2021 年 4 月份 ,NLP 算法岗面试题总结

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面试题

**问题 1:**怎么处理数据不平衡

**问题 2:**给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。

**问题 3:**连续子数组的最大乘积

**问题 4:**最大子数组

**问题 5:**一个硬币正面概率 p 那么抛到第几次抛正面期望

题目解析

问题 1:怎么处理数据不平衡

常用于解决数据不平衡的方法:

**欠采样:**从样本较多的类中再抽取,仅保留这些样本点的一部分;

**过采样:**复制少数类中的一些点,以增加其基数;

**生成合成数据:**从少数类创建新的合成点,以增加其基数。

**添加额外特征:**除了重采样外,我们还可以在数据集中添加一个或多个其他特征,使数据集更加丰富,这样我们可能获得更好的准确率结果。

问题 2:给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。

https://leetcode-cn.com/problems/reverse-linked-list/

定义两个节点 cur=None 和 pre=head

2021 年 4 月份,NLP 算法岗面试题总结

改变节点方向让 pre 的 next 指向 cur,实现一次局部反转

2021 年 4 月份,NLP 算法岗面试题总结

cur 和 pre 向前移动一个位置

2021 年 4 月份,NLP 算法岗面试题总结

循环交换前进,直至 pre 为空,遍历结束,完成反转,此时 cur 节点为开始节 head;

参考代码:

2021 年 4 月份,NLP 算法岗面试题总结

问题 3:连续子数组的最大乘积

https://leetcode-cn.com/problems/maximum-product-subarray/



思路:

遍历数组时计算当前最大值、最小值,不断更新

当前最大值为 ans_max = max(ans_max * nums[i], nums[i])

当前最小值为 ans_min = min(ans_min * nums[i], nums[i])

由于存在负数,那么会导致最大的变最小的,最小的变最大的。

当前最大值为 ans_max = max(ans_min * nums[i], nums[i])

当前最小值为 ans_min = min(ans_max * nums[i], nums[i])

参考代码:

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问题 4:最大子数组

https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/description/

解题思路:

遍历数组,遍历的时候记录两个值:当前子数组的和 tmpSum,最大值 res

2021 年 4 月份,NLP 算法岗面试题总结

问题 5:一个硬币正面概率 p 那么抛到第几次抛正面期望

硬币游戏,如果在连续抛出三次正面之前不要停下来,那么我们总计抛硬币的期望次数是多少

假设期望是 x

假设第一抛是反面,那么就浪费了一步,平均一共需要 x+1 步(概率是 1/2)

假设第一抛是正面,在此基础上如果第二抛是反面,又浪费了,平均一共需要 x+2 步 (概率是 1/4)

在此基础上如果第二抛是正面

假设第三抛反面,浪费,平均一共 x+3 步(概率是 1/8)

假设第三抛正面,完成,只用了 3 步(概率是 1/8)

所以 x 的期望即 x=(1/2)(x+1)+(1/4)(x+2)+(1/8)(x+3)+(1/8)*3

解得 x=14

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