算法工程师考试题库

算法工程师需要学：数理统计、线性代数、数字图像处理、机器语言、C语言、数据结构和算法、开发工具应用、企业网安全高级技术、企业网综合管理、网络设备与网络技术、程序设计、数据库基础、软件系统分析与设计、需求分析与建模、数字系统与逻辑设计、通行原理等。

算法是一系列解决问题的清晰指令，如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频、视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

编辑：kenwoodjw对于机器学习算法工程师而言，Python是不可或缺的语言，它的优美与简洁令人无法自拔。那么你过Python编程面试题吗？从Python基础到网页爬虫你是否能全方位Hold住？今天，为读者们推荐一个Github项目。在这个项目中， kenwoodjw 准备了近 300 道 Python 面试题，同时还包含解决方案与代码。主要从 Python 基础、高级语句、网页应用、数据库和测试等角度提问，读者可只自己需要的领域。目前该项目已经完成了很多基础和高级面试题，本文主要摘取一些 Python 面试题供大家参考。项目地址：总体而言，项目有近300道面试题。虽然该项目刚开始创建，但很多Python面试题都已经提供决方案。如下所示为面试题示例：本文截取了一些面试题及解决方案：Python 基础文件操作模块与包数据类型企业面试题Python 高级设计模式系统编程如果希望机器学习面试题，可阅读：春招已近，这份GitHub万星的ML算法面试大全请收下Python 基础什么是 Python？根据Python 创建者 Guido an Rossum 所言，Python是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上，很多开发者选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性，用它编码和表达想法非常自然。文件操作1.若有一个jsonline格式的文件，大小约为10K，我们的处理方式为：defget_lines(): l = []with open('', 'rb') as f:for eachline in f: (eachline)return lif __name__ == '__main__':for e in get_lines(): process(e) #处理每一行数据现在要处理一个大小为10G的文件，但是内存只有4G。如果在只修改get_lines 函数而其他代码保持不变的情况下，应该如何实现？需要考虑的问题都有那些？defget_lines(): l = []with open('','rb') as f: data = (60000) (data)yield l要考虑的问题有：内存只有4G，无法一次性读入10G文件。而分批读入数据要记录每次读入数据的位置，且分批每次读取得太小会在读取操作上花费过多时间。模块与包2.如何输入日期， 判断这一天是这一年的第几天？import datetimedefdayofyear(): year = input("请输入年份: ") month = input("请输入月份: ") day = input("请输入天: ") date1 = (year=int(year),month=int(month),day=int(day)) date2 = (year=int(year),month=1,day=1)return (date1-date2).days+1数据类型3.如何反转字符串"aStr"?print("aStr"[::-1])4.下面代码的输出结果将是什么？会报错吗？list = ['a','b','c','d','e']print(list[10:])代码将输出[]，并不会产生IndexError 错误。如果尝试用超出成员的个数的index来获取某个列表的成员，那就会报错。例如，尝试获取 list[10] 和之后的成员，会导致IndexError。然而当我们尝试获取列表的切片时，开始的index超过成员个数并不会产生IndexError，而是仅仅返回一个空列表。因为并不会报错，所以这种Bug很难追踪到。5.请写出一段Python代码，实现删除list里面的重复元素？l1 = ['b','c','d','c','a','a']l2 = list(set(l1))print(l2)用list类的sort方法可以保证顺序不变：l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = list(set(l1))(key=)print(l2)也可以这样写：l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = sorted(set(l1), key=)print(l2)也可以用遍历：l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = []for i in l1:ifnot i in l2: (i)print(l2)企业面试题6.设计实现遍历目录与子目录，抓取.pyc文件第一种方法：import osdefgetFiles(dir, suffix): res = []for root, dirs, files in (dir):for filename in files: name, suf = (filename)if suf == suffix: ((root, filename)) print(res)getFiles("./", '.pyc')第二种方法：import osdefpick(obj):try:if obj.[-4:] == ".pyc": print(obj)except:returnNonedefscan_path(ph): file_list = (ph)for obj in file_list:if (obj): pick(obj)elif (obj): scan_path(obj)if __name__ == '__main__': path = input('输入目录') scan_path(path)7.如何反转一个整数，例如-123--> -321？classSolution(object):defreerse(self, x):if-10 < x=""><>return x str_x = str(x)if str_x[0] != "-": str_x = str_x[::-1] x = int(str_x)else: str_x = str_x[1:][::-1] x = int(str_x) x = -xreturn x if-2147483648 < x=""><>if __name__ == '__main__': s = Solution() reerse_int = (-120) print(reerse_int)Python高级Python高级包含很多重要的模块，例如函数、类和实例、系统编程、正则表达式、网络编程等等。根据这些高级属性，Python可用于数据科学、网页开发、机器学习等等。设计模式8.对设计模式的理解，简述你的设计模式？设计模式是为我们经常会碰到的一些编程问题构建的可重用解决方案，它是总结性和经优化的。一个设计模式并不像一个类或一个库那样能够直接作用于我们的代码，反之，设计模式更为高级，它是一种在特定情形下实现的方法模板。常见的是工厂模式和单例模式。单例模式应用的场景一般发现在以下条件下： 资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等，如日志文件，应用配置。控制资源的情况下，方便资源之间的互相通信。9.生成器和迭代器的区别？迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身，它就是可迭代的。对于 string、list、dict、tuple 等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的，for 语句实际上会对容器对象调用 iter() 函数。iter() 会返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常。生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因为自动创建iter()和next()方法，生成器显得特别简洁，而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法，当发生器终结时，还会自动抛出StopIteration异常。10.对装饰器的理解，你能写出一个计时器装饰器，它能记录函数的执行时间吗？装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。import timedeftimeit(func):defwrapper(): start = () func() end = () print('used:',end-start)return wrapper @timeitdeffoo(): print('in foo()'foo())系统编程11.介绍一下你的进程。程序运行在操作系统上的一个实例，就称之为进程。进程需要相应的系统资源：内存、时间片、pid。创建进程： 首先要导入multiprocessing中的Process；创建一个Process对象；创建Process对象时，可以传递参数。p = Process(target=XXX, args=(tuple,), kwargs={key: alue})target = XXX # 指定的任务函数，不用加()args = (tuple,)kwargs = {key: alue} # 给任务函数传递的参数使用start()启动进程 结束进程 给子进程指定函数传递参数Demoimport osfrom mulitprocessing import Processimport timedefpro_func(name, age, **kwargs):for i in range(5): print("子进程正在运行中，name=%s,age=%d,pid=%d" % (name, age, ())) print(kwargs) ()if __name__ == "__main__":# 创建Process对象 p = Process(target=pro_func, args=('小明', 18), kwargs={'m': 20})# 启动进程 () (1)# 1秒钟之后，立刻结束子进程 () ()12.谈谈你对多进程、多线程、以及协程的理解，项目是否用？进程：一个运行的程序（代码）就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所有进程间数据不共享，开销大。线程: cpu调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在，一个进程至少有一个线程，叫主线程，而多个线程共享内存可以极大地提高了程序的运行效率。协程: 是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制，协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操中栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。关于系统编程还有很多问题，例如：本文为编辑，请联系本获得授权。

《1-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程(进阶)》百度网盘资源免费下载

链接:

-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程(进阶)|3-探索性项目-泰坦尼克号幸存者分析|2-从人工智能到机器学习|1-欢迎学习机器学习工程师|说明.docx|4-学习项目介绍.mp4|3-机器学习无处不在.mp4|3-机器学习无处不在 答案.mp4|3-机器学习无处不在|2-机器学习与传统编程的异同.mp4|1-欢迎来到机器学习课程.mp4|9-基础知识：人工智能的四个学派.mp4|8-什么是基于知识的人工智能？.mp4|7-人工智能的实际运用：|7-人工智能的实际运用：Watson 答案.mp4