百度校招數(shù)據(jù)挖掘工程師筆試題和面試題答案目

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筆試時間:2015-9-20

筆試職位:機器學習/數(shù)據(jù)挖掘工程師

筆試城市:天津、深圳、南京等

一. 簡答題

1. new 和 malloc 的區(qū)別。

2. hash沖突是指什么?怎么解決?給兩種方法,寫出過程和優(yōu)缺點。

3. 命中的概率是 0.25,若要至少命中一次的概率不小于 0.75,則至少需要幾次?

二. 算法設(shè)計題

1. 用C/C++寫一個歸并排序。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為struct Node{int v; Node next};

接口為 Node merge_sort(Node );

2. 設(shè)計S型層次遍歷樹的算法,比如根節(jié)點是第一層,第二層從左至右遍歷,第三層從右至左遍歷,第四層再從左至右遍歷,以此類推。

舉例:應(yīng)依次輸出 1 2 3 6 5 4 7 8 9。

3. 一個url文件,每行是一個url地址,可能有重復(fù)。

(1)統(tǒng)計每個url的頻次,設(shè)計函數(shù)實現(xiàn)實現(xiàn)。

(2)設(shè)有10億url,平均長度是20,現(xiàn)在機器有8G內(nèi)存,怎么處理,寫出思路。

三. 系統(tǒng)設(shè)計題

自然語言處理中的中文分詞問題,前向最大匹配算法(FMM)。

注:題目舉例說明了FMM的基本思想。

(1)設(shè)計字典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) struct dictnote。

(2)用C/C++實現(xiàn)FMM,可選接口為

int FMM(vector iLetters, dictnode iRoot, vector oResults);

其中 iLetters 為待分詞的句子,比如 {“小”,“明”,“今”,“天”,“買”,“了”,“i”,“p”,“o”,“n”,“e”,“6”},

iRoot 是字典, oResults 保存輸出結(jié)果,即分詞的位置。也可以自己設(shè)計接口。

(3)收集了一些手機品牌的字典,如{iphone, 諾基亞}。

現(xiàn)在要求查找包含這些手機品牌的網(wǎng)頁,比如包含 iphone6, 諾基亞 9973 等。

怎么修改FMM實現(xiàn)這個功能,可以寫偽代碼。

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