2025 算法面试试题-阿里面试题分析

对阿里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​​38道问题，总出现次数58次​​）。按技术领域整合为​​6大核心类别​​，按占比排序并精选高频问题标注优先级（1-5🌟）：

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​​一、算法与数据结构（占比34.5%，面试核心）​​

​​手撕代码高频考点​​：字符串处理、动态规划、树操作

优先级	问题
🌟🌟🌟🌟🌟	字符串反转（3次）
🌟🌟🌟🌟	红包算法（动态规划实现）（2次）
🌟🌟🌟🌟	求数组局部最小值（二分/分治）（2次）
🌟🌟🌟	二叉树最大深度（1次）

​​二、机器学习与深度学习（占比27.6%）​​

​​模型原理与优化重点​​

优先级	问题
🌟🌟🌟🌟🌟	Transformer结构详解（3次）
🌟🌟🌟🌟	梯度消失解决方案（BN/残差连接/LSTM）（2次）
🌟🌟🌟	损失函数对训练效果的影响（Charbonnier/Perceptual）（1次）
🌟🌟	YOLO系列目标检测原理（1次）

​​三、项目经验与落地（占比15.5%）​​

​​技术深度与业务结合能力​​

优先级	问题
🌟🌟🌟🌟	风险控制模型数据预处理与调优（1次）
🌟🌟🌟	RAG项目优化方案（2次）
🌟🌟	视频异常检测实时方案（1次）

​​四、模型评估与优化（占比10.3%）​​

​​量化评估与调优策略​​

优先级	问题
🌟🌟🌟	PSNR/SSIM/LPIPS区别（1次）
🌟🌟	数据集相似度衡量方法（1次）
🌟🌟	过拟合判断与解决（1次）

​​五、编程语言与工具（占比8.6%）​​

​​框架实战能力​​

优先级	问题
🌟🌟🌟	最熟悉的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）（1次）
🌟🌟	手写Attention机制（1次）
🌟	IOU计算实现（1次）

​

✅ 高频问题核心规律

1. ​​领域权重排名​​：
   • ​​算法与数据结构（34.5%）​​ > 机器学习（27.6%）> 项目经验（15.5%）
   • 这三类占比 ​​77.6%​​ ，覆盖近八成问题
2. ​​5星问题特征​​：
   • ​​字符串反转​​（3次）考察基础编码能力
   • ​​Transformer结构​​（3次）是大模型时代必考点
3. ​​阿里特色考点​​：
   • 强调​​业务结合能力​​（红包算法、风控模型）
   • 关注​​实时检测方案​​（视频异常直播间识别）

💡 面试策略建议

1. ​​必掌握知识点​​：
   • ​​手撕算法​​：字符串处理（反转/子序列）、动态规划（背包问题变种）
   • ​​模型原理​​：Self-Attention计算、残差连接作用、BN层优势
   • ​​损失函数​​：Charbonnier损失对模糊图像的优化效果
2. ​​差异化准备​​：
   • 结合阿里业务说明​​推荐算法落地经验​​（如电商场景）
   • 准备​​模型轻量化案例​​（如YOLO模型剪枝部署）
3. ​​隐藏考点应对​​：
   • ​​评估指标陷阱​​：PSNR与主观视觉差异的矛盾
   • ​​工程细节​​：IOU计算中的浮点误差处理