2026年网易音乐工程师面试题

2026年网易音乐工程师面试题一、编程基础（共5题，每题6分，总分30分）1.题目：请实现一个函数，输入一个正整数`n`，返回一个包含`1`到`n`的斐波那契数列。斐波那契数列的定义为：第0项为0，第1项为1，从第2项开始，每一项等于前两项之和。2.题目：给定一个字符串`s`，请判断该字符串是否为有效的括号组合。例如：-输入：`"()[]{}"`→输出：`true`-输入：`"(]"`→输出：`false`3.题目：请实现一个函数，输入一个无重复元素的数组`nums`和一个目标值`target`，返回`nums`中两个数的组合，使得它们的和等于`target`。返回所有可能的组合。例如：-输入：`nums=[2,7,11,15],target=9`→输出：`[[2,7]]`4.题目：请编写一个算法，将一个字符串中的所有大写字母转换为小写字母，所有小写字母转换为大写字母。例如：-输入：`"HelloWorld"`→输出：`"hELLOwORLD"`5.题目：给定一个链表，请反转该链表。例如：-输入：`1->2->3->4->5`→输出：`5->4->3->2->1`二、数据结构与算法（共5题，每题7分，总分35分）1.题目：请解释什么是二叉搜索树（BST），并实现一个函数，判断一个二叉树是否为BST。2.题目：请实现一个LRU（最近最少使用）缓存，使用哈希表和双向链表实现。3.题目：给定一个无序数组，请实现快速排序算法。4.题目：请解释什么是动态规划，并举例说明如何用动态规划解决背包问题。5.题目：请实现一个函数，找出数组中重复次数超过`n/2`的元素。三、系统设计（共4题，每题10分，总分40分）1.题目：设计一个音乐播放器系统，需要支持以下功能：-播放、暂停、下一首、上一首-搜索歌曲（按歌曲名、歌手名）-创建歌单并添加/删除歌曲-实现离线缓存功能2.题目：设计一个高并发的音乐流媒体服务，需要考虑以下问题：-如何处理用户并发访问？-如何保证音乐播放的低延迟？-如何实现音乐的防盗链？3.题目：设计一个音乐推荐系统，输入用户的历史播放记录，输出推荐歌曲。可以采用哪些算法或模型？4.题目：设计一个音乐下载服务，需要支持多线程下载、断点续传、压缩包解压等功能。四、数据库与缓存（共4题，每题8分，总分32分）1.题目：请解释MySQL中的索引类型（B-Tree索引、哈希索引、全文索引），并说明在什么场景下使用哪种索引。2.题目：请比较Redis和Memcached的优缺点，并说明在音乐流媒体服务中如何选择使用哪一个。3.题目：设计一个数据库表结构，存储音乐信息（歌曲名、歌手、专辑、播放次数等），并说明如何优化查询性能。4.题目：请解释什么是数据库分库分表，并说明在什么场景下需要分库分表。五、分布式与中间件（共3题，每题9分，总分27分）1.题目：请解释Kafka的适用场景，并说明如何保证Kafka消息的可靠传输。2.题目：请比较RabbitMQ和Kafka的优缺点，并说明在什么场景下使用哪一个。3.题目：设计一个分布式事务解决方案，例如使用2PC或TCC协议。六、操作系统与网络（共3题，每题9分，总分27分）1.题目：请解释TCP和UDP的区别，并说明在音乐流媒体服务中如何选择使用哪一个。2.题目：请解释什么是DNS解析，并说明DNS解析的流程。3.题目：请解释操作系统中的进程与线程的区别，并说明在音乐播放器系统中如何使用多线程优化性能。答案与解析一、编程基础1.答案：pythondeffibonacci(n):ifn==0:return[]elifn==1:return[1]fib=[0,1]foriinrange(2,n+1):fib.append(fib[-1]+fib[-2])returnfib解析：斐波那契数列可以通过动态规划的方式计算，每次计算新的数时只需要知道前两个数。这里使用列表存储中间结果，避免重复计算。2.答案：pythondefisValidParentheses(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：使用栈来匹配括号，遇到右括号时检查栈顶是否为对应的左括号。如果全部匹配则返回`true`。3.答案：pythondeftwoSum(nums,target):res=[]seen={}fori,numinenumerate(nums):complement=target-numifcomplementinseen:res.append([complement,num])seen[num]=ireturnres解析：使用哈希表记录已经遍历过的数字，每次计算当前数字的补数，如果补数已经在哈希表中则返回组合。4.答案：pythondefswapCase(s):return''.join([char.lower()ifchar.isupper()elsechar.upper()forcharins])解析：遍历字符串，对每个字符判断大小写并转换。5.答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefreverseList(head):prev=Nonecurrent=headwhilecurrent:next_node=current.nextcurrent.next=prevprev=currentcurrent=next_nodereturnprev解析：使用迭代的方式反转链表，每次将当前节点的`next`指向前一个节点。二、数据结构与算法1.答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBST(root):defvalidate(node,low=float('-inf'),high=float('inf')):ifnotnode:returnTrueifnot(low<node.val<high):returnFalsereturnvalidate(node.left,low,node.val)andvalidate(node.right,node.val,high)returnvalidate(root)解析：二叉搜索树满足左子树所有节点小于根节点，右子树所有节点大于根节点。通过递归验证每个节点的值是否在合法范围内。2.答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=ListNode(0)self.tail=ListNode(0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self):res=self.tail.prevself._remove_node(res)returnresdefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valdefput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.val=valueself._move_to_head(node)else:newNode=ListNode(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]解析：LRU缓存使用双向链表和哈希表实现，链表头部为最近使用的节点，尾部为最久未使用的节点。3.答案：pythondefquickSort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquickSort(left)+middle+quickSort(right)解析：快速排序通过选择一个基准值，将数组分为小于、等于、大于基准值的三部分，然后递归排序左右两部分。4.答案：动态规划用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。例如背包问题：-定义`dp[i][j]`为前`i`件物品在容量为`j`时的最大价值。-状态转移方程：`dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i])`。5.答案：pythondefmajorityElement(nums):count=0candidate=Nonefornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)returncandidate解析：摩尔投票算法，遍历数组时维护一个候选者和计数器，遇到相同则计数器加1，不同则减1。最终候选者为多数元素。三、系统设计1.答案：-数据存储：使用MySQL存储歌曲信息，Redis缓存热点歌曲。-并发处理：使用消息队列（如Kafka）处理播放请求，避免雪崩。-离线缓存：使用本地缓存（如SQLite）存储已下载歌曲。2.答案：-高并发：使用负载均衡（如Nginx）分发请求，数据库读写分离。-低延迟：使用CDN加速音乐分发，缓存热点歌曲。-防盗链：使用Token验证、HTTPReferer检查。3.答案：-协同过滤：基于用户历史播放记录推荐相似歌曲。-内容推荐：基于歌曲特征（如流派、节奏）推荐。-混合推荐：结合用户行为和内容特征推荐。4.答案：-多线程下载：使用`threading`库实现多线程下载。-断点续传：记录已下载进度，从上次位置继续下载。-压缩包解压：使用`zipfile`库解压下载的音乐文件。四、数据库与缓存1.答案：-B-Tree索引：适用于范围查询，如按歌曲名排序。-哈希索引：适用于精确查询，如按歌手名查找。-全文索引：适用于文本搜索，如按歌词搜索。2.答案：-Redis：支持原子操作，适合缓存热点数据。-Memcached：轻量级，适合简单缓存。-选择：音乐流媒体服务使用Redis缓存用户会话和热点歌曲。3.答案：sqlCREATETABLEmusic(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,song_nameVARCHAR(255),singerVARCHAR(255),albumVARCHAR(255),play_countINTDEFAULT0,INDEX(song_name),INDEX(singer));解析：使用索引优化查询性能，例如按歌曲名或歌手名查询。4.答案：分库分表适用于数据量过大或查询性能瓶颈的场景，例如按用户ID分表。五、分布式与中间件1.答案：Kafka适用于高吞吐量场景，如日志收集、实时推荐。可靠传输