是的，算法類崗位通常需要具備編程能力。編程是算法設計、開發(fā)和實施的基礎技能之一。在算法類崗位中，你可能需要使用編程語言來實現和優(yōu)化算法，處理大量的數據，并進行算法的測試和驗證。
常見的編程語言如Python、Java、C++等在算法領域得到廣泛應用。掌握至少一種編程語言以及相關的數據結構和算法是在算法類崗位中很重要的技能。此外，對于特定的領域，如機器學習、深度學習、自然語言處理等算法應用，還可能需要了解相關的工具和框架，如TensorFlow、PyTorch等。
需要注意的是，對于不同的算法類崗位，編程技能的具體要求可能有所不同。有些崗位可能會更加側重于算法設計和分析，而另一些崗位可能更加側重于算法的實現和優(yōu)化。因此，具體崗位的要求應根據招聘單位和職位描述進行進一步了解和掌握。
主要是聊基礎算法知識和代碼題。
測試題一、
1、 程序可以響應的兩種事件分別是鍵盤事件和鼠標事件。
2、 處理事件的代碼稱為事件處理器
3、 Pygame使用KEYDOWN事件來檢測按鍵是否按下。
4、 Pos屬性會指出事件發(fā)生時鼠標所在的位置
5、 要為用戶事件得到下一個可用的事件編號，可以使用pygame.NUMEVENTS。
6、 要創(chuàng)建一個定時器，可以使用pygame.time.set_timer()。
7、 要在Pygame窗口中顯示文本，可以使用font對象。
8、 使用字體對象有3個步驟：
創(chuàng)建一個字體對象
渲染文本，創(chuàng)建一個表面
把這個表面塊移到顯示表面
動手試一試
1、 如果球沒有碰到球拍的頂邊，而是碰到了球拍的左右兩邊，為什么會有奇怪的表現？這是因為這里有一個碰撞，所以代碼嘗試讓球的y方向 （讓它向上而不是向下）。但是因為球 是從兩邊（左邊或右邊）過來的，即使在反向之后它仍會與球拍"碰撞”。下一次循環(huán)（一幀之后）時，它會再次反向，因此會再次向下，如此繼續(xù)，要解決這個問題，有一種簡單的方法：當球與球拍碰撞時總是將球設置為向"上”（y速度是一個負值）。這不能算是一種完美的解決辦法，因為這意味著即使碰到球拍左右兩邊也會向上反彈---這可不太真實！不過這樣能解決球在球拍兩邊來回反彈的問題，如果你想要一種更真實的解決方案，可能需要多寫一些代碼，也許要增加一些內容，在"反彈”之前檢查球碰到了球拍的哪一邊。
2、 我們已經給出了有關代碼的一個例子，可以為程序增加隨機性。
測試題二、
1、 存儲聲音的文件類型包括波形文件（.wav）、MP3（.mp3）、Ogg Vorbis文件（.ogg）和Windows媒體音頻文件（.wma）。
2、 Pygame.mixer模塊用來播放音樂
3、 要用各個聲音對象的set_volume（）方法設置Pygame聲音對象的音量。
4、 使用pygame.mixer.music.set_volume()設置背景音樂的音量。
5、 要讓音樂淡出，可以使用pygame.mixer.music.fadeout()方法。要提供淡出時間（毫秒數，即千分之一秒）作為參數。例如pygame.mixer.music. fadeout(2000)會讓聲音在2秒內淡出。
動手試一試
在當今數字化時代，大數據已成為各行各業(yè)不可忽視的重要資產。對于數據科學家和數據分析師來說，掌握大數據算法是至關重要的技能之一。隨著數據量的不斷增長和復雜性的提升，大數據算法的應用范圍也越來越廣泛。
大數據算法是指為處理大規(guī)模數據而設計的一組算法和技術。在處理海量數據時，傳統(tǒng)的算法可能無法有效地運行，因此需要專門針對大數據量級和特點設計的算法來進行處理。
大數據算法的重要性在于它可以幫助企業(yè)從海量數據中提取出有用的信息、模式和見解，為決策提供支持。通過運用大數據算法，企業(yè)可以更好地理解客戶需求、優(yōu)化產品設計、改進營銷策略，從而提升競爭力。
下面列舉了一些常見的大數據算法面試題，希望能夠幫助準備面試的同學更好地理解和掌握相關知識：
為了更好地準備大數據算法面試，以下是一些建議：
大數據算法在當今信息爆炸的時代扮演著至關重要的角色，對于從事數據分析和數據科學相關工作的人員來說，掌握大數據算法是必備的技能之一。通過不斷學習、實踐和應用，相信每個人都可以在大數據算法領域取得優(yōu)異的成績。
編程算法是指用計算機語言（通常是高級語言）實現某種特定功能的程序或步驟。它是一系列解決問題的清晰指令，旨在將問題轉化為可計算機執(zhí)行的數學問題或邏輯問題。
編程算法可以有多種形式和類型，但通常具備以下特點：
有窮性：算法必須在有限的步驟內完成，否則計算機無法處理。
確定性：算法的每個步驟都應該是確定的，即輸入相同的數據會得到相同的結果。
可行性：算法的每個步驟都應該是可行的，即能夠被計算機理解和執(zhí)行。
輸入和輸出：算法可以具有零個或多個輸入，但通常都至少有一個輸出，以提供問題的解決方案。
編程算法廣泛應用于計算機科學和數字技術的各個領域，包括計算機圖形學、數據處理、圖像處理、數值計算等。在編程中，選擇適當的算法對于提高程序的效率、降低開發(fā)時間和成本至關重要。
算法和編程之間有一定的區(qū)別。
算法可以看做是解決問題的一種方法，是有序、確定、無歧義的步驟集，以及如何在有限時間內完成特定的任務或計算的過程。而編程則是將算法用編程語言實現的過程。編程是將抽象的解決方案轉化為實際的計算機程序的過程，其中包括編程語言的語法、庫函數的使用等方面。
具體來說，算法是一種思想方式，是為了解決某個具體問題而設計的一套流程。而編程是將這套流程用某種編程語言轉化為計算機可執(zhí)行的代碼，使其能夠在計算機上運行。
可以說，算法是編程的基礎，沒有好的算法，編寫出的程序可能也不見得是最優(yōu)的。同時，編程技術也會對算法的實現產生影響。因此，算法和編程兩者的關系是密不可分的。
是一類用于解決決策問題的算法。這些算法通常基于一定的決策規(guī)則或策略，從一組可行的方案中選擇最優(yōu)解。以下是一些常見的決策類算法：
1. 決策樹算法：
決策樹是一種基于樹形結構的分類算法，通過遞歸地劃分數據集，構建一個類似于樹形結構的分類模型。決策樹算法通過分析數據的屬性和特征，將數據集劃分為不同的類別。
2. 貪心算法：
貪心算法是一種在每一步都選擇局部最優(yōu)解的策略，試圖找到全局最優(yōu)解。貪心算法通常在求解組合優(yōu)化問題時應用廣泛。
3. 動態(tài)規(guī)劃：
動態(tài)規(guī)劃是一種將復雜問題分解為相互重疊的子問題，并通過求解子問題來求解原問題的優(yōu)化算法。動態(tài)規(guī)劃算法通常用于求解具有最優(yōu)子結構性質的問題。
4. 最大期望算法（EM算法）：
最大期望算法是一種在概率模型中求解最大似然估計的迭代算法。EM算法通常用于求解含有隱變量的概率模型的參數估計問題。
5. 隨機優(yōu)化算法：
隨機優(yōu)化算法是一類使用隨機策略進行搜索的優(yōu)化算法。這類算法包括遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等。隨機優(yōu)化算法通常在求解復雜、非線性問題時表現較好。
6. 深度強化學習算法：
深度強化學習是一種結合深度學習和強化學習的方法，用于解決決策和控制問題。深度強化學習算法利用神經網絡表示和解決復雜的決策問題，如游戲、機器人控制等。
這些決策類算法在不同的問題和領域中具有廣泛的應用。在實際應用中，需要根據問題的特點和需求選擇合適的算法。
機器學習是當今科技領域的熱門話題之一，許多公司在招聘過程中更加重視求職者對機器學習算法基礎的掌握。在面試中，面試官往往會提出一些與機器學習算法基礎相關的問題，這些問題不僅考察了求職者的專業(yè)知識水平，還展現了求職者解決問題的能力和邏輯思維能力。
在面試中，經常會被問及一些與機器學習算法基礎相關的問題，下面列舉了一些常見的面試題：
機器學習是一種通過對數據進行學習和分析，使計算機系統(tǒng)能夠自動學習和改進的技術。它主要利用統(tǒng)計學和數據分析來讓計算機系統(tǒng)具備學習的能力。
監(jiān)督學習是一種通過已知輸入和輸出數據之間的關系來訓練模型的機器學習方法，而無監(jiān)督學習則是通過不需要標記的輸入數據來學習數據結構和模式。
回歸分析是一種用于研究變量之間關系的統(tǒng)計學方法，它能夠預測一個變量如何隨著另一個或多個變量的變化而變化。
決策樹算法是一種用于分類和回歸問題的機器學習算法，它通過構建一個樹狀結構來模擬決策過程，根據輸入特征進行判斷并輸出結果。
神經網絡是一種模仿人腦神經元之間信息傳遞方式的算法模型，它通過多層神經元之間的連接來實現復雜的學習任務。
準備機器學習算法基礎面試題需要一定的時間和系統(tǒng)性的學習過程。以下是一些建議：
熟悉常見的機器學習算法，了解其原理和應用場景，掌握算法背后的數學原理，對于面試中的問題能夠做到心中有數。
在學習過程中進行實踐項目和練習題能夠幫助加深對機器學習算法的理解和應用，同時也能夠提高解決問題的能力。
參加機器學習相關的培訓和課程能夠系統(tǒng)性地學習知識，并且有機會和其他學習者進行交流，共同提高。
關注機器學習領域的學術進展和發(fā)展趨勢，及時了解最新的算法和技術，對于面試中的問題更有把握。
了解機器學習算法基礎面試題的重要性，通過對常見問題的準備和學習，能夠更好地在面試中展現自己的專業(yè)能力和解決問題的能力。不斷學習和提升自己，在機器學習領域走得更遠！
機器學習面試題考算法是很多求職者在準備機器學習崗位面試時必須要重點關注的部分。隨著人工智能和數據科學領域的快速發(fā)展，對于機器學習算法的掌握和應用已經成為許多公司招聘機器學習工程師的重要考量因素之一。
在面試過程中，除了基礎知識的考察，對于候選人解決實際問題的能力以及對機器學習算法的理解深度也會進行更深入的評估。因此，熟悉并掌握一些常見的機器學習面試題目及相關算法是至關重要的。
在準備機器學習面試時，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器學習面試題目，供大家參考：
這是一個基礎性問題，面試官通常會詢問候選人對機器學習的定義以及其作用和應用領域。
候選人需要了解監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等機器學習算法的分類，以及它們的應用場景和區(qū)別。
過擬合和欠擬合是機器學習模型常見的問題，候選人需要解釋這兩個概念，并討論如何通過調整模型參數或采用正則化方法來避免這些問題。
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。
面試官可能會詢問候選人對支持向量機的理解和應用，包括核技巧、軟間隔和硬間隔等概念。
了解機器學習算法的基本概念和原理是重要的，但更加重要的是能夠將這些算法應用于實際場景中解決問題。下面介紹了一些常見的機器學習算法應用場景，供候選人參考：
機器學習在金融領域的應用非常廣泛，包括風險評估、詐騙檢測、貸款預測等方面。
機器學習在醫(yī)療衛(wèi)生領域的應用涵蓋疾病診斷、影像處理、基因組學等多個方面。
零售行業(yè)利用機器學習算法進行銷售預測、客戶行為分析、庫存管理等，提升營銷效率。
機器學習可用于交通流量預測、智能交通管理系統(tǒng)和無人駕駛技術等方面，極大地改善交通效率和安全性。
農業(yè)領域中的機器學習應用主要集中在精準農業(yè)、作物病害識別和農作物產量預測等方面，幫助農民提高生產效率。
機器學習面試題考算法是候選人在準備機器學習崗位面試時需要重點關注的內容之一。通過熟悉常見的機器學習面試題目和相關算法，以及了解機器學習算法的應用場景，候選人可以提升自己的面試表現，增加獲得心儀工作機會的機會。持續(xù)學習和實踐將幫助候選人在競爭激烈的機器學習領域中脫穎而出。
又到安利Python的時間， 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. 構造Trie（用dict登記結點信息和維持子結點集合）：
-- 思路：對詞典中的每個單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結處的結點用None標識。
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. 容錯查找（容錯數為tol）：
-- 思路：實質上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時就消耗目標詞的一個字母。當搜索到達某個結點時，分為不消耗容錯數和消耗容錯數的情形，繼續(xù)搜索直到目標詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個詞典中存在的詞，作為糾錯的參考。
-- 最終結果即為諸多搜索停止位置的結點路徑的并集。
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神的代碼風格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達方式其實是有淵源的，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條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調用必須對參數進行有效縮減，要么是參數word，要么是參數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，概括問題的大致思路。至于實際應用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計和學習得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結點構造上面，比如在結點處附加一個概率值，通過這個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上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細節(jié)的問題這里就不深入了逃
----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------
童鞋們可能會關心時間和空間復雜度的問題，因為上述這種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會導致產生的集合對象呈指數級增加，集合的合并操作時間也指數級增加，還使得gc不堪重負。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結果枚舉出來（消耗的時間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結果的集合中前三個結果，如果不滿意再搜索三個，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時候祭出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，返回給你一個結果，然后當你調用next的時候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個結果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數和next函數，然后再深入理解for循環(huán)，具體內容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當于for y in x: yield y。
給剛認識yield的童鞋一個小科普，順便回憶一下組合數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n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個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結構精準地反映了集合運算的特征，而且蘊含了對元素進行映射的邏輯，可讀性非常強。
OK，代碼到此為止。利用next函數，我們可以懶惰地獲取查找結果。
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的一個問題在于我們不能提前預測并剔除重復的元素。你可以采用一個小利器decorator，修飾一個generator，保證結果不重復。
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，我們可以把遞歸轉成迭代，把去除重復的邏輯直接代入進來，于是有了這個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，轉為迭代方式后我們仍然可以最大程度保留遞歸風格的程序形狀，但也提供了更強的靈活性（對于遞歸，相當于我們只能用棧來實現這個q）。基于這種迭代程序的結構，如果你有詞頻數據，可以用該數據維持一個最優(yōu)堆q，甚至可以是根據上下文自動調整詞頻的動態(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】我們在對單詞進行糾正的時候往往傾向于認為首字母是無誤的，利用這個現象可以減輕不少搜索壓力，花費的時間可以少數倍。
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果，可以說令人滿意。
