算法工程师考试技巧有哪些

算法是比较复杂又基础的学科，每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计，以下这18个问题是面试中最容易遇到的，本文给出了一些基本答案，供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。1)请简单解释算法是什么?算法是一个定义良好的计算过程，它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说，它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。2)解释什么是快速排序算法?快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则，这种类型的算法占用空间较小，它将待排序列表分为三个主要部分：·小于Pivot的元素·枢轴元素Pivot(选定的比较值)·大于Pivot的元素3)解释算法的时间复杂度?算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间，它通常用大O表示法来表示。4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么?用于时间复杂度的符号类型包括：·Big Oh：它表示小于或等于目标多项式·Big Omega：它表示大于或等于目标多项式·Big Theta：它表示与目标多项式相等·Little Oh：它表示小于目标多项式·Little Omega：它表示大于目标多项式5)解释二分法检索如何工作?在二分法检索中，我们先确定数组的中间位置，然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较，若小于数组中间值，则要查找的值应位于该中间值之前，依此类推，不断缩小查找范围，直至得到最终结果。6)解释是否可以使用二分法检索链表?由于随机访问在链表中是不可接受的，所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此，对于链表来说，二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。7)解释什么是堆排序?堆排序可以看成是选择排序的改进，它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域，通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。8)说明什么是Skip list?Skip list数据结构化的方法，它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中，每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联，删除操作可删除指定的键。9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少?插入排序是一种就地排序算法，这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序，它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧，从而使空间复杂度为O(1)。10)解释什么是“哈希算法”，它们用于什么?“哈希算法”是一个哈希函数，它使用任意长度的字符串，并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。11)解释如何查找链表是否有循环?要知道链表是否有循环，我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针，并且在处理两个节点之后增加一个指针，并且在处理每个节点之后，遇到指针指向同一个节点的情况，这只有在链表有循环时才会发生。12)解释加密算法的工作原理?加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本，算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大，创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块，而有些则使用流方法。13)列出一些常用的加密算法?一些常用的加密算法是：·3-way·Blowfish·CAST·CMEA·GOST·DES 和Triple DES·IDEA·LOKI等等14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别?·最佳情况：算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如，我们进行二分法检索，如果目标值位于正在搜索的数据中心，则这就是最佳情况，最佳情况时间复杂度为0。·最差情况：给定算法的最差输入参考。例如快速排序，如果选择关键值的子列表的最大或最小元素，则会导致最差情况出现，这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。15)解释什么是基数排序算法?基数排序又称“桶子法”，是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。16)解释什么是递归算法?递归算法是一个解决复杂问题的方法，将问题分解成较小的子问题，直到分解的足够小，可以轻松解决问题为止。通常，它涉及一个调用自身的函数。17)提到递归算法的三个定律是什么?所有递归算法必须遵循三个规律：·递归算法必须有一个基点·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程·递归算法必须自我调用18)解释什么是冒泡排序算法?冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中，要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误，将交换值并以正确的顺序排列，直到最终结果“浮”出水面。满意记得采纳哈

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。（具体操作可以看阿里算法专家chris老师的算法工作流视频算法工作流是怎样的？）而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

以上是一个算法工程师的工作流，所以你要做以上内容的话，需要的技能和知识有以下这些：

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，所以菜鸟窝的机器学习vip大课会讲授到算法理论，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。