Jeskson-微服务分布式

百度笔试真题

# 百度笔试真题

# 🏢 公司简介

百度是中国领先的人工智能公司，笔试题目注重算法优化、搜索技术和AI相关问题。

# 📝 题目特点

  • 算法优化：考查时间复杂度和空间复杂度的优化
  • 搜索技术：关注搜索引擎相关算法
  • AI算法：涉及机器学习和深度学习基础
  • 数据处理：重视大数据处理能力

# 🎯 2024年春招真题

# 题目1：搜索结果排序 🟡

题目描述： 设计一个搜索结果排序算法，根据网页的相关性分数、权威性和用户点击率对搜索结果进行排序。

输入：

  • 搜索结果列表（包含相关性分数、权威性分数、点击率）
  • 排序权重配置

输出：

  • 排序后的搜索结果列表

解题思路：

  1. 计算综合评分：相关性 × 权重1 + 权威性 × 权重2 + 点击率 × 权重3
  2. 使用稳定排序算法
  3. 考虑用户个性化因素
public class SearchRanking {
    public List<SearchResult> rankResults(List<SearchResult> results, 
                                        RankingWeights weights) {
        return results.stream()
            .sorted((a, b) -> {
                double scoreA = calculateScore(a, weights);
                double scoreB = calculateScore(b, weights);
                return Double.compare(scoreB, scoreA);
            })
            .collect(Collectors.toList());
    }
    
    private double calculateScore(SearchResult result, RankingWeights weights) {
        return result.getRelevance() * weights.getRelevanceWeight() +
               result.getAuthority() * weights.getAuthorityWeight() +
               result.getClickRate() * weights.getClickWeight();
    }
}

class SearchResult {
    private String url;
    private double relevance;
    private double authority;
    private double clickRate;
    
    // getters and setters
}

# 题目2：智能推荐系统 🔴

题目描述： 实现一个基于用户行为的智能推荐系统，需要处理用户的搜索历史、点击行为和停留时间。

输入：

  • 用户行为数据（搜索关键词、点击URL、停留时间）
  • 内容库

输出：

  • 个性化推荐列表

解题思路：

  1. 构建用户兴趣画像
  2. 计算内容相似度
  3. 使用协同过滤算法
  4. 考虑时间衰减因子
public class IntelligentRecommendation {
    public List<Content> recommend(UserBehavior behavior, 
                                 List<Content> contentPool, int topK) {
        // 构建用户画像
        UserProfile profile = buildUserProfile(behavior);
        
        // 计算推荐分数
        Map<Content, Double> scores = new HashMap<>();
        for (Content content : contentPool) {
            double score = calculateRecommendationScore(profile, content);
            scores.put(content, score);
        }
        
        // 返回top K推荐
        return scores.entrySet().stream()
            .sorted(Map.Entry.<Content, Double>comparingByValue().reversed())
            .limit(topK)
            .map(Map.Entry::getKey)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

# 题目3：分布式爬虫调度 🔴

题目描述： 设计一个分布式网页爬虫的任务调度系统，需要考虑负载均衡、去重和容错。

解题思路：

  1. 使用一致性哈希进行任务分配
  2. 布隆过滤器进行URL去重
  3. 心跳机制检测节点状态

# 🎯 2023年秋招真题

# 题目1：文本相似度计算 🟡

题目描述： 实现一个高效的文本相似度计算算法，用于搜索引擎的查询理解。

def text_similarity(text1, text2):
    # TF-IDF + 余弦相似度
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2])
    cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:2])
    return cosine_sim[0][0]

# 💡 备考建议

  1. 算法基础：重点掌握排序、搜索、图算法
  2. 系统设计：了解搜索引擎架构和分布式系统
  3. AI基础：学习机器学习和自然语言处理基础
  4. 编程实践：多练习大数据处理相关题目

# 📚 推荐资源

  • 《搜索引擎：信息检索实践》
  • 《机器学习实战》
  • LeetCode 搜索相关题目
  • 百度技术博客

网易