2018最新BAT大数据面试题(附答案)

2018最新BAT大数据面试题(附答案)攻略

简介

该文章介绍了2018年BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）等知名企业面试中涉及到的大数据技术和算法题，为想要在大数据领域应聘BAT等公司的人提供了一些帮助。该文章的重点在于解析面试过程中可能会涉及到的具体问题，详细介绍数据结构、算法、分布式计算、主流大数据技术栈等技术内容，帮助读者更加充分、深入地了解大数据领域的复杂性。

内容

本文主要分为以下几个部分：

1. 大数据领域必备的知识基础
2. 大数据领域常见问题及解决方法
3. BAT公司大数据面试真题及解答

其中，第一部分主要介绍大数据领域常见的数据结构、算法、分布式计算等方面的知识点，包括哈希、排序、二分查找、图论算法、MapReduce分布式计算框架等方面的技术。在这一部分，我们可以参考《算法导论》、《大数据处理》等著名书籍来深入系统地学习这些知识。

第二部分主要介绍了如何建立适应性的大数据处理流程和解决数据挖掘、机器学习、基于图形的计算等应用场景下的常见问题。因此，在这一部分，我们将需要详细掌握如何利用常用的大数据处理技术来解决常见的问题，其中主要包括数据清洗、数据清洗和验证、建模以及模型应用等方面的技术。

第三部分将着重分析BAT公司的真实面试题，对每个问题进行解答，并介绍了题目的难度级别以及解题方法。在这个部分，我们可以看到BAT公司在面试过程中提出的问题，发现它们的逻辑、设计思路和解题方法，从而更好地为我们提供解决问题的思路和方法。

示例

下面，我们以一道实际的面试题为例进行讲解。

面试题

在大规模矩阵下求特征值和特征向量的算法有哪些？请分析其优缺点。

解题思路

这个面试题比较难，需要掌握完整的数据结构理论和矩阵求解算法才能进行回答。如下是题目的攻略步骤：

1. 采用幂法来计算大规模矩阵的特征值和特征向量，该算法的时间复杂度为O(Kn * O(C))，其中K是迭代次数、n是矩阵维度，C是乘法次数，因此，需要选取合适的K值来减少时间复杂度。
2. 使用雅各比迭代或QR分析法来进行矩阵对角化，这两种算法都具有相对高效、便捷的优点，但是，在计算过程中可能会遇到很多问题，比如精度控制和数据缩放等等。

综上所述，我们可以发现，在大规模矩阵下编写高效的特征值和特征向量计算算法十分复杂，而且需要掌握多种矩阵对角化和数值算法。因此，在回答这个题目的时候，不仅需要我们掌握理论知识，还需要刻苦训练和实践，以提高自己的算法设计和计算能力。

总结

本文介绍了2018年BAT等知名企业在大数据领域面试中可能会涉及到的具体问题，详细介绍了数据结构、算法、分布式计算以及主流大数据技术栈等方面的知识。通过对这些问题的分析和解答，我们可以更好地理解大数据处理的复杂性，并为自己的职业生涯打下坚实的基础。