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華為機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試

時(shí)間:2025-03-27 07:12 人氣:0 編輯:招聘街

一、華為機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試

華為近年來在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了長足的進(jìn)步,其機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試備受關(guān)注和矚目。作為全球領(lǐng)先的信息通信解決方案供應(yīng)商,華為一直致力于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,對于華為而言具有重要意義。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試準(zhǔn)備

在準(zhǔn)備華為的機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試時(shí),面試者需要對機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編程能力等各個(gè)方面有一定的了解和掌握。以下是一些準(zhǔn)備面試的關(guān)鍵點(diǎn):

  • 深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法:面試者需要對常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如回歸、分類、聚類等有深入的理解,并能夠靈活運(yùn)用于實(shí)際問題中。
  • 掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法:對于一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師來說,優(yōu)秀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法知識(shí)是必不可少的,面試者需要熟練掌握各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的原理和應(yīng)用。
  • 編程能力:熟練掌握至少一種編程語言,并能夠用編程語言解決實(shí)際問題,對于面試者而言有著至關(guān)重要的意義。

華為機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試流程

華為的機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試通常包括技術(shù)面試和HR面試兩部分。技術(shù)面試主要考察面試者的技術(shù)能力和解決問題的能力,而HR面試則更多的是考察面試者的綜合素質(zhì)和個(gè)人品質(zhì)。

在技術(shù)面試中,面試官可能會(huì)向面試者提出一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編程能力等方面的問題,并要求面試者進(jìn)行實(shí)際操作。面試者需要展示自己的技術(shù)能力和解決問題的能力,以贏得面試官的青睞。

在HR面試中,面試官可能會(huì)詢問面試者的個(gè)人情況、工作經(jīng)歷、職業(yè)規(guī)劃等問題,考察面試者的綜合素質(zhì)和團(tuán)隊(duì)合作能力。面試者需要展現(xiàn)出自己的自信、溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神,以展現(xiàn)出自己是一個(gè)全面發(fā)展的人才。

面試技巧

在準(zhǔn)備華為的機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試時(shí),面試者需要注意一些面試技巧,以提高通過面試的機(jī)會(huì):

  • 深入研究公司背景:了解公司的發(fā)展歷程、技術(shù)方向、產(chǎn)品線等信息,有利于面試時(shí)更好地回答問題。
  • 展示自己的優(yōu)勢:在面試中要能夠清晰地展示自己的專業(yè)技能和優(yōu)勢,讓面試官對自己有更深刻的印象。
  • 保持自信:在面試過程中要保持自信和鎮(zhèn)定,展現(xiàn)出自己的實(shí)力和魅力。
  • 跟面試官建立良好的溝通:在面試中要積極與面試官溝通,展現(xiàn)出良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。

結(jié)語

華為的機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面試是一個(gè)很好的機(jī)會(huì),展示自己的技術(shù)能力和綜合素質(zhì)。通過認(rèn)真準(zhǔn)備,熟練掌握相關(guān)知識(shí)和技能,面試者一定能夠在面試中表現(xiàn)出色,贏得華為的青睞。

二、din算法面試題?

主要是聊基礎(chǔ)算法知識(shí)和代碼題。

三、華為通信算法崗對學(xué)歷的要求?

華為算法工程師崗位要求

1、計(jì)算機(jī)、通信、電子、電路、射頻、微電子、自動(dòng)化、模式識(shí)別、數(shù)學(xué)、物理(凝聚態(tài)物理)、電化學(xué)、材料等相關(guān)專業(yè);

2、具有相應(yīng)的專利、業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)會(huì)議參會(huì)經(jīng)驗(yàn)、國際頂級(jí)期刊雜志發(fā)表過學(xué)術(shù)論文者優(yōu)先;

3、英語可作為工作語言,具有良好的溝通與團(tuán)隊(duì)合作能力。

四、大數(shù)據(jù)算法面試題

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,大數(shù)據(jù)已成為各行各業(yè)不可忽視的重要資產(chǎn)。對于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師來說,掌握大數(shù)據(jù)算法是至關(guān)重要的技能之一。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和復(fù)雜性的提升,大數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用范圍也越來越廣泛。

大數(shù)據(jù)算法的重要性

大數(shù)據(jù)算法是指為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的一組算法和技術(shù)。在處理海量數(shù)據(jù)時(shí),傳統(tǒng)的算法可能無法有效地運(yùn)行,因此需要專門針對大數(shù)據(jù)量級(jí)和特點(diǎn)設(shè)計(jì)的算法來進(jìn)行處理。

大數(shù)據(jù)算法的重要性在于它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息、模式和見解,為決策提供支持。通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)算法,企業(yè)可以更好地理解客戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、改進(jìn)營銷策略,從而提升競爭力。

大數(shù)據(jù)算法面試題示例

下面列舉了一些常見的大數(shù)據(jù)算法面試題,希望能夠幫助準(zhǔn)備面試的同學(xué)更好地理解和掌握相關(guān)知識(shí):

  • 深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法有何不同?
  • 請解釋什么是MapReduce,并說明其在大數(shù)據(jù)處理中的作用。
  • 如何處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)?請介紹一種適用于處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的算法。
  • 什么是K均值聚類算法?如何選擇合適的簇?cái)?shù)?
  • 請簡要介紹隨機(jī)森林算法及其在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

如何準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)算法面試

為了更好地準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)算法面試,以下是一些建議:

  1. 深入理解常見的大數(shù)據(jù)算法及其原理。包括但不限于深度學(xué)習(xí)、聚類、分類、回歸等算法。
  2. 熟練掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。大數(shù)據(jù)算法的實(shí)現(xiàn)離不開數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的支撐,因此良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)是必備的。
  3. 參與實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。通過實(shí)際項(xiàng)目實(shí)踐,可以更好地將理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際問題中,提升解決問題的能力。
  4. 練習(xí)編程。熟練掌握至少一種編程語言,并能夠熟練運(yùn)用該語言實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)算法。
  5. 積極參與開源社區(qū)。在開源社區(qū)中學(xué)習(xí)、交流,可以更深入地了解最新的大數(shù)據(jù)算法發(fā)展趨勢。

結(jié)語

大數(shù)據(jù)算法在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代扮演著至關(guān)重要的角色,對于從事數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人員來說,掌握大數(shù)據(jù)算法是必備的技能之一。通過不斷學(xué)習(xí)、實(shí)踐和應(yīng)用,相信每個(gè)人都可以在大數(shù)據(jù)算法領(lǐng)域取得優(yōu)異的成績。

五、算法崗和研發(fā)崗的區(qū)別?

1. 薪資待遇

前幾年的時(shí)候算法崗可能要比開發(fā)崗位薪資待遇更多。

這幾年逐漸趨于平齊,但是還是有很多公司依然是同等級(jí)情況下,算法>開發(fā)。

并且可以參照很多人才計(jì)劃,例如阿里星,美團(tuán)北斗,快star,還有騰訊大咖。

大多數(shù)都是給了算法類,其實(shí)也有一些給了所謂的“開發(fā)”,但我個(gè)人覺得那些不算開發(fā),應(yīng)該叫研發(fā),就是里面其實(shí)有很多高并行,以及調(diào)度算法在,比如分布式存儲(chǔ)方向等等,但是這類方向在學(xué)校很難接觸到(然而是目前企業(yè)稀缺的)

2. 工作類型

算法崗有純粹的research,那種就是讀論文,搞模型,寫論文的,偏向高校的學(xué)術(shù)研究。

這種工作可能和開發(fā)類差距非常之大。

但是如果是算法“工程師”,其實(shí)所謂算法工程師的理解其實(shí)就是用算法工程解決問題。

而開發(fā),一般來說就是用開發(fā)邏輯解決問題。

六、產(chǎn)業(yè)促進(jìn)崗面試題目?

1. 請介紹一下你對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的理解和認(rèn)識(shí)。我的理解是,產(chǎn)業(yè)發(fā)展是指通過提高生產(chǎn)效率、推動(dòng)科技創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等手段,推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步,提升國家的綜合實(shí)力和競爭力。2. 你認(rèn)為產(chǎn)業(yè)促進(jìn)崗需要具備哪些能力和素質(zhì)?產(chǎn)業(yè)促進(jìn)崗需要具備較強(qiáng)的溝通能力、組織協(xié)調(diào)能力、分析解決問題的能力、創(chuàng)新思維、市場分析和營銷策劃能力、政策研究和制定能力等。同時(shí)需要有強(qiáng)烈的責(zé)任心和使命感,以及團(tuán)隊(duì)合作精神和良好的職業(yè)道德素質(zhì)。3. 請列舉你曾經(jīng)做過的產(chǎn)業(yè)促進(jìn)工作或者參與過的項(xiàng)目經(jīng)歷。我曾經(jīng)在某公司負(fù)責(zé)推進(jìn)一個(gè)新產(chǎn)品的研發(fā)和市場推廣工作,通過與研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密合作,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造工藝,提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。同時(shí),我也積極開展市場調(diào)研和分析,制定了一系列的營銷策略和推廣方案,成功將該產(chǎn)品推向市場并取得了很好的銷售業(yè)績。

七、機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題

了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題的重要性

機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱門話題之一,許多公司在招聘過程中更加重視求職者對機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)的掌握。在面試中,面試官往往會(huì)提出一些與機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)相關(guān)的問題,這些問題不僅考察了求職者的專業(yè)知識(shí)水平,還展現(xiàn)了求職者解決問題的能力和邏輯思維能力。

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題

在面試中,經(jīng)常會(huì)被問及一些與機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)相關(guān)的問題,下面列舉了一些常見的面試題:

  • 1. 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

    機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析,使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的技術(shù)。它主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析來讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備學(xué)習(xí)的能力。

  • 2. 請解釋一下監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。

    監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來訓(xùn)練模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過不需要標(biāo)記的輸入數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模式。

  • 3. 什么是回歸分析?

    回歸分析是一種用于研究變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,它能夠預(yù)測一個(gè)變量如何隨著另一個(gè)或多個(gè)變量的變化而變化。

  • 4. 請簡要介紹一下決策樹算法。

    決策樹算法是一種用于分類和回歸問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它通過構(gòu)建一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)來模擬決策過程,根據(jù)輸入特征進(jìn)行判斷并輸出結(jié)果。

  • 5. 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦神經(jīng)元之間信息傳遞方式的算法模型,它通過多層神經(jīng)元之間的連接來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。

如何準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題

準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題需要一定的時(shí)間和系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)過程。以下是一些建議:

  1. 深入學(xué)習(xí)算法原理:

    熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,了解其原理和應(yīng)用場景,掌握算法背后的數(shù)學(xué)原理,對于面試中的問題能夠做到心中有數(shù)。

  2. 實(shí)踐項(xiàng)目和練習(xí)題:

    在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行實(shí)踐項(xiàng)目和練習(xí)題能夠幫助加深對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理解和應(yīng)用,同時(shí)也能夠提高解決問題的能力。

  3. 參加相關(guān)培訓(xùn)和課程:

    參加機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的培訓(xùn)和課程能夠系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)知識(shí),并且有機(jī)會(huì)和其他學(xué)習(xí)者進(jìn)行交流,共同提高。

  4. 關(guān)注學(xué)術(shù)進(jìn)展和發(fā)展趨勢:

    關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)進(jìn)展和發(fā)展趨勢,及時(shí)了解最新的算法和技術(shù),對于面試中的問題更有把握。

總結(jié)

了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題的重要性,通過對常見問題的準(zhǔn)備和學(xué)習(xí),能夠更好地在面試中展現(xiàn)自己的專業(yè)能力和解決問題的能力。不斷學(xué)習(xí)和提升自己,在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)!

八、機(jī)器學(xué)習(xí)面試題考算法

機(jī)器學(xué)習(xí)面試題考算法是很多求職者在準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)崗位面試時(shí)必須要重點(diǎn)關(guān)注的部分。隨著人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展,對于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的掌握和應(yīng)用已經(jīng)成為許多公司招聘機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的重要考量因素之一。

在面試過程中,除了基礎(chǔ)知識(shí)的考察,對于候選人解決實(shí)際問題的能力以及對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理解深度也會(huì)進(jìn)行更深入的評(píng)估。因此,熟悉并掌握一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)面試題目及相關(guān)算法是至關(guān)重要的。

機(jī)器學(xué)習(xí)面試常見題目

在準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)面試時(shí),候選人需要熟悉一些常見的面試題目,以確保能夠在面試中游刃有余地回答問題。下面列舉了一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)面試題目,供大家參考:

  • 1. 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

    這是一個(gè)基礎(chǔ)性問題,面試官通常會(huì)詢問候選人對機(jī)器學(xué)習(xí)的定義以及其作用和應(yīng)用領(lǐng)域。

  • 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類有哪些?

    候選人需要了解監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類,以及它們的應(yīng)用場景和區(qū)別。

  • 3. 什么是過擬合和欠擬合?如何避免?

    過擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)模型常見的問題,候選人需要解釋這兩個(gè)概念,并討論如何通過調(diào)整模型參數(shù)或采用正則化方法來避免這些問題。

  • 4. 邏輯回歸和線性回歸的區(qū)別是什么?

    候選人需要清楚地表述邏輯回歸和線性回歸的區(qū)別,包括適用場景、原理和模型形式等方面的差異。

  • 5. 什么是支持向量機(jī)(SVM)?

    面試官可能會(huì)詢問候選人對支持向量機(jī)的理解和應(yīng)用,包括核技巧、軟間隔和硬間隔等概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用場景

了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本概念和原理是重要的,但更加重要的是能夠?qū)⑦@些算法應(yīng)用于實(shí)際場景中解決問題。下面介紹了一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用場景,供候選人參考:

  • 1. 金融領(lǐng)域

    機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、詐騙檢測、貸款預(yù)測等方面。

  • 2. 醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域

    機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋疾病診斷、影像處理、基因組學(xué)等多個(gè)方面。

  • 3. 零售行業(yè)

    零售行業(yè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行銷售預(yù)測、客戶行為分析、庫存管理等,提升營銷效率。

  • 4. 交通運(yùn)輸領(lǐng)域

    機(jī)器學(xué)習(xí)可用于交通流量預(yù)測、智能交通管理系統(tǒng)和無人駕駛技術(shù)等方面,極大地改善交通效率和安全性。

  • 5. 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

    農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用主要集中在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、作物病害識(shí)別和農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測等方面,幫助農(nóng)民提高生產(chǎn)效率。

總結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)面試題考算法是候選人在準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)崗位面試時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容之一。通過熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)面試題目和相關(guān)算法,以及了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場景,候選人可以提升自己的面試表現(xiàn),增加獲得心儀工作機(jī)會(huì)的機(jī)會(huì)。持續(xù)學(xué)習(xí)和實(shí)踐將幫助候選人在競爭激烈的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中脫穎而出。

九、鵝廠面試題,英語單詞拼寫檢查算法?

又到安利Python的時(shí)間, 最終代碼不超過30行(優(yōu)化前),加上優(yōu)化也不過40行。

第一步. 構(gòu)造Trie(用dict登記結(jié)點(diǎn)信息和維持子結(jié)點(diǎn)集合):

-- 思路:對詞典中的每個(gè)單詞,逐詞逐字母拓展Trie,單詞完結(jié)處的結(jié)點(diǎn)用None標(biāo)識(shí)。

def make_trie(words):
    trie = {}
    for word in words:
        t = trie
        for c in word:
            if c not in t: t[c] = {}
            t = t[c]
        t[None] = None
    return trie

第二步. 容錯(cuò)查找(容錯(cuò)數(shù)為tol):

-- 思路:實(shí)質(zhì)上是對Trie的深度優(yōu)先搜索,每一步加深時(shí)就消耗目標(biāo)詞的一個(gè)字母。當(dāng)搜索到達(dá)某個(gè)結(jié)點(diǎn)時(shí),分為不消耗容錯(cuò)數(shù)和消耗容錯(cuò)數(shù)的情形,繼續(xù)搜索直到目標(biāo)詞為空。搜索過程中,用path記錄搜索路徑,該路徑即為一個(gè)詞典中存在的詞,作為糾錯(cuò)的參考。

-- 最終結(jié)果即為諸多搜索停止位置的結(jié)點(diǎn)路徑的并集。

def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
    if word == '':
        return {path} if None in trie else set()
    else:
        p0 = set()
        if word[0] in trie:
            p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
        p1 = set()
        if tol > 0:
            for k in trie:
                if k is not None and k != word[0]:
                    p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
        return p0 | p1

簡單測試代碼 ------

構(gòu)造Trie:

words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)

In [11]: t
Out[11]: 
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
 'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}

容錯(cuò)查找:

In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}

In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}

In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}

In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}

似乎靠譜~

---------------------------分--割--線--------------------------------------

以上是基于Trie的approach,另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector

雖然我已有意無意模仿P神的代碼風(fēng)格,但每次看到P神的源碼還是立馬跪...

話說word[1:]這種表達(dá)方式其實(shí)是有淵源的,相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...(呵呵

------------------------分-----割-----線-----二--------------------------------------

回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯(cuò)條件,比如增刪字母,我大致對v2方法作了點(diǎn)拓展,得到下面的v3版本。

拓展的關(guān)鍵在于遞歸的終止,即每一次遞歸調(diào)用必須對參數(shù)進(jìn)行有效縮減,要么是參數(shù)word,要么是參數(shù)tol~

def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
    if tol < 0:
        return set()
    elif word == '':
        results = set()
        if None in trie:
            results.add(path)
        # 增加詞尾字母
        for k in trie:
            if k is not None:
                results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
        return results
    else:
        results = set()
        # 首字母匹配
        if word[0] in trie:
            results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
        # 分情形繼續(xù)搜索(相當(dāng)于保留待探索的回溯分支)
        for k in trie:
            if k is not None and k != word[0]:
                # 用可能正確的字母置換首字母
                results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
                # 插入可能正確的字母作為首字母
                results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
        # 跳過余詞首字母
        results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
        # 交換原詞頭兩個(gè)字母
        if len(word) > 1:
            results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
        return results

好像還是沒有過30行……注釋不算(

本答案的算法只在追求極致簡潔的表達(dá),概括問題的大致思路。至于實(shí)際應(yīng)用的話可能需要很多Adaption和Tuning,包括基于統(tǒng)計(jì)和學(xué)習(xí)得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結(jié)點(diǎn)構(gòu)造上面,比如在結(jié)點(diǎn)處附加一個(gè)概率值,通過這個(gè)概率值來影響搜索傾向;也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面,比如增加一些更有腦洞的搜索分支。(更細(xì)節(jié)的問題這里就不深入了逃

----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------

童鞋們可能會(huì)關(guān)心時(shí)間和空間復(fù)雜度的問題,因?yàn)樯鲜鲞@種優(yōu)(cu)雅(bao)的寫法會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生的集合對象呈指數(shù)級(jí)增加,集合的合并操作時(shí)間也指數(shù)級(jí)增加,還使得gc不堪重負(fù)。而且,我們并不希望搜索算法一下就把所有結(jié)果枚舉出來(消耗的時(shí)間亦太昂貴),有可能我們只需要搜索結(jié)果的集合中前三個(gè)結(jié)果,如果不滿意再搜索三個(gè),諸如此類...

那腫么辦呢?................是時(shí)候祭出yield小魔杖了? ??)ノ

下述版本姑且稱之為lazy,看上去和v3很像(其實(shí)它倆在語義上是幾乎等同的

def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
    if tol < 0:
        pass
    elif word == '':
        if None in trie:
            yield path
        # 增加詞尾字母
        for k in trie:
            if k is not None:
                yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
    else:
        if word[0] in trie:
            # 首字母匹配成功
            yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
        # 分情形繼續(xù)搜索(相當(dāng)于保留待探索的回溯分支)
        for k in trie:
            if k is not None and k != word[0]:
                # 用可能正確的字母置換首字母
                yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
                # 插入可能正確的字母作為首字母
                yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
        # 跳過余詞首字母
        yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
        # 交換原詞頭兩個(gè)字母
        if len(word) > 1:
            yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)

不借助任何容器對象,我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個(gè)序列。

[新手注釋] yield是什么意思呢?就是程序暫停在這里了,返回給你一個(gè)結(jié)果,然后當(dāng)你調(diào)用next的時(shí)候,它從暫停的位置繼續(xù)走,直到有下個(gè)結(jié)果然后再暫停。要理解yield,你得先理解yield... Nonono,你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù),然后再深入理解for循環(huán),具體內(nèi)容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當(dāng)于for y in x: yield y。

給剛認(rèn)識(shí)yield的童鞋一個(gè)小科普,順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即

C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)

如果我們把C視為根據(jù)n和m確定的集合,加號(hào)視為并集,利用下面這個(gè)generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素:

def combinations(seq, m):
    if m > len(seq):
        raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
    elif m == 0:
        yield ()
    elif m == len(seq):
        yield tuple(seq)
    else:
        for p in combinations(seq[1:], m-1):
            yield (seq[0],) + p
        yield from combinations(seq[1:], m)

for combi in combinations('abcde', 2): 
    print(combi)

可以看到,generator結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)地反映了集合運(yùn)算的特征,而且蘊(yùn)含了對元素進(jìn)行映射的邏輯,可讀性非常強(qiáng)。

OK,代碼到此為止。利用next函數(shù),我們可以懶惰地獲取查找結(jié)果。

In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']

In [55]: t = make_trie(words)

In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')

In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'

In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'

In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'

話說回來,lazy的一個(gè)問題在于我們不能提前預(yù)測并剔除重復(fù)的元素。你可以采用一個(gè)小利器decorator,修飾一個(gè)generator,保證結(jié)果不重復(fù)。

from functools import wraps

def uniq(func):
    @wraps(func)
    def _func(*a, **kw): 
        seen = set()
        it = func(*a, **kw)
        while 1: 
            x = next(it) 
            if x not in seen:
                yield x
                seen.add(x) 
    return _func

這個(gè)url打開的文件包含常用英語詞匯,可以用來測試代碼:

In [10]: import urllib

In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")

# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())

In [13]: f.close()

----------------------分-割-線-四-----------------------------

最后的最后,Python中遞歸是很昂貴的,但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能,我們可以把遞歸轉(zhuǎn)成迭代,把去除重復(fù)的邏輯直接代入進(jìn)來,于是有了這個(gè)v4版本:

from collections import deque

def check_iter(trie, word, tol=1):
    seen = set()
    q = deque([(trie, word, '', tol)])
    while q:
        trie, word, path, tol = q.popleft()
        if word == '':
            if None in trie:
                if path not in seen:
                    seen.add(path)
                    yield path
            if tol > 0:
                for k in trie:
                    if k is not None:
                        q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
        else:
            if word[0] in trie:
                q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
            if tol > 0:
                for k in trie.keys():
                    if k is not None and k != word[0]:
                        q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
                        q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
                q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
                if len(word) > 1:
                    q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 

可以看到,轉(zhuǎn)為迭代方式后我們?nèi)匀豢梢宰畲蟪潭缺A暨f歸風(fēng)格的程序形狀,但也提供了更強(qiáng)的靈活性(對于遞歸,相當(dāng)于我們只能用棧來實(shí)現(xiàn)這個(gè)q)?;谶@種迭代程序的結(jié)構(gòu),如果你有詞頻數(shù)據(jù),可以用該數(shù)據(jù)維持一個(gè)最優(yōu)堆q,甚至可以是根據(jù)上下文自動(dòng)調(diào)整詞頻的動(dòng)態(tài)堆,維持高頻詞匯在堆頂,為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。

【可選的一步】我們在對單詞進(jìn)行糾正的時(shí)候往往傾向于認(rèn)為首字母是無誤的,利用這個(gè)現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力,花費(fèi)的時(shí)間可以少數(shù)倍。

def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
    for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
        yield word[0] + p

最終我們簡單地benchmark一下:

In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
 'malella',
 'mesilla',
 'morella',
 'mysell',
 'micelle',
 'milla',
 'misally',
 'mistell',
 'miserly']

In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結(jié)果,可以說令人滿意。

十、算法崗與開發(fā)崗與測試崗的區(qū)別?

算法崗、開發(fā)崗和測試崗在工作職責(zé)、技能要求、薪資待遇、發(fā)展前景等方面存在差異。以下是它們的詳細(xì)比較:

工作職責(zé):

算法崗:根據(jù)使用場景,思考如何讓車跑的更快,是造方的好,還是圓的好,還是三角的好。更關(guān)注于理論研究和算法設(shè)計(jì),為實(shí)際問題提供高效的解決方案。

開發(fā)崗:熟練將輪子與發(fā)動(dòng)機(jī)銜接好,將輪子與各個(gè)模塊裝好,并使其跑起來。偏重于實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用,將算法實(shí)現(xiàn)為可執(zhí)行的程序,注重代碼質(zhì)量和開發(fā)效率。

測試崗:車子在跑的過程總要經(jīng)過各種場景的測試才可以投入量產(chǎn),這時(shí)候他們會(huì)把各種測試數(shù)據(jù)采集,分析,遇到數(shù)據(jù)異常的發(fā)給開發(fā)崗和算法崗來進(jìn)行優(yōu)化。主要負(fù)責(zé)產(chǎn)品的測試和缺陷修復(fù),保證產(chǎn)品的質(zhì)量和穩(wěn)定性。

技能要求:

算法崗:需要具備扎實(shí)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ),熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,以及較強(qiáng)的編程能力。此外,還需要對前沿技術(shù)有敏銳的洞察力和創(chuàng)新思維。

開發(fā)崗:需要熟練掌握至少一種編程語言,了解常用的開發(fā)框架和工具,具備良好的編碼習(xí)慣和代碼質(zhì)量意識(shí)。同時(shí),需要善于溝通和合作,有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。

測試崗:需要熟悉測試方法和流程,掌握測試用例設(shè)計(jì)方法,熟悉常用的測試工具和自動(dòng)化測試框架。此外,還需要了解被測系統(tǒng)的業(yè)務(wù)和功能,能夠獨(dú)立進(jìn)行測試報(bào)告的編寫和缺陷管理。

薪資待遇:

算法崗:薪資待遇相對較高,通常與開發(fā)崗位相當(dāng)或略高。

開發(fā)崗:薪資待遇相對較低,通常低于算法崗位。

測試崗:薪資待遇相對較低,通常低于開發(fā)和算法崗位。

發(fā)展前景:

算法崗:隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,算法崗位的需求逐年增加,具有較好的發(fā)展前景。

開發(fā)崗:隨著各行各業(yè)對信息系統(tǒng)的需求不斷增加,開發(fā)崗位的需求也逐年增加,具有較好的發(fā)展前景。

測試崗:隨著產(chǎn)品質(zhì)量的重視程度日益提高,測試崗位的需求也在逐年增加,具有較好的發(fā)展前景。

總之,算法崗、開發(fā)崗和測試崗都有其各自的特點(diǎn)和要求,選擇哪個(gè)崗位需要根據(jù)自身的興趣和能力來決定。

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