1. 面试官：设计一种分布式并行数据结构，实现高效的并行图搜索算法。

2. 面试官：描述一种基于MapReduce的并行排序算法，并分析其时间复杂度和可扩展性。

3. 面试官：通过分布式共享内存模型，实现高效的并行哈希表，并解决数据一致性和冲突问题。

4. 面试官：设计一种分布式快速并行算法，用于解决大规模图像相似性匹配问题。

5. 面试官：探讨分布式集群环境下的并行压缩算法，实现高效的数据压缩和解压缩操作。

6. 面试官：提出一种并行数据结构，用于解决分布式系统中的并行迭代计算问题，考虑数据访问和同步优化。

7. 面试官：描述一种基于分布式并行计算框架的并行线性代数库设计，支持高性能矩阵计算和分布式矩阵分解。

8. 面试官：构建高效的分布式并行模拟器，用于模拟复杂的分布式系统行为和性能评估。

9. 面试官：设计一种分布式并行数据挖掘算法，实现大规模数据的高性能并行挖掘与聚类。

10. 面试官：探索分布式环境下的并行机器学习算法，实现模型训练和参数优化的高效并行计算。