2026年腾讯公司技术部面试指南及答案解析

2026年腾讯公司技术部面试指南及答案解析一、编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请实现一个函数，输入一个非负整数n，返回其二进制表示中1的个数。例如，输入3（二进制为11），返回2。答案：cppintcountBits(intn){intcount=0;while(n){count+=n&1;n>>=1;}returncount;}解析：-使用位运算`n&1`判断最低位是否为1，每次右移一位，直到n为0。-时间复杂度O(logn)，空间复杂度O(1)。-也可使用内置函数（如C++的`__builtin_popcount`）实现。2.题目：给定一个字符串s，请找到其中不重复的最长子串的长度。例如，输入"abcabcbb"，返回3（"abc"）。答案：cppintlengthOfLongestSubstring(strings){unordered_set<char>set;intleft=0,maxLen=0;for(intright=0;right<s.size();++right){while(set.find(s[right])!=set.end()){set.erase(s[left++]);}set.insert(s[right]);maxLen=max(maxLen,right-left+1);}returnmaxLen;}解析：-使用滑动窗口思想，`left`和`right`分别表示窗口的左右边界。-哈希集合记录窗口内的字符，若发现重复，则移动`left`直到无重复。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(min(m,n))，m为字符集大小。3.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持get和put操作。例如：cppLRUCachecache=newLRUCache(2);cache.put(1,1);//缓存是{1=1}cache.put(2,2);//缓存是{1=1,2=2}cache.get(1);//返回1cache.put(3,3);//去除键2，缓存是{1=1,3=3}cache.get(2);//返回-1(未找到)答案：cppclassLRUCache{public:structNode{intkey,val;Nodeleft,right;Node(intk,intv):key(k),val(v),left(nullptr),right(nullptr){}};intcapacity;unordered_map<int,Node>cache;Nodehead=newNode(0,0),tail=newNode(0,0);LRUCache(intc):capacity(c){head->right=tail;tail->left=head;}intget(intkey){if(cache.find(key)==cache.end())return-1;Nodenode=cache[key];moveToHead(node);returnnode->val;}voidput(intkey,intvalue){if(cache.find(key)!=cache.end()){Nodenode=cache[key];node->val=value;moveToHead(node);}else{Nodenode=newNode(key,value);cache[key]=node;addToHead(node);if(cache.size()>capacity){NodetoDel=tail->left;cache.erase(toDel->key);removeNode(toDel);deletetoDel;}}}voidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}voidaddToHead(Nodenode){node->left=head;node->right=head->right;head->right->left=node;head->right=node;}voidremoveNode(Nodenode){node->left->right=node->right;node->right->left=node->left;}};解析：-使用双向链表和哈希集合实现。链表头部为最近使用，尾部为最久未使用。-get操作将节点移至头部，put操作若已存在则更新并移动至头部，若超出容量则删除尾部节点。-时间复杂度O(1)，空间复杂度O(capacity)。4.题目：给定一个无重复元素的数组nums，返回所有可能的子集。例如，输入[1,2,3]，返回[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]。答案：cppvector<vector<int>>subsets(vector<int>&nums){vector<vector<int>>res;vector<int>path;sort(nums.begin(),nums.end());dfs(nums,0,path,res);returnres;}voiddfs(vector<int>&nums,intstart,vector<int>&path,vector<vector<int>>&res){res.push_back(path);for(inti=start;i<nums.size();++i){path.push_back(nums[i]);dfs(nums,i+1,path,res);path.pop_back();}}解析：-回溯算法思想，从start位置开始遍历，每次选择当前元素并递归，最后撤销选择。-时间复杂度O(2^n)，空间复杂度O(n)。5.题目：实现一个二叉树的中序遍历，返回节点值的列表。例如：输入：[1,null,2,3]1\2/3输出：[1,3,2]答案：cppvector<int>inorderTraversal(TreeNoderoot){vector<int>res;stack<TreeNode>st;TreeNodenode=root;while(node!=nullptr||!st.empty()){while(node!=nullptr){st.push(node);node=node->left;}node=st.top();st.pop();res.push_back(node->val);node=node->right;}returnres;}解析：-迭代法中序遍历，使用栈记录节点。先遍历左子树，再访问节点，最后遍历右子树。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(h)，h为树的高度。二、系统设计能力测试（共4题，每题12分，总分48分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统，要求支持高并发访问，并能在数小时内生成唯一的短链接。答案：-核心思路：1.短链接生成：使用哈希函数（如MD5或自定义算法）将长链接映射为固定长度的短链接（如6位字母数字组合）。2.分布式存储：使用Redis或Memcached存储长链接与短链接的映射，利用其高并发特性。3.幂等性保证：若短链接已存在，则重新生成；若已映射长链接，则直接返回。4.分布式ID生成器：使用TwitterSnowflake算法生成唯一ID，避免重复。5.缓存穿透：对热点短链接设置TTL，防止频繁查询后端存储。解析：-高并发处理：Redis/Memcached支持百万级QPS，配合分布式ID生成器确保唯一性。-性能优化：哈希函数应尽量减少冲突，短链接长度不宜过长（如6位可支持62^6种组合）。2.题目：设计一个微博系统，要求支持用户发布、关注、点赞等功能，并保证数据一致性。答案：-核心思路：1.数据存储：-用户表：MySQL分表存储（按用户ID哈希）。-微博表：InnoDB引擎支持事务，按时间倒序存储。-关注关系：Redis存储临时关注列表，MySQL持久化。2.发布流程：-用户提交微博后，先写入Redis缓存，异步写入MySQL。若失败则重试。3.关注关系：-关注/取关操作先更新Redis，最终同步到MySQL。4.点赞功能：-使用Redis计数器（ZSet或Hash）存储点赞数，最终同步到微博表。解析：-数据一致性：通过Redis异步写入MySQL实现最终一致性，避免热点数据锁表。-高可用：可用读写分离+分库分表解决高并发瓶颈。3.题目：设计一个实时推荐系统，输入用户行为日志，输出推荐商品。答案：-核心思路：1.数据采集：Kafka收集用户行为日志（点击、购买等）。2.实时处理：Flink或SparkStreaming实时计算用户画像（如协同过滤）。3.推荐算法：-短时推荐：基于用户最近行为（如LRU缓存）。-长时推荐：基于用户画像（如ItemCF、深度学习模型）。4.缓存层：Redis存储热门推荐结果，降低后端计算压力。解析：-实时性：Kafka+流处理框架保证毫秒级推荐。-冷启动：新用户可推荐热门商品，逐步积累行为数据。4.题目：设计一个高并发的秒杀系统，要求支持每秒百万级请求。答案：-核心思路：1.流量控制：Nginx限流，熔断器（如Hystrix）防雪崩。2.库存扣减：Redis原子操作扣减库存（Lua脚本保证原子性）。3.分布式锁：若使用MySQL，需悲观锁或Redis分布式锁防止超卖。4.结果通知：扣减成功后，异步写入订单（消息队列）。解析：-性能优化：Redis原子操作避免锁竞争，消息队列异步处理订单。-容错性：订单与库存解耦，先扣库存后创建订单，失败则回滚。三、数据库与中间件（共4题，每题10分，总分40分）1.题目：解释MySQL中的事务隔离级别，并说明脏读、不可重复读、幻读的区别。答案：-隔离级别：-READUNCOMMITTED：允许脏读（未提交数据可见）。-READCOMMITTED：允许不可重复读（提交后新插入行可见）。-REPEATABLEREAD：允许幻读（跨事务插入新行）。-SERIALIZABLE：完全隔离（锁表）。解析：-脏读：A未提交，B读取到A的未提交数据。-不可重复读：A读取数据后，B提交新行，A再次读取数据不一致。-幻读：A读取数据后，B提交新行，A再次读取数据行数变化。2.题目：如何优化MySQL查询性能？答案：-索引优化：-覆盖索引（索引包含所有查询字段）。-聚合索引（主键+其他字段）。-索引下推（联合索引先过滤）。-SQL优化：-避免`SELECT`，使用具体字段。-`JOIN`优化（`INNERJOIN`优先）。-避免全表扫描（`WHERE`条件覆盖索引）。解析：-执行计划：使用`EXPLAIN`分析`key`、`rows`等指标。-慢查询日志：定期分析并优化。3.题目：Redis的淘汰策略有哪些？如何选择？答案：-淘汰策略：-`noeviction`：不淘汰（默认，内存满报错）。-`allkeys-lru`：淘汰最少使用键。-`allkeys-random`：随机淘汰键。-`volatile-lru`：淘汰过期键中最少使用的。-`volatile-ttl`：淘汰过期时间最短的键。解析：-选择策略：-热点数据用`allkeys-lru`。-冷数据用`volatile-ttl`。-内存充足用`noeviction`。4.题目：如何保证消息队列的可靠性？答案：-核心机制：1.重试机制：消息消费失败后，延迟重试。2.幂等性设计：消息处理前检查是否已处理（如数据库标记）。3.事务消息：RocketMQ/Redis支持事务消息，确保发送与消费一致。4.消息确认：消费者ack确认，未确认则重新发送。解析：-Broker端：保证消息不丢失（持久化+发送方确认）。-Consumer端：避免重复消费（幂等性）。四、算法与数据结构（共5题，每题8分，总分40分）1.题目：给定一个字符串，判断是否是有效的括号组合（如"()[]{}"）。答案：cppboolisValid(strings){stack<char>st;unordered_map<char,char>pairs={{'}','{'},{']','['},{')','('}};for(charc:s){if(pairs.count(c)){if(st.empty()||st.top()!=pairs[c])returnfalse;st.pop();}else{st.push(c);}}returnst.empty();}解析：-使用栈匹配括号，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。2.题目：合并两个有序链表，返回合并后的头节点。答案：cppListNodemergeTwoLists(ListNodel1,ListNodel2){ListNodedummy(0);ListNodetail=&dummy;while(l1&&l2){if(l1->val<l2->val){tail->next=l1;l1=l1->next;}else{tail->next=l2;l2=l2->next;}tail=tail->next;}tail->next=l1?l1:l2;returndummy.next;}解析：-使用虚拟头节点简化边界处理。3.题目：给定一个数组，找到其中和为target的三个数的组合。答案：cppvector<vector<int>>threeSum(vector<int>&nums){sort(nums.begin(),nums.end());vector<vector<int>>res;for(inti=0;i<nums.size();++i){if(i>0&&nums