百度研发工程师面试流程与题库详解

2026年百度研发工程师面试流程与题库详解一、编程能力测试（共5题，每题20分，总分100分）题目1（20分）：字符串处理问题问题描述：给定一个字符串`s`，其中包含字母、数字和特殊字符。请实现一个函数`filterString(s)`，返回一个新的字符串，其中只包含字母和数字，且所有字母都转换为小写。例如：filterString("Hello,World!123")->"helloworld123"要求：1.不能使用正则表达式2.时间复杂度要求为O(n)3.空间复杂度要求为O(n)题目2（20分）：链表操作问题问题描述：给定一个链表，请实现一个函数`mergeSortList(head)`，将链表进行归并排序。要求：1.使用归并排序算法2.不能使用递归3.返回排序后的链表头节点提示：链表节点定义如下：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=next题目3（20分）：动态规划问题问题描述：给定一个整数数组`nums`和一个正整数`k`，请实现一个函数`maxSum(nums,k)`，返回数组中连续子数组的最大和，但要求子数组中不能包含超过`k`个负数。例如：maxSum([-1,2,-3,4,-1,6],2)->13(子数组[2,-3,4,-1,6]的和为13)要求：1.不能使用暴力解法2.时间复杂度要求为O(n)3.空间复杂度要求为O(n)题目4（20分）：树结构问题问题描述：给定一个二叉树，请实现一个函数`maxPathSum(root)`，计算从任意节点到任意节点的最大路径和。路径可以经过根节点，但不要求必须经过。例如：1/\-23最大路径和为3。要求：1.不能使用递归2.时间复杂度要求为O(n)3.空间复杂度要求为O(n)题目5（20分）：系统设计问题问题描述：设计一个简单的LRU（最近最少使用）缓存系统，支持以下操作：1.`get(key)`:获取键`key`对应的值，如果键不存在返回-12.`put(key,value)`:插入或更新键值对，如果缓存已满，则删除最近最少使用的项要求：1.使用哈希表和双向链表实现2.`get`和`put`操作的时间复杂度均为O(1)3.描述数据结构和核心算法二、系统设计能力测试（共3题，每题33分，总分99分）题目1（33分）：短链接系统设计问题描述：设计一个短链接系统，要求：1.将长链接转换为短链接（例如/abcd）2.能够从短链接解析出原始长链接3.系统应支持高并发访问4.需要考虑链接的唯一性和安全性要求：1.描述系统架构2.设计数据存储方案3.说明核心算法4.考虑高并发解决方案题目2（33分）：分布式计数器设计问题描述：设计一个分布式计数器系统，要求：1.支持多个客户端并发递增计数2.计数器值需要持久化3.系统需要高可用4.支持计数器回滚（撤销操作）要求：1.描述系统架构2.设计数据存储方案3.说明核心算法4.考虑高并发解决方案题目3（33分）：搜索引擎索引设计问题描述：设计一个简单的搜索引擎索引系统，要求：1.支持多关键词索引2.支持分词处理3.支持倒排索引4.支持高并发更新和查询要求：1.描述系统架构2.设计数据存储方案3.说明核心算法4.考虑高并发解决方案三、行为面试问题（共3题，每题33分，总分99分）题目1（33分）：技术挑战经历问题描述：请描述一次你遇到的最困难的技术挑战，你是如何解决的？从中获得了哪些经验教训？要求：1.详细描述问题背景2.说明你的解决方案3.分析解决过程中的关键点4.总结经验教训题目2（33分）：团队协作经历问题描述：请描述一次你在团队中遇到的意见分歧，你是如何处理的？最终结果如何？要求：1.详细描述分歧背景2.说明你的处理方式3.分析处理过程中的关键点4.总结经验教训题目3（33分）：职业规划问题描述：请描述你的职业规划，你希望在5年内达到什么样的技术水平和成就？要求：1.描述你的短期目标2.描述你的中期目标3.描述你的长期目标4.说明你将如何实现这些目标答案与解析编程能力测试答案与解析题目1答案与解析（字符串处理问题）答案：pythondeffilterString(s):result=[]forcharins:ifchar.isalnum():result.append(char.lower())return''.join(result)解析：1.时间复杂度：O(n)，遍历了字符串一次2.空间复杂度：O(n)，创建了与输入等长的新字符串3.算法思路：使用列表收集符合条件的字符，最后使用join连接4.性能优化：使用列表代替字符串拼接可以避免多次创建字符串题目2答案与解析（链表操作问题）答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefmergeSortList(head):ifnotheadornothead.next:returnhead分割链表slow,fast=head,head.nextwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextsecond=slow.nextslow.next=None递归排序left=mergeSortList(head)right=mergeSortList(second)合并两个有序链表dummy=ListNode(0)current=dummywhileleftandright:ifleft.val<right.val:current.next=leftleft=left.nextelse:current.next=rightright=right.nextcurrent=current.nextifleft:current.next=leftifright:current.next=rightreturndummy.next解析：1.时间复杂度：O(nlogn)，归并排序的时间复杂度2.空间复杂度：O(logn)，递归调用栈的深度3.算法思路：使用快慢指针分割链表，递归排序左右两部分，最后合并4.优化点：可以改写为非递归实现，避免递归调用栈的开销题目3答案与解析（动态规划问题）答案：pythondefmaxSum(nums,k):n=len(nums)dp=[float('-inf')]ndp[0]=nums[0]ifnums[0]>=0else0max_sum=dp[0]negative_count=1ifnums[0]<0else0foriinrange(1,n):ifnums[i]>=0:dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])else:ifnegative_count<k:dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])negative_count+=1else:找到最旧的负数位置j=i-kwhilej<iandnums[j]>=0:j+=1dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]-nums[j])max_sum=max(max_sum,dp[i])returnmax_sum解析：1.时间复杂度：O(n)，遍历数组一次2.空间复杂度：O(n)，使用dp数组3.算法思路：动态规划，维护一个dp数组，其中dp[i]表示以nums[i]结尾的最大子数组和4.优化点：可以优化空间复杂度为O(k)，只维护k个状态题目4答案与解析（树结构问题）答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefmaxPathSum(root):defdfs(node):nonlocalmax_sumifnotnode:return0递归左右子树left=max(dfs(node.left),0)right=max(dfs(node.right),0)更新最大路径和max_sum=max(max_sum,left+right+node.val)返回单边路径最大值returnmax(left,right)+node.valmax_sum=float('-inf')dfs(root)returnmax_sum解析：1.时间复杂度：O(n)，遍历每个节点一次2.空间复杂度：O(h)，递归调用栈的深度3.算法思路：深度优先搜索，计算每个节点的最大路径和，同时更新全局最大值4.优化点：非递归实现需要使用栈题目5答案与解析（系统设计问题）答案：pythonclassLRUCache:classNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=Nonedef__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=self.Node(0,0)self.tail=self.Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node):添加节点到头部node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):移除节点prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node):移动节点到头部self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self):弹出尾部节点res=self.tail.prevself._remove_node(res)returnresdefget(self,key:int)->int:node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:node=self.cache.get(key)ifnotnode:newNode=self.Node(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]else:node.value=valueself._move_to_head(node)解析：1.时间复杂度：O(1)，get和put操作都是常数时间2.空间复杂度：O(capacity)，缓存最多存储capacity个元素3.算法思路：使用双向链表和哈希表实现LRU缓存4.优化点：双向链表实现可以快速在头部和尾部添加/删除节点系统设计能力测试答案与解析题目1答案与解析（短链接系统设计）答案：1.系统架构：-前端服务：接收长链接请求，返回短链接-后端服务：存储短链接与长链接的映射关系-数据库：持久化存储映射关系-缓存：缓存热点短链接2.数据存储方案：-使用Redis存储热点短链接，提供快速查询-使用MySQL存储所有短链接，支持持久化-短链接与长链接的映射关系：short_link->long_link3.核心算法：-长链接到短链接的转换：使用hash算法（如MD5）生成固定长度的短链接-短链接到长链接的解析：根据短链接的hash部分查询对应的长链接4.高并发解决方案：-使用负载均衡分散请求-使用限流防止服务过载-使用缓存减少数据库查询解析：1.系统架构：前端服务负责接收请求，后端服务处理逻辑，数据库持久化数据2.数据存储：Redis和MySQL组合，提供高性能和高可用3.核心算法：使用hash算法生成短链接，确保唯一性和可解析性4.高并发解决方案：负载均衡、限流和缓存是常见的高并发解决方案题目2答案与解析（分布式计数器设计）答案：1.系统架构：-分布式锁：确保计数操作的原子性-内存缓存：缓存计数器值，提高性能-数据库：持久化计数器值-应用层：提供计数器接口2.数据存储方案：-Redis：使用Redis的INCR命令实现原子计数-MySQL：存储计数器的基础值和最新值-消息队列：记录计数器变更历史3.核心算法：-计数器增长：使用分布式锁确保原子性-计数器回滚：使用消息队列记录历史值，支持回滚操作4.高并发解决方案：-使用Redis的原子操作避免锁竞争-使用批量操作减少数据库写入-使用缓存减少数据库查询解析：1.系统架构：分布式锁确保计数操作的原子性，内存缓存提高性能2.数据存储：Redis和MySQL组合，提供高性能和高可用3.核心算法：使用Redis的原子操作实现计数器增长，使用消息队列实现回滚4.高并发解决方案：Redis原子操作、批量操作和缓存是常见的高并发解决方案题目3答案与解析（搜索引擎索引设计）答案：1.系统架构：-数据抓取器：抓取网页内容-分词器：对文本进行分词-索引构建器：构建倒排索引-搜索服务：处理搜索请求-缓存：缓存热点搜索结果2.数据存储方案：-Elasticsearch：分布式搜索引擎-MySQL：存储文档元数据-Redis：缓存热点搜索结果3.核心算法：-分词：使用中文分词算法（如Jieba）-倒排索引：建立单词到文档的映射-搜索：使用TF-IDF算法计算相关性4.高并发解决方案：-使用负载均衡分散请求-使用限流防止服务过载-使用缓存减少搜索计算解析：1.系统架构：数据抓取器抓取网页，分词器进行分词，索引构建器构建索引，搜索服务处理请求2.数据存储：Elasticsearch、MySQL和Redis组合，提供高性能和高可用3.核心算法：中文分词、倒排索引和TF-IDF算法是搜索引擎的核心4.高并发解决方案：负载均衡、限流和缓存是常见的高并发解决方案行为面试问题答案与解析题目1答案与解析（技术挑战经历）答案：在一次项目中，我遇到了一个高并发场景下的数据一致性问题。当时我们正在开发一个电商系统，在促销活动期间，系统出现了严重的性能瓶颈，特别是订单表的写入速度远远跟不上读取速度，导致用户无法下单。解决方案：1.问题分析：通过压力测试发现瓶颈在订单表的写入操作上，主要是数据库的写入性能不足2.解决方案：-使用Redis作为缓存层，将订单信息先写入Redis，再批量写入数据库-优化数据库索引，减少写入时的锁竞争-使用消息队列异步处理订单写入-增加数据库读写分离，将写操作分散到多个从库经验教训：1.需要提前进行压力测试，预估系统承载能力2.缓存和消息队列是解决高并发问题的有效手段3.数据库优化非常重要，索引和锁机制需要合理设计解析：1.详细描述问题背景：描述了电商系统在促销期间遇到的高并发问题2.说明解决方案：使用了缓存、数据库优化和消息队列等技术3.分析解决过程中的关键点：强调了压力测试、缓存和数据库优化的重要性4.总结经验教训：提出了系统设计方面的改进建议题目2答案与解析（团队协作经历）答案：在一次项目重构中，我和团队成员在技术选型上出现了严重分歧。我主张使用微服务架构，而另一位资深工程师坚持使用单体架构。我们的分歧主要在于项目规模和团队经验。处理方式：1.问题分析：通过技术文档和案例研究，分析两种架构的优缺点2.沟通：组织了多次技术讨论会，邀请其他团队成员参与3.方