【秋招笔试】2025.09.21蚂蚁秋招笔试真题改编
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蚂蚁
题目一:神秘宝石的组合艺术
1️⃣:分析数字的奇偶性,利用合数的性质
2️⃣:使用Miller-Rabin质数检测算法优化判断
3️⃣:贪心策略选择最少宝石数量
难度:中等
这道题目考查数论知识和贪心算法。关键在于理解合数的定义,并通过数学分析发现最优解的规律。通过分奇偶讨论和质数检测,可以在O(log n)时间内找到最优方案。
题目二:小兰的智能分类系统
1️⃣:理解支持向量机的拉格朗日对偶问题
2️⃣:使用sklearn库求解硬间隔线性SVM
3️⃣:提取并格式化拉格朗日乘数
难度:中等
这道题目结合了机器学习理论和实际编程实现。需要理解SVM的数学原理,特别是拉格朗日对偶问题的求解过程。通过使用成熟的机器学习库,可以高效地获得问题的解。
题目三:小基的高效任务调度系统
1️⃣:理解"高效工作组"的数学条件
2️⃣:使用贪心策略从左到右划分工作组
3️⃣:动态维护最大公约数和组大小
难度:中等偏难
这道题目考查贪心算法和数论中的最大公约数计算。关键insight是一旦满足条件就立即划分,这样能够最大化工作组数量。需要熟练掌握gcd计算和贪心正确性的证明。
01. 神秘宝石的组合艺术
问题描述
小毛是一位古董收藏家,他最近发现了一个古老的宝石组合游戏。游戏规则如下:给定一个目标数值 ,小毛需要用最少数量的宝石来达到这个数值。
宝石分为两种类型:
- 基础宝石:每颗价值为
- 复合宝石:价值为大于
的合数(即除了
和自身外还有其他因子的正整数,如
)
小毛需要选择至少 颗宝石,使得所选宝石的总价值恰好等于
。为了展示自己的收藏品味,小毛希望使用的宝石数量尽可能少。如果存在多种最优方案,输出任意一种即可。
输入格式
每个测试文件包含多组测试数据。第一行输入一个整数 (
),表示测试数据组数。
接下来 行,每行包含一个正整数
(
),表示目标数值。
输出格式
对于每组测试数据:
- 第一行输出一个正整数
,表示选择的宝石数量
- 第二行输出
个整数,表示每颗宝石的价值
如果存在多个最优解,输出任意一个即可。
样例输入
3
8
10
2
样例输出
2
4 4
2
1 9
2
1 1
数据范围
| 样例 | 解释说明 |
|---|---|
| 样例1 | 目标值8可以用两个价值为4的复合宝石达成,这是最少的宝石数量 |
| 样例2 | 目标值10可以用一个基础宝石(价值1)和一个复合宝石(价值9)达成 |
| 样例3 | 目标值2只能用两个基础宝石达成 |
题解
这道题的关键在于理解合数的概念和寻找最优策略。
首先分析一下可能的情况:由于我们只能使用价值为1的基础宝石和合数价值的复合宝石,且需要至少2颗宝石,我们可以按照目标值n的奇偶性来分类讨论。
核心观察:答案最多不会超过4颗宝石。
情况分析:
-
当 n 为奇数且 n ≥ 3 时:
- n-1 是偶数且 ≥ 2,而大于2的偶数都是合数
- 因此可以用1个基础宝石(价值1) + 1个复合宝石(价值n-1)来达成
- 特例:n = 3时,由于3-1 = 2是质数不是合数,只能用3个基础宝石
-
当 n 为偶数时:
- 首先检查 n-1 是否为合数,如果是,则用1个基础宝石 + 1个复合宝石(价值n-1)
- 如果 n-1 是质数,则考虑用2个基础宝石 + 1个复合宝石(价值n-2)
- 特例:n = 4时,由于4-2 = 2是质数,只能用4个基础宝石
- 特例:n = 2时,只能用2个基础宝石
算法实现:
- 使用Miller-Rabin算法进行快速质数测试
- 时间复杂度为 O(log n)
这个贪心策略是正确的,因为我们总是优先选择宝石数量最少的方案,而通过数学分析可以证明上述分类已经涵盖了所有最优情况。
参考代码
- Python
import sys
input = lambda:sys.stdin.readline().strip()
def mod_pow(a, d, n):
"""快速幂取模"""
result = 1
while d > 0:
if d & 1:
result = (result * a) % n
a = (a * a) % n
d >>= 1
return result
def miller_rabin(n):
"""Miller-Rabin质数检测"""
if n < 2:
return False
if n in [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37]:
return True
if n % 2 == 0:
return False
# 将n-1表示为d*2^s的形式
d = n - 1
s = 0
while d % 2 == 0:
d //= 2
s += 1
# 测试几个底数
witnesses = [2, 325, 9375, 28178, 450775, 9780504, 1795265022]
for a in witnesses:
if a >= n:
continue
x = mod_pow(a, d, n)
if x == 1 or x == n - 1:
continue
composite = True
for _ in range(s - 1):
x = (x * x) % n
if x == n - 1:
composite = False
break
if composite:
return False
return True
def solve():
t = int(input())
for _ in range(t):
n = int(input())
gems = []
if n == 2:
gems = [1, 1]
elif n == 3:
gems = [1, 1, 1]
elif n % 2 == 1: # 奇数且≥5
gems = [1, n - 1]
else: # 偶数
x = n - 1
if x > 1 and not miller_rabin(x): # x是合数
gems = [1, x]
else:
if n == 4:
gems = [1, 1, 1, 1]
else:
gems = [1, 1, n - 2]
print(len(gems))
print(*gems)
solve()
- Cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef unsigned long long ull;
typedef __int128 lll;
// 快速幂取模
ull power(ull base, ull exp, ull mod) {
ull res = 1;
while (exp > 0) {
if (exp & 1) res = (lll)res * base % mod;
base = (lll)base * base % mod;
exp >>= 1;
}
return res;
}
// Miller-Rabin质数测试
bool isPrime(ull n) {
if (n < 2) return false;
if (n == 2 || n == 3) return true;
if (n % 2 == 0) return false;
ull d = n - 1, r = 0;
while (d % 2 == 0) {
d /= 2;
r++;
}
// 测试底数
vector<ull> bases = {2, 325, 9375, 28178, 450775, 9780504, 1795265022};
for (ull a : bases) {
if (a >= n) continue;
ull x = power(a, d, n);
if (x == 1 || x == n - 1) continue;
bool comp = true;
for (ull i = 0; i < r - 1; i++) {
x = (lll)x * x % n;
if (x == n - 1) {
comp = false;
break;
}
}
if (comp) return false;
}
return true;
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
int t;
cin >> t;
while (t--) {
ull n;
cin >> n;
vector<ull> ans;
if (n == 2) {
ans = {1, 1};
} else if (n == 3) {
ans = {1, 1, 1};
} else if (n % 2 == 1) { // 奇数且≥5
ans = {1, n - 1};
} else { // 偶数
ull val = n - 1;
if (val > 1 && !isPrime(val)) { // val是合数
ans = {1, val};
} else {
if (n == 4) {
ans = {1, 1, 1, 1};
} else {
ans = {1, 1, n - 2};
}
}
}
cout << ans.size() << "\n";
for (int i = 0; i < ans.size(); i++) {
if (i > 0) cout << " ";
cout << ans[i];
}
cout << "\n";
}
return 0;
}
- Java
import java.util.*;
import java.io.*;
public class Main {
// 快速幂取模
public static long modPow(long base, long exp, long mod) {
long result = 1;
while (exp > 0) {
if ((exp & 1) == 1) {
result = multiplyMod(result, base, mod);
}
base = multiplyMod(base, base, mod);
exp >>= 1;
}
return result;
}
// 防止乘法溢出的模乘
public static long multiplyMod(long a, long b, long mod) {
return ((a % mod) * (b % mod)) % mod;
}
// Miller-Rabin质数测试
public static boolean isPrime(long n) {
if (n < 2) return false;
if (n == 2 || n == 3) return true;
if (n % 2 == 0) return false;
long d = n - 1, r = 0;
while (d % 2 == 0) {
d /= 2;
r++;
}
// 测试底数
long[] bases = {2, 325, 9375, 28178, 450775, 9780504L, 1795265022L};
for (long a : bases) {
if (a >= n) continue;
long x = modPow(a, d, n);
if (x == 1 || x == n - 1) continue;
boolean composite = true;
for (long i = 0; i < r - 1; i++) {
x = multiplyMod(x, x, n);
if (x == n - 1) {
composite = false;
break;
}
}
if (composite) return false;
}
return true;
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
int t = Integer.parseInt(br.readLine());
while (t-- > 0) {
long n = Long.parseLong(br.readLine());
List<Long> result = new ArrayList<>();
if (n == 2) {
result.add(1L);
result.add(1L);
} else if (n == 3) {
result.add(1L);
result.add(1L);
result.add(1L);
} else if (n % 2 == 1) { // 奇数且≥5
result.add(1L);
result.add(n - 1);
} else { // 偶数
long val = n - 1;
if (val > 1 && !isPrime(val)) { // val是合数
result.add(1L);
result.add(val);
} else {
if (n == 4) {
result.add(1L);
result.add(1L);
result.add(1L);
result.add(1L);
} else {
result.add(1L);
result.add(1L);
result.add(n - 2);
}
}
}
System.out.println(result.size());
for (int i = 0; i < result.size(); i++) {
if (i > 0) System.out.print(" ");
System.out.print(result.get(i));
}
System.out.println();
}
}
}
02. 小兰的智能分类系统
问题描述
小兰是一位数据科学家,她正在为公司开发一套智能分类系统。该系统需要根据用户的行为特征来判断用户类型:活跃用户(标记为 )或非活跃用户(标记为
)。
为了构建这个分类系统,小兰决定使用支持向量机(SVM)算法。在SVM的数学模型中,需要计算每个训练样本对应的拉格朗日乘数。这些乘数反映了样本在构建分类边界时的重要程度。
现在,小兰收集了一批训练数据,每个样本包含两个特征值(用户的在线时长和互动次数)以及对应的用户类型标签。请帮助小兰计算出每个样本的拉格朗日乘数。
技术说明:我们使用硬间隔线性支持向量机模型,假设所有数据都是线性可分的,不考虑噪声和异常点的影响。
输入格式
输入包含若干行,每行表示一个训练样本。
每行包含三个数值,用空格分隔:前两个是浮点数,表示样本的两个特征值;第三个是整数,表示样本的类别标签( 表示活跃用户,
表示非活跃用户)。
输出格式
输出一个列表,包含每个样本对应的拉格朗日乘数,保留两位小数,用字符串形式表示。
例如:['0.20','0.20']
样例输入
1.0 2.0 1
2.0 3.0 -1
样例输出
['1.00','1.00']
数据范围
- 样本数量不超过
- 特征值范围:
特征值
- 标签只能是
或
- 保证数据线性可分
| 样例 | 解释说明 |
|---|---|
| 样例1 | 两个样本分别代表活跃用户和非活跃用户,通过SVM计算得到的拉格朗日乘数都是1.00 |
题解
这道题考查的是支持向量机(SVM)中拉格朗日对偶问题的求解。
问题背景: 在硬间隔线性SVM中,我们要最大化分类间隔。通过拉格朗日对偶理论,原始优化问题可以转化为对偶问题:
最大化:
约束条件:,
其中 就是我们要求的拉格朗日乘数。
解题思路:
- 使用sklearn库中的SVM实现来求解这个优化问题
- 通过设置很大的C值来模拟硬间隔SVM
- 从训练好的模型中提取支持向量和对应的拉格朗日乘数
- 将结果格式化输出
实现要点:
- 使用来近似硬间隔
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