2026年百度人工智能面试题集

2026年百度人工智能面试题集一、编程实现题（共3题，每题20分）1.1分数计算给定一个包含正整数和负整数的数组，计算数组中所有正整数的和与所有负整数的和的差值。要求：-输入：`nums=[1,-2,3,-4,5]`-输出：`1-(-2)+3-(-4)+5=12`1.2字符串处理实现一个函数，将输入的字符串中的所有空格替换为`%20`。要求：-输入：`"HelloWorld"`-输出：`"Hello%20World"`1.3排序算法实现快速排序算法，对输入的数组进行降序排序。要求：-输入：`[4,2,6,1,5]`-输出：`[6,5,4,2,1]`二、算法设计题（共2题，每题25分）2.1二叉树遍历给定一个二叉树，编写代码实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。要求：-输入：二叉树结构如下1/\23/\45-输出：-前序遍历：`[1,2,4,5,3]`-中序遍历：`[4,2,5,1,3]`-后序遍历：`[4,5,2,3,1]`2.2动态规划给定一个整数数组，表示楼梯的步数，每次可以爬1或2步，计算爬到楼梯顶部的所有可能路径数。要求：-输入：`[3]`（表示3阶楼梯）-输出：`3`（路径为`[1,1,1]`、`[1,2]`、`[2,1]`）三、系统设计题（共1题，30分）3.1分布式缓存设计设计一个分布式缓存系统，要求支持高可用性、高并发访问和快速读写。要求：-说明系统架构、数据一致性方案、负载均衡策略。-需考虑缓存过期、热点数据处理等问题。四、综合应用题（共3题，每题15分）4.1自然语言处理假设你要开发一个中文情感分析系统，请简述系统设计思路，包括数据预处理、特征提取和模型选择。4.2深度学习解释卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用原理，并说明如何优化CNN模型以提高准确率。4.3行业应用结合百度地图或智能驾驶业务，设计一个基于人工智能的场景应用，说明其技术实现和商业价值。答案与解析一、编程实现题1.1分数计算pythondefscore_difference(nums):positive_sum=sum(xforxinnumsifx>0)negative_sum=sum(xforxinnumsifx<0)returnpositive_sum-negative_sum测试nums=[1,-2,3,-4,5]print(score_difference(nums))#输出：12解析：-正整数和：`1+3+5=9`-负整数和：`-2+(-4)=-6`-差值：`9-(-6)=15`（修正答案：题目要求正负和的差值，正确输出为`9-(-6)=15`）1.2字符串处理pythondefreplace_spaces(s):returns.replace('','%20')测试print(replace_spaces("HelloWorld"))#输出："Hello%20World"解析：-使用`replace`方法直接替换所有空格为`%20`。1.3排序算法pythondefquick_sort_desc(nums):iflen(nums)<=1:returnnumspivot=nums[0]left=[xforxinnums[1:]ifx>pivot]right=[xforxinnums[1:]ifx<=pivot]returnquick_sort_desc(left)+[pivot]+quick_sort_sort_desc(right)测试print(quick_sort_desc([4,2,6,1,5]))#输出：[6,5,4,2,1]解析：-快速排序通过递归将数组分为大于和小于基准值的两部分，实现降序排列。二、算法设计题2.1二叉树遍历pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefpreorder_traversal(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder_traversal(root.left)+preorder_traversal(root.right)definorder_traversal(root):ifnotroot:return[]returninorder_traversal(root.left)+[root.val]+inorder_traversal(root.right)defpostorder_traversal(root):ifnotroot:return[]returnpostorder_traversal(root.left)+postorder_traversal(root.right)+[root.val]测试root=TreeNode(1,TreeNode(2,TreeNode(4),TreeNode(5)),TreeNode(3))print(preorder_traversal(root))#[1,2,4,5,3]print(inorder_traversal(root))#[4,2,5,1,3]print(postorder_traversal(root))#[4,5,2,3,1]解析：-前序遍历：根-左-右-中序遍历：左-根-右-后序遍历：左-右-根2.2动态规划pythondefclimb_stairs(n):ifn==1:return1dp=[0](n+1)dp[1],dp[2]=1,2foriinrange(3,n+1):dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]returndp[n]测试print(climb_stairs(3))#输出：3解析：-动态规划状态转移：`dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]`，表示爬到第`i`阶的方法数是爬到第`i-1`阶和第`i-2`阶的方法数之和。三、系统设计题3.1分布式缓存设计系统架构：-使用Redis作为分布式缓存层，配合消息队列（如Kafka）实现数据同步。-通过负载均衡器（如Nginx）分发请求到多个缓存节点。-每个节点支持本地缓存和远程数据库（如MySQL）备份。数据一致性：-使用CAS（Compare-And-Swap）机制保证缓存更新时的原子性。-数据变更时通过事务消息通知所有节点更新缓存。负载均衡：-使用一致性哈希算法分配缓存键，减少节点迁移时的数据丢失。热点数据处理：-使用LRU（LeastRecentlyUsed）算法淘汰不活跃数据。-对热点数据采用分片缓存策略，提高并发访问性能。四、综合应用题4.1自然语言处理系统设计思路：1.数据预处理：去除停用词、分词、词性标注。2.特征提取：使用TF-IDF或Word2Vec提取文本特征。3.模型选择：采用BERT或Transformer进行情感分类，结合LSTM处理长依赖关系。解析：-中文情感分析需考虑多义词和语境，BERT模型能更好地捕捉语义信息。4.2深度学习CNN原理：-通过卷积核提取图像局部特征，池化层降低维度，全连接层进行分类。优化方法：-数据增强（如旋转、翻转）提高泛化能力；-使用ResNet或DenseNet解决梯度消失问题。解析：-CNN