人工智能面试题 · 编码实现
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 1165 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：编码实现
考察点
技术栈
第 881 题给定一个整数数组，求数组中每个数与其右侧所有数之差的最大值，即求 max(a[i] - a[j])，其中 i < j。请实现该算法并分析时间复杂度。 考察数组遍历与维护极值的算法设计能力第 882 题请实现一个函数，找出给定字符串中无重复字符的最长子串的长度。 考察滑动窗口算法的实现与边界处理能力第 883 题请手写实现合并区间算法（如 LeetCode 56 题）。 考察排序加遍历的区间合并算法能力和编码实现第 884 题请手写代码计算点到线段的距离。 考察几何计算、边界条件处理和代码实现能力第 885 题请说明在 Java 中如何使用 synchronized 关键字保证多线程访问共享资源时的线程安全，并简述其工作机制。 考察对 synchronized 基本用法和线程安全原理的理解第 886 题请实现二叉树的中序遍历。 考察对二叉树中序遍历的递归和迭代实现能力第 887 题点云NDT匹配的原理和具体实现是什么？ 考察点云配准中NDT算法的数学原理、优化流程和工程实现细节第 888 题给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount，编写一个函数计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。例如，coins = [1, 2, 5], amount = 11，最少需要 3 枚硬币（5+5+1）。请描述你的解题思路并实现代码。 考察动态规划求解最值问题的建模能力与边界处理第 889 题请手写实现多头注意力机制（MHA）的核心计算逻辑。 考察多头注意力机制的数学原理与实现细节第 890 题请用PyTorch定义一个简单的神经网络，例如一个两层全连接网络。 考察PyTorch中网络定义的基本能力和代码实现第 891 题请实现编辑距离（Levenshtein Distance）算法，并分析其时间与空间复杂度。 考察动态规划算法设计与复杂度分析能力第 892 题给定一个只含0和1的矩阵，要求找出所有由四个顶点均为1构成的矩形（四条边不需要全为1），请说明算法并分析时间复杂度。 考察矩阵遍历、条件枚举与时间复杂度分析能力第 893 题请实现Softmax函数并说明其作用和潜在数值问题。 考察Softmax的公式推导与工程实现第 894 题请实现一个函数，找出数组中所有不重复的三元组，使得三元组的元素之和等于给定目标值（如 0）。 考察三数之和的算法设计、去重逻辑与时间复杂度控制第 895 题在Java中，向List添加元素有哪些常用方法？请举例说明。 考察对Java List接口基本操作方法的掌握程度第 896 题请实现归并排序并说明其时间复杂度与空间复杂度。 考察排序算法原理、递归实现与复杂度分析能力第 897 题请手写一个二维卷积的核心模块，并说明其计算过程。 考察卷积实现的编码能力、计算逻辑与边界处理第 898 题给定一个整数数组，如何求其最长连续子序列的和？请说明你的解题思路和实现。 考察动态规划或前缀和等算法思想，以及连续子序列问题的理解第 899 题请手写实现一个 cross-attention 层，并说明其与 self-attention 的区别。 考察对注意力机制原理的理解及代码实现能力第 900 题实现一个函数，给定非负整数，计算其平方根，只保留整数部分，舍弃小数。 考察二分查找或牛顿迭代法等算法实现及边界处理