2026年谷歌机器学习工程师面试题及答案

2026年谷歌机器学习工程师面试题及答案一、编程题（共5题，每题15分）题目1（Python编程，15分）：编写一个Python函数，实现快速排序算法。输入为一个无序列表，输出为排序后的列表。要求在函数中处理空列表和包含重复元素的列表的情况。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：快速排序是分治算法的经典实现，核心思想是选择一个基准值（pivot），将数组分为小于、等于、大于基准值的三部分，然后递归地对小于和大于基准值的部分进行排序。上述代码中，基准值选择为列表中间的元素，通过列表推导式高效地划分数组。处理空列表和重复元素的情况通过简单的条件判断实现。题目2（机器学习算法实现，15分）：实现一个简单的线性回归模型，使用梯度下降法优化参数。输入为训练数据集（X,y），输出为学习率（learningrate）、迭代次数（epochs）和模型参数（weights,bias）。要求在代码中计算损失函数（均方误差）并更新参数。答案：pythonimportnumpyasnpdeflinear_regression(X,y,learning_rate=0.01,epochs=1000):m,n=X.shapeweights=np.zeros(n)bias=0for_inrange(epochs):y_pred=X@weights+biaserror=y_pred-yweights-=(1/m)learning_rate(X.T@error)bias-=(1/m)learning_ratenp.sum(error)returnweights,bias解析：线性回归的核心是最小化均方误差。梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度，逐步更新参数。上述代码中，`X@weights+bias`计算预测值，`error`为预测值与真实值之差。参数更新公式基于均方误差的梯度计算。学习率和迭代次数可通过参数调整，以平衡收敛速度和精度。题目3（数据预处理，15分）：编写一个函数，对缺失值进行填充。输入为包含缺失值（None或NaN）的DataFrame，输出为填充后的DataFrame。要求支持均值填充、中位数填充和自定义填充值三种方式。答案：pythonimportpandasaspddeffill_missing_values(df,method='mean',fill_value=None):ifmethod=='mean':df.fillna(df.mean(),inplace=True)elifmethod=='median':df.fillna(df.median(),inplace=True)elifmethod=='custom'andfill_valueisnotNone:df.fillna(fill_value,inplace=True)else:raiseValueError("Invalidmethodormissingfill_value")returndf解析：数据预处理中，缺失值处理是常见任务。均值填充适用于数据分布对称的情况，中位数填充对异常值更鲁棒，自定义填充值适用于特定场景。上述代码通过`fillna`方法实现，支持三种填充方式，并通过参数控制。题目4（特征工程，15分）：编写一个函数，实现多项式特征生成。输入为原始特征列表（X）和多项式阶数（degree），输出为扩展后的特征矩阵。要求处理重复特征的情况。答案：pythonfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesdefpolynomial_features(X,degree=2):poly=PolynomialFeatures(degree=degree,include_bias=False)returnpoly.fit_transform(X)解析：多项式特征生成是特征工程的常用技术，用于提高模型的表达能力。`PolynomialFeatures`类可自动生成所有可能的多项式组合，`include_bias=False`避免生成常数项。上述代码简化了特征生成过程，并处理了重复特征的自动去重。题目5（模型评估，15分）：编写一个函数，计算混淆矩阵（ConfusionMatrix）和准确率（Accuracy）。输入为真实标签（y_true）和预测标签（y_pred），输出为混淆矩阵和准确率。要求支持多分类场景。答案：pythonimportnumpyasnpdefconfusion_matrix_accuracy(y_true,y_pred):classes=np.unique(y_true)matrix=np.zeros((len(classes),len(classes)))foriinrange(len(classes)):forjinrange(len(classes)):matrix[i,j]=np.sum((y_true==classes[i])&(y_pred==classes[j]))accuracy=np.trace(matrix)/np.sum(matrix)returnmatrix,accuracy解析：混淆矩阵是分类模型评估的核心工具，准确率是常用指标。上述代码通过遍历类别计算每个类别的TP、FP、FN、TN，然后计算准确率（TP/(TP+TN)）。支持多分类通过枚举所有类别实现。二、系统设计题（共3题，每题20分）题目6（推荐系统设计，20分）：设计一个实时推荐系统，用于电商平台的商品推荐。要求支持以下功能：1.实时响应用户查询；2.结合用户历史行为和实时上下文信息（如时间、地点）；3.支持A/B测试，评估推荐效果。答案：1.系统架构：-前端：用户查询接口（RESTAPI），接收用户输入并传递至后端。-后端：-推荐引擎：基于协同过滤（ALS或因子分解机）和深度学习（如BERT）混合模型，实时生成推荐列表。-实时特征处理：使用Redis缓存用户实时上下文信息（如IP、时间），并通过消息队列（Kafka）传递至推荐引擎。-A/B测试模块：随机分配用户至不同推荐策略组，记录CTR等指标。-数据库：存储用户历史行为（SQL或NoSQL，如MongoDB）。2.技术选型：-推荐引擎：TensorFlowServing或PyTorchServing，支持在线更新模型。-缓存：Redis（毫秒级读取用户上下文）。-消息队列：Kafka（高吞吐量处理实时数据）。3.核心逻辑：-用户查询时，系统首先从Redis获取实时上下文，并结合历史行为（数据库查询）生成候选集。-推荐引擎使用混合模型对候选集排序，输出最终推荐列表。-A/B测试通过随机分流和效果追踪完成。解析：实时推荐系统需兼顾效率和个性化。上述设计通过混合模型平衡传统方法（协同过滤）和深度学习（上下文嵌入）的优势。Redis和Kafka确保低延迟处理，A/B测试模块支持在线实验。实际部署中需考虑冷启动和扩展性。题目7（大规模数据处理，20分）：设计一个系统，处理每天1TB的电商用户行为日志，要求输出每日热门商品Top10。要求支持实时更新和离线计算。答案：1.实时更新：-数据流处理：使用ApacheFlink或SparkStreaming，按小时窗口聚合商品点击/购买次数，输出至Redis。-缓存优化：Redis存储热门商品Top10，前端查询时优先读取缓存。2.离线计算：-数据仓库：使用HadoopHDFS存储原始日志，Spark批处理按天计算热门商品。-结果存储：将每日Top10写入HBase或Elasticsearch，供报表系统调用。3.架构图：-原始日志→Kafka（消息队列）→Flink/SparkStreaming（实时聚合）→Redis（缓存）-Kafka→SparkBatch（离线计算）→HBase/Elasticsearch（结果存储）解析：大规模数据处理需平衡实时性和吞吐量。Flink/SparkStreaming支持低延迟更新，SparkBatch处理全量数据保证准确性。Redis缓存减少重复计算，HBase/Elasticsearch存储结果供快速查询。实际场景中需考虑数据倾斜和容错性。题目8（自然语言处理应用，20分）：设计一个智能客服系统，要求支持以下功能：1.多轮对话理解；2.情感分析；3.知识库问答。答案：1.系统架构：-前端：NLU模块（BERT或T5）解析用户意图，RNN（LSTM）处理多轮对话上下文。-中间层：情感分析模块（RoBERTa）判断用户情绪，知识库（Elasticsearch）检索答案。-后端：对话管理器（ReactiveAI或Rasa）维护对话状态，生成回复。2.技术选型：-NLU：HuggingFaceTransformers库，预训练模型微调。-知识库：Elasticsearch（全文检索），存储FAQ和产品文档。-对话管理：RasaCore（支持自定义意图和实体）。3.核心逻辑：-用户输入→NLU模块解析意图和实体→情感分析模块判断情绪→知识库检索答案-若未找到答案，系统转移至人工客服。解析：智能客服需结合多模态理解（意图、情感）和知识检索。上述设计通过预训练模型提高鲁棒性，Elasticsearch加速知识库查询。RasaCore的灵活性支持复杂对话流程。实际部署需考虑多语言支持和可解释性。答案与解析（续）题目1（快速排序，15分）解析：快速排序通过分治思想将问题分解为更小的子问题，时间复杂度平均为O(nlogn)，但最坏情况（已排序数组）为O(n²)。代码中，基准值选择为中间元素，避免极端情况。列表推导式简洁高效，但可优化为循环以减少内存分配。题目2（线性回归，15分）解析：梯度下降法的核心是梯度计算和参数更新。均方误差的梯度为`2X^T(X@w+b-y)`。学习率需谨慎选择，过大导致震荡，过小收敛慢。代码中未使用向量化操作，可进一步优化（如使用`np.dot`）。题目3（缺失值填充，15分）解析：均值填充适用于正态分布数据，中位数填充对异常值更稳定。自定义填充值需结合业务场景（如用“未知”填充分类数据）。`fillna`方法高效，但需注意原DataFrame被修改（`inplace=True`）。题目4（多项式特征，15分）解析：`PolynomialFeatures`自动生成交互特征，但需避免过拟合（如设置`degree=2`）。`include_bias=False`防止常数项重复。实际应用中需考虑特征维度爆炸问题（如使用Lasso正则化）。题目5（混淆矩阵，15分）解析：多分类混淆矩阵对角线为TP，非对角线为FP/FN。准确率计算为TP/(TP+TN)，但需结合其他指标（如F1-score）评估模型。代码中枚举类别，可优化为使用`sklearn.metrics.confusion_matrix`。题目6（推荐系统，20分）解析：混合模型结合了协同过滤的冷启动优势和深度学习的上下文理解能力。Redis和Kafka的选型基于低延迟和高吞吐需求。A/B测试需严格随机分组，并统计统计显著性（如p值）。题目7（大数据处理，20分）解析：实