2026年紫金矿业AI面试编程能力考察要点

2026年紫金矿业AI面试编程能力考察要点题型一：Python基础编程（共3题，每题10分）题目1（10分）：紫金矿业某矿区需要统计每日铜矿石的品位分布，请编写Python代码实现以下功能：1.读取包含每日铜品位（单位：%）的文本文件`copper品位.txt`，每行一个数值。2.计算品位在80-85%、86-90%、91-95%、96%以上的占比，并输出结果（格式保留2位小数）。3.将统计结果保存到`品位统计.csv`文件中，包含两列：`品位区间`和`占比`。题目2（10分）：某矿区的设备维护记录存储在CSV文件`设备维护.csv`中，字段包括`设备ID`（字符串）、`维护日期`（格式为`YYYY-MM-DD`）、`故障类型`（字符串）。请编写代码完成：1.提取2024年所有`故障类型`为`轴承磨损`的记录。2.统计每种故障类型的总记录数，并按数量降序排序。3.将结果输出为JSON格式，包含`故障类型`和`记录数`。题目3（10分）：紫金矿业需要检测铜矿石的杂质含量，请实现以下功能：1.生成一个包含1000个随机浮点数的列表，代表不同样本的杂质含量（范围0-5，保留3位小数）。2.计算中位数、方差（使用`pandas`库），并将结果打印输出。3.若杂质含量超过3.5，标记为`高危`，统计高危样本的比例并输出。题型二：算法与数据结构（共2题，每题15分）题目4（15分）：紫金矿业某矿段地质勘探数据存储在一个二维数组中，表示矿体的分布（0表示无矿，1表示有矿）。请编写函数实现：1.找到所有连续的矿体区域（横向或纵向相连），并统计每个区域的大小。2.输出最大区域的大小及对应坐标范围（左上角和右下角）。3.示例输入：pythondata=[[1,1,0,0,1],[1,1,1,0,0],[0,0,0,1,1],[0,1,1,1,0]]示例输出：python最大区域大小：9，坐标：(0,0)-(3,2)题目5（15分）：某矿区需要优化运输路线，起点和终点均在地图网格中，只能上下左右移动。请实现以下功能：1.编写函数`min_path_length`，输入地图网格（0为障碍），返回从起点到终点的最短路径长度。2.使用广度优先搜索（BFS）算法，并限制最大搜索深度为100。3.示例输入：pythongrid=[[0,1,0,0],[0,0,0,1],[1,1,0,0],[0,0,0,0]]start=(0,0),end=(3,3)示例输出：5（最短路径长度）。题型三：数据库与SQL（共2题，每题15分）题目6（15分）：紫金矿业的数据库包含以下表：-`mining_sites`（矿区ID、名称、地理位置）-`equipment`（设备ID、矿区ID、购买日期、状态）-`maintenance`（维护ID、设备ID、故障类型、维护日期）请编写SQL查询完成：1.查询2025年故障类型为`矿机故障`的设备数量，按矿区分组排序。2.查询每个矿区的设备平均使用年限（购买日期至今）。3.示例SQL：sqlSELECTmining_AS矿区名称,COUNT(equipment.id)AS故障设备数FROMmining_sitesJOINequipmentONmining_sites.id=equipment.mining_site_idJOINmaintenanceONequipment.id=maintenance.equipment_idWHEREmaintenance.maintenance_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'GROUPBYmining_ORDERBY故障设备数DESC;题目7（15分）：某矿区需要统计每日产量和能耗的关系，数据库表结构如下：-`daily_report`（日期、矿区ID、产量吨数、能耗kWh）请编写SQL查询：1.查询每个矿区产量与能耗的比值（保留2位小数）。2.若比值低于平均值，标记为`低效`。3.输出矿区ID、比值和效率状态。4.示例SQL：sqlSELECT矿区ID,ROUND(产量吨数/能耗kWh,2)AS能耗比,CASEWHEN产量吨数/能耗kWh<(SELECTAVG(产量吨数/能耗kWh)FROMdaily_report)THEN'低效'ELSE'正常'ENDAS状态FROMdaily_report;题型四：系统设计与优化（共2题，每题20分）题目8（20分）：紫金矿业需要处理大规模地质勘探数据（每秒约1000条），请设计以下功能：1.使用Python实现数据流的窗口统计功能，每隔10秒统计最近100条数据的平均品位和最大值。2.要求不存储全部数据，使用滑动窗口技术。3.提供伪代码或核心代码片段。题目9（20分）：某矿区需要优化设备故障预测模型，现有数据包含历史故障记录和传感器数据。请回答：1.若使用决策树模型，如何设计特征工程（列举3个特征并说明原因）？2.如何避免过拟合？（提出至少2种方法）3.示例回答：特征工程：-温度：设备过热常导致故障。-运行时长：长时间运行增加磨损风险。-历史故障次数：频繁故障的设备更易出问题。过拟合避免方法：-使用交叉验证评估模型。-设置最大深度限制。答案与解析答案1：pythonimportpandasaspddefprocess_copper_data(file_path,output_csv):读取数据data=pd.read_csv(file_path,header=None,names=['品位'])data['品位区间']=pd.cut(data['品位'],bins=[0,85,90,95,float('inf')],labels=['80-85','86-90','91-95','>=96'])counts=data['品位区间'].value_counts(normalize=True)100输出结果print(counts.apply(lambdax:f'{x:.2f}%'))保存到CSVresult=pd.DataFrame({'品位区间':counts.index,'占比':counts.values})result.to_csv(output_csv,index=False)示例调用process_copper_data('copper品位.txt','品位统计.csv')解析：1.使用`pandas`读取文本文件，`pd.cut`将品位划分为区间。2.`value_counts(normalize=True)`计算占比，保留2位小数。3.输出格式为百分比，保存为CSV。答案2：pythonimportpandasaspddefextract_maintenance_data(file_path):df=pd.read_csv(file_path)df['维护日期']=pd.to_datetime(df['维护日期'])提取2024年轴承磨损记录filtered=df[(df['维护日期'].dt.year==2024)&(df['故障类型']=='轴承磨损')]统计故障类型counts=df['故障类型'].value_counts().sort_values(ascending=False)输出JSONresult={'故障类型统计':counts.to_dict(),'轴承磨损记录':filtered.to_dict(orient='records')}print(result)returnresult示例调用extract_maintenance_data('设备维护.csv')解析：1.日期格式转换确保年份筛选准确。2.`value_counts`按故障类型统计并排序。3.输出为嵌套JSON结构。答案3：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpdefanalyze_impurities():生成随机数据data=np.random.uniform(0,5,1000).round(3)df=pd.DataFrame(data,columns=['杂质含量'])计算中位数和方差median=df['杂质含量'].median()variance=df['杂质含量'].var()print(f'中位数：{median:.3f},方差：{variance:.3f}')高危样本比例high_risk=df[df['杂质含量']>3.5]ratio=len(high_risk)/len(df)100print(f'高危比例：{ratio:.2f}%')analyze_impurities()解析：1.`numpy`生成随机浮点数，`pandas`处理统计。2.中位数和方差直接计算。3.条件筛选统计高危比例。答案4：pythondeffind_mine_regions(data):rows,cols=len(data),len(data[0])visited=[[False]colsfor_inrange(rows)]regions=[]defdfs(r,c,size):ifr<0orr>=rowsorc<0orc>=colsordata[r][c]==0orvisited[r][c]:returnsizevisited[r][c]=Truesize+=1size=dfs(r+1,c,size)size=dfs(r-1,c,size)size=dfs(r,c+1,size)size=dfs(r,c-1,size)returnsizeforrinrange(rows):forcinrange(cols):ifdata[r][c]==1andnotvisited[r][c]:region_size=dfs(r,c,0)regions.append((region_size,(r,c)))找最大区域max_region=max(regions,key=lambdax:x[0])returnmax_region示例调用data=[[1,1,0,0,1],[1,1,1,0,0],[0,0,0,1,1],[0,1,1,1,0]]print(f'最大区域大小：{max_region[0]}，坐标：{max_region[1]}-{get_bottom_right(data,max_region[1])}')解析：1.使用深度优先搜索（DFS）遍历连通区域。2.`visited`矩阵记录已访问节点。3.返回最大区域大小及起始坐标。答案5：pythonfromcollectionsimportdequedefmin_path_length(grid,start,end):rows,cols=len(grid),len(grid[0])directions=[(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)]queue=deque([(start[0],start[1],0)])visited=set([start])whilequeue:r,c,steps=queue.popleft()if(r,c)==end:returnstepsfordr,dcindirections:nr,nc=r+dr,c+dcif0<=nr<rowsand0<=nc<colsandgrid[nr][nc]==0and(nr,nc)notinvisited:visited.add((nr,nc))queue.append((nr,nc,steps+1))return-1示例调用print(min_path_length(grid,(0,0),(3,3)))解析：1.BFS算法使用队列，避免栈溢出。2.`visited`防止重复访问。3.限制搜索深度通过实际队列长度控制。答案6：sql--查询故障类型为矿机故障的设备数量，按矿区分组SELECTmining_AS矿区名称,COUNT(equipment.id)AS故障设备数FROMmining_sitesJOINequipmentONmining_sites.id=equipment.mining_site_idJOINmaintenanceONequipment.id=maintenance.equipment_idWHEREmaintenance.maintenance_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'ANDmaintenance.fault_type='矿机故障'GROUPBYmining_ORDERBY故障设备数DESC;--查询设备平均使用年限SELECTmining_AS矿区名称,AVG(DATEDIFF(CURRENT_DATE,equipment.purchase_date)/365)AS平均年限FROMmining_sitesJOINequipmentONmining_sites.id=equipment.mining_site_idGROUPBYmining_;解析：1.多表连接查询故障记录。2.`DATEDIFF`计算日期差，除以365转换为年。答案7：sql--查询比值和效率状态SELECT矿区ID,ROUND(产量吨数/能耗kWh,2)AS能耗比,CASEWHEN产量吨数/能耗kWh<(SELECTAVG(产量吨数/能耗kWh)FROMdaily_report)THEN'低效'ELSE'正常'ENDAS状态FROMdaily_report;解析：1.子查询计算平均值。2.`CASE`语句判断效率状态。答案8：pythonfromcollectionsimportdequedefsliding_window_stream(data_stream,window_size=100,interval=1