互联网公司面试热门技术题集

该文档是作者汇总的知名公司面试笔试题目集，主要针对互联网公司，包含多个技术领域的问题，如数据结构、编程题、算法、数据库、机器学习、分布式计算等。 1. 数据结构与算法: - MySQL的索引使用B-Tree或B+Tree数据结构。 - Hash_table的底层实现通常是数组+链表，也就是拉链法。 - 面试中出现了编程题，如找出数组中出现次数超过一半的数、括号匹配、最短子串包含所有颜色的珠子、从日志中找出恶意IP等。 2. 编程语言与系统: - Python中的协程（coroutine）概念，微线程，是Python异步编程的一种方式。 - C++的vector增删改的时间复杂度分别为O(1)、O(n)、O(n)。 - 进程与线程的区别，涉及资源分配、上下文切换等方面。 3. 机器学习与模型: - 最小二乘与极大似然函数的关系，用于概率统计中的线性回归。 - LR（逻辑回归）是线性模型，其决策边界是线性的，使用sigmoid函数进行非线性转换。 - L2正则化的本质是为了控制模型复杂度，缩小解空间。 - SVM引入核函数是为了在高维空间中提高模型复杂度，解决非线性问题。 - FM（Factorization Machines）算法是一种因子分解机，用于预测任务。 4. 分布式计算与大数据: - Hadoop中MapReduce（MR）如何实现联表查询，可能涉及shuffle阶段。 - HBase作为列式存储数据库，适合大数据场景下的快速读取。 - 分类评价标准包括准确度、AUC、召回率等，用于评估模型性能。 5. 特征选择与模型评估: - 除了信息增益、信息增益比、基尼指数，树模型特征选择还可以使用Gini Importance等方法。 - 在sklearn中，树模型输出的特征重要性可能是特征本身的值或其对模型性能的相对贡献百分比。 6. 其他技术: - XGBoost、GBDT（梯度提升决策树）和RF（随机森林）都是集成学习方法，但各有特点，如XGBoost优化了梯度提升的计算效率。 - Svm的核函数用于处理非线性问题，通过映射数据到高维空间。 - 树模型的特征重要性评估，例如在sklearn中的实现。 面试题目的设计旨在考察应聘者对基础理论的理解、实践经验、问题解决能力和工程能力。对于求职者来说，掌握这些知识点有助于提升在面试中的竞争力。