无监督学习的区别，并各举一个实际应用案例。答案：-监督学习：输入-输出有标签数据，如分类（垃圾邮件检测）、回归（房价预测）。-无监督学习：输入无标签数据，如聚类（客户分群）、降维（PCA）。案例：监督学习（图像分类），无监督学习（异常检测）。解析：监督学习依赖标签学习映射关系，无监督学习发现数据内在结构。3.题题：请解释什么是卷积神经网络（CNN），并说明其在图像识别中的优势。答案：CNN通过卷积层、池化层提取图像局部特征，如边缘、纹理。优势：1.参数共享减少计算量。2.平移不变性（如物体旋转仍可识别）。3.自动特征提取无需手动设计。解析：CNN的核心是局部连接和参数共享，使其适合图像这类空间结构数据。4.题目：请解释交叉熵损失函数在分类任务中的作用，并说明其与均方误差的区别。答案：交叉熵损失衡量预测概率分布与真实分布的差异，适用于分类任务。均方误差用于回归任务，计算预测值与真实值的平方差。解析：交叉熵优化预测概率的准确性，均方误差优化数值预测的误差。5.题目：请解释什么是注意力机制，并说明其在自然语言处理中的应用。答案：注意力机制让模型动态关注输入序列的关键部分，如机器翻译中调整源语言词权重。应用：BERT、Transformer等模型依赖注意力机制提升性能。解析：注意力机制模拟人类聚焦重要信息的认知过程，增强模型对长序列的处理能力。三、自然语言处理（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请解释BERT模型的核心思想，并说明其与传统的词袋模型有何不同。答案：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）通过双向Transformer捕捉上下文语义，无需手动词嵌入。传统词袋模型忽略顺序，BERT依赖上下文动态生成表示。解析：BERT的核心是预训练和双向上下文理解，与传统词袋模型的全局静态表示不同。2.题目：请解释机器翻译中常见的BLEU指标，并说明其局限性。答案：BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）通过n-gram重合度评估翻译质量，常用4-gram版本。局限性：1.忽略语义相似性（如"good"与"verygood"）。2.过度依赖n-gram匹配，忽略低频但准确的表达。解析：BLEU是翻译评估的基准，但无法完全反映人类感知的流畅度和准确性。3.题目：请解释什么是语言模型，并说明其在文本生成中的作用。答案：语言模型预测文本序列的概率分布，如N-gram模型或神经网络语言模型（ELMo）。作用：生成连贯文本、关键词提取、拼写纠正。解析：语言模型通过统计规律生成符合语法和语义的文本，是文本生成的核心基础。4.题目：请解释词嵌入（WordEmbedding）的概念，并说明其如何解决词义消歧问题。答案：词嵌入将单词映射到低维向量空间，如Word2Vec。通过向量距离表示语义相似性，如"king"-"man"+"woman"≈"queen"，解决词义消歧。解析：词嵌入将离散词汇转化为连续数值，捕捉语义关系，是NLP的基础技术。5.题目：请解释什么是情感分析，并说明其常见应用场景。答案：情感分析判断文本情感倾向（积极/消极/中性），如产品评论分类。应用场景：1.社交媒体舆情监控。2.品牌声誉管理。3.用户反馈分析。解析：情感分析通过文本挖掘洞察用户态度，广泛应用于商业决策和客户服务。四、系统设计与工程（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请设计一个高并发的短链接系统，要求支持每日亿级访问量。答案：1.短链接生成：使用哈希算法（如CRC32+Base62编码）将长URL映射短ID。2.分布式存储：Redis缓存热点链接，HBase存储全部链接，分片按hash前缀。3.负载均衡：Nginx分发请求，多副本部署防止单点故障。4.异步更新：消息队列（Kafka）处理URL更新，秒级同步缓存。解析：核心是分布式存储和缓存策略，结合负载均衡实现高可用。2.题目：请设计一个实时推荐系统，要求毫秒级响应并支持个性化。答案：1.数据采集：用户行为流存入Kafka，Flink实时处理。2.特征工程：用户画像存HBase，商品标签存Elasticsearch。3.推荐模型：协同过滤（SparkMLlib）+热门推荐（Redis）。4.实时更新：Lambda架构（批处理+实时处理）结合冷启动策略。解析：实时推荐需结合流处理和离线模型，兼顾效率和个性化。3.题目：请设计一个高可用的分布式数据库架构，要求支持读写分离和自动分片。答案：1.分片策略：按用户ID哈希分片，ShardingSphere动态路由。2.读写分离：主库（MySQL）处理写，从库（GaleraCluster）读。3.数据同步：Raft协议保证一致性，延迟控制在100ms内。4.故障转移：Zookeeper选举主库，熔断限流防雪崩。解析：分布式数据库需解决分片、一致性和可用性难题。4.题目：请设计一个高并发的搜索系统，要求支持毫秒级响应和全文检索。答案：1.索引构建：Elasticsearch分片索引，分词器（IK）优化中文检索。2.查询优化：多级缓存（Redis+本地缓存），查询重排（Top-K优先返回）。3.负载均衡：多Master集群，客户端直连或通过ES客户端协议。4.容错设计：副本同步+熔断，确保查询不中断。解析：搜索系统核心是索引和缓存，需兼顾性能和