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算法工程师面试题(某上市集团公司)必刷题详解

面试问答题（共20题）

第一题：

请你设计一个算法，在两个已排序的数组中查找两个数，使得它们的和等于给定的目标数。

答案解析：该问题可以使用双指针算法来解决。准备一个指针i从数组A的起始位置开始，另一个指针j从数组B的起始位置开始。然后执行以下步骤：

计算两个指针指向的元素之和。

将和与目标数进行比较：

如果和等于目标数，返回这两个元素的索引；

如果和小于目标数，则让指针i向后移动一位以增大和；

如果和大于目标数，则让指针j向后移动一位以减小和。

重复第1至第2步，直到i和j指针中至少有一个超出了各自数组的界限时结束查找过程。

如果没有找到符合条件的数对，则返回一个标记，表示查找失败。

第二题:

已知一个助手是你的老师的小助手。你的老师是你的同事，也是你的女儿的保姆。问:这位保姆使你的那位同事/老师成为你的哪一位亲戚的保姆?

A)你母亲，你的女儿的保姆，是你老师的同事(注意:你的老师也是你的同事)，因此帮助你老师的助手成为了你的女儿的保姆的保姆

B)你女儿，帮助你老师的助手尽管是保姆，但它是给你女儿的，所以不是保姆

C)你，帮助你老师的助手是保姆，所以你也是保姆

D)你母亲，你的女儿的保姆是你的老师，因此帮助你老师的助手也是你的老师

正确答案是A。这位助手是帮助你老师的助手的助手。

解析：

通过逻辑推理我们可以确定，因为助手是老师同事的助手，所以助手是老师一小助手。

同时因为老师的同事是你女儿的保姆，因此老师也是你女儿的同事，而你则是老师的学生或同事。所以对这个关系的总结可以得出：老师的同事(即你女儿的保姆)是你的学生或老师，同时你的老师或学生(即老师一助手)又是你同事(即你女儿保姆)的助手。

因此，这个关系继而转化为：你女儿的保姆是你的老师或学生的同事和助手，而同时此人以老师的助手身份帮助你老师助理的助手。这最终表明，以帮助老师助理的身份工作的助手是你的女儿的保姆本人。从而你可以推断出”帮助老师助理的助手”就是你的女儿的”保姆的保姆”，即你的女儿你自己家的第三代保姆。

第三题：

“请说明什么是拉德曼算法，并描述其应用场景，最后结合一个具体问题来解释该算法如何能够帮助企业优化产品库存量。”

拉德曼算法，也称为龙的生活算法，是一种以可能发生的最大变动幅度为基础来评估风险和回报的决策模型。它由美国金融学家约翰·拉德曼提出，主要用于风险投资和金融数据分析中以量化风险回报比率，从而指导企业在日常运营中的决策制定。

应用场景：

拉德曼算法被广泛应用于金融领域，以评估股票、债券、期权以及其他金融衍生品的价格波动风险。例如，投资者可以利用这种算法预测某项投资带来的利润和可能的亏损量，然后根据自身的风险承受能力作出行情的决策。

具体问题解答：

假设某电商公司欲在即将到来的购物旺季中大量采购商品库存。为了应对可能的市场波动和需求变化，他们希望使用一种算法来优化库存管理，减少库存堆积或缺货风险。该电商公司可以利用拉德曼算法来评估不同采购策略的风险与收益。

具体操作如下：

首先预测在购物旺季的正常需求与最大需求量，并根据过去数据确定最大需求量出现的概率。

基于最大需求量和正常需求量之间的差额预测价格变化和市场波动范围。

利用市场波动范围计算不同采购策略下的利润与风险比率。

企业根据自身风险承受能力和预期利润目标选择最佳策略。

例如，若利用拉德曼算法计算得知，某商品的普通采购策略风险较低且预期利润为20%；采取高风险采购策略（如大量囤货）则会面临10%的可能性，导致30%的亏损，但预期利润率高达35%。那么，电商公司可以设定自己能够接受的亏损比例，从而选择相对适合自己的采购策略。

通过应用拉德曼算法，电商可以在风险和收益之间找到平衡点，这有助于他们优化库存管理策略，既满足市场需求、减少缺货情况，又能避免过多库存带来的资金占用和浪费。

第四题

一个网站的总访问量为1000次/秒，每个页面的平均加载时间为200ms（1ms=0.001s）。假设每个用户访问网站时都会产生100次请求数据，请计算这个网站需要多少台服务器来支撑这个负载？

答案：

这个网站需要20台服务器来支撑这个负载。

解析：

总访问量为1000次/秒，每个用户访问网站时都会产生100次请求数据，所以每秒的总请求数量为1000次/秒×100次/用户=100,000次/秒。

每个页面的平均加载时间为200ms，即0.2s。

假设每台服务器的处理能力是每秒可以处理一定数量的请求，这个数量可以通过每秒的处理时间来计算，即每台服务器每秒可以处理的请求数量=1s/0.2s=5次/秒。

但是，这里需要考虑的是每个请求的处理时间，因此需要将每秒的总请求数量除以每台服务器每秒可以处理的请求数量，得到所需的服务器数量：100,000次/秒/