滴滴出行2017秋招算法岗笔试真题汇总
时长:120分钟 总分:100分
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题型介绍
| 题型 | 单选题 | 多选题 | 简答题 |
|---|---|---|---|
| 数量 | 27 | 2 | 6 |
7.
下面哪个序列不是下图的一个拓扑排序：<img src="https://uploadfiles.nowcoder.com/files/20160901/826546_1472729353398_13.jpg">
下面哪个序列不是下图的一个拓扑排序：
9.
给定1~n（n>17
给定1~n（n>17）范围内的所有数字，每个人每次从中取出一个数X，然后把X的约数以及X的倍数都从这n个数中取走，依次轮流，谁最后没有数可以取，谁就输了。请问以下结论正确的是：
的概率为：
，那么
的最大值是
14.
电话号码表phone
电话号码表phone中含有100万条数据，其中号码字段phone_num上创建了唯一索引，且电话号码全部由数字组成，要统计号码头为188的电话号码的数量，下面写法执行速度最慢的是___
15.
一位滴滴实习生开发出
一位滴滴实习生开发出了一套简易作弊检测系统，此系统存在一定误差。如果一个用户确实存在作弊行为，但是此系统没有检测出的概率为5%；正常用户，但是误检为作弊的概率为1%；我们已经知道，一个用户作弊的概率为0.1%。目前一个人被此方法检测出有作弊，那此人确实有作弊的概率接近多少？
请问对其求导得到什么？
的秩是
21.
从10个红色球、20个黄色球、30个蓝色球中，每次随机取出一个球（不放回），则红
从10个红色球、20个黄色球、30个蓝色球中，每次随机取出一个球（不放回），则红色球最先被取完的概率是( )
则
的最大似然估计为（）
26.
在一次模型预测实验里，测试集合的Label是[1,1,0,0]，某个模型的输出值
在一次模型预测实验里，测试集合的Label是[1,1,0,0]，某个模型的输出值是[0.7,0.9,0.8,0.1]，那么这个模型在该测试集合上的AUC是：
30.
交通拥堵是目前许多大型城市普遍存在的问题，如果你是滴滴工程师，如何利用网约车平台
交通拥堵是目前许多大型城市普遍存在的问题，如果你是滴滴工程师，如何利用网约车平台制定有效的治堵方案？
31.
快车拼车基本的业务模式为：当乘客人数为1~2人的时候，可以选择发出拼车订单。这种
快车拼车基本的业务模式为：当乘客人数为1~2人的时候，可以选择发出拼车订单。这种条件下，司机会接送两个非常顺路的订单，依次将他们送到目的地，从而提升运输效率。
如图所示，A，B两个订单，起终点分别为（X、Y、U、V）。其中虚线表示，如果不拼车，两个订单的行程，实线表示的是拼车后，一个司机接送两单的行程。
在以上拼车过程中，我们收到的乘客的费用为X~Y的价格P(XY)+U~V的价格P(UV)（因为我们满足的是A的诉求，从X到Y）。支付给司机的费用为，X~U~Y~V的价格P(XUYV)（因为司机走了这么远的路程）。
而在实际情况中，考虑到拼车的用户体验不如非拼车，以及上述计价方式中会有一些收入差额：P(XY) + P(UV) –
P(XUYV)。所以对A用户的定价会在P(XY)的基础上给予折扣，而考虑到用户感受，这个折扣在订单发出的时候，就需要确定。请分析我们应该基于哪些因素，用什么方法来确定用户的拼车折扣？
32.
<p> 假设有两个高度相同的矩阵A和B（如下图示），其中填满了非负实数值。将两个
假设有两个高度相同的矩阵A和B（如下图示），其中填满了非负实数值。将两个矩阵如下重叠放置，假设重叠区域的宽度是固定且已知的，请设计一个算法在重叠区域寻找一条“缝”（如下图虚线所示），使得这条“缝”经过的两个矩阵中的对应位置的元素差值的绝对值之和最小，该“缝”必须4邻域连续。请先使用数学语言定义该问题，然后设计算法并描述其思路，必要时可以使用伪代码。
33.
<p> 对下面的损失函数</p><p> <img src="https://up
对下面的损失函数
1) 请描述损失函数第2项别名和作用，并再列举一个第2项的其他形式。并说明两者的区别
2) 请根据题目求解参数theta的迭代优化公式，写出求解过程。
3）假如现在采用输入一个样本，更新一次参数的方式，参数更新采用theta＝theta＋alpha＊delta（theta）的形式。请问你能想到什么样的加速收敛的方式。
34.
在一个n*m的格子迷宫内，有部分格子可以通过，有部分格子是禁止通行的，允许上下左
在一个n*m的格子迷宫内，有部分格子可以通过，有部分格子是禁止通行的，允许上下左右4个方向移动。 假定小强在迷宫中的坐标（i,j）的位置上，从迷宫的任意边界走出即为走出迷宫。请给出小强以最少步骤走出迷宫的算法。
35.
滴滴业务一直处于高速发展期，供需预测一直是我们关注的焦点，请问如何预测第二天的订
滴滴业务一直处于高速发展期，供需预测一直是我们关注的焦点，请问如何预测第二天的订单交易量？请写出需要考虑的因素和具体思路。
