2026年京东算法工程师笔试常考题型练习题集含答案

2026年京东算法工程师笔试常考题型练习题集含答案一、数学与逻辑推理题（共5题，每题6分）1.题目：京东物流每天处理大量包裹，假设包裹到达率每小时均匀分布，平均每小时到达100件。现有一个仓库，容量为500件，如果超过500件，则包裹会被暂时存储在外部缓冲区。请问仓库内部包裹数超过300件的概率是多少？（假设系统稳定运行）答案：设包裹到达数为X，X服从泊松分布，λ=100。仓库内部包裹数超过300件的概率为P(X>300)=1-P(X≤300)。利用泊松分布公式计算P(X≤300)的值，再用1减去该值。具体计算需借助数学工具或近似方法（如正态分布近似）。2.题目：京东的商品推荐系统需要计算用户A与用户B的相似度，相似度公式为：sim(A,B)=Σ(ω_ia_ib_i)/(sqrt(Σ(ω_ia_i^2))sqrt(Σ(ω_ib_i^2)))，其中ω_i是权重，a_i和b_i分别是用户A和B在i特征上的值。如果a_i=3,b_i=2,ω_i=0.5，且共有3个特征，求sim(A,B)的值。答案：分子：0.532+0.532+0.532=9分母：sqrt(0.53^2+0.53^2+0.53^2)sqrt(0.52^2+0.52^2+0.52^2)=sqrt(13.5)sqrt(4)=3sqrt(13.5)sim(A,B)=9/(3sqrt(13.5))=3/sqrt(13.5)≈0.8163.题目：京东的商品搜索需要排序，排序规则为：首先按商品销量排序，销量相同则按用户评分排序，评分相同则按价格排序。现有三件商品：商品C销量为1000，评分为4.5；商品D销量为1000，评分为4.0；商品E销量为900，评分为4.5。请问它们的排序顺序如何？答案：-商品C和商品D销量相同，比较评分：4.5>4.0，所以商品C>商品D-商品C和商品E销量不同，销量高的优先，所以商品C>商品E-商品D和商品E销量相同，比较评分：4.5>4.0，所以商品D>商品E最终排序：商品C>商品D>商品E4.题目：京东的智能客服需要处理用户提问，假设用户提问服从几何分布，成功回答的概率为p=0.8。求用户第3次提问才成功回答的概率。答案：几何分布公式为P(X=k)=(1-p)^(k-1)p，k=3时：P(X=3)=(1-0.8)^(3-1)0.8=0.2^20.8=0.0325.题目：京东的供应链需要优化运输路径，假设有4个城市A、B、C、D，距离矩阵如下（单位：百公里）：||A|B|C|D||||||||A|0|5|3|6||B|5|0|4|2||C|3|4|0|7||D|6|2|7|0|请用Dijkstra算法求从A到D的最短路径及距离。答案：-初始化：dist[A]=0,dist[B]=∞,dist[C]=∞,dist[D]=∞；-第一步：更新邻接点，A的邻接点B、C、D，dist[B]=5,dist[C]=3,dist[D]=6；选择最小dist(C)=3，路径为A→C；-第二步：更新C的邻接点B、D，B已更新，D的新距离为min(6,3+7)=10；选择最小dist(B)=5，路径为A→C→B；-第三步：更新B的邻接点D，D的新距离为min(10,5+2)=7；选择最小dist(D)=7，路径为A→C→B→D；最短路径：A→C→B→D，距离：7百公里。二、数据结构与算法题（共5题，每题7分）1.题目：京东的商品分类需要设计一个数据结构来快速插入、删除和查询商品。请问以下哪种数据结构最合适？（A）数组（B）链表（C）哈希表（D）平衡二叉树答案：哈希表（C），因为哈希表的平均时间复杂度为O(1)的插入、删除和查询，适合高并发场景。2.题目：给定一个无重复元素的数组nums，请设计一个算法找出数组中第k大的元素。例如，nums=[3,2,1,5,6,4],k=2，返回5。要求时间复杂度O(n)。答案：使用快速选择算法（Quickselect），基于快速排序的分区思想：-选择一个pivot，将数组分为两部分：小于pivot和大于pivot；-若pivot位置为k-1，则返回pivot；否则在左边或右边递归查找。3.题目：京东的推荐系统需要处理用户行为日志，日志中每条记录包含用户ID和商品ID。假设有N条记录，请设计一个算法统计每个用户的商品购买次数，要求空间复杂度O(N)。答案：-使用哈希表user_counts，键为用户ID，值为另一个哈希表（商品ID:次数）；-遍历每条记录，更新user_counts中对应用户和商品的计数。4.题目：给定一个字符串s，请判断它是否是一个有效的括号嵌套，例如"()[]{}"有效，"([)]"无效。要求时间复杂度O(n)。答案：使用栈：-遍历字符串，遇到左括号入栈；-遇到右括号时，栈顶应为对应左括号，否则无效；-最后栈应为空。5.题目：京东的商品详情页需要展示图片瀑布流，假设有m个图片高度，要求宽度固定，求所有图片的总高度。请设计一个贪心算法解决这个问题。答案：-将图片按高度从大到小排序；-逐个放置图片，当前列高度加当前图片高度，更新最大列高度。三、机器学习与深度学习题（共4题，每题8分）1.题目：京东的智能客服需要预测用户满意度，假设使用逻辑回归模型，特征包括用户评分、提问次数、是否会员。请问以下哪种情况会导致逻辑回归模型过拟合？（A）特征过多（B）样本量足够大（C）特征与目标线性相关（D）正则化强度过大答案：特征过多（A），因为过多特征会导致模型对训练数据过度拟合。2.题目：京东的商品推荐系统使用深度学习模型，假设输入层有100个特征，第一层隐藏层有64个神经元，激活函数为ReLU，第二层输出层有1个神经元，激活函数为Sigmoid。请问输出层的输出代表什么？答案：输出层使用Sigmoid函数，输出值在0到1之间，代表用户购买该商品的概率。3.题目：京东的图像识别系统使用卷积神经网络（CNN），请问以下哪个是CNN的优点？（A）计算复杂度低（B）对数据旋转不敏感（C）能捕捉全局特征（D）内存占用小答案：对数据旋转不敏感（B），因为CNN通过局部感知和池化操作，对位置变化有鲁棒性。4.题目：京东的文本分类任务使用LSTM模型，请问LSTM如何解决长时依赖问题？答案：LSTM通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动，保留长期依赖信息。四、系统设计题（共2题，每题10分）1.题目：京东的商品搜索系统需要支持实时搜索，假设每天有百万级用户查询，请求平均响应时间为200ms。请设计一个系统架构，要求高可用、低延迟。答案：-前端：负载均衡（Nginx）分发请求；-缓存层：Redis缓存热门查询结果；-搜索引擎：Elasticsearch分片索引商品数据；-后端：微服务架构，按功能拆分（分词、排序、推荐）；-监控：Prometheus+Grafana监控性能。2.题目：京东的物流配送需要实时跟踪包裹位置，假设每天有千万级包裹更新，请设计一个数据流处理系统。答案：-数据采集：使用Kafka收集物流节点数据；-处理层：Flink实时计算位置轨迹；-存储层：HBase存储实时位置；-可视化：Grafana展示包裹轨迹；-异常检测：机器学习模型预测异常路径。答案与解析数学与逻辑推理题1.答案：使用泊松分布P(X>300)≈1-PoissonCDF(300,100)≈1-0.001≈0.999（近似值，实际需精确计算）。解析：泊松分布适用于小概率事件高频发生，这里用正态分布近似更高效。2.答案：0.816。解析：先计算分子和分母，再相除。3.答案：商品C>商品D>商品E。解析：按销量、评分、价格排序。4.答案：0.032。解析：几何分布P(X=3)=0.2^20.8。5.答案：A→C→B→D，距离7。解析：Dijkstra算法逐步更新最短路径。数据结构与算法题1.答案：C（哈希表）。解析：哈希表O(1)时间复杂度最适合高并发查询。2.答案：Quickselect算法。解析：基于快速排序分区思想，时间复杂度O(n)。3.答案：哈希表统计。解析：用两层哈希表记录用户-商品计数。4.答案：栈判断括号匹配。解析：左括号入栈，右括号匹配栈顶。5.答案：贪心算法按高度排序。解析：从高到低逐个放置，最小化总高度。机器学习与深度学习题1.答案：A（特征过多）。解析：过拟合由冗余特征导致。2.答案：用户购买概率。解析：Sigmoid输出0-1代