2026年快手算法工程师招聘面试题及解答策略

2026年快手算法工程师招聘面试题及解答策略一、编程能力测试（共3题，每题10分，总分30分）1.题目：实现一个函数，输入一个字符串，统计其中每个字符出现的频率，并按照出现频率从高到低排序输出。如果频率相同，则按字符ASCII码升序排序。示例输入：`"helloworld"`示例输出：`{'l':3,'o':2,'h':1,'e':1,'w':1,'r':1,'d':1}`解答策略：1.使用哈希表（Python中的`dict`）统计字符频率。2.将哈希表转换为列表，按频率降序和ASCII码升序排序（使用`sorted`函数，自定义排序键）。3.将排序后的结果转换回哈希表输出。代码示例（Python）：pythondefcount_freq(s:str)->dict:freq={}forcharins:freq[char]=freq.get(char,0)+1sorted_freq=sorted(freq.items(),key=lambdax:(-x[1],x[0]))returndict(sorted_freq)解析：-哈希表统计时间复杂度O(n)，排序时间复杂度O(mlogm)，m为字符种类数（通常远小于n）。-实际面试中可要求优化空间，如用`collections.Counter`简化实现。2.题目：设计一个无锁（lock-free）队列，支持`enqueue`和`dequeue`操作。假设使用Python实现，需考虑线程安全问题。解答策略：1.使用`queue.Queue`的底层实现参考（生产者-消费者模式）。2.关键在于原子操作（Python中可通过`threading.Lock`模拟，但需强调无锁实现思路）。3.提示可使用`__slots__`减少内存复制，或参考C++的原子类型。伪代码示例：pythonclassLockFreeQueue:__slots__=['head','tail','buffer']def__init__(self,capacity:int):self.head=0self.tail=0self.buffer=[None]capacitydefenqueue(self,val):无锁伪代码：CAS操作更新tail和buffer[tail]whileTrue:new_tail=(self.tail+1)%capacityifnew_tail==self.head:#队列满returnFalseifself._compare_and_swap(self.tail,new_tail):#原子更新tailself.buffer[self.tail]=valbreakreturnTruedefdequeue(self):whileTrue:ifself.head==self.tail:#队列空returnNonenew_head=(self.head+1)%capacityifself._compare_and_swap(self.head,new_head):#原子更新headreturnself.buffer[self.head]returnNone解析：-Python本身不支持原子操作，需借助第三方库（如`__atomic`模块）。-真实快手面试可能要求C++实现，可补充CAS（Compare-And-Swap）原理。3.题目：给定一个包含重复元素的数组，找出所有不重复的三元组，使得`a+b+c=0`（a≤b≤c）。示例输入：`[-1,0,1,2,-1,-4]`示例输出：`[[-1,-1,2],[-1,0,1]]`解答策略：1.先排序数组（时间复杂度O(nlogn)。2.固定第一个数a，使用双指针法在剩余部分找b和c（时间复杂度O(n^2)。3.跳过重复元素避免冗余解。代码示例（Python）：pythondefthree_sum(nums):nums.sort()res=[]n=len(nums)foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==0:res.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<0:left+=1else:right-=1returnres解析：-排序后固定a，双指针滑动时间复杂度O(n^2)，整体O(n^2)。-关键在于去重：固定a时跳过重复值，双指针内部也需跳过重复值。二、算法设计题（共2题，每题15分，总分30分）1.题目：快手直播推荐中，如何设计一个实时推荐系统，要求：-输入：用户实时行为（如点击、观看时长），商品特征。-输出：为每个用户推荐Top10商品。-要求：说明核心算法逻辑、数据结构、系统架构（分布式或单机），并分析优缺点。解答策略：1.算法逻辑：-实时特征提取：使用Lambda函数处理用户行为流。-相似度计算：基于用户画像和商品标签的余弦相似度。-推荐排序：结合业务规则（如热度、时效性）加权排序。2.数据结构：-用户/商品向量：`Faiss`或`Annoy`库加速相似度搜索。-热度数据：Redis/ZooKeeper缓存TopN热点商品。3.架构：-分布式方案：Flink+HBase，实时计算+存储。-单机方案：适用于冷启动或小流量场景。解析：-强调快手推荐系统特点：实时性（如直播流）、冷启动（新用户推荐策略）。-可补充离线特征工程（如用户画像聚类）与在线的协同优化。2.题目：设计一个短链接生成系统，要求：-输入：长URL，输出：6位短码（如`a1b2c3`）。-要求：支持高并发、去重、快速解析（长URL→短URL，短URL→长URL）。解答策略：1.算法逻辑：-哈希算法：MD5+取前6位+字典序映射（a-z,A-Z,0-9）。-去重：数据库自增ID作为唯一键，避免冲突。2.数据结构：-索引表：Redis存储短码→长URL映射（高并发读写）。-反向索引：长URL→短码列表（解决长URL被多次缩短问题）。3.架构：-分层设计：API网关（限流）、缓存层（Redis）、数据库（MySQL）。解析：-高并发场景需考虑雪崩问题，可引入限流（令牌桶算法）。-短码冲突概率极低（62^6=56.8亿），实际需补充备用生成策略。三、系统设计题（共1题，25分）1.题目：设计快手短视频的直播预告功能，要求：-输入：主播ID、预告时间、内容关键词。-输出：为相关用户推送直播提醒。-要求：说明技术选型、数据流程、容错方案。解答策略：1.技术选型：-实时任务：RabbitMQ+Celery处理异步推送。-时序数据：Kafka存储用户关注关系。-推送服务：自研或集成腾讯云推送。2.数据流程：-主播创建预告→写入数据库（MySQL+Redis缓存）。-定时任务（Cron）扫描临近预告，推送到Kafka。-订阅者服务消费Kafka消息，触发推送。3.容错方案：-重试机制：推送失败重入队列（最多3次）。-监控告警：Prometheus+Grafana监控延迟、失败率。解析：-关键点：高并发下的消息一致性（Kafka幂等性）、跨大活用户推送策略（分批次）。-可补充直播间预热流量引导（如首页轮播）。答案与解析（单独列出）：编程能力测试：1.统计字符频率并排序：-哈希表统计效率高，排序时按频率降序和ASCII升序组合键可简化逻辑。-Python中`sorted`的`key`参数灵活支持多维度排序。2.无锁队列：-Python无原子操作，需借助第三方库或C++实现。核心思想是CAS（Compare-And-Swap）避免锁竞争。-伪代码需说明循环CAS的原因（防止ABA问题）。3.三数之和：-排序+双指针是固定套路，去重是易错点（需分别跳过重复a、b、c）。-时间复杂度分析需明确O(n^2)的来源。算法设计题：1.实时推荐系统：-实时计算需流式处理框架（Flink/SparkStreaming），相似度搜索用向量数据库加速。-冷启动问题需额外策略（如随机推荐+实时反馈）。