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二、常見算法題與 PHP 實現

2.1 數組與字符串操作

第二大元素：一次遍歷 + 雙指針跟蹤，O(n)。
滑動窗口：最長無重復子串、最短子數組。

function findSecondLargest(array $arr) {
    $max = PHP_INT_MIN; $second = PHP_INT_MIN;
    foreach ($arr as $v) {
        if ($v > $max) { $second = $max; $max = $v; }
        elseif ($v > $second && $v < $max) { $second = $v; }
    }
    return $second;
}

2.2 哈希表應用

兩數之和：關聯數組 O(n) 實現。

function twoSum(array $nums, int $target): array {
    $map = [];
    foreach ($nums as $i = > $v) {
        if (isset($map[$target - $v])) { return [$map[$target - $v], $i]; }
        $map[$v] = $i;
    }
    return [];
}

2.3 鏈表、樹、圖與動態規劃

鏈表反轉、二叉樹遍歷、圖的 BFS/DFS；
動態規劃：背包、最長公共子序列。

面試準備：手寫核心偽代碼，分析時間與空間復雜度。

三、PHP AI 庫入門與實戰

3.1 PHP-ML 和 Rubix ML

安裝與配置：Composer 安裝 PHP?ML/Rubix ML；
基礎流程：數據集加載、特征提取、模型訓練與評估。

3.2 視頻教程解析

使用 CsvDataset 加載數據；
選擇分類器（KNN、SVM）并訓練；
計算精準率、召回率等評估指標。

use Phpml\Dataset\CsvDataset;
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

$data = new CsvDataset('data.csv', 4, true);
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier- > train($data- > getSamples(), $data- > getTargets());

四、AI 面試項目實戰：智能面試題生成系統

4.1 系統架構

[Vue.js 前端]

    ? REST API

[PHP (ThinkPHP6) 接口]

    ? HTTP

[Python AI 引擎 (BERT/GPT-2)]

    ? Redis 緩存

[數據庫]

4.2 PHP 與 Python 混合調用

$response = Http::post($pythonUrl . '/generate', ['desc' = > $jobDesc]);
$questions = $response- > json()['questions'];

4.3 AI 引擎核心

BERT 提取崗位關鍵詞；
GPT-2 基于關鍵詞自動生成面試題；
相似度模型 對答案評分與反饋。

面試亮點：展示跨語言協作與高并發設計思路。

五、系統部署與優化

5.1 單元測試與 CI/CD

使用 PHPUnit 編寫測試；
GitHub Actions 自動化構建與測試；
覆蓋算法邏輯、API 接口與 AI 調用。

5.2 性能優化與安全

Redis 緩存 減少重復請求；
接口限流 + 防爆破；
輸入過濾 防止 SQL 注入與 XSS；
日志與監控：Monolog + Sentry 報警。

六、面試寶典：問題與回答思路

問題	回答思路
PHP 如何快速實現機器學習模型？	使用 PHP?ML/Rubix ML，展示數據加載與訓練示例
算法題：兩數之和，應如何優化？	關聯數組 O(n) 方法，并分析空間時間復雜度
如何設計 PHP 與 Python 的 AI 服務架構？	REST + JSON，緩存與鑒權；介紹異步請求與隊列
如何保障 AI 生成內容安全？	審查機制、黑名單過濾、內容審核策略
項目部署：如何在生產環境做CI/CD？	GitHub Actions + Docker + 環境變量管理 + 回滾策略