2026年滴出行算法工程师面试题集

2026年滴出行算法工程师面试题集一、数学与编程基础（3题，每题10分，共30分）1.题目：给定一个包含n个点的二维平面，每个点有一个坐标(x,y)。请设计一个算法，计算所有点对之间的欧氏距离之和，并分析算法的时间复杂度。答案与解析：答案：pythondefsum_of_distances(points):n=len(points)total_distance=0foriinrange(n):forjinrange(i+1,n):dx=points[i][0]-points[j][0]dy=points[i][1]-points[j][1]distance=(dx2+dy2)0.5total_distance+=distancereturntotal_distance时间复杂度分析：嵌套循环，时间复杂度为O(n²)，适用于点数较少的情况。对于大规模数据，可优化为O(nlogn)（如排序后计算）。2.题目：实现一个函数，输入一个正整数n，返回所有小于等于n的斐波那契数之和。答案与解析：答案：pythondeffibonacci_sum(n):ifn<=0:return0fib1,fib2=0,1total=0whilefib2<=n:total+=fib2fib1,fib2=fib2,fib1+fib2returntotal解析：利用斐波那契数列的累加特性，避免重复计算。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。3.题目：给定一个字符串s，请找出其中不重复的最长子串的长度。答案与解析：答案：pythondeflength_of_longest_substring(s):char_set=set()max_len=0start=0forendinrange(len(s)):whiles[end]inchar_set:char_set.remove(s[start])start+=1char_set.add(s[end])max_len=max(max_len,end-start+1)returnmax_len解析：滑动窗口技术，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(min(m,n))（m为字符集大小）。二、数据结构与算法（4题，每题12分，共48分）1.题目：在滴滴出行中，订单分配场景常需要快速查找最优司机。假设有m个司机和n个订单，司机和订单的位置分别为二维坐标，请设计一个算法，在m个司机中找到距离第k个订单最近的司机。答案与解析：答案：pythonimportheapqdefnearest_driver(drivers,order,k):heap=[]fordriverindrivers:dist=(driver[0]-order[0])2+(driver[1]-order[1])2heapq.heappush(heap,(-dist,driver))iflen(heap)>k:heapq.heappop(heap)returnheapq.heappop(heap)[1]解析：优先队列（最小堆）维护k个最近司机，时间复杂度为O(mlogk)，适用于大规模场景。2.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持get和put操作。答案与解析：答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache={}self.capacity=capacityself.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：哈希表+双向链表实现，get和put操作均为O(1)。3.题目：滴滴出行支付场景中，常需要统计某时间段内每分钟的交易笔数。请设计一个高效的数据结构，支持快速插入和统计。答案与解析：答案：pythonfromcollectionsimportdefaultdictclassCountMinSketch:def__init__(self,width,hash_num):self.width=widthself.hash_num=hash_numself.counts=defaultdict(int)defadd(self,key):foriinrange(self.hash_num):hash_val=hash(key+str(i))%self.widthself.counts[hash_val]+=1defget(self,key):min_count=float('inf')foriinrange(self.hash_num):hash_val=hash(key+str(i))%self.widthmin_count=min(min_count,self.counts[hash_val])returnmin_count解析：Count-MinSketch近似统计，适用于高并发场景。4.题目：给定一个链表，判断是否存在环，并返回入口节点。答案与解析：答案：pythondefdetect_cycle(head):slow,fast=head,headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextifslow==fast:slow=headwhileslow!=fast:slow=slow.nextfast=fast.nextreturnslowreturnNone解析：快慢指针检测环，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。三、机器学习与深度学习（3题，每题15分，共45分）1.题目：滴滴出行推荐系统中，常使用GBDT（梯度提升决策树）进行用户画像建模。请解释GBDT的工作原理，并说明如何解决过拟合问题。答案与解析：答案：GBDT通过迭代构建多棵决策树，每棵树旨在修正前一棵树的残差。工作流程：1.初始化目标预测值。2.对每棵树，计算样本的加权残差。3.使用残差作为目标，训练决策树。4.求和所有树的预测值作为最终输出。过拟合解决方案：-减少树的数量（早停）。-增加树的最大深度限制。-使用L1/L2正则化。-降低学习率。2.题目：在滴滴出行ETC（电子不停车收费）识别场景中，如何使用CNN（卷积神经网络）进行车牌识别，并提高鲁棒性？答案与解析：答案：1.数据增强：旋转、裁剪、亮度调整，提升模型泛化能力。2.注意力机制：如SE-Net，聚焦车牌关键区域。3.多尺度检测：处理不同光照和角度的车牌。4.数据标注质量：确保标注准确，避免偏差。3.题目：假设滴滴出行需要预测用户次日出行需求，请设计一个混合模型（如LSTM+GBDT），并说明各模块作用。答案与解析：答案：-LSTM模块：捕捉用户出行时序特征（如历史订单间隔）。-GBDT模块：处理非时序特征（如天气、节假日）。-融合层：将时序和非时序特征拼接后输出预测。解析：LSTM擅长时序依赖建模，GBDT处理结构化特征，组合提升预测精度。四、系统设计与优化（2题，每题20分，共40分）1.题目：滴滴出行需要实时计算每辆车的预估到达时间（ETA），请设计一个系统架构，并说明如何优化延迟。答案与解析：答案：1.数据采集：GPS、地图API（高德/百度）。2.计算模块：-核心算法：基于Haversine公式计算距离，结合实时路况（交通拥堵指数）预估时间。-缓存层：Redis存储常用路线ETA缓存。3.优化策略：-异步计算：Kafka消息队列处理实时数据。-边缘计算：车载设备预处理数据。2.题目：滴滴出行App