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百度(數(shù)據(jù)挖掘工程師)筆試題目

時間:2020-12-16 13:52:48 筆試題目 我要投稿

百度(數(shù)據(jù)挖掘工程師)筆試題目

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百度(數(shù)據(jù)挖掘工程師)筆試題目

  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(vectoriLetters, 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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