2026年人工智能工程师面试技巧及答案

2026年人工智能工程师面试技巧及答案一、编程能力测试（3题，每题20分，共60分）1.Python编程题（20分）题目：请编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个包含多个整数的列表，列表元素可能包含重复值。-函数返回一个新列表，其中包含原列表中所有唯一偶数的平方，并按升序排列。-如果输入列表为空或不存在偶数，返回空列表。示例输入：[1,2,4,6,6,8,10]示例输出：[4,16,36,64,100]答案：pythondefunique_even_squares(nums):ifnotnums:return[]even_set=set()fornuminnums:ifnum%2==0:even_set.add(num)returnsorted([x2forxineven_set])解析：-首先检查输入列表是否为空，若为空则直接返回空列表。-使用集合`even_set`去重存储偶数，避免重复值。-遍历输入列表，筛选偶数并加入集合。-最后将集合转换为列表并排序，计算每个偶数的平方。2.机器学习编程题（20分）题目：假设你使用Scikit-learn库处理一个分类任务，数据集包含3个特征（X1,X2,X3）和1个标签（y）。请完成以下步骤：-使用随机森林分类器（RandomForestClassifier）训练模型。-使用交叉验证（5折）评估模型的准确率。-输出每次交叉验证的准确率及平均准确率。答案：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportnumpyasnp假设X和y已经加载为numpy数组X=np.random.rand(100,3)#示例特征数据y=np.random.randint(0,2,100)#示例标签数据model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)print(f"每次交叉验证的准确率：{scores}")print(f"平均准确率：{scores.mean():.4f}")解析：-使用`RandomForestClassifier`创建随机森林模型，设置100棵决策树。-`cross_val_score`函数执行5折交叉验证，返回每折的准确率。-输出每折的准确率和平均准确率，便于评估模型稳定性。3.深度学习编程题（20分）题目：请使用PyTorch实现一个简单的卷积神经网络（CNN），用于分类手写数字数据集（MNIST）。要求：-网络至少包含一个卷积层和一个全连接层。-使用ReLU激活函数。-训练2个epoch后输出平均损失。答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.relu=nn.ReLU()self.flatten=nn.Flatten()self.fc=nn.Linear(162828,10)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.relu(x)x=self.flatten(x)x=self.fc(x)returnx加载MNIST数据集transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))])train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)初始化模型、损失函数和优化器model=SimpleCNN()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)训练2个epochtotal_loss=0total_steps=0forepochinrange(2):forimages,labelsintrain_loader:optimizer.zero_grad()outputs=model(images)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()total_loss+=loss.item()total_steps+=1print(f"平均损失：{total_loss/total_steps:.4f}")解析：-`SimpleCNN`类定义了一个简单的CNN结构：1个卷积层（16个输出通道）+ReLU激活+全连接层。-使用PyTorch内置的MNIST数据集，进行归一化处理。-训练过程中累积损失并计算平均损失，便于评估模型性能。二、算法与数据结构（5题，每题12分，共60分）1.动态规划题（12分）题目：给定一个字符串`s`和一个字典`word_dict`，请编写一个函数，判断`s`是否可以由字典中的单词组合而成（可以重复使用字典中的单词）。例如：-输入：s="applepenapple",word_dict=["apple","pen"]-输出：True（"applepenapple"="apple"+"pen"+"apple"）答案：pythondefwordBreak(s,word_dict):dp=[False](len(s)+1)dp[0]=Trueforiinrange(1,len(s)+1):forwordinword_dict:ifi>=len(word)ands[i-len(word):i]==wordanddp[i-len(word)]:dp[i]=Truebreakreturndp[-1]解析：-使用动态规划数组`dp`，`dp[i]`表示`s[:i]`是否可以由单词组合。-初始`dp[0]`为True（空字符串可组合）。-遍历`s`的每个位置`i`，检查从`i-len(word)`到`i`的子串是否在字典中且`dp[i-len(word)]`为True。-若满足条件，则`dp[i]`设为True。2.树与图算法题（12分）题目：给定一个二叉树，请编写代码判断其是否为平衡二叉树（即任一节点的左右子树高度差不超过1）。答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBalanced(root):defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)right_height,right_balanced=check(node.right)returnmax(left_height,right_height)+1,left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]解析：-递归函数`check`返回两个值：当前节点的高度和是否平衡。-若左右子树均平衡且高度差不超过1，则当前节点平衡。-若任一子树不平衡，则整棵树不平衡。3.贪心算法题（12分）题目：给定一个非负整数数组`nums`，请编写代码将数组分成尽可能多的非空子数组，每个子数组的和大于等于`threshold`。返回最多能分成多少个子数组。示例输入：nums=[1,2,3,4,5],threshold=3示例输出：3（[1,2],[3,4],[5]）答案：pythondefmaxSubarrays(nums,threshold):count=0current_sum=0fornuminnums:current_sum+=numifcurrent_sum>=threshold:count+=1current_sum=0returncount解析：-初始化计数器`count`和当前和`current_sum`。-遍历数组，累加元素直到`current_sum`大于等于`threshold`。-每次满足条件则重置`current_sum`并增加`count`。4.排序与搜索题（12分）题目：给定一个二维矩阵`matrix`，其中每行按从左到右递增排序，每列按从上到下递增排序。请编写代码查找矩阵中是否存在目标值`target`。示例输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5示例输出：True答案：pythondefsearchMatrix(matrix,target):ifnotmatrixornotmatrix[0]:returnFalserows,cols=len(matrix),len(matrix[0])row,col=0,cols-1whilerow<rowsandcol>=0:ifmatrix[row][col]==target:returnTrueelifmatrix[row][col]>target:col-=1else:row+=1returnFalse解析：-从右上角开始搜索：若当前值等于目标值，返回True；-大于目标值则向左移动（排除当前列）；-小于目标值则向下移动（排除当前行）。5.位运算题（12分）题目：请编写一个函数，计算一个整数`n`的二进制表示中1的个数（即汉明重量）。示例输入：n=11（二进制1011）示例输出：3答案：pythondefhammingWeight(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount解析：-通过位与操作`n&1`判断最低位是否为1，然后右移一位。-每次遇到1则计数器加1。三、系统设计（2题，每题45分，共90分）1.分布式系统设计题（45分）题目：设计一个高并发的短链接生成服务，要求：-支持每秒百万级请求。-链接长度为6位短码（如aVf92）。-支持分布式部署和水平扩展。-提供健康检查和容错机制。答案：系统设计思路1.短码生成算法-使用62进制（a-z,A-Z,0-9）映射64位唯一ID。-ID通过hash函数（如SHA-256）从原始URL生成，避免重复。-映射表：`{"a":0,"b":1,...,"Z":61}`，计算短码时取模62。2.分布式存储-使用Redis集群存储短码与原始URL的映射（键：短码，值：URL及过期时间）。-节点间通过Redis哨兵（Sentinel）实现高可用。3.负载均衡与缓存-输入层使用Nginx+LVS分发请求。-每个节点部署缓存层（Memcached/Redis）减少数据库压力。4.容错与监控-异步写入数据库，使用消息队列（Kafka）削峰填谷。-Prometheus+Grafana监控请求延迟、错误率，设置告警。-节点故障时自动迁移短码到其他节点（Redis集群自愈）。5.伪代码示例python短码生成defencode_id(id):chars="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"base=62short_code=""whileid:id,rem=divmod(id,base)short_code=chars[rem]+short_codereturnshort_code[:6]请求处理@app.route("/shorten")asyncdefshorten_url():url=request.json["url"]id=generate_unique_id(url)#基于URL生成IDshort_code=encode_id(id)awaitredis.set(short_code,url,expire=3600)return{"short_url":f"/{short_code}"}解析：-高并发通过分布式缓存+异步写入实现。-短码生成算法保证唯一性和可扩展性。-监控和容错机制确保系统稳定性。2.微服务架构设计题（45分）题目：设计一个电商平台的订单服务微服务体系，要求：-支持订单创建、支付、物流更新等核心功能。-需要处理高并发、事务一致性。-提供订单查询API和WebSocket实时通知。答案：微服务架构设计1.服务拆分-订单服务：核心模块，管理订单生命周期。-支付服务：独立网关处理支付回调。-库存服务：通过Redis分布式锁防超卖。-物流服务：消息队列（RabbitMQ）异步更新状态。2.事务一致性-使用2PC或TCC分布式事务：-订单创建时预扣库存（库存服务）。-支付成功后解锁库存，否则回滚。-超时重试机制，避免死锁。3.高并发优化-订单查询通过ES+Redis缓存热点数据。-WebSocket长连接实现实时物流通知。4.API设计python订单创建接口@app.post("/orders")asyncdefcreate_order(order_data):order_id=generate_order_id()awaitorder_service.create(order_id,order_data)awaitinventory_s