腾讯技术部面试全攻略与答案详解

2026年腾讯技术部面试全攻略与答案详解一、编程能力测试（共5题，每题20分，总分100分）1.题目：编写一个函数，实现快速排序算法。输入一个整数数组，返回排序后的数组。要求：-时间复杂度优于O(n²)。-说明你的时间复杂度分析。2.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。要求：-使用哈希表和双向链表实现。-时间复杂度均为O(1)。-说明你的数据结构和实现思路。3.题目：给定一个字符串，判断它是否是有效的括号组合（例如"()"、"()[]{}"）。要求：-使用栈实现。-时间复杂度为O(n)。4.题目：编写一个函数，找出数组中第三大的数。如果数组中少于三个不同的数，返回最大的数。要求：-时间复杂度为O(n)。-说明你的处理逻辑。5.题目：实现一个简单的文件压缩算法（如Huffman编码），对给定的字符串进行压缩。要求：-输出压缩后的编码。-说明你的算法原理。二、系统设计（共3题，每题33分，总分99分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统（如tinyURL）。要求：-说明系统架构（包括数据库、缓存、负载均衡等）。-处理高并发请求的方案。-数据一致性问题。2.题目：设计一个实时推荐系统（如淘宝商品推荐）。要求：-说明核心模块（数据采集、特征工程、模型训练、实时计算等）。-处理冷启动问题的方案。-数据延迟问题如何解决？3.题目：设计一个高可用的分布式消息队列（如Kafka的简化版）。要求：-说明数据一致性保障机制（如副本、ISR等）。-处理消息丢失问题的方案。-如何实现消息的顺序保证？三、算法与数据结构（共5题，每题20分，总分100分）1.题目：给定两个非空链表，它们的每个节点代表一个数字，数字是逆序存储的（例如1->2->3代表123）。请将两个数相加，并以相同形式返回结果。要求：-不能使用额外空间（除了数字长度可能增加的情况）。-时间复杂度为O(max(m,n))。2.题目：实现一个无重复字符的最长子串查找（例如"abcabcbb"返回"abc"）。要求：-使用滑动窗口算法。-时间复杂度为O(n)。3.题目：给定一个二叉树，判断它是否是平衡树（左右子树高度差不超过1）。要求：-使用后序遍历。-时间复杂度为O(n)。4.题目：实现一个字符串的子串查找（如KMP算法）。要求：-说明算法原理。-时间复杂度为O(m+n)。5.题目：给定一个数组，找出所有和为target的三个数（如[1,2,3,4,5],target=9）。要求：-使用哈希表优化。-时间复杂度为O(n²)。四、数据库与分布式（共3题，每题33分，总分99分）1.题目：设计一个高并发的订单系统，支持高并发写入和查询。要求：-说明数据库选型（如MySQLCluster、TiDB）。-分布式事务解决方案（如2PC、TCC）。-如何优化写入性能？2.题目：解释数据库索引的B+树原理，并说明为什么B+树适合数据库索引。要求：-给出具体例子说明。-索引失效的场景有哪些？3.题目：设计一个分布式缓存系统（如RedisCluster）。要求：-说明分片方案（如哈希槽）。-处理缓存雪崩问题的方案。-如何保证缓存与数据库的一致性？五、网络与系统（共4题，每题25分，总分100分）1.题目：解释TCP三次握手和四次挥手的过程，并说明为什么不能是两次握手。要求：-画出状态图。-超时重传的机制是什么？2.题目：设计一个高可用的分布式存储系统（如HDFS的简化版）。要求：-说明数据冗余方案（如RAID）。-处理数据块丢失问题的方案。-如何优化读取性能？3.题目：解释HTTP/2与HTTP/1.1的区别，为什么HTTP/2性能更好？要求：-说明多路复用、头部压缩等机制。-HTTP/2如何解决队头阻塞问题？4.题目：设计一个秒杀系统，支持高并发下单。要求：-说明系统架构（如分布式锁、熔断限流）。-如何防止超卖问题？答案与解析一、编程能力测试1.快速排序答案：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：-分治法：选择枢轴（中间值），将数组分为小于、等于、大于三部分。-时间复杂度：平均O(nlogn)，最坏O(n²)（已排序数组）。-空间复杂度：O(logn)（递归栈）。2.LRU缓存答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache=OrderedDict()defget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)解析：-使用`OrderedDict`实现LRU：`move_to_end`将访问的键移到末尾。-时间复杂度：O(1)。3.有效括号答案：pythondefisValid(s:str)->bool:stack=[]mapping={'(':')','[':']','{':'}'}forcharins:ifcharinmapping:stack.append(char)else:ifnotstackormapping[stack.pop()]!=char:returnFalsereturnnotstack解析：-栈匹配：左括号入栈，右括号出栈并比对。-时间复杂度：O(n)。4.第三大数答案：pythondefthirdMax(nums):first,second,third=float('-inf'),float('-inf'),float('-inf')fornuminnums:ifnum>first:first,second,third=num,first,secondeliffirst>num>second:second,third=num,secondelifsecond>num>third:third=numreturnthirdifthird!=float('-inf')elsefirst解析：-维护三个变量记录前三大的数。-时间复杂度：O(n)。5.Huffman编码答案：pythonfromcollectionsimportdefaultdict,dequedefhuffman_encoding(s:str)->str:freq=defaultdict(int)forcharins:freq[char]+=1nodes=[Node(char,freq[char])forcharinfreq]nodes.sort(key=lambdax:x.freq)whilelen(nodes)>1:left=nodes.pop(0)right=nodes.pop(0)merged=Node(None,left.freq+right.freq)merged.left,merged.right=left,rightnodes.append(merged)nodes.sort(key=lambdax:x.freq)defdfs(node,path):ifnodeisNone:returnifnode.char:returnpathdfs(node.left,path+'0')dfs(node.right,path+'1')returndfs(nodes[0],'')解析：-构建Huffman树：频率低的节点作为子节点。-时间复杂度：O(nlogn)。二、系统设计1.短链接系统核心思路：-架构：-前端：负载均衡（Nginx）分发请求。-缓存：Redis缓存热点短链接。-数据库：MySQL存储短链接映射关系。-短链接生成：UUID或自定义算法（如hash+base62）。-高并发方案：-限流：令牌桶算法。-异步写入：消息队列（Kafka）缓冲请求。-数据一致性：-分布式锁保证短链接生成唯一性。2.实时推荐系统核心模块：-数据采集：用户行为日志（点击、加购、购买）。-特征工程：协同过滤、用户画像、商品属性。-模型训练：FFM、DeepFM等召回模型。-实时计算：SparkStreaming计算实时特征。-冷启动方案：热门推荐+基于规则的推荐。-数据延迟：Redis缓存预热、预投递。3.分布式消息队列核心设计：-数据一致性：-ISR机制保证副本同步。-Paxos/Raft保证提交顺序。-消息丢失：-生产者确认（ACK）。-重试机制（指数退避）。-顺序保证：-单分区消息顺序写入。-聚合消息（如按用户ID分组）。三、算法与数据结构1.链表相加答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefaddTwoNumbers(l1,l2):dummy=ListNode(0)current=dummycarry=0whilel1orl2orcarry:val1=l1.valifl1else0val2=l2.valifl2else0sum=val1+val2+carrycarry=sum//10current.next=ListNode(sum%10)current=current.nextifl1:l1=l1.nextifl2:l2=l2.nextreturndummy.next解析：-逆序遍历链表，逐位相加。-时间复杂度：O(max(m,n))。2.滑动窗口答案：pythondeflengthOfLongestSubstring(s:str)->int:left=0max_len=0char_set=set()forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：-左右指针维护无重复子串。-时间复杂度：O(n)。3.平衡二叉树答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBalanced(root):defdfs(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=dfs(node.left)right_height,right_balanced=dfs(node.right)returnmax(left_height,right_height)+1,left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returndfs(root)[1]解析：-后序遍历计算高度，同时检查平衡。-时间复杂度：O(n)。4.KMP算法答案：pythondefKMP(text,pattern):defcomputeLPS(pattern):lps=[0]len(pattern)length=0i=1whilei<len(pattern):ifpattern[i]==pattern[length]:length+=1lps[i]=lengthi+=1else:iflength!=0:length=lps[length-1]else:lps[i]=0i+=1returnlpslps=computeLPS(pattern)i=j=0whilei<len(text):ifpattern[j]==text[i]:i+=1j+=1ifj==len(pattern):returni-jj=lps[j-1]elifi<len(text)andpattern[j]!=text[i]:ifj!=0:j=lps[j-1]else:i+=1return-1解析：-LPS数组记录模式串前缀后缀最长公共长度。-时间复杂度：O(m+n)。5.三数之和答案：pythondefthreeSum(nums,target):nums.sort()n=len(nums)res=[]foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continuej,k=i+1,n-1whilej<k:total=nums[i]+nums[j]+nums[k]iftotal==target:res.append([nums[i],nums[j],nums[k]])j+=1k-=1whilej<kandnums[j]==nums[j-1]:j+=1whilej<kandnums[k]==nums[k+1]:k-=1eliftotal<target:j+=1else:k-=1returnres解析：-排序后双指针夹逼。-时间复杂度：O(n²)。四、数据库与分布式1.订单系统设计核心方案：-数据库选型：TiDB