2026年腾讯技术面试题集

2026年腾讯技术面试题集一、编程基础（共5题，每题10分）1.数组旋转问题题目：给定一个数组`nums`和一个整数`k`，将数组向右旋转`k`步。例如，输入`[1,2,3,4,5]`和`k=2`，输出`[4,5,1,2,3]`。要求：时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。2.字符串反转题目：编写一个函数，反转字符串中的单词顺序，但保持单词内部字符顺序不变。例如，输入`"helloworld"`，输出`"worldhello"`。要求：不使用额外空间。3.链表合并题目：合并两个有序链表，返回合并后的有序链表头节点。例如，输入`1->2->4`和`1->3->4`，输出`1->1->2->3->4->4`。4.爬楼梯问题题目：假设你正在爬楼梯，每次可以爬1或2步，问到达第`n`级楼梯有多少种不同方法？（例如，`n=3`时，共有3种方法：1+1+1、1+2、2+1）。要求：使用动态规划解决。5.判断二叉树是否对称题目：给定一个二叉树，判断其是否是对称的。例如：1/\22/\/\3443输出：对称。要求：递归或迭代解法均可。二、算法设计（共4题，每题15分）1.LRU缓存机制题目：设计LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，支持`get`和`put`操作。`get(key)`返回键对应的值，若不存在返回-1；`put(key,value)`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使用。缓存容量为`capacity`。要求：使用哈希表和双向链表实现。2.最长有效括号题目：给定一个字符串只包含`'('`和`')'`，找出最长有效（格式正确）括号的长度。例如，输入`"(()"`，输出`2`。要求：动态规划解法。3.矩阵的最小路径和题目：给定一个`mxn`的矩阵，从左上角出发，只能向右或向下移动，到达右下角的最小路径和。例如：[[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]输出：7（1→3→1→1→1）。要求：动态规划解法。4.分享牛牛题目：设计一个算法，统计给定字符串中所有单词的频率，并按频率从高到低排序。如果频率相同，按字典序排序。例如，输入`"helloworldhello"`，输出：`{"hello":2,"world":1}`。要求：使用哈希表和排序。三、系统设计（共3题，每题20分）1.设计短链接系统题目：设计一个短链接系统，将长链接转换为短链接，并支持通过短链接跳转回原链接。例如，`/abc123`对应`/abc`。要求：支持高并发访问，并保证短链接唯一性。2.设计消息队列题目：设计一个简单的消息队列（如Kafka的简化版），支持生产者`push`消息、消费者`pull`消息，并保证消息的顺序性。要求：考虑消息存储和分发机制。3.设计微博点赞功能题目：设计微博的点赞功能，支持用户对微博点赞/取消点赞，并实时展示给相关用户。要求：考虑高并发场景下的数据一致性问题。四、数据库与中间件（共4题，每题15分）1.SQL查询优化题目：给定以下表结构：User(idINT,nameVARCHAR,ageINT)Post(idINT,user_idINT,contentTEXT,created_atDATETIME)查询：找出年龄大于20的用户及其发布的最新帖子内容。要求：写出SQL语句，并说明优化思路。2.Redis缓存设计题目：如何使用Redis缓存热点数据（如商品详情页），并设置合理的过期时间和缓存穿透策略？要求：说明缓存更新和失效处理机制。3.MySQL事务隔离级别题目：解释MySQL的四种事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化），并举例说明脏读、不可重复读、幻读的产生场景。4.Kafka消息重复问题题目：在使用Kafka时，如何避免消息重复消费？要求：说明解决方案及适用场景。五、分布式与微服务（共3题，每题20分）1.分布式锁实现题目：设计一个分布式锁，支持高并发场景下的资源互斥。可以使用Redis或Zookeeper实现。要求：说明实现原理和注意事项。2.负载均衡策略题目：比较常见的负载均衡算法（如轮询、随机、最少连接、加权轮询），并说明其优缺点。要求：结合实际场景选择合适的算法。3.CAP理论题目：解释CAP理论（一致性、可用性、分区容错性），并举例说明在分布式系统中如何进行取舍。六、网络安全与系统稳定性（共3题，每题20分）1.JWT认证题目：解释JWT（JSONWebToken）的原理和流程，并说明其优缺点。要求：结合实际应用场景。2.系统容灾设计题目：设计一个高可用系统，要求支持异地多活，并能自动切换。要求：说明核心技术和部署方案。3.DDoS攻击防御题目：常见的DDoS攻击类型有哪些？如何防御？要求：结合CDN和云安全服务说明。答案与解析一、编程基础1.数组旋转问题答案：pythondefrotate(nums,k):n=len(nums)k=k%nnums[:]=nums[-k:]+nums[:-k]解析：先对`k`取模，避免重复旋转。将数组分为两部分，分别反转后拼接。时间O(n)，空间O(1)。2.字符串反转答案：pythondefreverse_words(s):words=s.split()return''.join(words[::-1])解析：先按空格分割，反转单词顺序再拼接。不使用额外空间。3.链表合并答案：pythondefmergeTwoLists(l1,l2):dummy=ListNode(0)cur=dummywhilel1andl2:ifl1.val<l2.val:cur.next=l1l1=l1.nextelse:cur.next=l2l2=l2.nextcur.next=l1orl2returndummy.next解析：使用虚拟头节点简化边界处理。时间O(n)，空间O(1)。4.爬楼梯问题答案：pythondefclimbStairs(n):dp=[0](n+1)dp[0]=1foriinrange(1,n+1):dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]returndp[n]解析：动态规划，`dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]`。时间O(n)，空间O(n)。可优化为O(1)。5.判断二叉树是否对称答案：pythondefisSymmetric(root):defcheck(left,right):ifnotleftandnotright:returnTrueifnotleftornotright:returnFalsereturn(left.val==right.val)andcheck(left.left,right.right)andcheck(left.right,right.left)returncheck(root,root)解析：递归判断镜像对称。时间O(n)，空间O(n)。二、算法设计1.LRU缓存机制答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache=OrderedDict()defget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):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`OrderedDict`实现LRU，`move_to_end`维护最近使用顺序。2.最长有效括号答案：pythondeflongestValidParentheses(s):stack=[-1]max_len=0fori,cinenumerate(s):ifc=='(':stack.append(i)else:stack.pop()ifnotstack:stack.append(i)else:max_len=max(max_len,i-stack[-1])returnmax_len解析：栈记录括号位置，计算最大间隔。时间O(n)，空间O(n)。3.矩阵的最小路径和答案：pythondefminPathSum(grid):m,n=len(grid),len(grid[0])dp=[[0]nfor_inrange(m)]dp[0][0]=grid[0][0]foriinrange(1,m):dp[i][0]=dp[i-1][0]+grid[i][0]forjinrange(1,n):dp[0][j]=dp[0][j-1]+grid[0][j]foriinrange(1,m):forjinrange(1,n):dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j]returndp[-1][-1]解析：动态规划，`dp[i][j]`表示到达`(i,j)`的最小路径和。时间O(mn)，空间O(mn)。4.分享牛牛答案：pythonfromcollectionsimportCounterdefword_frequency(s):counter=Counter(s.split())returndict(sorted(counter.items(),key=lambdax:(-x[1],x[0])))解析：使用`Counter`统计频率，排序时先按频率降序，再按字典序升序。三、系统设计1.设计短链接系统答案：pythonimportbase64importhashlibclassShortLink:def__init__(self):self.map={}defencode(self,long_url):hash_obj=hashlib.md5(long_url.encode())short_code=base64.urlsafe_b64encode(hash_obj.digest())[:6].decode()self.map[short_code]=long_urlreturnf"/{short_code}"defdecode(self,short_url):short_code=short_url.split('/')[-1]returnself.map.get(short_code,"URLnotfound")解析：使用MD5+Base64压缩，保证唯一性。可结合Redis存储。2.设计消息队列答案：pythonfromcollectionsimportdequeclassMessageQueue:def__init__(self):self.queue=deque()ducer_lock=threading.Lock()self.consumer_lock=threading.Lock()defpush(self,message):withducer_lock:self.queue.append(message)defpull(self):withself.consumer_lock:ifself.queue:returnself.queue.popleft()returnNone解析：使用`deque`实现FIFO队列，加锁保证线程安全。3.设计微博点赞功能答案：pythonclassLikeSystem:def__init__(self):self.likes=defaultdict(set)self.user_likes=defaultdict(set)deflike(self,user_id,post_id):withthreading.Lock():ifpost_idnotinself.likes[user_id]:self.likes[user_id].add(post_id)self.user_likes[post_id].add(user_id)defunlike(self,user_id,post_id):withthreading.Lock():ifpost_idinself.likes[user_id]:self.likes[user_id].remove(post_id)self.user_likes[post_id].remove(user_id)defget_likes(self,post_id):returnlist(self.user_likes[post_id])解析：使用哈希表记录用户和帖子的点赞关系，支持高并发操作。四、数据库与中间件1.SQL查询优化答案：sqlSELECT,p.contentFROMUseruJOINPostpONu.id=p.user_idWHEREu.age>20ORDERBYp.created_atDESC,p.idDESCLIMIT1;解析：使用`JOIN`关联表，按年龄筛选并按时间排序。可优化为子查询缓存最新帖子。2.Redis缓存设计答案：-设置过期时间：`EXPIREkey3600`（1小时）。-缓存穿透：使用布隆过滤器或缓存空值。-更新策略：主动更新或被动更新（定时过期）。3.MySQL事务隔离级别脏读：读未提交，A未提交修改，B读取到脏数据。不可重复读：可重复读，A读B数据，B提交修改，A再次读数据不一致。幻读：可重复读，A读B数据范围，B插入新行，A再次读数据范围不一致。4.Kafka消