2023百度校招筆試題

2023百度校招筆試題2023年百度校招筆試題

一、編程題（共5題，每題20分）

1.給定一個字符串，請你編寫一個函數(shù)，返回該字符串中最長的回文子序列的長度。

2.給定一個mxn的矩陣，矩陣中的每個元素都是非負整數(shù)。請編寫一個函數(shù)，計算從矩陣的左上角到右下角的最小路徑和，每次只能向右或向下移動。

3.有一個由n個數(shù)構成的數(shù)組，其中有些數(shù)字出現(xiàn)了奇數(shù)次，而其他數(shù)字都出現(xiàn)了偶數(shù)次，請你編寫一個函數(shù)，找出那些出現(xiàn)奇數(shù)次的數(shù)字并返回。

4.給定一個整數(shù)數(shù)組nums，其中每個數(shù)字都出現(xiàn)了兩次，除了一個數(shù)字只出現(xiàn)了一次。請你編寫一個函數(shù)，找出這個只出現(xiàn)一次的數(shù)字并返回。

5.給定一個由整數(shù)組成的非空數(shù)組arr，請編寫一個函數(shù)，找到數(shù)組中第k個最大的元素。

二、選擇題（共15題，每題4分，共60分）

1.下列哪個不屬于百度的核心產(chǎn)品？

A.百度搜索

B.百度翻譯

C.百度地圖

D.百度知道

2.以下哪個不是Python的數(shù)據(jù)類型？

A.int

B.list

C.str

D.boolean

3.以下哪個排序算法的時間復雜度最好？

A.冒泡排序

B.插入排序

C.堆排序

D.快速排序

4.以下哪個不是計算機網(wǎng)絡中的一層？

A.物理層

B.數(shù)據(jù)鏈路層

C.應用層

D.編程層

5.以下哪個不是數(shù)據(jù)結構的一種？

A.棧

B.隊列

C.堆

D.鏈表

6.下列選項中，哪個不是常用的關系型數(shù)據(jù)庫？

A.MySQL

B.SQLServer

C.Oracle

D.MongoDB

7.以下哪個不是前端開發(fā)的常用編程語言？

A.JavaScript

B.HTML

C.Python

D.CSS

8.以下哪個不屬于計算機科學中的一部分？

A.算法

B.數(shù)據(jù)結構

C.人工智能

D.網(wǎng)絡安全

9.以下哪個不屬于百度的創(chuàng)始人？

A.李彥宏

B.徐勇

C.馬云

D.徐立

10.以下哪個不是Linux操作系統(tǒng)的發(fā)行版？

A.Ubuntu

B.CentOS

C.Windows

D.RedHat

11.下列哪個不是百度的總部所在地？

A.北京

B.上海

C.深圳

D.杭州

12.以下哪個不是機器學習中的一種方法？

A.支持向量機

B.決策樹

C.回歸分析

D.冒泡排序

13.以下哪個不是百度系的產(chǎn)品？

A.百度地圖

B.百度知道

C.百度貼吧

D.百度騰訊

14.以下哪個不是計算機網(wǎng)絡中的一個協(xié)議？

A.HTTP

B.TCP

C.SQL

D.IP

15.以下哪個不是面向對象程序設計中的特性？

A.封裝

B.繼承

C.多態(tài)

D.遞歸

三、問答題（共3題，每題20分，共60分）

1.請你簡要介紹一下百度的核心產(chǎn)品。

2.請你從Python、Java和C++三個編程語言中選擇一個并說明你的選擇理由。

3.請你簡要介紹一下機器學習的基本概念和應用領域。

以上為2023年百度校招筆試題題目，共計120分。祝各位考生順利。一、編程題解答

1.給定一個字符串，請你編寫一個函數(shù)，返回該字符串中最長的回文子序列的長度。

解法一：動態(tài)規(guī)劃

首先，定義一個二維數(shù)組dp，其中dp[i][j]表示字符串s從第i個字符到第j個字符的最長回文子序列的長度。初始化dp數(shù)組的對角線元素為1，即dp[i][i]=1，因為每個字符自身都是回文子序列。

然后，我們需要從長度較短的字符串開始計算，并逐步擴展到長度更長的字符串。具體的計算方法如下：

-當s[i]=s[j]時，說明字符串s從第i個字符到第j個字符可以構成一個更長的回文子序列，即dp[i][j]=dp[i+1][j-1]+2。

-當s[i]!=s[j]時，說明字符串s從第i個字符到第j個字符不能夠構成回文子序列，此時需要取dp[i+1][j]和dp[i][j-1]的最大值作為dp[i][j]的值。

最后，返回dp[0][n-1]，即整個字符串s的最長回文子序列的長度。

解法二：遞歸+記憶化搜索

通過遞歸的方式，可以找到字符串s的所有回文子序列，并記錄下每個子序列的長度。在遞歸的過程中，如果遇到相同的子問題，則可以直接從記憶化數(shù)組中取出結果，避免重復計算。記憶化數(shù)組的定義和初始化與動態(tài)規(guī)劃方法相同。

2.給定一個mxn的矩陣，矩陣中的每個元素都是非負整數(shù)。請編寫一個函數(shù)，計算從矩陣的左上角到右下角的最小路徑和，每次只能向右或向下移動。

解法：動態(tài)規(guī)劃

定義一個二維數(shù)組dp，其中dp[i][j]表示從矩陣的左上角到位置(i,j)的最小路徑和。初始化dp數(shù)組的邊界值，即dp[0][j]=dp[0][j-1]+grid[0][j]和dp[i][0]=dp[i-1][0]+grid[i][0]，因為只能向右或向下移動。

然后，從位置(1,1)開始逐步計算出dp[i][j]的值，即dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j]。

最后，返回dp[m-1][n-1]，即整個矩陣的最小路徑和。

3.有一個由n個數(shù)構成的數(shù)組，其中有些數(shù)字出現(xiàn)了奇數(shù)次，而其他數(shù)字都出現(xiàn)了偶數(shù)次，請你編寫一個函數(shù)，找出那些出現(xiàn)奇數(shù)次的數(shù)字并返回。

解法：位運算

遍歷數(shù)組中的每個數(shù)字，使用異或運算^來找出出現(xiàn)奇數(shù)次的數(shù)字。異或運算具有以下性質：

-任何數(shù)和0異或得到它本身，即a^0=a。

-任何數(shù)和它本身異或得到0，即a^a=0。

所以，如果我們將數(shù)組中的所有數(shù)字進行異或運算，最后得到的結果就是出現(xiàn)奇數(shù)次的數(shù)字。

4.給定一個整數(shù)數(shù)組nums，其中每個數(shù)字都出現(xiàn)了兩次，除了一個數(shù)字只出現(xiàn)了一次。請你編寫一個函數(shù)，找出這個只出現(xiàn)一次的數(shù)字并返回。

解法：位運算

遍歷數(shù)組中的每個數(shù)字，使用異或運算^找出只出現(xiàn)一次的數(shù)字。由于異或運算具有交換律和結合律，所以可以將數(shù)組中的所有數(shù)字進行異或運算，最后得到的結果就是只出現(xiàn)一次的數(shù)字。

5.給定一個由整數(shù)組成的非空數(shù)組arr，請編寫一個函數(shù)，找到數(shù)組中第k個最大的元素。

解法一：排序法

對數(shù)組進行降序排序，然后返回第k個元素即可。

解法二：堆排序

維護一個大小為k的小頂堆，堆中的元素表示當前數(shù)組中最大的k個元素。遍歷數(shù)組，將元素依次加入堆中，當堆的大小超過k時，彈出堆頂?shù)脑?，即保持堆的大小為k。最后，堆頂?shù)脑鼐褪菙?shù)組中第k個最大的元素。

二、選擇題解答

1.A.百度搜索

2.D.boolean

3.D.快速排序

4.D.編程層

5.D.鏈表

6.D.MongoDB

7.C.Python

8.C.人工智能

9.D.徐立

10.C.Windows

11.C.深圳

12.D.冒泡排序

13.D.百度騰訊

14.C.SQL

15.D.遞歸

三、問答題解答

1.百度的核心產(chǎn)品包括百度搜索、百度翻譯、百度地圖和百度知道。

-百度搜索是百度最知名的產(chǎn)品，提供各種類別的信息搜索服務，幫助用戶快速找到所需的信息。

-百度翻譯是百度提供的在線翻譯工具，支持多種語言之間的翻譯，方便用戶在跨語言交流中的溝通。

-百度地圖是一款網(wǎng)頁和移動端應用程序，提供地理位置搜索、路線規(guī)劃、導航等功能，幫助用戶方便地找到目的地。

-百度知道是一個在線問答社區(qū)，用戶可以在這里提問問題、回答問題，獲取各種領域的知識和經(jīng)驗。

2.我選擇Python作為編程語言。理由如下：

-Python具有簡潔明確的語法，易于學習和上手，適合初學者入門編程。

-Python擁有豐富的類庫和工具，可以快速構建各種應用程序和解決各種問題。

-Python具有廣泛的應用領域，包括數(shù)據(jù)分析、機器學習、Web開發(fā)等，可以滿足不同的需求。

-Python擁有活躍的社區(qū)和強大的支持，可以通過社區(qū)的貢獻和分享獲得更多的資源和幫助。

3.機器學習是一種人工智能的分支領域，主要研究如何使計算機具備學習和推斷能力。它通過從數(shù)據(jù)中學習模式和規(guī)律，從而實現(xiàn)預測和決策。

機器學習的基本概念包括：

-數(shù)據(jù)集：機器學習的輸入數(shù)據(jù)，包括特征和標簽。

-特征：數(shù)據(jù)集中用于描述樣本的屬性或特點。

-標簽：數(shù)據(jù)集中用于標識樣本類別或結果的值。

-模型：基于機器學習算法和訓練數(shù)據(jù)構建的預測模型。

-訓練：使用已知特征和標簽的數(shù)據(jù)訓練模型，學習模型的參數(shù)或權重。

-測試：使用未知特征的數(shù)據(jù)評估模型的性能和準確度。

機器學習的應用領域包括但不限于：

-圖像和語音識別：通過學習模式和規(guī)律，實現(xiàn)圖片和語音的自動識別和理解。

-自然語言處理：通過學習文本和語言的模式，實現(xiàn)文本分類、機器翻譯等應用。

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