腾讯技术研发工程师面试技巧及题目

2026年腾讯技术研发工程师面试技巧及题目一、编程基础（5题，每题10分，共50分）1.题目：编写一个函数，实现二叉树的深度优先遍历（前序遍历），并返回遍历结果的列表。假设二叉树节点的定义如下：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=right答案：pythondefpreorder_traversal(root):ifnotroot:return[]result=[]stack=[root]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult解析：前序遍历的顺序是“根-左-右”，可以使用栈来实现深度优先遍历。首先将根节点入栈，然后依次弹出节点并访问，同时将右子节点和左子节点按顺序入栈（先右后左，因为栈是后进先出）。2.题目：给定一个包含重复元素的数组，返回所有不重复的全排列。例如：输入`[1,1,2]`，输出`[[1,1,2],[1,2,1],[2,1,1]]`。答案：pythondefpermute_unique(nums):defbacktrack(path,used,res):iflen(path)==len(nums):res.append(path[:])returnforiinrange(len(nums)):ifused[i]:continueifi>0andnums[i]==nums[i-1]andnotused[i-1]:continueused[i]=Truepath.append(nums[i])backtrack(path,used,res)path.pop()used[i]=Falsenums.sort()res=[]used=[False]len(nums)backtrack([],used,res)returnres解析：全排列问题可以使用回溯法解决。为了处理重复元素，需要排序数组，并在回溯时跳过重复的分支。具体方法是：如果当前数字与前一个数字相同且前一个数字未被使用，则跳过当前数字。3.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作。缓存容量为`capacity`，当访问或插入元素时，需要移除最久未使用的元素（如果缓存已满）。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_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：LRU缓存的核心是维护一个双向有序链表，同时使用哈希表实现O(1)时间复杂度的访问。`get`操作将访问的元素移动到链表末尾，`put`操作在插入时，如果缓存已满，则删除链表头部元素（最久未使用）。4.题目：给定一个字符串`s`，找到其中不含有重复字符的最长子串的长度。例如：输入`"abcabcbb"`，输出`3`（对应子串`"abc"`）。答案：pythondeflength_of_longest_substring(s:str)->int:char_set=set()left=0max_len=0forrightinrange(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：滑动窗口方法可以高效解决此问题。使用两个指针`left`和`right`表示窗口的左右边界，`char_set`记录当前窗口的字符。当遇到重复字符时，移动`left`指针并更新窗口。5.题目：实现一个二分查找算法，输入一个升序数组和一个目标值`target`，返回目标值的索引。如果目标值不存在，返回`-1`。答案：pythondefbinary_search(nums,target):left,right=0,len(nums)-1whileleft<=right:mid=left+(right-left)//2ifnums[mid]==target:returnmidelifnums[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1return-1解析：二分查找的核心是不断缩小查找范围。每次将数组分成两半，比较中间值与目标值的大小，然后调整左右边界。如果找不到目标值，最终返回`-1`。二、系统设计（2题，每题25分，共50分）1.题目：设计一个短链接系统，要求：-输入长链接，输出短链接（如`/abcd`）。-短链接应具有唯一性且长度尽可能短。-支持通过短链接快速跳转回长链接。答案：系统架构：1.短链接生成：使用哈希函数（如Base62）将长链接映射为短字符串（如`abcd`）。2.存储：使用哈希表（如Redis）存储`短链接<->长链接`的映射。3.路由：用户访问短链接时，系统通过哈希表查询长链接并重定向。实现细节：-Base62编码：使用`a-z`、`A-Z`、`0-9`共62个字符，将长链接的哈希值转换为短字符串。-冲突处理：如果生成重复短链接，可增加随机前缀或自增数字解决。-高可用性：使用分布式缓存（如RedisCluster）存储映射关系，避免单点故障。伪代码：pythondefencode(long_url):hash_value=md5(long_url).hexdigest()short_code=base62_encode(int(hash_value,16))#Base62转换returnf"/{short_code}"defdecode(short_url):short_code=short_url.split('/')[-1]long_url=redis.get(short_code)#查询映射returnlong_urliflong_urlelse-1解析：短链接系统的核心是高效映射和快速查询。使用哈希函数将长链接压缩为短字符串，并通过缓存实现O(1)查询。Base62编码可以确保短链接长度最小。2.题目：设计一个高并发的秒杀系统，要求：-每秒最多处理10万次请求。-防止超卖和重复购买。-系统响应时间控制在200ms以内。答案：系统架构：1.流量控制：使用Nginx或HAProxy进行限流和负载均衡。2.数据一致性：使用分布式锁（如RedisLock）或数据库事务（如MySQL乐观锁）。3.缓存优化：使用Redis缓存商品库存，减少数据库压力。4.异步处理：使用消息队列（如Kafka）处理订单，避免阻塞主线程。实现细节：-分布式锁：使用Redis的`SETNX`命令实现锁，确保同一时间只有一个请求扣减库存。-乐观锁：数据库中使用`version`字段，每次更新时检查版本号是否一致。-热点数据预热：提前将库存信息加载到缓存，减少数据库查询。伪代码：python分布式锁示例defreduce_stock(item_id,user_id):lock_key=f"stock_lock:{item_id}"ifredis.set(lock_key,"locked",nx=True,ex=2):stock=redis.get(f"stock:{item_id}")ifstock>0:redis.decr(f"stock:{item_id}")创建订单逻辑redis.del(lock_key)returnTrueredis.del(lock_key)returnFalse解析：秒杀系统需要解决高并发、数据一致性和低延迟问题。分布式锁和缓存是关键，同时异步处理可以提升吞吐量。三、数据库与存储（3题，每题15分，共45分）1.题目：解释数据库事务的ACID特性，并举例说明。答案：ACID特性：-原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。-例子：银行转账，转出和转入必须同时成功或失败。-一致性（Consistency）：事务必须保证数据库从一个一致性状态转移到另一个一致性状态。-例子：购物车结算时，库存和订单状态必须同步更新。-隔离性（Isolation）：并发事务之间互不干扰，如同串行执行。-例子：两个用户同时更新同一行数据时，一个事务的修改对另一个事务不可见，直到提交。-持久性（Durability）：事务提交后，其修改永久保存，即使系统崩溃也不会丢失。-例子：订单支付成功后，记录会写入磁盘。解析：ACID是数据库事务的核心保证。原子性和隔离性防止数据不一致，持久性确保数据可靠性。2.题目：比较MySQL的InnoDB和MyISAM存储引擎的优缺点。答案：InnoDB优点：-支持事务和行级锁，适合高并发场景。-支持外键约束，保证数据完整性。-支持崩溃恢复和日志（RedoLog）。InnoDB缺点：-相比MyISAM，存储开销更大（额外日志和索引结构）。MyISAM优点：-只支持表级锁，写入性能较高。-索引使用非聚集索引，查询效率高。MyISAM缺点：-不支持事务和行级锁，并发性能差。-没有崩溃恢复机制。解析：InnoDB适合需要事务和并发控制的场景（如电商订单系统），而MyISAM适合读密集型应用（如报表查询）。3.题目：设计一个高并发的日志存储系统，要求：-支持每秒写入百万条日志。-日志查询效率高。-系统可扩展。答案：系统架构：1.日志采集：使用Kafka或Flume集中采集日志。2.存储：使用Elasticsearch或HDFS存储日志，支持分布式扩容。3.查询：使用Elasticsearch提供的全文检索能力。4.削峰填谷：使用消息队列缓冲写入流量，避免数据库直接受压。解析：日志系统需要高吞吐和快速查询。消息队列和分布式存储是关键，Elasticsearch可以高效处理全文检索。四、网络与分布式（3题，每题15分，共45分）1.题目：解释TCP的三次握手和四次挥手过程。答案：三次握手：1.SYN：客户端发送SYN包，请求建立连接。2.SYN+ACK：服务器回复SYN+ACK包，同意连接。3.ACK：客户端发送ACK包，连接建立。四次挥手：1.FIN：客户端发送FIN包，表示无数据发送。2.ACK：服务器回复ACK包，确认收到。3.FIN：服务器发送FIN包，表示无数据发送。4.ACK：客户端回复ACK包，等待计时器超时后关闭连接。解析：三次握手确保双方都准备好通信，四次挥手保证连接优雅关闭。2.题目：解释DNS解析过程，并说明DNS缓存的作用。答案：DNS解析过程：1.客户端向DNS服务器发送查询请求。2.DNS服务器查询本地缓存，未命中则向根域名服务器查询。3.根域名服务器指向顶级域名服务器（如`.com`）。4.顶级域名服务器指向权威域名服务器。5.权威域名服务器返回最终IP地址。DNS缓存作用：-减少重复查询，提升解析速度。-降低DNS服务器负载。解析：DNS解析涉及多层服务器，缓存可以显著提高效率。3.题目：