【牛客】网易2018校招数据分析师笔试解析

【牛客】网易2018校招数据分析师笔试解析

* 选择题根据牛客网下方讨论整理，三道大题均为自己答案，欢迎大家讨论并给予指正。

（https://www.nowcoder.com/test/10778804/summary）

一、选择题

1、有2堆宝石，A和B一起玩游戏，假设俩人足够聪明，规则是每个人只能从一堆选走1个或2个或3个宝石，最后全部取玩的人获胜，假设2堆宝石的数目为12和13，请问A怎么可以必胜？

答：A只要取完宝石后给B留4的倍数就能赢，留下4的倍数，B就没有办法取完。而A每次都可以按照B取的数量来修正，保证每次留给B的是4的倍数。到最后B没有办法一次取完4个，而且必须要取，剩下的A取完就赢了

2、从数字集合{1,2,3,4,… ,20}中选出4个数字的子集，如果不允许两个相连的数字出现在同一集合中，那么能够形成多少个这种子集？

答：插空法，16个数17个空任选四个插入数字便可得，C17,4=2380

3、将4个不一样的球随机放入5个杯子中，则杯子中球的最大个数为3的概率是?

答：C4,3 * C4,1 * C5C1 / (5^4) = 16/125

4、下面程序的功能是输出数组的全排列,选择正确的选项,完成其功能。

void perm(int list[], int k, int m)
{
    if (    )
    {
        copy(list,list+m,ostream_iterator<int>(cout," "));
        cout<<endl;
        return;
    }
    for (int i=k; i<=m; i++)
    {
        swap(&list[k],&list[i]);
        (    );
        swap(&list[k],&list[i]);
    }
}

答：k==m 和 perm（list，k+1，m）
if是递归的终止判断条件，刚开始输入的时候k应该为0，m应该为数组中的元素个数；所以当k==m时，表示全排列的全部情况都已经找出。
第一个swap是依次将第k个元素和k~m个元素交换，交换完后进入递归，再全排列其子数组。
递归调用，之所以从k+1开始，是因为如果传入的是k的话，递归传进去的参数不变，递归将永无止境的递归下去，因为k永远不会等于m
第二个swap是将该层交换完后的数组再还原，目的是为了使递归返回后不改变上一层的数组元素顺序，方便下一次交换。

5、若有33个长度不等的初始归并段，做7路平衡归并排序，为组织最佳归并树，应增加长度为0的初始归并段的个数是________。

答：2

在一般情况下，对于 k–路平衡归并来说，若 (m-1)MOD(k-1)=0，则不需要增加虚段；否则需附加 k-(m-1)MOD(k-1)-1 个虚段。

6、将一个整数序列整理为升序，两趟处理后序列变为10,12,21,9,7,3,4,25，则采用的排序算法可能是________。

答：插入排序

插入排序：第一趟前两个有序，第二趟前三个有序。

快速排序：每经过一趟快排，轴点元素都必然就位，也就是说，一趟下来至少有1个元素在其最终位置，2趟就有两个位置元素就位。10,12,21,9,7,3,4,25  正确的结果是,3,4,7,9,10,12,21,25.。这里只有25一个元素就位了（10,12,21虽然有序，但他们应该在3,4,7,9后面才行）。

7、在数理统计中， 一般通过增加抽样次数取平均来使得预估误差减小， 在机器学习中也有类似的模型处理， 如随机森林， 通过引入随机样本并且增加决策树的数据，对于随机森林主要降低预估的哪个方面值

答：预估方差

8、以下不属于非监督学习的为

答：knn（关联规则、Kmeans、Word2vec、Knn）

邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

9、将当前命令sh test.sh任务在后台执行，下列最优雅的的做法是

答：nohup sh test.sh &

10、截取logfile文件中含有suc的行，并且只输出最后一列，下列操作正确的是:

答：grep 'suc' logfile | awk '{print $NF}'

11、哪个不是DDL(数据库定义语言)语句？

答：grant（ALTER、CREATE、RENAME、GRANT）

grant授权

12、对于SQL语句select * from t where a=100 and b=200，哪个索引可以使用到？

答：都可以（索引idx_b(b)、索引idx_b_a(b,a)、索引idx_a_b(a,b)）

13、若要在员工信息表EMP中增加一列WANGYI_NO（网易id），可用（ ）。

答：ALTER TABLE EMP ADD（WANGYI_NO CHAR（10））

14、在机器学习任务中经常假设矩阵为n×n的对称矩阵A， 则以下说法正确的是

答：对应于A的不同特征值的特征向量之间正交

对称矩阵不一定满秩；不同特征值之间的特征向量一定正交，而同一特征值的特征向量需要借助公式得正交向量

15、以下关于python数据结构说法正确的是

答：python中list的元素可以是tuple

错误答案：python中list可以动态的更新， 但是不容许嵌套、python中tuple可以动态更新， 但是不容许嵌套、python中dict保存键值对， 并且键值对是有序的

16、一个快递公司对同一年龄段的员工，进行汽车，三轮车，二轮车平均送件量的比较，结果给出sig.=0.034，说明

答：按照0.05显著性水平，拒绝H0，说明三类交通工具送件量有显著差异。

p值表示接受原假设最小的显著性水平，p值越小，拒绝原假设的理由越充分。

17、小明在一次班干部二人竞选中，支持率为百分之五十五，而置信水平0.95以上的置信区间为百分之五十到百分之六十，请问小明未当选的可能性有可能是

答：3%

【0.5,0.6】的概率在0.95以上，0.55属于区间内，故一定有某个子集区间包含0.55且概率为0.97

18、以下关于最小二乘法正确的是

答：最小二乘估计是线性无偏估计中方差最小的

19、设{xn}服从独立同分布， E[xn] = 0, Var[xn]=1, 则当n趋向于无穷大时，下式值为：

答：1

x独立同分布，相关系数为0，故只有n个x的方差

20、通常可以通过关联规则挖掘来发现啤酒和尿布的关系， 那么如果对于一条规则A →B, 如果同时购买A和B的顾客比例是4/7, 而购买A的顾客当中也购买了B的顾客比例是1/2, 而购买B的顾客当中也购买了A的顾客比例是1/3,则以下对于规则A →B的支持度(support)和置信度(confidence)分别是多少？

答：4/7，1/2

都买占比是支持度，买a中b占比是置信度

二、大题

1、小易有一些彩色的砖块。每种颜色由一个大写字母表示。各个颜色砖块看起来都完全一样。现在有一个给定的字符串s,s中每个字符代表小易的某个砖块的颜色。小易想把他所有的砖块排成一行。如果最多存在一对不同颜色的相邻砖块,那么这行砖块就很漂亮的。请你帮助小易计算有多少种方式将他所有砖块排成漂亮的一行。(如果两种方式所对应的砖块颜色序列是相同的,那么认为这两种方式是一样的。)
例如: s = "ABAB",那么小易有六种排列的结果:
"AABB","ABAB","ABBA","BAAB","BABA","BBAA"
其中只有"AABB"和"BBAA"满足最多只有一对不同颜色的相邻砖块。

x = input()
if len(set(x)) == 2:
    print(2)
elif len(set(x)) == 1:
    print(1)
else:
    print(0)

2、小易为了向他的父母表现他已经长大独立了,他决定搬出去自己居住一段时间。一个人生活增加了许多花费: 小易每天必须吃一个水果并且需要每天支付x元的房屋租金。当前小易手中已经有f个水果和d元钱,小易也能去商店购买一些水果,商店每个水果售卖p元。小易为了表现他独立生活的能力,希望能独立生活的时间越长越好,小易希望你来帮他计算一下他最多能独立生活多少天。

s = input()
s = s.split(' ')
s = [int(x) for x in s]
if s[1] < s[2]/s[0]:
    print(s[1] + int((s[2]-s[0]*s[1])/(s[0]+s[3])))
else:
    print(int(s[2]/s[0]))

3、已知存在以下表

S 表保存着学生关系，有两列，其中SNO 为学号，SNAME 为姓名

C 表保存着课程关系，有三列，其中CNO 为课程号，CNAME 为课程名，CTEACHER 为老师

SC表保存着选课关系，有三列，其中SNO为学号，CNO为课程号，SCORE 为成绩

1. 找出没有选“小易”老师课程的所有学生姓名
2. 列出有三门（包括三门）以上课程分数>90的学生姓名及其平均成绩

select sname from s where sno not in
(select distinct sno from sc where cno = select cno from c where cteacher='小易');

select sname from s where sno not in
(select distinct sno from sc join s on sc.cno = c.cno where c.cteacher='小易');



select sname, avg(score) avg from s join
(select sno, score from sc where score > 90)
on s.sno = sc.sno
group by sname having count(sname) > 2;

select s.sname, avg(sc.score) avg 
from s join sc 
on s.sno = sc.sno
where sc.score > 90
group by s.sname having count(*) > 2;