2026年人工智能算法工程师面试题及代码题含答案

2026年人工智能算法工程师面试题及代码题含答案第一部分：编程语言与基础算法（共5题，总分25分）1.Python编程基础（5分）题目：请编写一个Python函数，接收一个字符串列表，返回一个新列表，其中包含所有字符串的长度，并按长度从大到小排序。如果长度相同，则按原列表顺序排列。示例输入：`["apple","banana","pear","orange","grape"]`示例输出：`[6,6,5,6,5]`2.动态规划（5分）题目：给定一个数组`nums`和一个正整数`target`，请编写一个函数，返回数组中两个数的索引，使得它们的和等于`target`。假设每个输入都有且只有一个解，不能重复使用同一个元素。示例输入：`nums=[2,7,11,15],target=9`示例输出：`[0,1]`（因为`nums[0]+nums[1]=2+7=9`）3.树与图算法（5分）题目：请编写一个深度优先搜索（DFS）函数，用于判断一个无向图是否存在环。可以使用邻接列表表示图。示例输入：pythongraph={0:[1,2],1:[2],2:[3],3:[4],4:[1]#存在环}示例输出：`True`4.堆与优先队列（5分）题目：请使用Python的`heapq`模块实现一个最小堆，并编写一个函数，接收一个无序数组，返回数组中的第K个最小元素。示例输入：`nums=[3,2,1,5,6,4],k=2`示例输出：`2`5.并发编程（5分）题目：请使用Python的`threading`模块编写一个多线程程序，创建5个线程，每个线程打印当前时间戳，线程名称为`Thread-1`到`Thread-5`。第二部分：机器学习理论（共4题，总分20分）1.线性回归（5分）题目：假设你有一组数据点`(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)`，请推导线性回归中参数`w`和`b`的最小二乘法求解公式。2.逻辑回归（5分）题目：解释逻辑回归的损失函数（交叉熵损失）为什么优于均方误差损失？并简述其梯度下降更新规则。3.决策树与集成学习（5分）题目：比较随机森林与梯度提升树（如XGBoost）的优缺点，并说明在哪些场景下更适合使用哪种算法。4.过拟合与正则化（5分）题目：简述L1正则化和L2正则化的区别，并说明它们如何帮助防止过拟合。第三部分：深度学习与神经网络（共4题，总分20分）1.卷积神经网络（CNN）（5分）题目：请解释CNN中卷积层和池化层的功能，并说明它们如何帮助模型提取特征。2.循环神经网络（RNN）（5分）题目：简述RNN的局限性，并解释LSTM如何解决RNN中的梯度消失问题。3.Transformer与注意力机制（5分）题目：请解释Transformer的自注意力机制的工作原理，并说明其在自然语言处理中的优势。4.深度学习训练技巧（5分）题目：简述以下训练技巧的作用：-BatchNormalization-Dropout-学习率衰减第四部分：实践与代码题（共3题，总分30分）1.数据预处理与特征工程（10分）题目：假设你有一份包含缺失值和异常值的CSV数据集，请编写Python代码进行以下操作：1.填充缺失值（使用均值填充数值型，众数填充分类型）。2.检测并处理异常值（使用IQR方法）。3.对数值型特征进行标准化（Z-score标准化）。示例输入：csvid,age,gender,income1,25,M,500002,30,F,700003,35,M,550004,40,F,450005,45,M,600002.简单模型实现（10分）题目：请使用PyTorch实现一个简单的多层感知机（MLP）模型，用于二分类任务，并编写训练和测试代码。示例代码框架：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassSimpleMLP(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim):super(SimpleMLP,self).__init__()定义网络层defforward(self,x):前向传播returnx训练代码model=SimpleMLP(input_dim=4,hidden_dim=10,output_dim=1)criterion=nn.BCEWithLogitsLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)3.推荐系统基础（10分）题目：假设你有一个用户-物品评分矩阵，请使用协同过滤（User-BasedCF）的方法实现一个简单的推荐系统，并计算Top-N推荐结果。示例输入：pythonratings=[[5,3,0,1],[4,0,0,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4],[0,1,5,4],]答案与解析第一部分：编程语言与基础算法（答案）1.Python编程基础（答案）pythondefsort_by_length(strings):returnsorted(strings,key=lambdax:(-len(x),strings.index(x)))解析：-`sorted()`函数默认按升序排序，通过`key`参数自定义排序规则。-`lambdax:(-len(x),strings.index(x))`先按长度降序（`-len(x)`），再按原顺序（`strings.index(x)`）。2.动态规划（答案）pythondeftwo_sum(nums,target):num_to_index={}fori,numinenumerate(nums):complement=target-numifcomplementinnum_to_index:return[num_to_index[complement],i]num_to_index[num]=i解析：-使用哈希表记录每个数的索引，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。3.树与图算法（答案）pythondefhas_cycle(graph):visited=set()rec_stack=set()defdfs(node):ifnodeinrec_stack:returnTrueifnodeinvisited:returnFalsevisited.add(node)rec_stack.add(node)forneighboringraph.get(node,[]):ifdfs(neighbor):returnTruerec_stack.remove(node)returnFalsefornodeingraph:ifnodenotinvisited:ifdfs(node):returnTruereturnFalse解析：-DFS遍历时，若节点在递归栈中，则存在环。4.堆与优先队列（答案）pythonimportheapqdefkth_smallest(nums,k):heap=nums[:k]heapq.heapify(heap)fornuminnums[k:]:ifnum<heap[0]:heapq.heapreplace(heap,num)returnheap[0]解析：-维护一个大小为k的最小堆，时间复杂度O(nlogk)。5.并发编程（答案）pythonimportthreadingimporttimedefprint_timestamp(thread_name):print(f"{thread_name}:{time.time()}")threads=[]foriinrange(1,6):thread=threading.Thread(target=print_timestamp,args=(f"Thread-{i}",))threads.append(thread)thread.start()forthreadinthreads:thread.join()解析：-使用`threading.Thread`创建多线程，`join()`等待所有线程完成。第二部分：机器学习理论（答案）1.线性回归（答案）最小二乘法公式：`w=(X^TX)^(-1)X^Ty``b=ȳ-w^Tx̄`（其中`ȳ`和`x̄`分别是y和x的均值）2.逻辑回归（答案）-交叉熵损失更适用于分类任务，梯度更平滑，收敛更快。-梯度下降更新规则：`w←w-η∇L(w)``b←b-η∇L(b)`其中`η`是学习率。3.决策树与集成学习（答案）-随机森林：并行性强，抗噪声能力强，但可能欠拟合。-梯度提升树：串行训练，性能更高，但计算复杂。-随机森林适合大数据量、高维度场景。-梯度提升树适合需要高精度预测的场景。4.过拟合与正则化（答案）-L1：稀疏权重（部分权重为0，可用于特征选择）。-L2：权重衰减（惩罚大权重，防止过拟合）。第三部分：深度学习与神经网络（答案）1.CNN（答案）-卷积层：通过卷积核提取局部特征。-池化层：降低特征维度，增强鲁棒性。2.RNN（答案）-局限性：梯度消失/爆炸，无法处理长序列依赖。-LSTM：通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）控制信息流动。3.Transformer（答案）-自注意力机制：计算序列中每个元素与其他元素的相关性。-优势：并行计算能力强，适合NLP长序列处理。4.深度学习训练技巧（答案）-BatchNormalization：归一化层间激活，加速收敛。-Dropout：随机丢弃神经元，防止过拟合。-学习率衰减：逐步减小学习率，避免震荡。第四部分：实践与代码题（答案）1.数据预处理与特征工程（答案）pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'age':[25,30,np.nan,40,45],'gender':['M','F','M','F',np.nan],'income':[50000,70000,55000,45000,60000]})填充缺失值data['age'].fillna(data['age'].mean(),inplace=True)data['gender'].fillna(data['gender'].mode()[0],inplace=True)检测异常值（以income为例）Q1=data['income'].quantile(0.25)Q3=data['income'].quantile(0.75)IQR=Q3-Q1lower_bound=Q1-1.5IQRupper_bound=Q3+1.5IQRdata=data[(data['income']>=lower_bound)&(data['income']<=upper_bound)]标准化data['income']=(data['income']-data['income'].mean())/data['income'].std()2.简单模型实现（答案）pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassSimpleMLP(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim):super(SimpleMLP,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(input_dim,hidden_dim)self.relu=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(hidden_dim,output_dim)defforward(self,x):x=self.fc1(x)x=self.relu(x)x=self.fc2(x)returnx示例数据X=torch.tensor([[25,1,50000,1],[30,0,70000,1],[35,1,55000,0],[40,0,45000,0],[45,1,60000,1]])y=torch.tensor([[1],[0],[1],[0],[1]])model=SimpleMLP(4,10,1)criterion=nn.BCEWithLogitsLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)训练forepochinrange(100):optimizer.zero_grad()outputs=model(X)loss=criterion(outputs,y)loss.backward()optimizer.step()ifepoch%10==0:print(f"Epoch{epoch},Loss:{loss.item()}")3.推荐系统基础（答案）pythonimportnumpyasnpratings=np.array([[5,3,0,1],[4,0,0,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4],[0,1,5,4],])defuser_based_cf(ratings,k=2):n_users,n_items=ratings.shapeuser_similarities=np.zeros((n_users,n_users))计算用户相似度foriinrange(n_users):forjinrange(n_users):ifi!=j:common_items=np.where((ratings[i]>0)&(ratings[j]>0))[0]iflen(common_items)>0:sim=np.dot(ratings[i,commo