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大厂真题 / 美团

美团 2026-8-18 笔试真题 - 算法岗

本场考试概述

考试时间：2026 年 8 月 18 日

考试岗位：算法岗

难度评级：中等

考试组成：10 道选择题、1 道编程题、1 道 AI Coding 题。

考点分析：

  • 选择题：哈希表、栈、二叉树、概率统计、机器学习、深度学习与大模型基础。
  • 编程题：最大公约数、数论周期性、前缀和。
  • AI Coding：搜索排序、文本匹配特征与 NDCG@10。

建议策略：

  • 哈希表题要按照给定插入顺序逐个模拟探测次数，不能凭装填因子直接猜答案。
  • 编程题先化简 gcd(x+i, y+i)，再利用周期性处理超大区间。
  • AI Coding 题要按搜索请求分组切分训练集和验证集，避免同一请求的数据泄漏。

第 1 题：单样本 t 检验

某投研组使用单样本 t 检验，检验最近 30 个交易日的日均净值是否与理论净值 10.01 存在显著差异。原假设为总体均值等于 10.01，备择假设为总体均值不等于 10.01。软件输出 p-value = 0.6418，95% 置信区间为 [9.995933, 10.032464]。

下列结论正确的是：

  • A. p 值大于 0.05，存在显著差异
  • B. p 值小于 0.05，不存在显著差异
  • C. p 值大于 0.05，不存在显著差异
  • D. p 值小于 0.05，存在显著差异

答案：C。p=0.6418>0.05，在 0.05 显著性水平下不能拒绝原假设，没有足够证据认为均值与 10.01 存在显著差异；同时置信区间包含 10.01，也与该结论一致。

输入

无编程输入

输出

C

题解代码

print("C")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 2 题：线性探测哈希表

序列为 (8, 10, 9, 12, 15, 20)，使用哈希函数 h(k)=k mod 7，冲突采用线性探测，表长按装填因子 0.8 取整。等概率成功查找的平均查找长度为：A. 7/6；B. 3/2；C. 10/6；D. 11/6。

答案：C。表长为 8，按输入顺序插入并记录每个关键字的探测次数，总探测次数为 10，因此平均查找长度为 10/6。

输入

无编程输入

输出

C

题解代码

print("C")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 3 题：macro-F1

真实类别为 A,A,A,A,B,B,B,C,C，预测类别为 A,A,B,C,B,B,C,B,C。macro-F1 约为：A. 0.5720；B. 0.6110；C. 0.5460；D. 0.5670。

答案：C。分别以 A、B、C 为正类计算 F1，再对三个类别做算术平均，得到约 0.5460。macro-F1 不按类别样本数加权。

输入

无编程输入

输出

C

题解代码

print("C")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 4 题：LSTM 激活函数

LSTM 的遗忘门、输入门和输出门使用 Sigmoid，细胞状态更新与隐状态输出使用 tanh。正确说法是：A. Sigmoid 饱和时容易梯度消失，tanh 用于控制信息是否通过；B. Sigmoid 产生 0 到 1 的门控值，tanh 用于状态与输出的数值变换；C. 两者职责与 B 相反；D. tanh 可以抵消门控造成的梯度消失。

答案：B。Sigmoid 的值域适合作为保留比例，tanh 的值域为 [-1,1]，用于生成候选状态和输出值。

输入

无编程输入

输出

B

题解代码

print("B")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 5 题：大模型预训练目标

下列说法错误的是：A. BERT 的 MLM 会随机遮盖一部分 token；B. GPT 根据当前 token 预测前一个 token；C. 下游任务通常需要设计对应的输入格式；D. MLM 能利用被遮盖位置左右两侧的上下文。

答案：B。GPT 的自回归目标是根据已经出现的前缀预测下一个 token，而不是前一个 token。

输入

无编程输入

输出

B

题解代码

print("B")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 6 题：线性探测平均查找长度

关键字为 (24,32,35,40,43,6,12,11)，使用 h(k)=k mod 11 和线性探测。等概率成功查找的平均查找长度为：A. 3/2；B. 1.0；C. 8/7；D. 11/8。

答案：D。表长为 11，按给定顺序模拟插入，各关键字探测次数之和为 11，共 8 个关键字，平均查找长度为 11/8。

输入

无编程输入

输出

D

题解代码

print("D")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 7 题：稀疏注意力

下列说法错误的是：A. 限制注意力模式可以降低计算量和显存开销；B. 稀疏注意力可以缓解多层传播问题，增强长距离依赖；C. BigBird 结合局部窗口、全局 token 和随机注意力；D. Longformer 使用滑动窗口，并允许少量 token 做全局注意力。

答案：B。稀疏连接会使部分远距离信息需要经过多层间接传播，不能说它缓解了多层传播问题。

输入

无编程输入

输出

B

题解代码

print("B")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 8 题：视觉预训练

在大规模无标注图像上进行视觉预训练、增强语义抽象能力，最合适的是：A. 按像素重建被遮挡区域；B. 将输入压缩后原样重构；C. 对比学习，拉近语义相近样本并推开语义不同样本；D. 仅在封闭类别标注集上做分类。

答案：C。对比学习直接约束表示空间中的语义关系，更符合学习语义不变性的目标。

输入

无编程输入

输出

C

题解代码

print("C")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 9 题：双栈出栈顺序

栈 S1 容量为 2，栈 S2 容量为 1。A、B、C、D 必须依次从 S1 入栈，S1 出栈元素进入 S2，S2 满后立即出栈。最终顺序为：A. ABCD；B. DCBA；C. BACD；D. BCDA。

答案：D。放入 C 前先弹出 B，B 经 S2 立即输出；放入 D 前弹出 C；最后依次输出 D、A。

输入

无编程输入

输出

D

题解代码

print("D")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第 10 题：二叉树遍历

一棵二叉树的先序遍历为 ABDCEGF，中序遍历为 DBAECFG，后序遍历为：A. BDEFGCA；B. DBEGFCA；C. DBEFGCA；D. DEBFGCA。

答案：C。A 为根，左子树为 DB，右子树为 ECFG。继续按先序和中序划分子树，后序遍历为 DBEFGCA。

输入

无编程输入

输出

C

题解代码

print("C")

复杂度分析

本题为理论选择题，无算法复杂度。

第二部分：编程题——最大公约数

易错点

  • 跨搜索请求比较预测分数没有意义，排序只要求同组内可比。
  • 行级随机切分会造成严重的数据泄漏。
  • 点击次数可能反映旧排序位置，而不完全代表商品相关性。
  • 结果文件即使程序正常退出，也可能因列名、行数或 NaN 导致提交失败。

小结

  • 选择题覆盖传统数据结构、概率统计、机器学习、深度学习和大模型基础。
  • 编程题的关键是将两个同步增长的 gcd 化为固定差值下的周期函数。
  • AI Coding 题的关键不是单纯回归，而是按搜索请求建模并优化组内排序质量。