面试概率题目

数据分析笔试——常见概率题(from牛客) 1、杀人游戏,6个人互相投票,有一个人被其他5个人一起投死的概率是多少()?假设每个人都不会投自己,投其他每个人是等概率的。 答:分母:每个人可以投其他5个人,共5^6种可能;分子:C(1,6)六种可能,六个人选一个死,所以p=6/3125 2、20个员工被安排为4排,每排5个人,我们任意选其中4人送给他们一人一本 阅读详情

概率题目

现在的面试中,大部分公司都会问道概率相关的问题,我们现在给出几道常见的概率问题.

1. 三角形问题

题目: 给你一根铅笔,将铅笔折两次,组成三角形的概率是多大.

解析:
设: 铅笔长度是1, 折两次之后,得到三条边,对应的长度分别是x,y,1-x-y.
1. 得到条件:
0 < x < 1
0 < y < 1
0 < 1-x-y < 1
计算得到面积是: S=1/2
2. 根据两边之和大于第三边,进行计算:
x + y > 1-x-y => x + y > 1/2
x + (1-x-y) > y => y < 1/2
y + (1-x-y) > x => x < 1/2
计算得到面积是: A=1/8
做线性规划求解:
第一步,根据1中的所有条件,画出中的取值面积S,
第二步,根据2中的不等式,画出满足条件的面积A.
最后的概率=A/S=(1/8) / (1/2) = 1/4.
方法二: (思路来自网友Summer)
排除存在的可能性,
第一次,x+y=1,假设y>x,如果选择y作为一条边肯定不满足,这时就排除了1/2,只能选x作为一个边。
第二次,从y中折出两条边,一定满足三边只和大于第三边,只能根据两边只差>第三边进行排除。因为y>x,一定是从y中的两个边之差>x。假设从y中折一个a,一个y-a。计算,
y-a-a>x,得到y>x+2a,又因为x<1/2,y>1/2,
根据三个不等式得到排除概率1/4。
1-1/2-1/4,

2. 排列组合

题目: 20个阿里巴巴B2B技术部的员工被安排为4排,每排5个人,我们任意选其中4人送给他们一人一本《effective c++》,那么我们选出的4人都在不同排的概率是多少?

解析:
1. 从20个人中,任选4个,是C(20,4).
2. 4个人在不同排,即从每排中选中一个C(5,1)*C(5,1)*C(5,1)*C(5,1)
3. 所以四个人在不同的概率是 C(5,1)^4 / C(20,4)

3. 男女比例

题目: 在一个世世代代都重男轻女的村庄里,村长决定颁布一条法律,村子里没有生育出儿子的夫妻可以一直生育直到生出儿子为止,假设现在村子上的男女比例是1:1,这条法律颁布之后的若干年村子的男女比例将会多少?

解析:
还是1:1.
先验性的认为生男生女的自然概率相同,都是0.5;由于生育儿子后就不再生,所以,每个家庭都有且只有一个儿子。假定家庭数目为1,则S(男)=1。
有0.5的家庭一胎生男就停止生育;剩下的0.5的家庭,有0.25二胎生男则停止生育……,从而,每个家庭的女孩数目为:
S ( 女 ) = ∑ i = 1 m ( 1 2 ) i ( i − 1 ) = 1 S(女)=\sum_{i=1}^{m}(\frac{1}{2})^i(i-1)=1 S(女)=i=1∑m​(21​)i(i−1)=1

4. 取球问题

题目: 袋中有红球,黄球,白球各一个,每次任意取一个又放回,如此连续抽取3次,求下列概率值:

  1. 颜色不全相同
  2. 颜色全相同
  3. 颜色全不同
  4. 颜色无红色

解析:
1. 每次都取红球的概率是1/3, 如果都是3次都是红色概率则是: (1/3)(1/3)(1/3)=1/27
所有颜色全相同的概率是3*(1/3)(1/3)(1/3)=1/9.
2. 颜色不全相同的概率: 1-颜色全相同的概率=8/9.
3. 颜色全不同:
假设三次依次是红,黄,白: 概率是(1/3)(1/3)(1/3)=1/27
颜色全排列是A(3,3)=6
所有颜色全不同的概率是61/27 = 2/9
4. 无红色的概率:
(2/3)
(2/3)*(2/3)=8/27

5. 等概率器

题目: 已知一随机发生器,产生0的概率是p,产生1的概率是1-p,现在要你构造一个发生器,使得它产生0和1的概率均为1/2。(或者是非等概率硬币,也是一样的情况).

解析:
找到等概率事件. 考虑连续产生两个随机数,结果只有四种可能:00、01、10、11,其中产生01和产生10的概率是相等的,均为p*(1-p),于是可以利用这个概率相等的特性等概率地产生01随机数。
比如把01映射为0,10映射为1。于是整个方案就是:
产生两个随机数,如果结果是00或11就丢弃重来,如果结果是01则产生0,结果是10则产生1。

6. 再谈等概率器

题目: 给你一个不均匀的骰子,1-6出现的概率都不相同,你也不知道每个面出现的概率,现在让你用这个骰子构造一个01发生器,使得01出现的概率都是1/2.

解析:
方法1:
找到一个等概率事件,因为每一个面出现的概率都不知道,现在我们假设扔6次骰子,1-6分别出现一次为事件p,那么p这个序列的概率就是(p1p2p3p4p5*p6), 我们将这样构造
1. 所有以(1,2,3)开头的这样的序列p对应0;
2. 所有以(4,5,6)开头的这样的序列p对应1;
3. 每6次作为一个事件,不满足p序列的要求,这次实验就作废.
看起来0和1产生的概率都是1/2,都是有一个问题,我们需要扔很多次才能得到一次0或1.这种方法理论上可行,实际中不好用.
方法2:
0101:大于小于.
我们将扔两次骰子作为一个时间,假设第一是x,第二次是y.
1. x > y: 对应0
2. x < y: 对应1
3. x == y: 当x属于[1,2,3]时对应0, 否则对应1.
各个面出现的概率不同,这个满足要求吗?
11 12 13 14 15 16
21 22 23 24 25 26
31 32 33 34 35 35
41 42 43 44 45 46
51 52 53 54 55 56
61 62 63 64 65 66
可以看出,左下对应0,右上对应1. 而且出现的次数相同.

7. 吃苹果

题目: 有一苹果两个人抛硬币来决定谁吃这个苹果先抛到正面者吃。问先抛者吃到苹果的概率是多少?

解析:
先抛者A吃苹果, 后者是B:
A(第一次)吃: 1/2
A(第二次)吃: 1/2(!A)*1/2(!B)1/2(A)=1/8
这是一个等比数列,公比是1/4, 首项是1/2.
求解的(1/2)
(1-(1/4^n)) / (1-1/4) = (1/2)/(3/4) = 2/3.

8. 蚂蚁爬三角形

题目: 一个三角形, 三个端点上有三只蚂蚁,蚂蚁可以绕任意边走,问蚂蚁不相撞的概率是多少?

解析:
1.每个蚂蚁在方向的选择上有且只有2种可能,共有3只蚂蚁,所以共有2的3次方种可能
2.不相撞有有2种可能,即全为顺时针方向或全为逆时针方向。
不相撞概率=不相撞/全部=2/8

9. 正确的概率

题目: 甲乙两个人答对一道题的概率分别为90%和80%,对于一道判断题,他们都选择了“正确”,问这道题正确的概率.

解析:
设:
甲的选择是"正确"的,是事件A.
乙的选择是"正确"的,是事件B.
这道题是正确的是事件C.
则有:
(1) P ( A ∣ C ) = 0.9 P(A|C)=0.9 \tag{1} P(A∣C)=0.9(1)
(2) P ( B ∣ C ) = 0.8 P(B|C)=0.8 \tag{2} P(B∣C)=0.8(2)
目标是求: P(C|AB), 根据贝叶斯公式有:
(3) P ( C ∣ A B ) = P ( A B ∣ C ) ∗ P ( C ) P ( A B ∣ C ) ∗ P ( C ) + ( A B ∣ C ˉ ) ∗ P ( C ˉ ) P(C|AB)=\frac{P(AB|C)*P(C)}{P(AB|C)*P(C)+(AB|\bar{C})*P(\bar{C})} \tag{3} P(C∣AB)=P(AB∣C)∗P(C)+(AB∣Cˉ)∗P(Cˉ)P(AB∣C)∗P(C)​(3)
可以认为A和B是独立事件.则有:
P ( A B ∣ C ) = P ( A ∣ C ) ∗ P ( B ∣ C ) = 0.72 P(AB|C)=P(A|C)*P(B|C)=0.72 P(AB∣C)=P(A∣C)∗P(B∣C)=0.72
P ( A B ∣ C ) = P ( A ∣ C ) ∗ P ( B ∣ C ˉ ) = ( 1 − 0.9 ) ∗ ( 1 − 0.8 ) = 0.02 P(AB|{C})=P(A|{C})*P(B|\bar{C})=(1-0.9)*(1-0.8)=0.02 P(AB∣C)=P(A∣C)∗P(B∣Cˉ)=(1−0.9)∗(1−0.8)=0.02
根据实际情况,一道题对或者错的概率是0.5. 则公式3的结果是:
0.72 ∗ 0.5 0.72 ∗ 0.5 + 0.02 ∗ 0.5 = 36 37 \frac{0.72*0.5}{0.72*0.5+0.02*0.5}=\frac{36}{37} 0.72∗0.5+0.02∗0.50.72∗0.5​=3736​

10. 和超过1的个数

题目: 从(0,1)中随机取数,期望情况下取多少个数才能让和超过1.

解析:
在这里插入图片描述

参考

  1. https://www.julyedu.com/question/selectAnalyze/kp_id/6/cate/概率统计
  2. https://blog.youkuaiyun.com/huazhongkejidaxuezpp/article/details/73662357
  3. https://www.cnblogs.com/sunflower627/p/4839031.html
  4. http://www.voidcn.com/article/p-afkjgouj-qm.html
  5. https://blog.youkuaiyun.com/rudyalwayhere/article/details/7349957
【概率论面试整理】 转载:https://blog.youkuaiyun.com/qian2213762498/article/details/80480888 什么是大数定律(LAMDA)先通俗讲再举例 大数定律通俗一点来讲,就是样本数量很大的时候,样本均值和数学期望充分接近,也就是说当我们大量重复某一相同的实验的时候,其最后的实验结果可能会稳定在某一数值附近。就像抛硬币一样,当我们不断地抛,抛个上千次,甚至上万次,我们... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

论iOS面试题出现以下题目的概率各有多少?

文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/324086109 计算机基础: TCP/IP模型 对多线程的认识 了解哪些设计模式?及应用场景 如何优化性能,举例说明 认识的架构,如MVC、MVVM、MVP等 大端、小端的模式 iOS基础: iOS有哪些多线程工具类 如何实现暗黑模式 如何优化应用性能 Runtime和Runloop Block的实现原理 LLDB的命令你知道多少 算法 线性表的对数组/链表进行排序/搜索/插入/删除 二叉树的翻转与排序二叉树的性质 图论的最短

henry_lei的博客 133

Java高概率面试题目—finally

  在Java面试中关于finally的面试题目出现的概率非常高,而且一旦面试官问起绝不会是蜻蜓点水,而是会向你发起层层递进地“连环问”,并且回答这系列问题常常需要代码的辅助,可谓考验基础的面试利题。究竟面试官会问些什么呢?应试者又该怎样完美回答呢?今天小编就带着猿猿们亲身体验一场finally面试,希望对你有帮助。    前提需要了解:当发生异常之后,异常之后的代码不会执行,会到catch块中...

weixin_33800593的博客 107

当时说大概率在面试不会出的题目,在旷视二面出了

假设我们能够通过“某种方式”算得另外一半的结果为何值,并能在缓存结果中查得该结果,则说明存在合法划分方案,返回。而投稿的题目,我印象很深,当时我还在日更 LC 题解的时候,曾作为 LC 每日一题出过。假设我们已经缓存了前半部分的所有搜索结果,并且在搜索后半部分数组时,当前搜索结果为。通过「折半 + 缓存结果」的做法,将「累乘」的计算过程优化成「累加」计算过程。所谓的直接使用「二进制枚举」来做,是指用二进制表示中的。,直接通过「二进制枚举」的方式来做,计算量为。的前半部分进行搜索,并将搜索记录以「二元组。

宫水三叶的刷题日记 1123

押题了!面试被问概率达99%的题目!

面试最可能被问的题目有哪些呢?网友们归纳总结了以下几点:   一、基本情况     1、请用最简洁的语言描述您从前的工作经历和工作成果。     考察要点:测试应聘者是否能够用几句话概要地介绍其主要的工作信息和重点业绩,而不是以流水帐的形式重复履历表有已经注明的内容。在介绍工作成果时,注意应聘者能否正确表述其在原单位所发挥的作用。尽管有关基本能力的提问大多可以通过简

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14个面试中常见的概率问题

在任何数据科学面试中,基本上都会问道一些有关概率的问题。 这些问题有的非常棘手(因为里面包含了一些复杂的数学概念),但是如果逆知道基本公式和概念那么就很容易了。所以在本文中我总结了一些相关的问题供大家参考。本文假设读者知道基本的概率公式和概念。因为可能有许多不同的方法来解决相同的问题,所以本文提供的解决方案只是方法之一(不一定是唯一的方法)。Q1。常规六角形的3个顶点(角)随机连接。形成等边三角形的概率是多少?在常规的六角形中,各个侧面和角度的测量值相等。等边三角形的三个边相等。答案= 0.1。 Q2。3人

deephub 6034

java finally 笔试题_Java高概率面试题目—finally

在Java面试中关于finally的面试题目出现的概率非常高,而且一旦面试官问起绝不会是蜻蜓点水,而是会向你发起层层递进地“连环问”,并且回答这系列问题常常需要代码的辅助,可谓考验基础的面试利题。究竟面试官会问些什么呢?应试者又该怎样完美回答呢?今天小编就带着猿猿们亲身体验一场finally面试,希望对你有帮助。前提需要了解:当发生异常之后,异常之后的代码不会执行,会到catch块中执行,但是ca...

weixin_42144707的博客 275

面试10大算法汇总+常见题目解答

面试10大算法汇总+常见题目解答 最近更新: 2013年12月15日 持续更新… 英文版的面试10大算法汇总日最高访问量已高达4,318次。这说明总结程序员面试算法有实际意义,比读算法书更有效。下面是中文版的10大算法汇总+有代表性的题目汇总。这些概念是专门为面试准备的,因为日常编程中我们很少会自己去写一个链表或者做一个图,也不会

wuhua_amazing的专栏 3773
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