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本文的面試&理論知識(shí)分為兩個(gè)部分：

1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之排序算法

2、NLP和推薦系統(tǒng)相關(guān)理論知識(shí)

人工智能相關(guān)崗位面試，算法題是必不可少的一關(guān)，因?yàn)檫@是一個(gè)AI學(xué)（ma）者（nong）的基本功，很多知識(shí)是無(wú)法突擊準(zhǔn)備學(xué)習(xí)的。所以學(xué)姐就來(lái)給大家說(shuō)一說(shuō)我們比較容易忽視的吧！臨場(chǎng)過(guò)一眼最簡(jiǎn)單的必考題：

PS：不是我沒(méi)啥寫(xiě)來(lái)敷衍你們的

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之排序算法

首先是簡(jiǎn)單排序算法：冒泡排序、選擇排序、插入排序

1、冒泡排序：

簡(jiǎn)單排序算法之一，思想是通過(guò)與相鄰元素的比較和交換把小的數(shù)交換到最前面

2、選擇排序

思想是通過(guò)一次遍歷循環(huán)將最小的元素移動(dòng)到序列的最前面

3、插入排序

思想是不是通過(guò)交換位置而是通過(guò)比較找到最合適的位置插入元素來(lái)達(dá)到排序的目的，上述三個(gè)簡(jiǎn)單排序算法的時(shí)間復(fù)雜度都是O(n^2)

4、歸并排序、快速排序：

之所以將歸并排序和快速排序放在一起是因?yàn)槊嬖囍姓娴娜菀字苯幼屖謹(jǐn)]算法思路，因此應(yīng)對(duì)面試需要知道算法思想，并能復(fù)現(xiàn)代碼邏輯，歸并排序和快速排序平均時(shí)間復(fù)雜度都是O(nlogn)，快速排序效率最高，但在最壞情況下快排的效率不如歸并排序，歸并排序空間復(fù)雜度是O(n)，快速排序空間復(fù)雜度是O(logn)

5、堆排序

通過(guò)最小堆實(shí)現(xiàn)數(shù)組的從小到大排序，時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)

6、計(jì)數(shù)排序

對(duì)整數(shù)進(jìn)行排序，排序的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是O(n+k)，思想：用待排序的數(shù)作為計(jì)數(shù)數(shù)組的下標(biāo)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)數(shù)字的個(gè)數(shù)，然后依次輸出得到有序序列

7、桶排序

關(guān)鍵在于映射函數(shù)，將原始數(shù)據(jù)映射到n個(gè)桶上，桶中的元素仍采用比較排序，桶中元素可以采用快速排序，但映射到桶的操作大大減低了排序時(shí)間

8、基數(shù)排序

利用了桶排序思想，只不過(guò)基數(shù)排序每次都只是處理數(shù)字的一位，從低位到高位順序進(jìn)行，對(duì)每一位依次進(jìn)行桶映射排序的思想

9、希爾排序

分組插入排序，又稱(chēng)為縮小增量排序，思想：先將整個(gè)待排序元素序列分割成若干個(gè)子序列(由相隔固定增量的勻速組成)，對(duì)每個(gè)子序列直接插入排序，然后一次縮減增量再進(jìn)行排序，到增量最小時(shí)，再對(duì)全體元素進(jìn)行一次增量排序。利用了插入排序在元素基本有序的情況下排序效率很高

上述十大排序算法中，其中計(jì)數(shù)排序和其他九種算法的區(qū)別在于其他九種算法都是基于比較排序的，基于比較排序的算法的時(shí)間復(fù)雜度下限是O(nlogn)。

同學(xué)們要知道算法題無(wú)窮無(wú)盡，題型雖然多變，但大致也就那么幾種，大家要多多在Leetcode、牛客網(wǎng)上刷題，重在平時(shí)積累。

接下來(lái)是面試中會(huì)遇到的NLP和推薦系統(tǒng)理論知識(shí)，不過(guò)只有題目沒(méi)有答案，如果學(xué)姐連答案都給你了的話，你就會(huì)直接收藏，到時(shí)候再看了！所以只給你面試題你可能還會(huì)因?yàn)闆](méi)有答案google之后整理一下再放著落灰。

NLP和推薦系統(tǒng)理論知識(shí)

(1) CRF跟邏輯回歸最大熵模型的關(guān)系

(2) CRF的優(yōu)化方法

(3) CRF和MRF的聯(lián)系

(4) HMM和CRF的關(guān)系（順便問(wèn)問(wèn) 樸素貝葉斯和HMM的聯(lián)系、LSTM+CRF 用于序列標(biāo)注的原理、CRF的點(diǎn)函數(shù)和邊函數(shù)、CRF的經(jīng)驗(yàn)分布）

(5) WordEmbedding的幾種常用方法和原理（順便問(wèn)問(wèn)language model、perplexity評(píng)價(jià)指標(biāo)、word2vec跟Glove的異同）

(6) topic model說(shuō)一說(shuō)

(7) 為何CNN能用在文本分類(lèi)

(8) syntactic和semantic問(wèn)題舉例

(9) 常見(jiàn)Sentence embedding方法

(10) 注意力機(jī)制（順便問(wèn)問(wèn)注意力機(jī)制的幾種不同情形、為何引入、seq2seq原理）

(11) 序列標(biāo)注的評(píng)價(jià)指標(biāo)

(12) 語(yǔ)義消歧的做法

(13) 常見(jiàn)的跟word有關(guān)的特征

(14) factorization machine

(15) 常見(jiàn)矩陣分解模型

(16) 如何把分類(lèi)模型用于商品推薦（包括數(shù)據(jù)集劃分、模型驗(yàn)證等）

(17) 序列學(xué)習(xí)、wide&deep model（順便問(wèn)問(wèn)為何wide和deep)

以上就是學(xué)姐給大家整理的部分面試題的題目和容易遺忘的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，大家平時(shí)還是需要多刷題的，雖然我們代碼打的溜，但是面試時(shí)候要是在基礎(chǔ)知識(shí)上翻了車(chē)會(huì)得不償失的。

學(xué)姐會(huì)繼續(xù)整理面試相關(guān)的試題放在公眾號(hào)上供大家參考的，一定要關(guān)注學(xué)姐才能不錯(cuò)過(guò)第一時(shí)間的推送。

https://leetcode-cn.com/

https://www.nowcoder.com/

參考文檔：

https://mp.weixin.qq.com/s/we9-tXnxfkqmGLKEXWjBew