以下是对百度算法工程师面试问题的分类整理、领域占比分析及高频问题精选（基于58道问题，总出现次数89次）。按技术领域整合为4大核心类别，按占比排序并精选高频问题标注优先级（1-5🌟）：
一、算法与数据结构（占比39.3%，面试核心）
手撕代码高频考点：数组操作、树结构、动态规划
优先级 |
问题 |
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求数组局部最小值（二分/分治）（7次） |
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验证二叉搜索树（BST性质）（2次） |
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最大升序子序列（动态规划）（2次） |
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完全平方数（背包问题变种）（1次） |
二、深度学习与模型（占比29.2%）
模型原理与优化重点
优先级 |
问题 |
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Transformer结构详解（3次） |
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手写Multi-Head Self-Attention（生产级）（1次） |
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Swin Transformer应用场景（1次） |
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DDPM扩散模型原理（1次） |
三、计算机视觉（占比14.6%）
CV方向专项
优先级 |
问题 |
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YOLOv5改进点（Mosaic/锚框机制）（1次） |
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目标检测匹配算法（匈牙利算法）（1次） |
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非极大抑制（NMS）实现（1次） |
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GCN图卷积初始化（1次） |
四、项目深度与前沿（占比10.1%）
研究能力考察
优先级 |
问题 |
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对比解码缓解幻觉机制（2次） |
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RAG项目优化方案（1次） |
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时间序列建模传统方法（ARIMA vs LSTM）（1次） |
✅ 高频问题核心规律
- 领域权重排名：
- 算法与数据结构（39.3%） > 深度学习（29.2%） > 计算机视觉（14.6%）
- 这三类占比 83.1% ，覆盖超八成问题
- 5星问题特征：
- 局部最小值求解（7次）考察二分/分治思维
- Transformer结构（3次）是大模型时代必考点
- 百度特色考点：
- 高频考察业务结合能力（精排策略优化）
- 注重工业级实现（生产级Self-Attention手撕）
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💡 面试策略建议
- 必掌握知识点：
- 手撕算法：局部最小值（山谷查找）、二叉树验证（中序性质）
- 模型原理：Transformer多头注意力计算、位置编码、LayerNorm作用
- CV基础：IOU计算、NMS流程、Anchor匹配逻辑
- 差异化准备：
- 结合百度业务说明推荐系统实战经验（如精排模型融合）
- 准备论文创新点深挖：如对比解码的数学证明细节
- 隐藏考点应对：
- 传统方法应用：时间序列建模中ARIMA与深度模型对比
- 工程细节：Attention计算中的Softmax数值稳定性优化
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