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AI时代：码农的涅盘重生 第116章 T厂笔试(第1页/共2页)
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他深吸一口气，输入账号密码。
系统提示：“本次笔试时间为180分钟，包含算法题4道，机器学习理论题3道，编程实践题1道。请确保网络稳定，全程开启摄像头监控。中途退出将自动提交试卷”。
林晨点击“开始考试”按钮。
倒计时三小时开始跳动。
第一道算法题就让他眉头微皱——这是一道动态规划与图论结合的题目，描述复杂，数据规模达到10^5级别。题目要求设计一个算法，在给定有向无环图中找到所有从起点到终点的路径中，满足特定权重约束的最优解集合。
“这难度……”林晨喃喃自语。
他想起张伟之前提醒过：“T厂的算法笔试向来以‘劝退’着称，很多题目都是ACM竞赛级别的改编题，目的就是筛选掉那些只会刷LeetCode简单题的人”。
林晨没有慌张。过去三个月，他除了学习AI，每天雷打不动刷两个小时算法题，从基础的数组、链表，到复杂的动态规划、图论、字符串匹配，累计刷了超过五百道题。更重要的是，他养成了先分析问题本质再动手的习惯。
他拿起草稿纸，开始画图分析。
“这题的核心是状态压缩和记忆化搜索”，林晨在纸上快速推导，“每个节点需要记录到达该节点时的权重状态，但直接记录所有可能权重会超时……需要压缩状态空间”。
十分钟后，他理清了思路，开始在代码编辑器中敲击键盘。
def find_optimal_paths(graph, start, end, weight_limit): # 状态压缩：将权重离散化为有限个区间 # 记忆化搜索：dp[node][state] 存储到达该节点、处于该权重状态时的最优解 # 使用优先队列进行BFS优化 ...
二十分钟，第一题通过所有测试用例。
林晨松了口气，但不敢松懈，立即进入第二题。
第二题是机器学习理论题，考察对Transformer架构的理解。题目要求详细解释自注意力机制的计算过程，并推导其时间复杂度。接着是扩展问题：如果要在移动端部署Transformer模型，有哪些优化策略？请从模型压缩、量化、蒸馏等角度分别阐述。
这题正中林晨下怀。他最近刚深入研究过大模型部署优化，为了自己的投资系统能在低配服务器上运行，他尝试过多种模型压缩技术。
他手指在键盘上飞舞：
“自注意力机制的核心是Q、K、V三个矩阵的计算。给定输入序列X∈R^(n×d)，首先通过线性变换得到Q=XW_Q, K=XW_K, V=XW_V，其中W_Q、W_K、W_V∈R^(d×d_k)……”
“时间复杂度分析：QKT的计算复杂度为O(n2·d_k)，softmax为O(n2)，与V相乘为O(n2·d_v)，总复杂度为O(n^2·d)。当序列长度n很大时，这是主要瓶颈”。
“移动端优化策略：1. 模型剪枝，移除冗余权重；2. 量化，将FP32权重转换为INT8甚至INT4；3. 知识蒸馏，用大模型训练小模型；4. 注意力稀疏化，只计算局部注意力；5. 算子融合，减少内存访问开销……”
林晨写得详细而专业，不仅回答了问题，还补充了实际工程中可能遇到的坑，比如量化后的精度损失如何补偿，蒸馏时如何设计损失函数等。
第三题又是算法题，这次是字符串处理与数论结合。题目给出一个由小写字母组成的字符串S，要求找出所有满足特定性质的子串，性质是：子串中每个字符出现的次数都是某个质数的幂次。
“质数的幂次……”林晨陷入思考。
他先尝试暴力解法，但字符串长度上限是105，O(n2)的算法肯定超时。必须找到更优的解法。
时间一分一秒过去。林晨看了眼倒计时，还剩两小时十分钟。他强迫自己冷静下来，重新读题。
“每个字符出现次数是质数的幂次……那可能的次数只有：2,3,4(22),5,7,8(23),9(32),11,13,16(24)……”
“等等，这其实是个状态压缩问题”！林晨突然灵光一闪，“26个小写字母，每个字母的出现次数只有有限种可能状态。我可以把子串的特征压缩成一个状态向量，然后用哈希表记录每个状态最早出现的位置……”
思路一旦打开，代码就水到渠成。林晨用了四十分钟完成了这道题，通过了所有测试用例。
接下来的机器学习题考察贝叶斯理论和概率图模型，林晨凭借扎实的数学基础顺利解答。然后是编程实践题，要求实现一个简单的神经网络训练框架，包括前向传播、反向传播、优化器更新等核心组件
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