[分享]百度招聘软件工程师笔试面试真题

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百度招聘工程师笔试面试真题

一、笔试之简答题

1.TCP中time_wAIt是表示那种状态,及应用场景,以及起好处和坏处;

2.new 和 malloc 的区别;

3.hash冲突是指什么?怎么解决?给两种方法,写出过程和优缺点;

4.什么是MVC结构,简要介绍各层结构的作用;

5.命中的概率是 0.25,若要至少命中一次的概率不小于 0.75,则至少需要几次?

二、笔试之算法设计题

1.用C/C++写一个归并排序。 数据结构为struct NODe{int v; Node *next};

2.一个url文件,每行是一个url地址,可能有重复;

(1)统计每个url的频次,设计函数实现实现。

(2)设有10亿url,平均长度是20,现在机器有8G内存,怎么处理,写出思路。

3.由a-z、0-9组成3位的字符密码,设计一个算法,列出并打印所有可能的密码组合(可用伪代码、C、C++、Java实现);

4.有一个任务执行机,任务数N<1000,该机器每次只能执行一个任务,而任务之间存在依赖关系,但是任务之间没有循环依赖,请给出适当的任务执行顺序。算法、伪代码,并分析其时间复杂度和空间复杂度。

5.编写函数,统计在某段英文文本中完整句子的数目,文本中只包括大小写字母,空格,点好(.),逗号(,)。完整的句子必须包含至少一个字母并以点号,结束。要求:完整的代码,达到目标;高效;简洁;

三、笔试之系统设计题

1.一维数据的拟合,给定数据集{xi,yi}(i=1,…,n),xi是训练数据,yi是对应的预期值。拟使用线性、二次、高次等函数进行拟合线性:f(x)=ax+b

二次:f(x)=ax^2+bx+c

三次:f(x)=ax^3+bx^2+cx+d

(1)请依次列出线性、二次、三次拟合的误差函数表达式

(2)按照梯度下降法进行拟合,请给出具体的推导过程。

(3)下图给出了线性、二次和七次拟合的效果图。请说明进行数据拟合时,需要考虑哪些问题。在本例中,你选择哪种拟合函数。

(4)给出实验方案

2.自然语言处理中的中文分词问题,前向最大匹配算法(FMM)。

注:题目举例说明了FMM的基本思想。

(1)设计字典的数据结构 struct dictnote。

(2)用C/C++实现FMM,可选接口为

int FMM(vectoriLetters, dictnode *iRoot, vector*oResults);

其中 iLetters 为待分词的句子,比如 {“小”,“明”,“今”,“天”,“买”,“了”,“i”,“p”,“o”,“n”,“e”,“6”},

iRoot 是字典, oResults 保存输出结果,即分词的位置。也可以自己设计接口。

(3)收集了一些手机品牌的字典,如{iphone, 诺基亚}。

现在要求查找包含这些手机品牌的网页,比如包含 iphone6, 诺基亚 9973 等。

怎么修改FMM实现这个功能,可以写伪代码。

四、面试题

1.自我介绍;结合自己的简历简单地介绍一下。

2.结合自己所做的主要的项目进行讲解;

3.算法题目若干(比如如何对Query进行分类等等)

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