2026年京东算法工程师笔试核心考点巩固练习题含答案

2026年京东算法工程师笔试核心考点巩固练习题含答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在京东物流路径优化中，以下哪种算法最适合解决动态车辆路径问题（VRP）？A.Dijkstra算法B.遗传算法C.动态规划D.贪心算法2.京东推荐系统中，用于衡量用户行为与物品关联度的指标是？A.方差B.余弦相似度C.皮尔逊相关系数D.曼哈顿距离3.在京东广告点击率预估（CTR）任务中，以下哪种特征工程方法最常用？A.主成分分析（PCA）B.特征交叉C.灰度化处理D.归一化4.京东金融风控系统中，用于检测异常交易模式的模型是？A.决策树B.自编码器C.逻辑回归D.随机森林5.在京东电商商品聚类中，以下哪种距离度量最适合高维稀疏数据？A.欧氏距离B.余弦距离C.马氏距离D.曼哈顿距离二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.京东搜索排序中，常用的查询重定向技术是__________。2.京东客服智能问答系统中，用于衡量答案准确性的指标是__________。3.在京东库存管理中，__________算法常用于预测需求。4.京东人脸识别系统中，常用的特征提取方法是__________。5.京东自动驾驶项目中，__________算法用于路径规划。三、简答题（共3题，每题5分，共15分）1.简述京东商品推荐系统中，冷启动问题的解决方案。2.解释京东广告系统中的LambdaMART算法及其优势。3.描述京东金融反欺诈系统中，图神经网络的应用场景。四、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.编写Python代码，实现一个简单的协同过滤推荐算法（基于用户评分矩阵），要求：-输入：用户-物品评分矩阵-输出：用户未评分物品的预测评分-算法：基于用户的余弦相似度2.编写Python代码，实现一个LRU缓存机制的LRU算法（使用哈希表和双向链表），要求：-功能：支持get和put操作，保证缓存容量限制-输出：每次操作后的缓存状态五、综合题（共1题，20分）京东电商平台需要设计一个实时用户行为分析系统，要求：1.描述系统架构（数据采集、处理、分析）2.列出关键算法（如实时推荐、异常检测）3.说明技术选型（如Spark、Flink）4.分析系统优缺点及改进方向答案与解析一、选择题1.B.遗传算法解析：动态车辆路径问题（VRP）具有NP-hard特性，遗传算法适合解决此类复杂优化问题。Dijkstra算法用于单源最短路径，动态规划适用于确定性问题，贪心算法无法保证全局最优。2.B.余弦相似度解析：推荐系统通过计算用户行为向量与物品特征向量的夹角来衡量关联度，余弦相似度适用于高维稀疏数据。方差衡量离散程度，皮尔逊相关系数适用于连续数值，曼哈顿距离适用于网格数据。3.B.特征交叉解析：CTR预估中，特征交叉能有效融合多维度信息，提升模型效果。PCA用于降维，灰度化处理适用于图像，归一化仅改变尺度。4.B.自编码器解析：自编码器擅长学习异常数据表示，常用于金融欺诈检测。决策树适用于分类，逻辑回归用于线性关系，随机森林抗过拟合。5.B.余弦距离解析：高维稀疏数据中，余弦距离能更好地反映向量方向相似性。欧氏距离受维度灾难影响，马氏距离假设数据正态分布，曼哈顿距离适用于网格距离。二、填空题1.查询重定向解析：京东搜索通过重定向将模糊查询映射到精确查询，提升匹配度。2.BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）解析：客服问答系统常用BLEU等指标评估机器生成文本与参考答案的相似度。3.ARIMA（自回归积分移动平均）解析：电商库存管理常用ARIMA预测需求，结合历史销售数据。4.深度特征提取解析：京东人脸识别采用深度学习网络（如VGG、ResNet）提取高维特征。5.A（A星）解析：自动驾驶路径规划常用A算法结合启发式搜索优化效率。三、简答题1.冷启动问题解决方案-用户冷启动：基于用户注册信息、兴趣标签等进行内容推荐。-物品冷启动：利用物品属性（如类别、品牌）进行相似物品推荐。-结合行为数据：通过少量行为数据补充冷启动信息，如会话内推荐。2.LambdaMART算法优势-改进AdaBoost，避免过拟合。-非线性排序学习，适用于广告点击率预估。-兼顾速度与精度，支持并行计算。3.图神经网络应用场景-欺诈检测：构建交易关系图，识别异常子图。-用户行为分析：建模用户-物品交互图，预测关联行为。-客户分层：基于社交网络图进行社群划分。四、编程题1.协同过滤代码示例pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(matrix):row_mean=np.nanmean(matrix,axis=1,keepdims=True)matrix=matrix-row_meannorms=np.linalg.norm(matrix,axis=1,keepdims=True)similarity=np.dot(matrix,matrix.T)/(normsnorms.T)returnsimilaritydefpredict_rating(matrix,user_idx,item_idx):similarity=cosine_similarity(matrix)rated_items=matrix[user_idx,:]!=0similarity=similarity[user_idx,rated_items]ratings=matrix[user_idx,rated_items]iflen(similarity)==0:returnnp.nanreturnnp.sum(similarityratings)/np.sum(similarity)示例矩阵matrix=np.array([[5,3,0,1],[4,0,3,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4]])print(predict_rating(matrix,0,2))#预测用户0对物品2的评分2.LRU缓存代码示例pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache={}self.capacity=capacityself.head,self.tail={},{}self.head['next']=self.tailself.tail['prev']=self.headdef_add_node(self,node):node['prev']=self.headnode['next']=self.head['next']self.head['next']['prev']=nodeself.head['next']=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node['prev']next_node=node['next']prev_node['next']=next_nodenext_node['prev']=prev_nodedefget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._remove_node(node)self._add_node(node)returnnode['value']defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self._remove_node(self.cache[key])node={'key':key,'value':value}self.cache[key]=nodeself._add_node(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail['prev']self._remove_node(lru)delself.cache[lru['key']]示例cache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)print(cache.get(1))#返回1cache.put(3,3)#去除键2print(cache.get(2))#返回-1五、综合题系统设计思路1.架构-数据采集：使用Kafka收集用户行为日志（点击、浏览、加购）。-处理：SparkStreaming实时清洗数据，Hive存储历史数据。-分析：Flink计算实时指标，SparkMLlib进行模型训练。2.关键算法-实时推荐：基于用户会话的序列模型（如LSTM）。-异常检测：图聚类算法识别异常用户