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算法工程师面试题库
面向算法工程师相关面试，围绕强化学习、排序、贪心、算法、模拟等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。
全部题目 93 道题
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请解释 Warmup 学习率预热和 SyncBN 同步批归一化的原理，并说明各自适用的训练场景。
考察候选人对训练稳定性机制的理解深度，以及能否把原理和实际训练配置（大 batch、小 batch、检测/分割任务）联系起来。87
请介绍量化感知训练（QAT）与训练后量化（PTQ）的区别，并对比地平线量化方案与 TensorRT 的定位差异。
考察候选人对端侧芯片量化链路的整体理解，是否清楚训练侧量化与推理框架的生态位差异。88
YOLO 训练时 batch size 一般设多大？为什么不能无限制调大？
考察候选人对训练超参背后约束条件的理解，判断其配置是照抄还是真懂。89
请解释 No Bias Decay 和 Label Smoothing 的原理，以及它们分别解决什么问题。
考察候选人对训练细节的掌握程度，是否理解正则化手段背后的动机而非只会调包。90
请介绍常见的权重初始化方法及各自适用场景，并说明你在实际项目中如何选择。
考察候选人对基础训练组件的掌握是否系统，能否把初始化方法与激活函数、网络结构对应起来。91
给定一个整数序列，允许两种操作：免费交换相邻三节的两端（即交换下标差2的两节），或耗电1交换相邻两节。求使序列严格递增的最少耗电。请说明你的思路与正确性证明。
考察候选人能否从操作性质推导出不变量（奇偶位不可跨越），并构造下界与可达性证明，而非仅套用排序模板。92
有一根长度为 S 的绳子，每次只能把当前某一截从正中切开（下取整与上取整两段），问能否恰好切出给定的 K 段目标长度。请给出判定算法及贪心正确性说明。
考察候选人能否识别切割过程的树形结构，并用最大堆优先满足最长目标，同时论证贪心选择的安全性。93