2026年京东算法工程师笔试基础巩固强化练习题含答案

2026年京东算法工程师笔试基础巩固强化练习题含答案一、选择题（每题2分，共10题）说明：本部分考察算法工程师的基础知识，涵盖数据结构、算法设计、机器学习等领域。1.数据结构在以下数据结构中，最适合用于快速查找、插入和删除操作的是？A.链表B.哈希表C.二叉搜索树D.有序数组2.算法设计以下哪种排序算法的平均时间复杂度是O(nlogn)？A.冒泡排序B.选择排序C.快速排序D.插入排序3.机器学习在逻辑回归中，目标函数通常使用哪个损失函数？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.L1范数D.L2范数4.深度学习以下哪个是卷积神经网络（CNN）中常用的激活函数？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softmax5.自然语言处理（NLP）在文本分类任务中，以下哪种模型通常用于词向量化？A.RNNB.LSTMC.Word2VecD.GPT二、填空题（每空1分，共5题）说明：本部分考察算法工程师对基础概念的掌握程度。6.在快速排序中，选择一个元素作为枢轴，然后将数组分为两部分，一部分比枢轴小，另一部分比枢轴大。7.机器学习中，过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象。8.在深度学习中，Dropout是一种常用的正则化技术，可以防止模型过拟合。9.在自然语言处理中，BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型。10.时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，它描述了算法执行时间随输入规模增长的变化趋势。三、简答题（每题5分，共3题）说明：本部分考察算法工程师对核心概念的理解和应用能力。11.解释什么是“递归”？并举一个递归算法的例子。12.简述机器学习中“过拟合”和“欠拟合”的区别，并说明如何解决这些问题。13.在推荐系统中，常用的协同过滤方法有哪些？并简述其原理。四、编程题（每题15分，共2题）说明：本部分考察算法工程师的编程能力和问题解决能力。14.编写一个函数，实现快速排序算法。输入一个整数数组，返回排序后的数组。示例输入：`[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]`示例输出：`[1,1,2,3,3,4,5,5,5,6,9]`15.编写一个函数，实现逻辑回归模型的梯度下降算法。输入特征矩阵X、标签向量y、学习率α和迭代次数n，返回模型参数w和b。示例输入：pythonX=[[1,2],[1,3],[1,4],[1,5]]y=[0,0,1,1]alpha=0.1n=1000示例输出：pythonw=[0.1,0.2]b=0.3五、论述题（10分）说明：本部分考察算法工程师对实际问题的分析和解决能力。请结合京东的业务场景，谈谈如何利用机器学习技术提升用户体验。答案与解析一、选择题答案与解析1.B.哈希表哈希表通过哈希函数将键映射到数组索引，实现平均O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。链表为O(n)，二叉搜索树为O(logn)，有序数组查找为O(logn)。2.C.快速排序快速排序、归并排序和堆排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，而冒泡排序、选择排序和插入排序为O(n²)。3.B.交叉熵损失逻辑回归使用交叉熵损失函数衡量预测概率与真实标签的差异。均方误差用于回归问题，L1/L2范数用于正则化。4.A.ReLUReLU（RectifiedLinearUnit）是CNN中最常用的激活函数，计算简单且能缓解梯度消失问题。Sigmoid和Tanh在深度网络中容易导致梯度消失，Softmax用于多分类输出。5.C.Word2VecWord2Vec是一种词向量化技术，将单词映射到高维向量空间，常用于文本分类、情感分析等任务。RNN、LSTM和GPT是模型结构。二、填空题答案与解析6.枢轴快速排序的核心是选择一个枢轴元素，将数组分为两部分，确保枢轴左侧元素不大于枢轴，右侧元素不小于枢轴。7.测试数据过拟合指模型对训练数据过度拟合，无法泛化到新数据。测试数据用于评估模型的泛化能力。8.DropoutDropout通过随机丢弃部分神经元，减少模型对特定神经元的依赖，从而防止过拟合。9.BERTBERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种预训练语言模型，通过双向Transformer结构捕捉上下文信息。10.时间复杂度时间复杂度描述算法执行时间随输入规模n的增长趋势，如O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)等。三、简答题答案与解析11.递归解释及例子递归是函数调用自身的过程，通常用于解决分治问题。例如，快速排序通过递归将数组分为两部分，分别排序。12.过拟合与欠拟合-过拟合：模型在训练数据上表现极好，但泛化能力差。-欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据规律。解决方法：-过拟合：增加数据量、使用正则化（L1/L2）、Dropout。-欠拟合：增加模型复杂度（如增加层数）、使用更强大的模型。13.协同过滤方法-用户协同过滤：根据用户相似度推荐（如基于邻居）。-物品协同过滤：根据物品相似度推荐（如基于物品）。原理：利用用户或物品的交互数据（如评分），通过相似度计算推荐。四、编程题答案与解析14.快速排序实现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)15.逻辑回归梯度下降pythondefgradient_descent(X,y,alpha,n):m,k=X.shapew=np.zeros(k)b=0for_inrange(n):z=np.dot(X,w)+bh=1/(1+np.exp(-z))dw=(1/m)np.dot(X.T,(h-y))db=(1/m)np.sum(h-y)w-=alphadwb-=alphadbreturnw,b五、论述题答案与解析利用机器学习提升京东用户体验京东可以利用机器学习技术提升用户体验，主要体现在以下几个方面：1.个性化推荐：通过协同过滤、深度学习模型（如Wide&Deep、Transformer）分析用户行为，推荐商品，提高转化率。2.智能客服：使用NLP技术构建智能客服系统，通过意图识别、情感分析解决用户问题，