2026年美团技术部门面试题集及参考答案

2026年美团技术部门面试题集及参考答案一、编程能力测试（5题，每题20分，共100分）题目1（Java编程，20分）：编写一个Java方法，实现快速排序算法，并要求处理包含重复元素的数组。要求：1.方法签名：`publicvoidquickSort(int[]arr,intleft,intright)`2.处理重复元素时，确保排序稳定（例如，相同元素保持相对顺序）。3.编写测试用例，验证方法正确性。参考答案：javapublicclassQuickSortStable{publicvoidquickSort(int[]arr,intleft,intright){if(left<right){intpivotIndex=partition(arr,left,right);quickSort(arr,left,pivotIndex-1);quickSort(arr,pivotIndex+1,right);}}privateintpartition(int[]arr,intleft,intright){intpivot=arr[right];inti=left-1;for(intj=left;j<right;j++){if(arr[j]<=pivot){i++;swap(arr,i,j);}}swap(arr,i+1,right);returni+1;}privatevoidswap(int[]arr,inti,intj){inttemp=arr[i];arr[i]=arr[j];arr[j]=temp;}//测试用例publicstaticvoidmain(String[]args){QuickSortStablesorter=newQuickSortStable();int[]arr={4,2,2,8,3,3,1};sorter.quickSort(arr,0,arr.length-1);System.out.println(Arrays.toString(arr));//输出：[1,2,2,3,3,4,8]}}解析：1.快速排序通过分治思想实现，时间复杂度O(nlogn)，但最坏情况为O(n²)。2.处理重复元素时，采用`<=`比较确保稳定性。若需严格稳定，可改用归并排序。3.测试用例验证了重复元素和乱序输入的正确性。题目2（Python编程，20分）：编写一个Python函数，实现LRU（最近最少使用）缓存机制，支持get和put操作。要求：1.使用哈希表和双向链表实现，时间复杂度O(1)。2.put操作时，若缓存已满，需删除最久未使用的元素。参考答案：pythonclassListNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=ListNode(),ListNode()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_tail()new_node=ListNode(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_to_head(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_to_head(node)def_add_to_head(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_remove_tail(self):tail=self.tail.prevself._remove_node(tail)delself.cache[tail.key]测试用例cache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)print(cache.get(1))#输出：1cache.put(3,3)#去除键2print(cache.get(2))#输出：-1解析：1.使用哈希表记录键值对，双向链表维护使用顺序。2.get操作将元素移至头部，put操作时若缓存满则删除尾部元素。3.时间复杂度O(1)，适合高并发场景。题目3（C++编程，20分）：编写一个C++函数，实现字符串的URL编码（Percent-encoding）。要求：1.将非字母数字字符转换为`%`后跟两位十六进制数。2.忽略ASCII码小于32的特殊字符（如换行符）。参考答案：cppinclude<iostream>include<string>include<iomanip>include<sstream>std::stringurlEncode(conststd::string&input){std::stringstreamss;for(charc:input){if((c>='a'&&c<='z')||(c>='A'&&c<='Z')||(c>='0'&&c<='9')||c=='-'||c=='_'||c=='.'||c=='~'){ss<<c;}elseif(c>=32&&c<=126){ss<<"%";ss<<std::uppercase<<std::setw(2)<<std::setfill('0')<<std::hex<<static_cast<int>(c);}//忽略ASCII<32的字符}returnss.str();}intmain(){std::stringinput="HelloWorld!%&";std::cout<<urlEncode(input)<<std::endl;//输出：Hello%20World%21%25%26return0;}解析：1.遍历字符串，按字符类型处理：字母数字直接保留，特殊字符转为百分号+十六进制。2.使用`std::stringstream`和`iomanip`库简化格式化。3.忽略ASCII<32字符（如换行），符合URL编码规范。题目4（算法设计，20分）：设计一个算法，判断一个无向图是否为二分图（BipartiteGraph）。要求：1.使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）实现。2.若能将图分成两个集合，且相邻节点颜色不同，则为二分图。参考答案：pythonfromcollectionsimportdequedefisBipartite(graph):color={}fornodeingraph:ifnodenotincolor:color[node]=0queue=deque([node])whilequeue:current=queue.popleft()forneighboringraph[current]:ifneighborincolor:ifcolor[neighbor]==color[current]:returnFalseelse:color[neighbor]=1-color[current]queue.append(neighbor)returnTrue测试用例graph={0:[1,3],1:[0,2],2:[1,3],3:[0,2]}print(isBipartite(graph))#输出：True解析：1.使用颜色标记法，初始将节点设为0或1。2.BFS遍历图，若发现相邻节点颜色相同，则不是二分图。3.时间复杂度O(V+E)，适合美团社交关系图谱判断。题目5（数据结构，20分）：设计一个数据结构，支持高效的插入、删除和查找操作，适用于高并发场景。要求：1.支持动态扩容和负载均衡。2.给出伪代码或具体实现思路。参考答案：pythonclassConcurrentSkipList:def__init__(self,max_level=16,p=0.25):self.max_level=max_levelself.p=pself.header=SkipListNode(self.max_level)self.level=0definsert(self,key,value):update=[None]self.max_levelcurrent=self.headerforiinrange(self.level,-1,-1):whilecurrent.next[i]andcurrent.next[i].key<key:current=current.next[i]update[i]=currentcurrent=current.next[0]ifcurrentandcurrent.key==key:current.value=value#更新值else:level=self._random_level()iflevel>self.level:foriinrange(self.level+1,level+1):update[i]=self.headerself.level=levelnew_node=SkipListNode(level,key,value)foriinrange(level+1):new_node.next[i]=update[i].next[i]update[i].next[i]=new_nodedefdelete(self,key):update=[None]self.max_levelcurrent=self.headerforiinrange(self.level,-1,-1):whilecurrent.next[i]andcurrent.next[i].key<key:current=current.next[i]update[i]=currentcurrent=current.next[0]ifcurrentandcurrent.key==key:foriinrange(self.level+1):ifupdate[i].next[i]!=current:breakupdate[i].next[i]=current.next[i]deffind(self,key):current=self.headerforiinrange(self.level,-1,-1):whilecurrent.next[i]andcurrent.next[i].key<key:current=current.next[i]current=current.next[0]ifcurrentandcurrent.key==key:returncurrent.valuereturnNonedef_random_level(self):level=0whilerandom.random()<self.pandlevel<self.max_level:level+=1returnlevelclassSkipListNode:def__init__(self,level,key=None,value=None):self.key=keyself.value=valueself.next=[None](level+1)解析：1.SkipList通过多层链表实现快速查找，时间复杂度O(logn)。2.插入时随机生成层数，删除和查找按层级进行。3.适用于美团订单系统中的高并发查找场景。二、系统设计测试（3题，每题30分，共90分）题目6（分布式系统设计，30分）：设计一个高可用的短链接生成系统，要求：1.支持高并发访问（QPS>10万）。2.链接生成快速，且能反查原始URL。3.考虑分布式部署和容灾方案。参考答案：1.系统架构：-前端服务（Nginx+HAProxy）：负载均衡，缓存热点链接。-短链服务（无状态微服务）：使用Redis缓存热点URL，减少数据库压力。-分布式数据库（TiDB/ShardingSphere）：存储原始URL和短链映射，分片读写。-任务队列（Kafka+RabbitMQ）：异步生成短链，防超时。2.短链生成算法：-使用Base62编码（a-z,A-Z,0-9），将ID映射为6位短链。-ID自增，通过Redis锁防并发冲突。3.容灾方案：-多机房部署，跨区域同步数据库。-超时重试机制，任务队列保证不丢失。4.性能优化：-CDN缓存静态短链文件。-热点URL本地缓存（如本地内存）。解析：美团短链（如.）使用类似方案，重点在于高并发处理和分布式存储。题目7（大数据处理设计，30分）：设计一个实时用户行为分析系统，要求：1.支持每秒百万级日志接入。2.用户行为路径分析（如购物车放弃率）。3.考虑数据延迟和容错性。参考答案：1.架构：-数据采集（Flume+Kafka）：多源日志接入，Kafka分Topic存储不同业务。-实时处理（Flink/SparkStreaming）：窗口计算用户路径，如购物车放弃率。-离线分析（Hive+HBase）：历史数据统计，用户画像。-可视化（Grafana+Elasticsearch）：实时监控。2.关键设计：-会话管理：使用UUID标记用户会话，Redis缓存活跃用户。-延迟数据处理：KafkaDeadLetterQueue捕获异常。3.容错性：-FlinkCheckpoint保证状态一致性。-多副本存储，如HDFS+HBase。解析：美团使用Flink处理实时数据，窗口计算是核心技术。题目8（高并发支付系统设计，30分）：设计一个支持百万级QPS的分布式支付系统，要求：1.交易状态同步（同步/异步）。2.防抖动和超时重试。3.考虑风控和容灾。参考答案：1.架构：-支付网关（Nginx）：负载均衡，熔断限流。-支付处理（Dubbo/GRPC微服务）：分布式事务（2PC或TCC）。-消息队列（RocketMQ）：异步通知商户。-数据库（MySQLCluster+Redis）：交易记录和状态缓存。2.防抖动方案：-支付请求进入RedisSet，超时后移除。3.容灾设计：-多机房部署，跨库同步。-超时重试，如任务队列补偿。解析：美团支付系统依赖RocketMQ和Redis，核心在于分布式事务和异步处理。三、数据库与存储（2题，每题15分，共30分）题目9（数据库优化，15分）：美团订单系统数据库表设