阿里巴巴面试题 · 问题拆解
阿里巴巴相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2826 道真题 · 当前筛选命中 603 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解
考察点
技术栈
第 81 题在学习和实践过程中，你觉得哪一件事情挑战很大？请说一下这件事以及你应对挑战的过程。 考察候选人面对挑战时的分析、行动与复盘能力第 82 题请设计并实现一个支持模糊匹配的SQL查询，并说明其底层排序机制与归并排序的关系。 考察SQL模糊查询的写法、性能考量及对排序算法原理的理解第 83 题在实习期间，你的工作任务通常是别人给你明确的具体任务，还是给你一个大方向让你自己探索和完成？ 考察实习期间的工作自主性和任务理解能力第 84 题有考虑做并发上的优化吗 考察候选人对并发性能优化的思考深度与实际经验第 85 题LayerNorm和BatchNorm在训练时梯度计算有何本质区别? 考察对两种归一化方法梯度传播机制的深入理解第 86 题请实现一个LRU缓存，并说明其时间复杂度。 考察缓存淘汰策略的实现能力、数据结构选型与复杂度分析第 87 题给定一个包含约3000万个User对象的List，每个User对象有getType方法，现需要统计每种类型对应的对象数量，运行环境为16核机器且内存不限，请设计高效的实现方案。 考察大数据集并行统计的设计能力与性能优化意识第 88 题在知识库中，你是如何对数据进行清洗或增强处理的？ 考察数据质量处理和知识增强能力第 89 题说说对封装、继承、抽象、多态的理解 考察面向对象核心特性的掌握与表达能力第 90 题项目相关问题：sample level loss 和 token level loss 为什么在项目中区别不大？ 考察对损失函数粒度与模型训练目标关系的理解第 91 题若要提升语音、标注数据质量监控水平,你认为可以从哪些方面努力? 考察数据质量管理意识与系统性改进思路第 92 题请介绍Transformer模型中的注意力掩码类型及其计算流程，特别说明padding mask和causal mask的区别。 考察对Transformer注意力机制中掩码原理和整体计算逻辑的理解第 93 题1000万个标题如何快速判断某一个标题是否存在，你这种做法大概会耗费多少内存？ 考察大规模数据集合成员判断的技术选型、算法设计及内存估算能力第 94 题请解释 Transformer 模型的核心架构和工作原理。 考察对 Transformer 架构关键组成与机制的理解第 95 题请编写程序，用两个线程交错打印从1开始到mn结束的整数序列，其中每个线程每次打印连续的n个数字。 考察多线程编程中的线程协作与打印逻辑控制第 96 题若要设计一款针对女性玩家的虚拟人互动玩法，你的整体构思是怎样的？ 考察面向目标用户群的产品构想、玩法设计与落地思考能力第 97 题Spring 中 Bean 的生命周期是怎样的？哪些阶段可以插入自己的逻辑？ 考察对 Spring Bean 生命周期阶段及扩展点机制的理解第 98 题学习算法对你学习前端有哪些具体的帮助？请结合你的实际经历说明。 考察对算法与前端之间关联的理解及知识迁移能力第 99 题请推导多头注意力中矩阵计算的维度变化，并说明其与单头注意力的计算量关系。 考察对注意力机制矩阵运算维度的精确推导能力第 100 题请手写实现并说明二分查找算法。 考察二分查找的编码实现、边界处理与复杂度分析