2026年滴滴算法优化工程师笔试题含答案

2026年滴滴算法优化工程师笔试题含答案一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.在滴滴出行中，如何衡量司机接单效率的优化效果？A.提高订单完成率B.降低乘客等待时间C.增加司机收入D.以上都是2.以下哪种算法适用于滴滴的动态定价模型？A.负反馈控制算法B.粒子群优化算法C.深度强化学习D.线性回归3.在滴滴的推荐系统中，如何处理冷启动问题？A.基于用户画像的静态推荐B.基于协同过滤的推荐C.增加随机推荐权重D.以上都是4.滴滴的路径规划算法中，Dijkstra算法和A算法的主要区别是什么？A.Dijkstra算法不考虑启发式，A算法考虑B.Dijkstra算法适用于稀疏图，A适用于稠密图C.Dijkstra算法速度更快，A更准确D.以上都不对5.在滴滴的异常检测中，如何处理数据稀疏问题？A.增加采样频率B.使用平滑技术C.引入外部特征D.以上都是二、多选题（共3题，每题3分，共9分）6.滴滴的调度系统需要考虑哪些因素？A.司机位置B.乘客需求C.路况信息D.政策法规7.在滴滴的推荐系统中，如何利用多模态数据进行推荐？A.文本信息B.图片信息C.语音信息D.用户行为数据8.滴滴的算法优化中，常用的评估指标有哪些？A.平均响应时间B.准确率C.召回率D.F1分数三、简答题（共4题，每题5分，共20分）9.简述滴滴的动态定价模型的基本原理。10.解释滴滴的推荐系统中，冷启动问题的具体表现及解决方案。11.在滴滴的路径规划中，如何优化拥堵路段的通行效率？12.滴滴的异常检测中，常见的异常类型有哪些？如何处理？四、计算题（共2题，每题10分，共20分）13.假设滴滴的调度系统需要在一分钟内完成1000个订单的分配，现有50名司机，平均每个订单需要2名司机，如何设计算法确保高效分配？14.滴滴的推荐系统中，某用户的历史订单数据如下：[餐巾纸,雨伞,餐巾纸,手套]，如果采用协同过滤算法，如何推荐该用户可能感兴趣的商品？五、开放题（共1题，共20分）15.结合实际场景，设计一个滴滴出行中的算法优化方案，说明目标、方法、评估指标及预期效果。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.以上都是解析：司机接单效率的优化需要综合考虑订单完成率、乘客等待时间和司机收入，三者相互影响。2.C.深度强化学习解析：动态定价模型需要实时调整价格，深度强化学习可以适应复杂环境，优化定价策略。3.D.以上都是解析：冷启动问题需要结合静态推荐、协同过滤和随机推荐权重解决。4.A.Dijkstra算法不考虑启发式，A算法考虑解析：A算法通过启发式函数优化搜索效率，而Dijkstra算法不考虑。5.D.以上都是解析：数据稀疏问题可以通过采样、平滑和引入外部特征解决。二、多选题答案与解析6.A,B,C,D解析：调度系统需综合考虑司机位置、乘客需求、路况和政策法规。7.A,B,C,D解析：多模态数据包括文本、图片、语音和行为数据，可提升推荐效果。8.A,B,C,D解析：评估指标包括响应时间、准确率、召回率和F1分数。三、简答题答案与解析9.动态定价模型的基本原理解析：滴滴的动态定价模型基于供需关系和实时路况，通过算法调整价格以平衡供需。例如，高峰期提高价格，低峰期降低价格。10.冷启动问题的表现及解决方案解析：冷启动问题指新用户或新商品缺乏历史数据，推荐效果差。解决方案包括基于用户画像的静态推荐、随机推荐和多模态数据融合。11.优化拥堵路段通行效率解析：通过实时路况数据调整路径规划算法，优先推荐畅通路线，或引导司机绕行。12.异常类型及处理方法解析：常见异常包括作弊行为、系统故障和恶意评价。处理方法包括实时监控、规则过滤和人工审核。四、计算题答案与解析13.订单分配算法设计解析：可使用贪心算法，每分钟将1000个订单平均分配给50名司机，确保每个司机处理20个订单，同时实时调整以应对突发情况。14.协同过滤推荐算法解析：基于历史订单数据，推荐与“餐巾纸”和“雨伞”相似的商品，如“雨衣”“太阳镜”等。五、开放题答案与解析15.算法优化方案设计解析：-目标：提高乘客等待时间，降低司机空驶率。-方法：引入多目标优化算法，结合乘客需求