2021 年 4 月份 ，美团 NLP 算法岗面试题总结

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面试题

问题 1： 怎么处理数据不平衡

问题 2： 给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。

问题 3： 连续子数组的最大乘积

问题 4： 最大子数组

问题 5： 一个硬币正面概率 p 那么抛到第几次抛正面期望

题目解析

问题 1：怎么处理数据不平衡

常用于解决数据不平衡的方法：

欠采样： 从样本较多的类中再抽取，仅保留这些样本点的一部分；

过采样： 复制少数类中的一些点，以增加其基数；

生成合成数据： 从少数类创建新的合成点，以增加其基数。

添加额外特征： 除了重采样外，我们还可以在数据集中添加一个或多个其他特征，使数据集更加丰富，这样我们可能获得更好的准确率结果。

问题 2：给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。

力扣

定义两个节点 cur=None 和 pre=head

改变节点方向让 pre 的 next 指向 cur，实现一次局部反转

cur 和 pre 向前移动一个位置

循环交换前进，直至 pre 为空，遍历结束，完成反转，此时 cur 节点为开始节 head；

参考代码：

问题 3：连续子数组的最大乘积

力扣

思路：

遍历数组时计算当前最大值、最小值，不断更新

当前最大值为 ans_max = max(ans_max * nums[i], nums[i])

当前最小值为 ans_min = min(ans_min * nums[i], nums[i])

由于存在负数，那么会导致最大的变最小的，最小的变最大的。

当前最大值为 ans_max = max(ans_min * nums[i], nums[i])

当前最小值为 ans_min = min(ans_max * nums[i], nums[i])

参考代码：

问题 4：最大子数组

力扣

解题思路：

遍历数组，遍历的时候记录两个值：当前子数组的和 tmpSum，最大值 res

问题 5：一个硬币正面概率 p 那么抛到第几次抛正面期望

硬币游戏，如果在连续抛出三次正面之前不要停下来，那么我们总计抛硬币的期望次数是多少

假设期望是 x

假设第一抛是反面，那么就浪费了一步，平均一共需要 x+1 步(概率是 1/2)

假设第一抛是正面，在此基础上如果第二抛是反面，又浪费了，平均一共需要 x+2 步 （概率是 1/4）

在此基础上如果第二抛是正面

假设第三抛反面，浪费，平均一共 x+3 步（概率是 1/8）

假设第三抛正面，完成，只用了 3 步（概率是 1/8）

所以 x 的期望即 x=(1/2)(x+1)+(1/4)(x+2)+(1/8)(x+3)+(1/8)*3

解得 x=14

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