腾讯公司技术部门面试题及答案解析

2026年腾讯公司技术部门面试题及答案解析一、编程题（共3题，每题15分，总分45分）1.题目（15分）：编写一个函数，输入一个非负整数`n`，返回其对应的二进制表示中`1`的个数。例如，输入`11`（二进制为`1011`），返回`3`。要求不使用内置函数，仅用位运算实现。答案：pythondefcount_bits(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount解析：-位运算`n&1`可判断最低位是否为`1`，右移`n>>=1`将二进制右移一位。-时间复杂度为`O(logn)`，空间复杂度为`O(1)`。-腾讯面试常考察位运算，考察对底层逻辑的理解。2.题目（15分）：给定一个字符串`s`，找到其中不重复的最长子串的长度。例如，输入`"abcabcbb"`，返回`3`（最长子串为`"abc"`）。要求时间复杂度为`O(n)`。答案：pythondeflength_of_longest_substring(s):char_map={}left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):ifs[right]inchar_mapandchar_map[s[right]]>=left:left=char_map[s[right]]+1char_map[s[right]]=rightmax_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：-使用滑动窗口`left`和`right`，哈希表`char_map`记录字符上一次出现的位置。-当发现重复字符时，移动`left`到重复字符的下一个位置。-时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(min(m,n))`（`m`为字符集大小）。-腾讯高频考察字符串问题，需掌握滑动窗口技巧。3.题目（15分）：实现一个`LRUCache`（最近最少使用缓存），支持`get`和`put`操作。要求`get`和`put`的时间复杂度为`O(1)`。答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-使用字典`cache`存储键值对，列表`order`记录访问顺序。-`get`时将键移到末尾表示最近使用，`put`时若超出容量则删除最久未使用的键。-时间复杂度为`O(1)`，需用`list.remove()`优化（实际可改用双向链表）。-腾讯常考设计题，考察数据结构应用。二、系统设计题（共2题，每题25分，总分50分）1.题目（25分）：设计一个高并发的短链接生成服务。要求：-支持高并发访问（每秒百万级请求）。-链接长度尽量短（如`/12345`）。-可快速解析短链接到原链接。答案：核心思路：1.短ID生成：使用自增ID+哈希（如Base62编码，`a-z0-9`共62个字符）。2.高并发支持：-数据库分表分库（如按ID模分表）。-Redis缓存热点数据，热点链路预取。3.解析服务：-前端服务接短链接，查询数据库/缓存返回原链接。-异步写入日志（如Kafka），防写入阻塞。伪代码：pythonID生成器（Base62编码）defencode_id(num):chars="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"res=""whilenum>0:res=chars[num%62]+resnum//=62returnres.zfill(6)#固定长度6位解析短链接defdecode_id(short_link):num=0forcharinshort_link[8:]:#去除`/`num=num62+chars.index(char)returnnum解析：-Base62可压缩ID至短链，如`1000`编码为`1dz`。-数据库需支持高并发写入（如分表+异步写入），Redis缓存热点链路。-腾讯关注高并发场景，考察分布式和缓存设计。2.题目（25分）：设计一个实时日志分析系统，要求：-支持每秒接收百万条日志。-实时统计热点关键词（如`ERROR`、`WARN`）。-支持按时间窗口统计（如最近5分钟内`ERROR`数量）。答案：核心思路：1.日志采集：-Flume/Kafka收集日志，推送到消息队列。2.实时处理：-Flink/SparkStreaming处理数据流，按关键词统计。3.热点统计：-使用Redis/ZMQ实现广播，多个节点共享热点数据。4.时间窗口：-滑动时间窗口统计（如每分钟滑动统计5分钟内数据）。伪代码（Flink示例）：python实时统计ERROR数量dataStream.map(line->line.contains("ERROR"))#标记ERROR日志.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1)))#5分钟窗口.aggregate(newAggregateFunction())#统计数量.print()解析：-Kafka保证日志不丢失，Flink实现实时统计。-Redis可缓存热点关键词，降低数据库压力。-腾讯关注大数据和实时计算，考察消息队列和流处理能力。三、算法题（共2题，每题20分，总分40分）1.题目（20分）：给定一个二维矩阵`matrix`，每行和每列都按升序排列，返回矩阵中第`k`小的元素。例如：matrix=[[1,5,9],[10,11,13],[12,13,15]]k=8返回`13`。答案：pythonimportheapqdefkthSmallest(matrix,k):m,n=len(matrix),len(matrix[0])min_heap=[]foriinrange(min(k,m)):#只需前k行heapq.heappush(min_heap,(matrix[i][0],i,0))count=0whilemin_heap:val,i,j=heapq.heappop(min_heap)count+=1ifcount==k:returnvalifj+1<n:heapq.heappush(min_heap,(matrix[i][j+1],i,j+1))return-1解析：-使用最小堆维护当前未处理的元素，每次弹出最小值。-时间复杂度为`O(klogk)`，空间复杂度为`O(k)`。-腾讯常考有序矩阵问题，考察堆和二分查找应用。2.题目（20分）：给定一个字符串`s`，判断是否可以通过删除一些字符使其变为回文串。例如：s="baabcba"返回`True`（删除`b`后为`aabcba`）。要求时间复杂度为`O(n)`。答案：pythondefvalidPalindrome(s:str)->bool:left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:returnvalidPalindrome(s[left+1:right+1])orvalidPalindrome(s[left:right])left+=1right-=1returnTrue解析：-双指针法，当发现不匹配时尝试跳过左边或右边一个字符。-递归调用直到字符串为空或满足回文条件。-时间复杂度为`O(2^n)`（实际可优化为`O(n)`），空间复杂度为`O(n)`。-腾讯关