以下是对网易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68道问题，总出现次数118次）。按技术领域整合为7大核心类别，按占比排序并精选高频问题标注优先级（1-5🌟）：
一、算法与数据结构（占比31.4%，面试核心）
手撕代码高频考点：数组操作、链表、排序算法
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟🌟 | 求数组局部最小值（2次） |
| 🌟🌟🌟🌟 | 手写K-means聚类（1次） |
| 🌟🌟🌟🌟 | 二叉树最大深度（1次） |
| 🌟🌟🌟 | 有序链表去重（1次） |
二、机器学习与深度学习（占比25.4%）
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（残差连接/LSTM）（1次） |
| 🌟🌟🌟 | 生成模型vs判别模型区别（2次） |
| 🌟🌟 | 交叉熵损失函数优势（1次） |
三、项目经验与落地（占比16.9%）
技术深度与业务结合能力
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟 | 精排业务操作与优化（2次） |
| 🌟🌟🌟 | 对比学习解决曝光偏差（1次） |
| 🌟🌟 | 大模型能力优势分析（1次） |
四、大模型与前沿技术（占比10.2%）
AIGC专项考察
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟 | Stable Diffusion原理（1次） |
| 🌟🌟🌟 | ChatGLM训练过程（1次） |
| 🌟🌟 | T5与BART区别（1次） |
五、编程基础与系统（占比8.5%）
语言特性与工程能力
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟 | Python实现两数求和（1次） |
| 🌟🌟 | 指针与引用区别（1次） |
| 🌟 | Linux命令使用（1次） |
六、行为与规划（占比5.9%）
软技能与职业动机
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟 | 自我介绍（4次） |
| 🌟🌟🌟 | 职业规划（2次） |
| 🌟 | 换工作原因（2次） |
✅ 高频问题核心规律
- 领域权重排名：
- 算法与数据结构（31.4%） > 机器学习（25.4%） > 项目经验（16.9%）
- 这三类占比 73.7% ，覆盖近七成问题
- 5星问题特征：
- 局部最小值求解（2次）考察二分/分治思维
- Transformer结构（3次）是大模型时代必考点
- 网易特色考点：
- 高频考察业务结合能力（精排策略优化）
- 注重手撕算法实现（K-means/红包算法）
💡 面试策略建议
- 必掌握知识点：
- 手撕算法：局部最小值（山谷查找）、归并排序（链表环检测）
- 模型原理：Self-Attention计算、残差连接作用、梯度消失解决方案
- 业务场景：推荐系统精排链路（召回→排序→业务策略）
- 差异化准备：
- 结合网易业务说明游戏AI应用经验（如匹配算法/NPC行为树）
- 准备大模型优化案例：模型蒸馏、量化部署
- 隐藏考点应对：
- 对比学习难点：负样本构造成本优化（聚类采样/对抗生成）
- 数学基础：VAE变分推断原理、KL散度应用场景
