2026年搜狐各部门的面试经验与问题解答

2026年搜狐各部门的面试经验与问题解答一、技术类部门（如研发部、算法部、测试部）题型1：编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）题目1：请实现一个函数，输入一个整数数组，返回其中和为特定值的最长子数组的长度。例如，输入`nums=[1,2,3,1,2,3]`，和为6，输出应为3（子数组[1,2,3]）。答案解析：pythondeflongest_subarray_sum(nums,target):max_len=0current_sum=0sum_dict={0:-1}fori,numinenumerate(nums):current_sum+=numifcurrent_sum-targetinsum_dict:max_len=max(max_len,i-sum_dict[current_sum-target])ifcurrent_sumnotinsum_dict:sum_dict[current_sum]=ireturnmax_len解析：使用哈希表记录前缀和，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。关键在于记录前缀和第一次出现的位置，便于快速计算子数组长度。题目2：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。要求get操作返回键对应的值，若不存在返回-1；put操作将键值对插入缓存，如果键已存在则更新值，并使该键成为最近最常用。缓存容量固定。答案解析：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache=OrderedDict()defget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)解析：使用Python的OrderedDict实现LRU缓存，get操作将元素移至末尾表示最近使用，put操作中超出容量时删除最早添加的元素。题目3：给定一个二叉树，判断其是否为平衡二叉树。平衡定义：对于任意节点，其左右子树高度差不超过1。答案解析：pythonclassSolution:defisBalanced(self,root:TreeNode)->bool:defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)right_height,right_balanced=check(node.right)returnmax(left_height,right_height)+1,left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]解析：采用后序遍历方式，同时计算高度和平衡性，时间复杂度O(n)。题目4：实现一个函数，检查一个字符串是否是有效的括号组合。例如，输入`"()[]{}"`返回True，输入`"(]"`返回False。答案解析：pythondefisValid(s:str)->bool:stack=[]mapping={')':'(',']':'[','}':'{'}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：使用栈结构匹配括号，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。题目5：给定一个链表，反转其部分范围，即将链表从m到n的位置反转。例如，输入`1->2->3->4->5`，m=2，n=4，输出`1->4->3->2->5`。答案解析：pythondefreverseBetween(head:ListNode,m:int,n:int)->ListNode:ifnotheadorm==n:returnheaddummy=ListNode(0)dummy.next=headprev=dummyMoveprevtothenodejustbeforepositionmfor_inrange(m-1):prev=prev.nextReversethesublistfrommtoncurrent=prev.nextprev_node=Nonefor_inrange(n-m+1):next_node=current.nextcurrent.next=prev_nodeprev_node=currentcurrent=next_nodeConnectthereversedsublistwiththerestofthelistprev.next=prev_nodeprev.next.next=currentreturndummy.next解析：通过标记前驱节点，反转指定范围的链表，然后重新连接链表部分。题型2：系统设计（共2题，每题25分，总分50分）题目1：设计一个微博类社交系统，需要支持以下核心功能：用户发布动态、用户关注/取关、获取关注者动态流、实时点赞/评论。请简述系统架构设计要点。答案解析：1.系统架构：采用微服务架构，分为用户服务、动态服务、关系服务、实时服务。2.数据存储：-用户：Redis存储用户基本信息，MongoDB存储用户详细资料-动态：MySQL（主表+索引优化）存储动态内容，Redis缓存热点动态-关系：Redis存储关注关系（关注者<->被关注者），MongoDB存储关注列表3.核心模块：-发布模块：事务控制，防刷机制（IP+时间窗口）-关注模块：异步更新关注者动态流（消息队列+Kafka）-实时模块：WebSocket实现实时点赞/评论推送，Redis订阅动态变更4.性能优化：-负载均衡（Nginx+HAProxy）-分页加载（动态流采用游标+时间戳）-缓存策略（LRU+预热机制）题目2：设计一个新闻推荐系统，需要考虑用户行为、内容特征和实时性。请说明系统设计思路和关键算法。答案解析：1.系统架构：-数据采集层：埋点收集用户行为，ES存储新闻内容-推荐引擎：实时特征工程+离线模型训练+在线服务-接口层：API网关+缓存层（Redis+Memcached）2.算法设计：-短期推荐：协同过滤（UserCF/SVD），考虑用户近期行为（Redis缓存）-长期推荐：深度学习模型（GraphNeuralNetwork），融合内容特征和用户画像-实时性：Lambda架构，实时特征（用户最近点击）与离线特征（历史行为）融合3.关键指标：CTR（点击率）、NDCG（归一化折损累计增益）、留存率4.扩展性：A/B测试框架，支持多策略在线实验题型3：算法设计（共3题，每题15分，总分45分）题目1：给定一个包含n个点的凸多边形，设计算法计算其面积。要求时间复杂度O(n)。答案解析：pythondefconvex_polygon_area(points):area=0n=len(points)foriinrange(n):j=(i+1)%narea+=points[i][0]points[j][1]-points[j][0]points[i][1]returnabs(area)/2解析：使用多边形面积公式，时间复杂度O(n)。题目2：设计一个算法，判断一个无向图是否是二分图。二分图定义：可以分成两个不相交的集合，使得每条边连接的两个顶点属于不同集合。答案解析：pythondefis_bipartite(graph):color={}defdfs(node,c):color[node]=cforneighboringraph[node]:ifneighbornotincolor:ifnotdfs(neighbor,1-c):returnFalseelifcolor[neighbor]==color[node]:returnFalsereturnTruefornodeingraph:ifnodenotincolor:ifnotdfs(node,0):returnFalsereturnTrue解析：使用DFS+颜色标记，时间复杂度O(V+E)。题目3：给定一个字符串，找到最长的回文子串。例如，输入`"babad"`，输出`"bab"`或`"aba"`。答案解析：pythondeflongest_palindrome(s:str)->str:ifnots:return""start,end=0,0foriinrange(len(s)):len1=expand_from_center(s,i,i)#Oddlengthlen2=expand_from_center(s,i,i+1)#Evenlengthmax_len=max(len1,len2)ifmax_len>end-start:start=i-(max_len-1)//2end=i+max_len//2returns[start:end+1]defexpand_from_center(s,left,right):whileleft>=0andright<len(s)ands[left]==s[right]:left-=1right+=1returnright-left-1解析：中心扩展法，时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(1)。二、产品类部门（如产品部、运营部）题型1：产品分析（共4题，每题12分，总分48分）题目1：搜狐新闻APP近期用户增长放缓，请分析可能原因并提出3个可行的产品改进建议。答案解析：可能原因：1.竞品竞争加剧（抖音、今日头条等短视频冲击）2.内容同质化（与主流媒体差异化不足）3.用户使用习惯固化（缺乏创新功能）改进建议：1.引入视频摘要功能：针对长新闻生成3分钟内核心内容视频版，满足碎片化阅读需求2.建立个性化内容标签体系：基于LDA主题模型，为每篇文章打标签，提升推荐精准度3.优化离线缓存机制：支持用户自定义缓存目录，提升弱网环境使用体验题目2：设计一个搜狐视频号的功能——"兴趣对对碰"，让用户基于兴趣标签匹配潜在兴趣相投的人。请说明功能定位和核心设计。答案解析：功能定位：社交化兴趣发现工具，补充现有视频内容消费场景核心设计：1.兴趣图谱构建：用户行为（点赞、关注、搜索）→兴趣向量→相似度计算2.匹配算法：基于Jaccard相似度+时间衰减系数，推荐"可能感兴趣的人"3.互动机制：-兴趣问答游戏（滑动选择式）-"猜猜TA喜欢什么"竞猜游戏-话题兴趣小组自动创建题目3：分析搜狐白皮书APP的留存率下降问题，并提出解决方案。答案解析：留存率下降原因：1.内容分发机制未考虑用户生命周期2.社交功能渗透率低3.系统推送策略不精准解决方案：1.分阶段推送策略：新用户引导期、沉默用户召回期、忠实用户激励期2.完善社交功能：引入"内容点赞互粉"、"话题广场"等轻社交模块3.引入用户成长体系：积分、等级、勋章系统，激活用户参与题目4：如果让你设计一个"搜狐知识付费"产品，请描述核心价值主张和关键功能。答案解析：核心价值主张：-知识创作者与用户双向赋能-体系化内容与碎片化学习结合-专业内容与泛知识融合关键功能：1.知识图谱导航：构建领域知识图谱，可视化学习路径2.阶段性测评：每个学习单元配套AI智能测评3.创作生态：提供收益分成模型、创作工具包、流量扶持计划题型2：用户研究（共2题，每题25分，总分50分）题目1：搜狐视频APP在年轻用户中的渗透率较低，请设计一个用户研究方案，找出原因并提出改进方向。答案解析：研究方案：1.用户画像分析：现有用户画像与目标用户画像对比（人口统计学、行为特征）2.定性研究：-12组深度访谈（焦点小组）-实地观察法（校园/社区视频场景）3.定量研究：-问卷调查（1000份，覆盖不同年龄层）-竞品使用场景对比分析4.数据整合：-用户旅程地图绘制-隐性需求挖掘（词云分析访谈记录）改进方向：-针对年轻用户设计专属内容分区-优化短视频入口和分享机制-引入社交化观看模式（同步评论、弹幕PK）题目2：设计一个研究搜狐新闻客户端用户阅读深度的方案，要求量化用户参与程度。答案解析：研究方案：1.埋点设计：-记录阅读时长、页面跳转次数-计算文章完成率（滑动距离/总长度）-统计"继续阅读"按钮点击率2.用户分群：-深度阅读者（停留>3分钟，完读率>80%）-浏览型用户（平均阅读时长<1分钟）-跳跃型用户（跳转页面>3次）3.干预实验：-A/B测试不同推荐策略对阅读深度的影响-记录"相关阅读"功能使用频率分析方法：-时间序列分析用户阅读行为变化-计算用户参与度指数（阅读时长×完读率×社交互动）三、运营类部门（如市场部、用户运营部）题型1：运营策略（共3题，每题15分，总分45分）题目1：搜狐视频APP需要推广新上线的历史纪录片系列，请设计一个包含用户分层和触达策略的推广方案。答案解析：用户分层：1.核心用户：历史爱好者（通过往期纪录片行为标签识别）触达策略：VIP专享预告片、历史频道首页首屏推荐2.潜力用户：泛文化兴趣人群（关注社科类内容）触达策略：朋友圈广告（场景化文案）、公众号内容预告3.新用户：随机分层用户（首日推送）触达策略：新用户专享优惠（观看时长翻倍）推广节奏：-第一周：KOL合作+内容种草-第二周：社交裂变（集赞解锁片段）-第三周：会员权益绑定（会员专享集数）题目2：设计一个提升搜狐新闻客户端用户活跃度的运营活动方案。答案解析：活动方案："新闻连连看"1.活动机制：-每日签到得积分-阅读10篇不同主题文章得额外积分-积分兑换虚拟勋章/实物奖品2.社交玩法：-组队PK阅读量-话题挑战赛（如"一周内阅读5篇科技新闻"）3.数据激励：-设置阶梯式奖励（每日/每周/每月排行榜）-个性化推送"你关注的专家最新动态"活动评估：-新增DAU变化率-用户平均阅读时长提升-活动参与率与留存率关联分析题目3：搜狐白皮书APP用户在完成首次内容阅读后流失率高，请设计一个留存提升方案。答案解析：留存提升方案："内容陪伴计划"1.个性化推荐优化：-基于NLP情感分析用户偏好-动态调整首页内容排序2.引导式成长路径：-新手引导：每日3个主题任