阿里校园招聘历年经典面试题汇总：算法工程师

算法工程师面试题第一篇：算法工程师面试题之一——搜索算法搜索算法是计算机科学中非常重要的一个领域，它涉及到如何高效地在大规模的数据集中查找指定的信息。

在大数据时代，搜索算法的优化和应用成为了很多企业以及互联网公司非常关注的问题。

作为一名算法工程师，熟悉各种搜索算法以及它们的优化策略非常重要。

在搜索算法中，最常见的就是线性搜索算法。

这种算法的思想很简单，就是逐个地比较目标值和每个元素，如果找到相等的元素则返回其索引，如果搜索完整个数据集都没有找到相等的元素，则返回-1。

然而，线性搜索算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数据集的大小，这意味着随着数据集的增大，搜索所需的时间也会线性增长，效率较低。

为了提高搜索的效率，人们提出了很多优化的搜索算法。

其中最著名的就是二分查找算法，也称为折半查找算法。

二分查找算法的前提是数据集必须是有序的，它通过每次将数据集分成两半来进行搜索。

如果目标值等于中间元素，则返回其索引；如果目标值小于中间元素，则在左半部分继续搜索；如果目标值大于中间元素，则在右半部分继续搜索。

通过不断缩小搜索范围，二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n是数据集的大小。

相比于线性搜索算法，二分查找算法具有更高的效率。

除了二分查找算法，还有其他一些高效的搜索算法，比如哈希查找算法、树状数组、布隆过滤器等。

这些算法在不同的场景下有着不同的应用，选择合适的算法可以大幅度提高搜索效率。

在实际的面试过程中，除了对搜索算法有深入的了解，算法工程师还需要具备一定的编程能力。

面试官可能会出一些编程题目，要求面试者用代码实现某种搜索算法。

因此，平时要多加练习，掌握搜索算法的实现和优化技巧。

总而言之，搜索算法是算法工程师面试的重要内容之一。

面试者需要熟悉各种搜索算法以及它们的应用场景，同时还要具备一定的编程能力。

只有在理论和实践上都能够熟练掌握搜索算法，才能在面试中给出令人满意的答案。

第二篇：算法工程师面试题之二——排序算法排序算法是计算机科学中最基本的算法之一，它涉及到对一组数据按照一定的顺序进行排列。

SGD,Momentum,Adagard,Adam原理L1不可导的时候该怎么办Sigmoid函数特性讲一下PCA拟牛顿法的原理编辑距离交叉熵公式LR公式逻辑回归怎么实现多分类什么是支持向量机，SVM与LR的区别？监督学习和无监督学习的区别朴素贝叶斯法的要求是？SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核？训练集中类别不均衡，哪个参数最不准确？你用的模型，最有挑战性的项目SVM的作用，基本实现原理SVM使用对偶计算的目的是什么，如何推出了的，手写推导SVM的物理意义是什么数据集的分类问题（从数据的大小、特征、是否有缺失）如果数据有问题，怎么处理分层抽样的适用范围LR和线性回归的区别生成模型和判断模型基本形式，有哪些？核函数的种类和应用场景分类算法列一下有多少中？应用场景SVM核函数的选择核函数的作用SVM为什么使用对偶函数求解ID3,C4.5,CART三种决策树的区别Loss Function有哪些，怎么用线性回归的表达式，损失函数协同过滤中的算法怎么细分HMM隐马模型的参数估计方法是？Bootstrap方法是什么？如何防止过拟合？对应时间序列的数据集如何进行交叉验证？正负样本不平衡的解决办法，评价指标的参数价值？迁移学习数据不平衡怎么办？生成模型和判别模型的区别特征选择怎么做怎么防止过拟合ID3树用什么指标选择特征特征工程的问题Tensorflow的工作原理Tensorflow中interactivesession和session的区别梯度消失循环神经网络为什么好？什么是RNN模型不收敛的原因有哪些？Relu比sigmoid的效果好在哪里？神经网络中权重共享的是？神经网络激活函数？深度学习中，微调已有成熟模型，再基于新数据，修改最后几层神经网络权值，为什么？神经网络中的权重共享是？GRU结构图Attention机制的作用Seq2Seq模型介绍什么是dropoutLSTM每个门的计算公式梯度消失，梯度爆炸的问题AdamAttention机制RNN梯度消失问题，为什么LSTM和GRU可以解决此问题GAN网络的思想神经网络为什么用交叉熵LSTM的cell示意图和计算公式批量梯度下降法BGDCNN为什么比DNN在图像识别上更好RNN和LSTM内部结构的不同。

算法面试经典100题算法面试是计算机领域的重要环节，经典的算法问题往往能够考验求职者的解决问题的能力和思维属性。

在这里，我们将介绍100道经典的算法面试题，让你在面试中迎刃而解。

字符串：1. 判断一个字符串是否为回文字符串。

2. 给定一个字符串，求出其中出现次数最多的字符和出现的次数。

3. 实现一个函数，将字符串中的空格替换为"%20"。

4. 判断一个字符串是否与另一个字符串的字符种类和数量相同。

5. 找出一个字符串中出现次数为1的字符。

数组和矩阵：6. 寻找数组中的最大值和最小值。

7. 给定一个有序数组，实现两数之和。

8. 给定一个数组和一个目标值，找出数组中两数之和等于目标值的下标。

9. 给定一个有序数组和一个目标值，找出目标值在数组中第一次出现的下标。

10. 给定一个二维矩阵和一个目标值，找出目标值在矩阵中的位置。

链表：11. 反转链表。

12. 删除链表中的重复节点。

13. 找到链表的中间节点。

14. 找到链表的倒数第k个节点。

15. 判断链表是否为回文链表。

树：16. 实现二叉查找树，并对其进行插入和查找操作。

17. 实现二叉查找树的前序、中序和后序遍历。

18. 实现二叉查找树的广度优先遍历。

19. 判断两棵二叉树是否相同。

20. 判断一棵二叉树是否为平衡二叉树。

图：21. 判断一张图是否为二分图。

22. 实现拓扑排序。

23. 实现最短路径算法（如Dijkstra算法）。

24. 实现最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法）。

25. 实现图的遍历（如深度优先遍历和广度优先遍历）。

排序和查找：26. 实现冒泡排序。

27. 实现快速排序。

28. 实现选择排序。

29. 实现插入排序。

30. 实现归并排序。

31. 实现希尔排序。

32. 实现堆排序。

33. 实现计数排序。

34. 实现基数排序。

35. 实现查找算法（如二分查找和哈希查找）。

动态规划：36. 实现斐波那契数列。

算法工程师面试真题单选题100道及答案解析1. 以下哪种数据结构适合用于实现快速查找最大值和最小值？A. 栈B. 队列C. 堆D. 链表答案：C解析：堆可以快速地获取最大值和最小值。

2. 快速排序在最坏情况下的时间复杂度是？A. O(nlogn)B. O(n^2)C. O(n)D. O(logn)答案：B解析：快速排序在最坏情况下，每次划分都极不均匀，时间复杂度为O(n^2)。

3. 以下哪种算法常用于在未排序的数组中查找特定元素？A. 冒泡排序B. 二分查找C. 顺序查找D. 插入排序答案：C解析：顺序查找适用于未排序的数组查找特定元素。

4. 一个有向图的邻接表存储结构中，顶点的邻接点是按照什么顺序存储的？A. 随机顺序B. 顶点编号的大小顺序C. 插入的先后顺序D. 无法确定答案：C解析：邻接表中顶点的邻接点是按照插入的先后顺序存储的。

5. 深度优先搜索遍历图的时间复杂度是？A. O(n)B. O(n + e)C. O(n^2)D. O(e)答案：B解析：深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n + e)，其中n 是顶点数，e 是边数。

6. 以下哪种排序算法是稳定的排序算法？A. 快速排序B. 希尔排序C. 冒泡排序D. 选择排序答案：C解析：冒泡排序是稳定的排序算法。

7. 一个具有n 个顶点的无向完全图，其边的数量为？A. n(n - 1) / 2B. n(n - 1)C. n^2D. 2n答案：A解析：无向完全图的边数为n(n - 1) / 2 。

8. 动态规划算法的基本思想是？A. 分治法B. 贪心算法C. 把问题分解成多个子问题并保存子问题的解D. 回溯法答案：C解析：动态规划的基本思想是把问题分解成多个子问题并保存子问题的解，避免重复计算。

9. 以下关于哈希表的说法，错误的是？A. 哈希表的查找时间复杂度为O(1)B. 哈希冲突可以通过开放定址法解决C. 哈希表的空间复杂度是固定的D. 哈希函数的设计会影响哈希表的性能答案：C解析：哈希表的空间复杂度不是固定的，取决于元素数量和负载因子等。

算法工程师面试题算法工程师是一项专业技术职位，负责开发、优化和实施各种算法和数据结构。

在算法工程师的面试过程中，经常会遇到各种各样的面试题，旨在考察面试者的算法和编程能力。

下面将介绍一些常见的算法工程师面试题。

一、递归与迭代递归与迭代是算法中重要的概念。

请你举一个具体的例子来说明递归和迭代的区别，并分析在什么情况下递归更适合使用，什么情况下迭代更适合使用。

二、时间复杂度与空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。

请你分别解释时间复杂度和空间复杂度，并给出一个具体的例子来说明它们的应用。

三、动态规划动态规划是解决一类优化问题的常用方法。

请你选择一个实际问题，并使用动态规划的思想来解决该问题。

详细说明问题的解决思路和算法流程。

四、图算法图算法是处理图结构的重要算法，用于解决诸如最短路径、最小生成树等问题。

请你选择一个具体的图算法，例如Dijkstra算法或Kruskal算法，并解释其原理和实现步骤。

五、排序算法排序是处理数据的常见操作，有多种不同的排序算法。

请你选择一个排序算法，例如快速排序或归并排序，并详细解释其原理和具体实现过程。

六、数据结构数据结构是算法的基础，对于算法工程师来说非常重要。

请你选择一个常见的数据结构，例如数组、链表或树，并解释其定义、操作和应用场景。

七、算法设计请你设计一个算法，解决以下问题：给定一个整数数组，找出数组中和为给定值的两个数，并返回这两个数的索引。

八、算法优化请你分析以下代码片段的时间复杂度，并给出优化的建议：```for i in range(n):for j in range(n):if i < j:// do something```以上是一些常见的算法工程师面试题，通过回答这些问题，可以有效评估面试者的算法和编程能力。

在准备面试时，建议多做练习，加强对算法和数据结构的理解和掌握。

祝您面试顺利！。

第1篇一、引言随着互联网的快速发展，网络算法在计算机网络中扮演着至关重要的角色。

网络算法涉及到路由、流量控制、拥塞控制、网络协议等方面，是计算机网络领域的研究热点。

为了帮助大家更好地应对网络算法面试，本文整理了以下网络算法面试题目及其解析，希望对大家的面试有所帮助。

一、路由算法1. 题目：请简要介绍最短路径算法（Dijkstra算法）和链路状态路由算法（OSPF算法）。

解析：最短路径算法是一种用于计算网络中两点之间最短路径的算法。

Dijkstra算法是一种基于贪心策略的算法，适用于图中的节点数量较少且边的权重不大于某个值的情况。

链路状态路由算法（OSPF）是一种基于链路状态信息的路由算法，能够快速收敛并适应网络拓扑结构的变化。

2. 题目：简述BGP（边界网关协议）的工作原理。

解析：BGP是一种外部网关协议，用于在不同自治系统（AS）之间交换路由信息。

BGP通过路由策略、路由属性、路径属性等机制，实现路由信息的交换和选择。

BGP协议具有以下特点：（1）无环路由选择：BGP协议能够避免路由环路，保证网络可达性。

（2）多路径支持：BGP协议支持多条到达同一目的地的路由，通过路由策略进行选择。

（3）策略路由：BGP协议支持路由策略，实现复杂路由控制。

二、流量控制算法1. 题目：请简要介绍TCP和UDP的流量控制机制。

解析：TCP和UDP是两种常见的传输层协议，它们分别采用了不同的流量控制机制。

（1）TCP流量控制：TCP协议通过滑动窗口机制实现流量控制。

发送方根据接收方的接收窗口大小调整发送速率，确保接收方能够及时处理接收到的数据。

（2）UDP流量控制：UDP协议没有内置的流量控制机制，但可以通过外部手段实现流量控制，如NAT（网络地址转换）等。

2. 题目：简述拥塞控制算法（如慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复）。

解析：拥塞控制算法是保证网络稳定运行的重要手段。

以下为常见的拥塞控制算法：（1）慢启动：当网络出现拥塞时，发送方逐渐增加发送窗口大小，直到达到阈值。

前言之前也给大家分享过很多的面试题和大佬的面试经验，相信大家也已经利用到了，也顺利找到了工作，并拿到了高薪。

今天就给大家分享阿里P8专家长期以来面试所问到的java面试题，总共有598道（含算法），希望大家能够喜欢！！入职阿里598道JAVA题阿里P 8专家爆出：入职阿里必备的598道java面试题，内含算法第二版: Java17道1、JDK和JRE有什么区别?2、== 和equals 的区别是什么?3、两个对象的hashCode0相同,则equals0也- 定为true. 对吗?4、final在java 中有什么作用?5、java 中的Math.round(-1.5) 等于多少?6、String 属于基础的数据类型吗?7、java 中操作字符串都有哪些类?它们之间有什么区别?8、String str= "i"与String str=new String(i)一样吗?9、如何将字符串反转?10.String类的常用方法都有那些?11.抽象类必须要有抽象方法吗?12.普通类和抽象类有哪些区别?13.抽象类能使用final 修饰吗?14.接口和抽象类有什么区别?15.java中10流分为几种?16.BIO、NIO、AIO有什么区别?17.Files的常用方法都有哪些?阿里P 8专家爆出：入职阿里必备的598道java面试题，内含算法第二版: Java47道1.什么是Redis?简述它的优缺点?2.Redis 与memcached相比有哪些优势?3、Redis 支持哪几种数据类型?4、Redis 主要消耗什么物理资源?5.Redis 有哪几种数据淘汰策略?6、Redis 官方为什么不提供Windows版本?7.-一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?8、为什么Redis需要把所有数据放到内存中?9、Redis 集群方案应该怎么做?都有哪些方案?10.Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?11、MySQL里有2000w数据，redis 中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据?12、Redis 有哪些适合的场景?(1)会话缓存(Session Cache)(2)全页缓存(FPC)(3)队列.(4)排行榜/计数器.(5)发布/订阅.13.Redis 支持的Java客户端都有哪些?官方推荐用哪个?1.为什么选择使用框架而不是原生?2、虚拟DOM的优劣如何?3、虚拟DOM实现原理......4、React最新的生命周期是怎样的?5、React 的请求应该放在哪个生命周期中?6、setState 到底是异步还是同步?-7.React 组件通信如何实现?8、React有哪些优化性能是手段?9、React 如何进行组件/逻辑复用?-...10.mixin. hoc、render props. react- hooks的优劣如何?11.你是如何理解fiber的?12、你对Time Slice 的理解?13、redux 的工作流程?14.react-redux 是如何工作的?15.redux 与mobx的区别?-16、redux 中如何进行异步操作?17、redux 异步中间件之间的优劣?.18、面向对象和面向过程的区别19.Java 语言有哪些特点?20、什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么?什么Java是虚拟机?21.什么是Java虚拟机22.什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?23、什么是JDK?什么是JRE?24、环境变量Path和ClassPath的作用是什么?如何设置这两个环境变量?25.Java 应用程序与小程序之间有那些差别?26、字符型常量和字符串常量的区别-27.Java语言采用何种编码方案?有何特点?28、构造器Constructor是否可被override29、重载和重写的区别30、java面向对象编程三大特-----_封装、继承、多态31.java中equals方法的用法以及==的用法32、String 和StringBuffer. StringBuilder 的区别是什么? String 为什么是不可变的?33.自动装箱与拆箱34、类、方法、成员变量和局部变量的可用修饰符35.在一个静态方法内调用一个非静态成员为什么是非法的?36、在Java中定义一个不做事且没有参数的构造方法的作用37.import java和javax有什么区别？接口和抽象类的区别是什么?38、成员变量与局部变量的区别有哪些?39.创建-个对象用什么运算符?对象实体与对象引用有何不同?40什么是方法的返回值?返回值在类的方法里的作用是什么?41.一个类的构造方法的作用是什么?若-个类没有声明构造方法，改程字能正确执行吗?为什么?42.构造方法有哪些特性?43、静态方法和实例方法有何不同?44、对象的相等与指向他们的引用相等，两者有什么不同?45、在调用子类构造方法之前会先调用父类没有参数的构造方法。

算法工程师面试题算法工程师面试题常见的要求包括算法设计和分析、数据结构、编程语言和系统设计等方面的知识。

本文将围绕着这些方面展开，从算法的基本概念、数据结构的实现、编程语言的应用以及系统设计的思路等进行探讨。

首先，我们来了解一下什么是算法。

简而言之，算法是解决特定问题的一系列有序步骤的集合。

在计算机科学中，算法是实现计算过程的一些指令，用于解决问题或完成特定任务。

算法既可以是具体实现的代码，也可以是抽象的描述。

算法的好坏可以从时间复杂度和空间复杂度来衡量，即算法执行所需的时间和内存资源消耗。

而数据结构则是组织和存储数据的一种方式，它是算法的基础。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等等。

算法工程师需要了解不同数据结构的特点、适用场景以及实现的方法。

例如，数组由相同类型的元素组成，可以通过下标快速访问，但插入和删除元素的效率较低；链表由节点组成，每个节点存储数据和指向下一个节点的指针，插入和删除元素的效率较高，但访问元素需要遍历整个链表。

对于算法工程师来说，熟练掌握各种数据结构的实现和操作是必不可少的。

另外，编程语言的应用也是算法工程师面试的重要内容之一。

常见的编程语言包括C、C++、Java、Python等。

不同的编程语言适用于不同的场景和用途。

对于算法工程师来说，熟练掌握至少一门编程语言，并能灵活运用，是进行算法设计和实现的基础。

掌握常用数据结构和算法的编程实现，并能进行性能优化和调试，是一个合格的算法工程师应该具备的能力。

最后，系统设计是算法工程师面试中的一个重要环节。

系统设计指的是在特定的场景下，设计相应的软件或系统架构，从而满足系统需求。

面试官可能会要求算法工程师设计一个大规模搜索引擎的架构，要求考虑并发性、负载均衡、数据库设计等因素。

在这个环节中，算法工程师需要综合运用自己的知识和经验，提供一个合理、高效的系统设计方案。

综上所述，算法工程师面试题涉及了算法设计和分析、数据结构、编程语言和系统设计等多个方面的知识。

阿里算法工程师面试题一、题目简述本文介绍了一道阿里算法工程师面试题，并对该题进行分析和解答。

二、问题描述请设计一个算法，对于给定的非负整数n，判断n是否为2的幂。

三、问题分析要判断一个数n是否为2的幂，可以通过判断n是否满足以下两个条件：1. n大于0；2. n的二进制表示中只有一位为1。

四、算法设计1. 首先判断输入的n是否大于0，若n小于等于0，则返回false，表示n不是2的幂；2. 若n大于0，则将会进入循环，判断n的二进制表示中1的个数是否为1；3. 在循环中，使用取模运算和整除运算，逐渐将n除以2，判断其余数是否为1；4. 若n的二进制表示中只有一个位置上的数为1，则返回true，表示n是2的幂；5. 若n的二进制表示中不止一个位置上的数为1，则返回false，表示n不是2的幂。

五、算法实现```pythondef is_power_of_two(n):if n <= 0:return Falsecount = 0while n != 0:if n % 2 == 1:count += 1n //= 2return count == 1```六、算法测试对于输入的非负整数n，调用is_power_of_two函数判断n是否为2的幂，并输出结果。

```pythonn = 16print(is_power_of_two(n)) # 输出 Truen = 10print(is_power_of_two(n)) # 输出 False```七、算法复杂度分析该算法的时间复杂度为O(logn)，因为在运行过程中，n每次被除以2，直到n等于0为止。

八、总结本文介绍了一道阿里算法工程师面试题，即判断给定的非负整数n 是否为2的幂。

通过分析题目要求，设计了相应的算法，并给出了算法的实现代码。

最后进行了算法的测试和复杂度分析。

校招算法工程师真题单选题100道及答案解析1. 以下数据结构中，插入和删除操作平均时间复杂度最低的是（）A. 链表B. 栈C. 队列D. 哈希表答案：D解析：哈希表在理想情况下，插入和删除操作的平均时间复杂度为O(1)。

链表、栈和队列的插入和删除操作平均时间复杂度通常为O(n)。

2. 冒泡排序在最坏情况下的比较次数是（）A. n(n - 1) / 2B. n log₂nC. n²D. 2^n答案：C解析：冒泡排序在最坏情况下，需要比较n²次。

3. 一个具有n 个顶点的无向完全图，其边数为（）A. n(n - 1) / 2B. n(n - 1)C. n²D. 2n答案：A解析：无向完全图中，每个顶点都与其他n - 1 个顶点相连，由于每条边被计算了两次，所以边数为n(n - 1) / 2 。

4. 深度优先搜索遍历图的时间复杂度为（）A. O(n)B. O(n + e)C. O(n²)D. O(e log₂n)答案：B解析：深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n + e)，其中n 为顶点数，e 为边数。

5. 下列算法中，不能用于求解最短路径的是（）A. Dijkstra 算法B. Floyd 算法C. 贪心算法D. 回溯算法答案：D解析：回溯算法主要用于解决组合优化等问题，不能用于求解最短路径。

Dijkstra 算法用于求解单源最短路径，Floyd 算法用于求解多源最短路径，贪心算法在某些情况下也可用于求解最短路径问题。

6. 二分查找在有序数组中的时间复杂度为（）A. O(n)B. O(log₂n)C. O(n log₂n)D. O(n²)答案：B解析：二分查找每次将搜索范围缩小一半，时间复杂度为O(log₂n)。

7. 以下哪种排序算法在平均情况下性能最优（）A. 快速排序B. 插入排序C. 冒泡排序D. 选择排序答案：A解析：快速排序在平均情况下的时间复杂度为O(n log₂n)，性能最优。