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 |
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字符串反转（3次） |
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红包算法（动态规划实现）（2次） |
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求数组局部最小值（二分/分治）（2次） |
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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 |
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Transformer结构详解（3次） |
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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） |
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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 |
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风险控制模型数据预处理与调优（1次） |
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RAG项目优化方案（2次） |
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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 |
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PSNR/SSIM/LPIPS区别（1次） |
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数据集相似度衡量方法（1次） |
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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 |
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最熟悉的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）（1次） |
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手写Attention机制（1次） |
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IOU计算实现（1次） |
✅ 高频问题核心规律
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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）
- 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