2026年美团技术部面试全攻略及答案

2026年美团技术部面试全攻略及答案一、编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：编写一个函数，实现LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制的删除操作。输入为当前缓存的数据结构（使用哈希表和双向链表实现），输出为删除最久未使用元素后的缓存状态。答案：pythonclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=Node(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.head.nextself._remove(lru)delself.cache[lru.key]def_remove(self,node:Node)->None:delself.cache[node.key]node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node:Node)->None:node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodeself.head.next=nodenode.prev=self.head示例测试cache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)print(cache.get(1))#返回1cache.put(3,3)#去除键2print(cache.get(2))#返回-1解析：LRU缓存通过双向链表和哈希表实现，链表头部为最近使用，尾部为最久未使用。`get`操作将节点移到头部，`put`操作先删除旧节点再添加新节点，若超出容量则删除尾部节点。2.题目：给定一个整数数组，返回所有和为target的三个数的组合。答案：pythondefthreeSum(nums:List[int])->List[List[int]]:nums.sort()result=[]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:result.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-=1returnresult解析：排序后使用双指针法，固定第一个数，另两个指针从左右遍历。去重避免重复组合。3.题目：实现一个简单的线程安全计数器，支持`increment`和`get`操作。答案：pythonimportthreadingclassCounter:def__init__(self):self.value=0self.lock=threading.Lock()defincrement(self):withself.lock:self.value+=1defget(self):withself.lock:returnself.value示例测试counter=Counter()threading.Thread(target=counter.increment).start()threading.Thread(target=counter.increment).start()print(counter.get())#输出2解析：使用`threading.Lock`确保多线程下计数器原子性操作。4.题目：设计一个算法，找出数组中未排序的区间，返回最小和最大未排序元素的位置。答案：pythondeffindUnsortedSubarray(nums:List[int])->List[int]:n=len(nums)start,end=-1,-2max_seen,min_seen=float('-inf'),float('inf')foriinrange(n):ifnums[i]<max_seen:end=ielse:max_seen=nums[i]ifnums[n-1-i]>min_seen:start=n-1-ielse:min_seen=nums[n-1-i]return[start,end]解析：从左到右找最大未排序元素，从右到左找最小未排序元素，区间为`[start,end]`。5.题目：实现一个函数，检查二叉树是否为平衡二叉树（每个节点的左右子树高度差不超过1）。答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBalanced(root:TreeNode)->bool:defcheck(node):ifnotnode:return0left=check(node.left)right=check(node.right)ifleft==-1orright==-1orabs(left-right)>1:return-1returnmax(left,right)+1returncheck(root)!=-1示例测试root=TreeNode(3)root.left=TreeNode(9)root.right=TreeNode(20)root.right.left=TreeNode(15)root.right.right=TreeNode(7)print(isBalanced(root))#输出True解析：递归检查每个节点的高度差，若任意节点不平衡则返回-1。二、系统设计（共2题，每题25分，总分50分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统（如tinyURL），要求支持高并发访问、快速生成和解析链接。答案：-数据结构：-使用哈希表存储`短码<->长码`映射，支持O(1)查询。-使用分布式缓存（如RedisCluster）缓存热点数据。-短码生成：-使用随机算法生成6位短码（如`base62`编码：`a-z,A-Z,0-9`）。-分布式部署：-根据短码哈希到不同节点，避免单点压力。-高并发优化：-使用异步IO（如`asyncio`）处理请求。-限流策略（如令牌桶算法）防止过载。解析：核心在于快速映射和分布式扩展，短码生成需避免冲突，缓存热点数据提升响应速度。2.题目：设计一个实时消息推送系统（如微信消息），支持单聊、群聊、离线推送等功能。答案：-架构：-使用MQ（如Kafka）接收消息，保证顺序性。-用户订阅消息，通过WebSocket或长连接推送实时消息。-离线推送：-缓存未读消息，用户上线后补发。-高可用：-消息分片存储，多副本备份。-扩展性：-使用微服务架构，按用户ID或聊天ID隔离。解析：关键在于消息队列保证顺序，长连接或MQ实现实时性，离线缓存提升用户体验。三、数据库与分布式（共3题，每题15分，总分45分）1.题目：如何设计一个高并发的订单表，支持高并发写入和查询？答案：-分库分表：-按订单ID哈希分库，表内按时间或用户分表。-写入优化：-使用消息队列异步写入，减轻数据库压力。-查询优化：-索引优化（如订单ID、用户ID、时间戳）。-缓存热点订单（如Redis）。解析：核心在于分布式扩展和异步写入，索引和缓存提升查询性能。2.题目：如何解决分布式事务问题（如Seata或2PC）？答案：-2PC：-优点：强一致性，但阻塞严重。-缺点：网络分区时无法提交。-TCC（Try-Confirm-Cancel）：-业务自行实现补偿。-Saga：-将事务拆分为多个本地事务，最终补偿失败操作。解析：根据业务选择方案，2PC适合强一致性场景，TCC/Saga更灵活但实现复杂。3.题目：设计一个分布式ID生成方案（如TwitterSnowflake）。答案：-Snowflake算法：-时间戳（41位）+工作机器ID（10位）+序列号（12位）。-优化：-使用Redis缓存时间戳，避免时钟回拨。-分布式部署时调整机器ID避免冲突。解析：核心是时间+机器ID+序列号的组合，需保证全局唯一且高性能。四、算法与数据结构（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：实现快速排序算法，并分析其时间复杂度。答案：pythondefquicksort(nums:List[int])->List[int]:iflen(nums)<=1:returnnumspivot=nums[len(nums)//2]left=[xforxinnumsifx<pivot]middle=[xforxinnumsifx==pivot]right=[xforxinnumsifx>pivot]returnquicksort(left)+middle+quicksort(right)解析：时间复杂度O(nlogn)，最坏O(n²)，平均分治递归。2.题目：实现LRU缓存的数据结构，支持`get`和`put`操作。答案：（同第一题LRU缓存实现）解析：双向链表+哈希表，保证O(1)时间复杂度。3.题目：如何设计一个高并发的秒杀系统？答案：-分布式锁：-使用Redis或ZooKeeper实现锁。-限流：-令牌桶算法控制并发量。-秒杀逻辑：-预减库存，避免超卖。解析：核心是锁和限流，避免数据库超卖。4.题目：设计一个分布式爬虫系统，支持去重和并发抓取。答案：-去重：-使用布隆过滤器或Redis缓存已抓取URL。-并发：-使用多线程或进程池，队列控制任务分配。-分布式：-按URL哈希分配到不同节点。解析：去重和并发是关键，分布式扩展提升效率。5.题目：实现一个字符串匹配算法（如KMP）。答案：pythondefkmp(text:str,pattern:str)->int:defcomputeLPS(pattern):lps=[0]len(pattern)length=0i=1whilei<len(pattern):ifpattern[i]==pattern[length]:length+=1lps[i]=lengthi+=1else:iflength!=0:length=lps[length-1]else:lps[i]=0i+=1returnlpslps=co