网易游戏算法工程师面试题集

2026年网易游戏算法工程师面试题集一、算法基础（共5题，每题6分）1.题目：给定一个无序数组，设计一个时间复杂度为O(n)的算法，找出数组中第三大的数。如果数组中的最大数出现多次，则不考虑第三大的数。要求：写出伪代码和复杂度分析。2.题目：解释快速排序的平均时间复杂度为什么是O(nlogn)，并说明在什么情况下快速排序可能退化到O(n²)。3.题目：设计一个算法，判断一个字符串是否是另一个字符串的子序列。例如，"abc"是"ahbgdc"的子序列，但"axc"不是。4.题目：给定两个链表，它们的每个节点代表一个数字，数字是逆序存储的（即个位在链表头部）。例如，链表1表示123，链表2表示456，求它们的和，并以链表形式返回。5.题目：解释什么是动态规划，并举一个游戏场景中的动态规划应用实例（如背包问题或最优路径选择）。答案与解析1.答案：plaintext伪代码：1.初始化三个变量：first,second,third，分别表示第一大、第二大、第三大的数，初始值设为负无穷。2.遍历数组：a.如果当前数>first：-third=second-second=first-first=当前数b.否则如果当前数>second：-third=second-second=当前数c.否则如果当前数>third：-third=当前数3.返回third，如果third仍为负无穷，说明数组中最大数出现多次，返回null。复杂度分析：时间复杂度O(n)，只需遍历一次数组；空间复杂度O(1)，仅使用常数个变量。2.解析：快速排序通过分治思想实现排序：选择一个基准值，将数组分为小于基准和大于基准的两部分，然后递归排序子数组。平均情况下，每次划分将数组分为接近相等的两部分，因此递归树的深度为logn，每层需要O(n)时间，总复杂度为O(nlogn)。退化情况：当基准值总是选择到数组的最小或最大值时，划分不平衡，递归树深度退化到n，导致时间复杂度变为O(n²)。3.答案：plaintext伪代码：functionisSubsequence(s,t):i=0,j=0whilei<len(s)andj<len(t):ifs[i]==t[j]:i+=1j+=1returni==len(s)解析：双指针方法，分别遍历s和t，当s[i]==t[j]时，移动s的指针；无论如何都移动t的指针。如果s全部匹配，则返回true。时间复杂度O(n+m)，n和m分别为s和t的长度。4.答案：plaintext伪代码：functionaddTwoNumbers(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：模拟加法过程，从链表尾部开始相加，处理进位。时间复杂度O(max(m,n))，m和n分别为两个链表的长度。5.答案：动态规划通过将问题分解为子问题并存储子问题的解（通常使用数组或哈希表）来避免重复计算。游戏场景中常见应用：-背包问题：给定物品的重量和价值，选择一定重量的背包能装下最大价值物品的组合。-最优路径选择：如棋盘游戏中的最小/最大移动步数，通过记录每一步的最优解来推导全局最优解。二、数据结构与设计（共4题，每题8分）1.题目：设计一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持get和put操作，要求时间复杂度为O(1)。2.题目：解释什么是平衡二叉树（如AVL树），并说明为什么游戏场景中需要平衡二叉树（如角色等级管理）。3.题目：设计一个算法，将一个有序数组转换为二叉搜索树（BST），要求二叉树的高度尽可能平衡。4.题目：给定一个图，设计一个算法找出所有强连通分量（SCC）。答案与解析1.答案：LRUCache可以通过双向链表+哈希表实现：-双向链表：头部为最近使用，尾部为最久未使用。-哈希表：快速查找缓存项在链表中的位置。plaintext伪代码：classLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(0,0),Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_tail()new_node=Node(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_to_head(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_to_head(node)def_remove_node(self,node):node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add_to_head(self,node):node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodenode.prev=self.headself.head.next=nodedef_remove_tail(self):tail=self.tail.prevself._remove_node(tail)delself.cache[tail.key]解析：时间复杂度O(1)得益于哈希表和双向链表的结合。2.答案：平衡二叉树（如AVL树）是每个节点的左右子树高度差的绝对值不超过1的BST。游戏场景中需要：-角色等级管理：快速插入/删除等级，平衡树保证操作效率。-物品分类：动态调整物品优先级时，平衡树避免性能退化。退化情况：普通BST在顺序插入时高度为n，而AVL树高度为O(logn)。3.答案：将有序数组转换为平衡BST：-中位数法：选择数组中间元素作为根，递归对左右子数组进行相同操作。plaintext伪代码：functionsortedArrayToBST(nums):ifnotnums:returnNonemid=len(nums)//2root=TreeNode(nums[mid])root.left=sortedArrayToBST(nums[:mid])root.right=sortedArrayToBST(nums[mid+1:])returnroot解析：时间复杂度O(n)，每个节点只处理一次。4.答案：Kosaraju算法找SCC：-第一步：对图进行DFS，按完成时间排序顶点。-第二步：以相反顺序进行DFS，每次访问的强连通分量即为SCC。plaintext伪代码：functionfindSCC(graph):order=[]visited=set()defdfs1(node):ifnodenotinvisited:visited.add(node)forneighboringraph[node]:dfs1(neighbor)order.append(node)fornodeingraph:dfs1(node)scc=[]visited.clear()defdfs2(node,component):ifnodenotinvisited:visited.add(node)component.append(node)forneighboringraph[node]:dfs2(neighbor,component)fornodeinreversed(order):ifnodenotinvisited:component=[]dfs2(node,component)scc.append(component)returnscc解析：时间复杂度O(V+E)，适用于游戏地图的NPC关系分析。三、系统设计（共3题，每题10分）1.题目：设计一个游戏排行榜系统，支持实时更新分数和按分数查询排名。2.题目：设计一个高并发消息推送系统，要求支持百万级用户同时接收消息。3.题目：设计一个游戏内物品交易系统，要求支持防作弊（如检测虚拟货币溢出）。答案与解析1.答案：排行榜系统设计：-数据结构：使用跳表（SkipList）或堆（Heap）存储分数和用户ID，支持O(logn)查询和更新。-实现：plaintextclassLeaderboard:def__init__(self):self.data={}#用户ID->分数self.heap=MinHeap()#使用最小堆按分数排序defaddScore(self,userId,score):ifuserIdinself.data:oldScore=self.data[userId]self.heap.remove(userId)self.heap.add(userId,score)self.data[userId]=scoreelse:self.heap.add(userId,score)self.data[userId]=scoredeftopK(self,k):return[self.heap.peek(k)for_inrange(k)]-优化：排行榜分区间存储，如前1000名使用堆，后1000名使用有序数组，减少频繁更新开销。2.答案：高并发消息推送系统：-架构：-消息队列（如Kafka/RocketMQ）：异步处理，防抖动。-缓存（Redis）：缓存用户在线状态，减少数据库压力。-分发服务：按区域或设备分片，负载均衡。-防延迟：使用WebSocket或Server-SentEvents（SSE）实时推送。-限流：令牌桶算法控制并发消息量，避免服务器过载。3.答案：防作弊设计：-虚拟货币溢出检测：plaintextfunctionsafeAdd(userId,amount):current=getBalance(userId)newBalance=current+amountifnewBalance<0ornewBalance>MAX_BALANCE:throwError("Balanceoverflow")setBalance(userId,newBalance)-交易记录：-每次交易写入区块链或不可变日志，防篡改。-使用签名验证交易发起者身份。-风控系统：检测异常交易模式（如短时间内大量交易）。四、机器学习与深度学习（共3题，每题8分）1.题目：解释过拟合和欠拟合的区别，并说明如何通过数据增强缓解过拟合（以游戏AI为例）。2.题目：设计一个游戏皮肤推荐系统，要求考虑用户偏好和社交关系。3.题目：解释DQN（DeepQ-Network）的原理，并说明其在游戏AI中的应用场景。答案与解析1.答案：-过拟合：模型对训练数据过度拟合，泛化能力差。-欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律。数据增强：游戏AI中，通过旋转/翻转游戏截图、调整光照条件等方式扩充训练数据，使AI更鲁棒。2.答案：推荐系统设计：-协同过滤：基于用户历史行为和相似用户偏好推荐（如“玩家A喜欢皮肤X，玩家B也喜欢X，推荐给玩家A”）。-内容推荐：根据皮肤属性（颜色、风格）匹配用户偏好。-社交关系：加入好友推荐权重，如“好友喜欢的皮肤优先推荐”。3.答案：DQN原理：-使用深度神经网络逼近Q值函数（状态-动作价值）。-通过经验回放（随机抽样）和目标网络缓解梯度震荡。应用：如《王者荣耀》的AI对局训练，通过学习人类玩家策略提升AI水平。五、综合编程（共2题，每题12分）1.题目：给定一个字符串，设计一个算法判断它是否是有效的括号组合（如"()[]{}"）。2.题目：设计一个算法找出所有三个数的组合，使其和为特定值（如[-1,0,1,2]和为0）。答案与解析1.答案：plaintext伪代码：functionisValidParentheses(s):stack=[]mapping={'(':')','[':']','{':'}'}forcharins:ifcharinmapping:stack.append(char)else:ifnot