网易2020校招笔试- 算法通用(正式批)

时长:120分钟 总分:100分

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题型介绍
题型 单选题 填空题 简答题
数量 10 4 3
1.
数据结构中,沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。对...
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数据结构中,沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。对二叉树的结点从1开始进行连续编号,要求每个结点的编号大于其左、右孩子的编号,同一结点的左右孩子中,其左孩子的编号小于其右孩子的编号,可采用(  )次序的遍历实现编号。




2.
现在假设对N个元素的链表做顺序查找时,若查找每个元素的概率相同,则平均查找...
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现在假设对N个元素的链表做顺序查找时,若查找每个元素的概率相同,则平均查找长度为(   )?




3.
吃葡萄
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有三种葡萄,每种分别有颗。有三个人,第一个人只吃第种葡萄,第二个人只吃第种葡萄,第三个人只吃第种葡萄。
适当安排三个人使得吃完所有的葡萄,并且且三个人中吃的最多的那个人吃得尽量少。
4.
跳柱子
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小易有根柱子,第根柱子的高度为。一开始小易站在第一根柱子上。小易能从第根柱子跳到第根柱子,当且仅当。其中为指定的一个数字。
另外小易拥有一次释放超能力的机会。这个超能力能让小易从柱子跳到任意满足的柱子而无视柱子高度的限制。
现在小易想知道,小易是否能到达第根柱子。
5.
积木
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小易有堆积木,第堆积木有块。小易还拥有一个容量无限的背包。
一开始小易站在第一堆积木旁边。每次小易可以选择进行下列三种操作中的一种:
1、从背包里掏出一块积木(如果有的话)放到当前这一堆里
2、从当前这一堆积木里掏出一块塞到背包里(如果当前积木堆不为空的话)
3、从当前这一堆走到下一堆。
一开始小易的背包里有块积木。小易希望把这些个积木变成严格递增的(即。小易希望知道这是否有可能能完成。(所有操作结束后不需要保证背包里没有积木了,可以有积木堆为空)。
6.
2个盒子被小牛分别放入中有两个大小相同的球,这两个球只可能是红和蓝两种颜色...
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2个盒子被小牛分别放入中有两个大小相同的球,这两个球只可能是红和蓝两种颜色,并且一个球是红的还是蓝的是等可能的。小牛让小客来猜盒子里球的颜色分别是什么样颜色。在小客猜的过程中,小牛告诉小客其中一个是盒子里面是红色的小球,那么另一个盒子里球还是红色的概率是多少( )




7.
线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构,线性表是数据结构的一种,...
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线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构,线性表是数据结构的一种,一个线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列,对于线性表(7,34,55,25,64,64,20,10)进行散列存储时,若选用H(K)=K%9作为散列函数,则散列地址为1的元素有(  )个。




8.
完全二叉树是指深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度...
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完全二叉树是指深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一 一对应将一棵有50个结点的完全二叉树按节点编号,如根节点的编号为1,那么编号为25的结点是(    )?




9.
以下关于正交分解  , 以下说法正确的是
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以下关于正交分解  , 以下说法正确的是




10.
以下关于卷积神经网络,说法正确的是
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11.
LR模型的损失函数是
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12.
以下聚类方法中, 哪个是基于图理论的
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13.
gru和lstm的说法正确的是:
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14.
逆序对距离之和
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小易给定一个的排列,希望你能求出这个序列中所有逆序对的距离和。
下标的距离为,逆序对是指序列中一对下标满足 .
15.
算法分类问题的评价标准有哪些?ROC和AUC分别指是什么, 其中...
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算法分类问题的评价标准有哪些?ROCAUC分别指是什么, 其中图坐标(横坐标和纵坐标)的意义是?
16.
情景描述:云音乐中,每天有几千万的用户搜索歌曲,搜索引擎会通过日志文件把用...
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情景描述:云音乐中,每天有几千万的用户搜索歌曲,搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索query都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。

问题:目前我们云音乐准备开发热搜榜功能;假设目前每天有一千万个query记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。)请你统计最热门的10个搜索query(要求使用的单机,并且内存不能超过1G)
17.
现在云音乐运营同学想在10.1云音乐每日推荐(云音乐首页的一个推荐功能)的...
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现在云音乐运营同学想在10.1云音乐每日推荐(云音乐首页的一个推荐功能)的banner投放运营活动,但是用户的听歌习惯有一定的周期性运营同学想提前知道10.1当天访问每日歌曲推荐的用户量,从而做更好的活动投放决策请你预估10.1当天访问每日歌曲推荐的用户量。

已知数据:

数据1:用户id、歌曲id、访问日期、播放时长、播放场景

数据2:用户id、年龄、性别、职业、偏好语种、偏好风格

数据3:播放场景有用户自己创建的歌单、用户自己的红心歌单、新歌推荐、每日推荐、私人fm、歌单、专辑