在科技行業(yè)，華為和大疆作為極具影響力的企業(yè)，其算法工程師崗位競爭異常激烈。深入了解這兩家公司的筆試真題，是突破重圍、成功求職的關(guān)鍵一步。以下將對(duì)華為和大疆算法工程師筆試真題進(jìn)行詳細(xì)解析。

華為算法工程師筆試真題解析

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法類真題

真題示例：給定一個(gè)二叉樹，要求實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)來計(jì)算其最大深度。

解析：這類題目重點(diǎn)考察對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的理解和算法的運(yùn)用能力。對(duì)于二叉樹最大深度的計(jì)算，通?？刹捎眠f歸或迭代的方法。遞歸思路較為直觀，若二叉樹為空，其深度為 0;否則，其深度為左子樹和右子樹最大深度中的較大值加 1。代碼實(shí)現(xiàn)如下(以 Python 為例)：

備考建議：熟練掌握常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列、樹、圖等)的特點(diǎn)、操作和應(yīng)用場景，以及經(jīng)典算法(如排序算法、搜索算法、圖算法等)的原理和實(shí)現(xiàn)。多進(jìn)行相關(guān)算法題目的練習(xí)，尤其是遞歸和迭代相關(guān)的問題，提升編程能力和邏輯思維能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)類真題

真題示例：簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像識(shí)別中的工作原理，并說明其關(guān)鍵組件的作用。

解析：回答此類問題，需清晰闡述 CNN 的工作流程。CNN 通過卷積層對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，卷積核在圖像上滑動(dòng)，通過卷積運(yùn)算提取不同的局部特征。池化層則用于減少數(shù)據(jù)維度，降低計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征，常見的池化方式有最大池化和平均池化。全連接層將池化后的特征映射轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果，通過訓(xùn)練調(diào)整權(quán)重，使模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的物體。

備考建議：深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)，理解常見模型(如 CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN 及其變體長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) LSTM 等)的結(jié)構(gòu)、原理和應(yīng)用場景。關(guān)注行業(yè)最新研究成果和應(yīng)用案例，積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠清晰準(zhǔn)確地解釋模型的工作機(jī)制和優(yōu)勢(shì)。

大疆算法工程師筆試真題解析

計(jì)算機(jī)視覺類真題

真題示例：在目標(biāo)檢測任務(wù)中，比較基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R-CNN)系列算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN)的優(yōu)缺點(diǎn)。

解析：R-CNN 通過選擇性搜索生成候選區(qū)域，然后對(duì)每個(gè)候選區(qū)域提取特征并分類，優(yōu)點(diǎn)是開創(chuàng)了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測思路，缺點(diǎn)是計(jì)算量大、速度慢，且訓(xùn)練過程復(fù)雜。Fast R-CNN 對(duì) R-CNN 進(jìn)行改進(jìn)，采用共享卷積特征的方式，大大提高了檢測速度，且訓(xùn)練過程端到端，缺點(diǎn)是候選區(qū)域生成仍依賴外部算法。Faster R-CNN 引入?yún)^(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)來生成候選區(qū)域，進(jìn)一步提高了檢測效率，實(shí)現(xiàn)了真正的端到端訓(xùn)練。

備考建議：對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，要全面掌握目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像分類等任務(wù)的原理和常用算法。深入研究主流算法的演進(jìn)過程，理解每個(gè)算法的創(chuàng)新點(diǎn)和局限性，能夠進(jìn)行對(duì)比分析。關(guān)注計(jì)算機(jī)視覺在無人機(jī)等實(shí)際應(yīng)用場景中的需求和挑戰(zhàn)，思考如何改進(jìn)算法以適應(yīng)實(shí)際需求。

優(yōu)化算法類真題

真題示例：簡述梯度下降算法及其常見變體(隨機(jī)梯度下降 SGD、小批量梯度下降 MBGD、帶動(dòng)量的梯度下降 Momentum)的原理和特點(diǎn)。

解析：梯度下降算法是通過迭代更新參數(shù)，沿著損失函數(shù)梯度的反方向移動(dòng)，以最小化損失函數(shù)。SGD 每次使用一個(gè)樣本計(jì)算梯度并更新參數(shù)，計(jì)算速度快，但更新方向可能波動(dòng)較大。MBGD 每次使用一小批樣本計(jì)算梯度，綜合了計(jì)算效率和穩(wěn)定性。Momentum 在梯度下降的基礎(chǔ)上引入動(dòng)量項(xiàng)，模擬物理中的動(dòng)量概念，使參數(shù)更新方向更穩(wěn)定，能夠加速收斂，尤其在處理非凸函數(shù)時(shí)效果明顯。

備考建議：理解優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的重要性，深入學(xué)習(xí)常見優(yōu)化算法的原理、優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。通過理論推導(dǎo)和實(shí)際編程實(shí)現(xiàn)，加深對(duì)算法的理解。關(guān)注優(yōu)化算法的最新研究進(jìn)展，如自適應(yīng)學(xué)習(xí)率策略等，拓寬知識(shí)面。

通過對(duì)華為和大疆算法工程師筆試真題的解析可知，備考時(shí)需扎實(shí)掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，注重理論與實(shí)踐結(jié)合，多關(guān)注行業(yè)前沿技術(shù)和應(yīng)用，才能在激烈的競爭中脫穎而出，成功突圍技術(shù)崗求職之路。