网易2018校园招聘人工智能工程师笔试卷
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 | 7 | 2 | 5 |
1.
以下python代码输出为 >>> val=[['a'...
以下python代码输出为
>>> val=[['a'] * 3] * 3 >>> val[0][0]='b' >>> print val
5.
假设一棵二叉排序树的节点的值均为10到20的整数，如果在这棵树里查找15，...
假设一棵二叉排序树的节点的值均为10到20的整数，如果在这棵树里查找15，以下哪个序列是不可能存在的?
8.
重排数列
小易有一个长度为N的正整数数列A = {A[1], A[2], A[3]..., A[N]}。
牛博士给小易出了一个难题:
对数列A进行重新排列,使数列A满足所有的A[i] * A[i + 1](1 &le i &le N - 1)都是4的倍数。
小易现在需要判断一个数列是否可以重排之后满足牛博士的要求。
牛博士给小易出了一个难题:
对数列A进行重新排列,使数列A满足所有的A[i] * A[i + 1](1 &le i &le N - 1)都是4的倍数。
小易现在需要判断一个数列是否可以重排之后满足牛博士的要求。
9.
最长公共子括号序列
一个合法的括号匹配序列被定义为:
1. 空串""是合法的括号序列
2. 如果"X"和"Y"是合法的序列,那么"XY"也是一个合法的括号序列
3. 如果"X"是一个合法的序列,那么"(X)"也是一个合法的括号序列
4. 每个合法的括号序列都可以由上面的规则生成
例如"", "()", "()()()", "(()())", "(((()))"都是合法的。
从一个字符串S中移除零个或者多个字符得到的序列称为S的子序列。
例如"abcde"的子序列有"abe","","abcde"等。
定义LCS(S,T)为字符串S和字符串T最长公共子序列的长度,即一个最长的序列W既是S的子序列也是T的子序列的长度。
小易给出一个合法的括号匹配序列s,小易希望你能找出具有以下特征的括号序列t:
1、t跟s不同,但是长度相同
2、t也是一个合法的括号匹配序列
3、LCS(s, t)是满足上述两个条件的t中最大的
因为这样的t可能存在多个,小易需要你计算出满足条件的t有多少个。
如样例所示: s = "(())()",跟字符串s长度相同的合法括号匹配序列有:
"()(())", "((()))", "()()()", "(()())",其中LCS( "(())()", "()(())" )为4,其他三个都为5,所以输出3.
1. 空串""是合法的括号序列
2. 如果"X"和"Y"是合法的序列,那么"XY"也是一个合法的括号序列
3. 如果"X"是一个合法的序列,那么"(X)"也是一个合法的括号序列
4. 每个合法的括号序列都可以由上面的规则生成
例如"", "()", "()()()", "(()())", "(((()))"都是合法的。
从一个字符串S中移除零个或者多个字符得到的序列称为S的子序列。
例如"abcde"的子序列有"abe","","abcde"等。
定义LCS(S,T)为字符串S和字符串T最长公共子序列的长度,即一个最长的序列W既是S的子序列也是T的子序列的长度。
小易给出一个合法的括号匹配序列s,小易希望你能找出具有以下特征的括号序列t:
1、t跟s不同,但是长度相同
2、t也是一个合法的括号匹配序列
3、LCS(s, t)是满足上述两个条件的t中最大的
因为这样的t可能存在多个,小易需要你计算出满足条件的t有多少个。
如样例所示: s = "(())()",跟字符串s长度相同的合法括号匹配序列有:
"()(())", "((()))", "()()()", "(()())",其中LCS( "(())()", "()(())" )为4,其他三个都为5,所以输出3.
10.
马尔科夫决策过程（MDP）是指在做序列的决策过程中，t+1时刻的状态只跟t...
马尔科夫决策过程（MDP）是指在做序列的决策过程中，t+1时刻的状态只跟t时刻的状态有关，MDP过程中的3元素为（当前状态state，行为action，行为的回报reward）。
MDP的最优决策过程是指，连续执行一系列的action，获得最高的reward和。
1.请描述MDP最优决策过程与动态规划（DP）过程的相似性。
2.10x8的方格中，机器人从左上角走到右下角（仅能在8邻域内移动），机器人移动到4邻域某一格的电池电量消耗为0.1 C，移动到8邻域某一格的电池电量消耗为0.15 C，到达终点可以充电 2 C。请描述这个MDP过程中的state，action，reward分别是什么？
3. 在上面机器人从左上角走到右下角的任务中，如何使用DP得到最优的决策序列？
11.
在物理实验中，为验证牛顿第二定律，F=ma，我们采集到一批数据（m1, F...
在物理实验中，为验证牛顿第二定律，F=ma，我们采集到一批数据（m1, F1, m2, F2, m3, F3, ....）。但由于实验存在误差，我们常常使用最小二乘来拟合F=ma。
1. 为什么使用最小二乘拟合，其原理是什么？
提示：
（1）如上图，我们都知道，最小二乘是优化 “使得计算实验点沿d1方向到直线F=ma的距离和最短”，为什么不是优化 “沿d2方向到直线的距离和最短”？
（2）结合中心极限定理和极大似然估计来分析，可以有公式推导过程
2. 最小二乘法在机器学习里面的应用？（从机器学习模型和loss函数两方面描述）
