2026年人工智能算法工程师编程与算法应用题库

2026年人工智能算法工程师编程与算法应用题库一、编程实现题（每题15分，共2题）1.1（15分）题目：假设有一个电商平台的用户行为数据集，包含用户ID、商品ID、购买时间戳和购买金额四列。现需编写Python代码，实现以下功能：（1）筛选出购买金额大于100元的记录；（2）按用户ID分组，计算每个用户的总购买金额；（3）将结果按总购买金额降序排列，并输出前10个用户的用户ID和总购买金额。要求：-使用Pandas库处理数据；-输出格式为：用户ID|总购买金额；-数据集示例见附件（此处为假设）。答案与解析：pythonimportpandasaspd示例数据（实际使用时需替换为真实数据集）data={'user_id':[1,2,1,3,2,4,3,5,1,2],'item_id':[101,102,103,104,105,106,107,108,109,110],'timestamp':['2023-01-0110:00','2023-01-0111:00','2023-01-0112:00','2023-01-0113:00','2023-01-0114:00','2023-01-0115:00','2023-01-0116:00','2023-01-0117:00','2023-01-0118:00','2023-01-0119:00'],'amount':[120,80,200,50,150,90,300,60,110,70]}df=pd.DataFrame(data)（1）筛选购买金额大于100元的记录filtered_df=df[df['amount']>100]（2）按用户ID分组，计算总购买金额grouped_df=filtered_df.groupby('user_id')['amount'].sum().reset_index()（3）降序排列并输出前10条result=grouped_df.sort_values(by='amount',ascending=False).head(10)print(result.to_string(index=False))解析：-使用Pandas的筛选功能（`df[df['amount']>100]`）提取购买金额大于100元的记录；-`groupby('user_id')['amount'].sum()`按用户ID分组并求和；-`sort_values`降序排列，`head(10)`取前10条。1.2（15分）题目：在自然语言处理任务中，需实现一个文本分类函数，输入为一段文本，输出为该文本所属的类别（如“科技”“体育”“娱乐”）。现需编写Python代码，实现以下功能：（1）使用预训练的BERT模型进行文本分类；（2）测试以下三个样本文本的类别：-“苹果公司发布新款iPhone，搭载A17芯片”；-“C罗在欧冠决赛中上演帽子戏法”；-“《流浪地球2》票房突破20亿”。（3）输出每个样本的预测类别及置信度。要求：-使用HuggingFace的Transformers库；-输出格式为：样本文本|预测类别|置信度；-需安装`transformers`和`torch`库。答案与解析：pythonfromtransformersimportpipeline加载预训练的BERT分类模型classifier=pipeline("text-classification",model="uer/bert-base-chinese-textclassification")样本文本texts=["苹果公司发布新款iPhone，搭载A17芯片","C罗在欧冠决赛中上演帽子戏法","《流浪地球2》票房突破20亿"]分类并输出结果fortextintexts:result=classifier(text)print(f"{text}|{result[0]['label']}|{result[0]['score']:.4f}")解析：-使用HuggingFace的`pipeline`函数加载预训练的BERT分类模型；-`text-classification`任务自动匹配模型，`uer/bert-base-chinese-textclassification`为中文分类模型；-输出每个样本的类别（如“科技”“体育”“娱乐”）及置信度。二、算法设计题（每题20分，共2题）2.1（20分）题目：在推荐系统场景中，需设计一个协同过滤算法，实现用户对商品的评分预测。现有用户-商品评分矩阵如下（部分数据）：|用户|商品1|商品2|商品3|商品4|||-|-|-|-||用户1|5|3|0|4||用户2|4|0|3|5||用户3|0|5|4|0||用户4|3|0|5|2|要求：（1）计算用户1对商品3的评分预测值（基于用户相似度）；（2）解释选择相似度计算方法的理由；（3）简述如何处理数据稀疏性问题。答案与解析：（1）评分预测值计算：pythonimportnumpyasnp评分矩阵（部分数据）ratings=np.array([[5,3,0,4],[4,0,3,5],[0,5,4,0],[3,0,5,2]])计算用户相似度（皮尔逊相关系数）defpearson_similarity(ratings,user1,user2):ifuser1==user2:return1.0common_items=np.nonzero(ratings[user1]>0)[0]&np.nonzero(ratings[user2]>0)[0]iflen(common_items)==0:return0.0x=ratings[user1,common_items]y=ratings[user2,common_items]returnnp.dot(x-np.mean(x),y-np.mean(y))/(np.linalg.norm(x-np.mean(x))np.linalg.norm(y-np.mean(y)))用户1对商品3的评分预测user1=0#用户1的索引item3=2#商品3的索引similar_users=[]foruserinrange(ratings.shape[0]):similarity=pearson_similarity(ratings,user1,user)similar_users.append((user,similarity))排序并取前3个相似用户similar_users.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)top_users=similar_users[:3]计算加权平均sim_sum=0.0weight_sum=0.0foruser,similarityintop_users:ifratings[user,item3]>0:sim_sum+=similarityratings[user,item3]weight_sum+=similarityifweight_sum>0:predicted_rating=sim_sum/weight_sumelse:predicted_rating=0print(f"用户1对商品3的预测评分：{predicted_rating:.2f}")（2）相似度计算方法理由：皮尔逊相关系数适用于评分数据的相似度计算，能处理不同用户的评分尺度差异，且对稀疏数据有一定鲁棒性。（3）数据稀疏性处理：-使用填充值（如均值）补全评分矩阵；-结合多种相似度计算方法（如余弦相似度）；-采用矩阵分解技术（如SVD）降低稀疏性影响。2.2（20分）题目：在图像识别任务中，需设计一个目标检测算法，实现从一段视频帧中定位并分类行人。现有数据集包含标注信息（如边界框坐标和类别标签）。现需回答以下问题：（1）简述FasterR-CNN算法的核心流程；（2）如何评估目标检测模型的性能（至少列举3个指标）；（3）针对小目标检测问题，可采取哪些改进措施。答案与解析：（1）FasterR-CNN核心流程：1.特征提取：使用卷积神经网络（如ResNet）提取图像特征；2.区域提议（RPN）：RPN网络生成候选边界框，并预测类别及边界框回归值；3.分类与回归：对候选框进行分类（目标/背景）和边界框精调；4.非极大值抑制（NMS）：合并重叠框，保留最优结果。（2）性能评估指标：-mAP（meanAveragePrecision）：综合评估精度和召回率；-IoU（IntersectionoverUnion）：评估边界框定位精度；-FPS（FramesPerSecond）：衡量模型实时性。（3）小目标检测改进措施：-多尺度特征融合：使用FPN（FeaturePyramidNetwork）融合不同分辨率特征；-数据增强：放大小目标（如随机裁剪）；-损失函数优化：使用FocalLoss降低小目标分类难度。三、编程实现题（每题10分，共3题）3.1（10分）题目：编写Python代码，实现快速排序算法，输入为任意乱序数组，输出为排序后的数组。要求：-不能使用内置排序函数；-示例输入：`[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3]`。答案与解析：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)示例arr=[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3]sorted_arr=quick_sort(arr)print(sorted_arr)解析：-选择中位数作为基准值（pivot）；-将数组分为小于、等于、大于三部分；-递归排序左右子数组。3.2（10分）题目：编写Python代码，实现二分查找算法，输入为有序数组和一个目标值，输出为目标值的索引（若不存在则返回-1）。要求：-不能使用内置查找函数；-示例输入：`[1,2,4,6,8,10]`，目标值`6`。答案与解析：pythondefbinary_search(arr,target):left,right=0,len(arr)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifarr[mid]==target:returnmidelifarr[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1return-1示例arr=[1,2,4,6,8,10]target=6index=binary_search(arr,target)print(index)#输出：3解析：-每次将查找范围缩小一半；-若中间值等于目标值则返回索引；-若目标值不存在则返回-1。3.3（10分）题目：编写Python代码，实现Dijkstra算法，输入为图的邻接矩阵和起点，输出为最短路径到各顶点的距离。要求：-使用贪心策略更新最短路径；-示例输入：pythongraph=[[0,2,4,0],[2,0,2,4],[4,2,0,2],[0,4,2,0]]start=0答案与解析：pythondefdijkstra(graph,start):n=len(graph)distances=[float('inf')]ndistances[start]=0visited=[False]nfor_inrange(n):min_distance=float('inf')current=Noneforiinrange(n):ifnotvisited[i]anddistances[i]<min_distance:min_distance=distances[i]current=iifcurrentisNone:breakvisited[current]=Trueforiinrange(n):ifgraph[current][i]>0andnotvisited[i]:distances[i]=min(d