BaiDu校招2016計算機視覺筆試試題

筆試分為四個部分：企業文化認知測評15道、簡單題3道、演算法程式設計題3道和系統設計題2選1，時間為130分鐘。

其中第二部分為簡答題：

1. 分別採用線性表、二叉平衡樹和雜湊表儲存資料，請分析他們各有什麼優劣？

2. 選擇合適的排序演算法：

1）很少的元素

2）幾乎有序的元素

3）關注最壞的情況

4）希望能夠得到較好平均情況下的

5）元素是從乙個密集集合中取出

6）實現最簡單，盡可能少的寫**

1）寫出**執行前7行並說明該數列含義；

2）**中是否有安全隱患？原因是？

#include

const int max_len=128;

const int max_line=20;

int main(int argc,char* argv)

sprint(buf,」%d%c」,count,ch);

strcat(str,buf); }

printf(「%s\n」,str); }

return 0; }

其中第三部分為演算法程式設計題

1.有一串首位相連的珠子，總共m顆，每顆珠子都有自己的顏色，全部顏色共有n（n<=10）,現在要在裡面擷取一段，要求包含所有不同的顏色，並且長度越短越好。求如何擷取。請詳細描述演算法思路，可以用偽**來輔助描述。並求得時間複雜度和空間複雜度！

2.二重哥德**猜想：每乙個不小於6的偶數可以表示為兩個素數之和。請用你熟悉的語言編寫乙個函式，輸出6—100000（包含6和100000）內所有偶數可以表示為哪兩個素數之和。如果乙個偶數有多重表示方式，輸出一種即可。要求：給出完整**，在達到目標情況下盡量高效，簡潔。

3.兩個節點之間有若干節點，請在入口節點到出口節點插入若干節點，使得從入口節點到出口節點經過任意段路徑周長相同。設計演算法思路，必要時可以用偽**輔助描述。

其中第四部分系統設計題2選1均為機器學習類題目，其中：

1．關於支援向量機的（support vector machine,svm）的題目（這個演算法是90年代提出的統計學機器學習演算法，但是我一直都沒理解，故我選擇了第二個。）大致有如下幾個小問:

1) 線性svm原始問題的優化問題是什麼？其對偶問題是什麼？

2) 求解原始問題和對偶問題常用的優化演算法有哪些？

3) svm如何處理多分類問題？

4) svm和logistic regression的異同，如何統一成乙個優化問題形式？

5) 線性svm和非線性（kernel）svm與神經網路的關係？

2.關於logistic回歸，（這個函式為複雜回歸函式，又被稱為邏輯回歸，或者sigmoid回歸，在深度學習中為啟用函式，應用非常廣泛，除此之外還有softmax回歸函式）大致有如下幾個問題：

1）logistic回歸公式；

2）logistic函式的表示式與其導數；

3）logistic的loss及其更新公式。

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