2026年美团技术部面试流程及问题集

2026年美团技术部面试流程及问题集一、编程基础（5题，每题10分，共50分）1.题目：请编写一个函数，实现快速排序算法，并分析其时间复杂度。答案：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n^2)。其核心思想是分治法，通过一个基准值将数组分为两部分，递归排序子数组。2.题目：请实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：LRU缓存通过双向链表和哈希表实现，get操作将元素移动到链表尾部，put操作优先删除最久未使用的元素。3.题目：请编写一个函数，判断一个字符串是否是有效的括号组合。答案：pythondefisValid(s:str)->bool:stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：通过栈结构匹配括号，遇到右括号时检查栈顶是否为对应左括号，有效则弹出。4.题目：请实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序）。答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefpreorderTraversal(root:TreeNode):result=[]defdfs(node):ifnode:result.append(node.val)dfs(node.left)dfs(node.right)dfs(root)returnresultdefinorderTraversal(root:TreeNode):result=[]defdfs(node):ifnode:dfs(node.left)result.append(node.val)dfs(node.right)dfs(root)returnresultdefpostorderTraversal(root:TreeNode):result=[]defdfs(node):ifnode:dfs(node.left)dfs(node.right)result.append(node.val)dfs(root)returnresult解析：前序遍历根-左-右，中序遍历左-根-右，后序遍历左-右-根，均通过递归实现。5.题目：请编写一个函数，找出数组中的第k个最大元素。答案：pythondeffindKthLargest(nums,k):nums.sort(reverse=True)returnnums[k-1]解析：直接排序后取第k个元素，时间复杂度为O(nlogn)。更优解可使用快速选择算法，平均O(n)。二、系统设计（3题，每题20分，共60分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统，要求支持高可用和快速跳转。答案：核心架构：-分布式存储：使用Redis集群存储短链接与原URL的映射，分片存储提高并发。-跳转服务：部署Nginx负载均衡多副本短链接服务，使用本地缓存减少Redis访问。-高可用：通过Zookeeper实现服务发现，结合熔断降级保证稳定性。技术细节：-短链接生成：使用62进制随机码（如`5yuvMqJ`），映射原URL。-缓存策略：Nginx本地缓存10秒，Redis缓存1小时，减少后端压力。-监控告警：Prometheus+Grafana监控请求延迟、错误率，ELK日志分析异常。2.题目：设计一个支持百万级用户的实时消息推送系统（如美团外卖订单通知）。答案：架构设计：-消息队列：使用Kafka集群处理百万级订单事件，分区存储提高吞吐。-推送服务：FaaS架构（如阿里云函数计算）按需执行推送任务，减少资源浪费。-用户订阅：Redis存储用户设备ID与订阅的订单类型，支持动态解绑。关键优化：-推送策略：根据用户标签实现分级推送（优先级、沉默用户延迟推送）。-离线推送：消息队列与MQTT结合，设备离线时缓存消息重试。-QPS控制：限流熔断防止消息风暴，动态调整Kafka分区数。3.题目：设计一个支持百万级用户的分布式计数器系统，用于统计活动点击量。答案：核心方案：-计数器存储：使用RedisCluster，每个计数器独立存储，分片避免锁冲突。-原子操作：通过`INCR`命令实现原子加，支持高并发计数。-分布式锁：对于秒级统计场景，使用Redlock算法防止超时。扩展方案：-预热缓存：活动开始前预加载计数器数据至本地缓存，减少Redis访问。-数据同步：活动结束后将Redis数据同步至HBase，支持大数据量分析。-防作弊：结合设备ID+IP+用户标签的校验规则，过滤异常请求。三、算法与数据结构（5题，每题15分，共75分）1.题目：给定一个字符串，找出不重复的最长子串长度。答案：pythondeflengthOfLongestSubstring(s:str)->int:char_set=set()left=0max_length=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_length=max(max_length,right-left+1)returnmax_length解析：滑动窗口技术，左指针右移排除重复字符，右指针持续扩展窗口。2.题目：实现一个无重复字符的最长排列，返回所有可能。答案：pythondefpermuteUnique(nums):defbacktrack(path,used,res):iflen(path)==len(nums):res.append(path.copy())returnforiinrange(len(nums)):ifused[i]:continueifi>0andnums[i]==nums[i-1]andnotused[i-1]:continueused[i]=Truepath.append(nums[i])backtrack(path,used,res)path.pop()used[i]=Falsenums.sort()used=[False]len(nums)res=[]backtrack([],used,res)returnres解析：回溯算法+剪枝，通过used数组记录使用状态，排序后跳过重复分支。3.题目：给定一个包含n个整数的数组，判断数组中是否存在三个元素a,b,c，使得a+b+c=0。答案：pythondefthreeSum(nums):nums.sort()res=[]foriinrange(len(nums)-2):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,len(nums)-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==0:res.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-=1returnres解析：排序后固定第一个数，双指针遍历剩余部分，通过移动指针调整总和。4.题目：实现一个字符串的压缩算法，如"aabcccccaaa"->"a2b1c5a3"。答案：pythondefcompressString(s:str)->str:ifnots:return""compressed=[]count=1foriinrange(1,len(s)):ifs[i]==s[i-1]:count+=1else:compressed.append(s[i-1]+str(count))count=1compressed.append(s[-1]+str(count))return''.join(compressed)iflen(compressed)<len(s)elses解析：遍历字符串统计连续字符数量，比较压缩后长度决定是否使用压缩。5.题目：设计一个算法，找出数组中重复次数超过数组长度的元素。答案：pythondeffindMajorityElement(nums):count=0candidate=Nonefornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)验证候选元素ifnums.count(candidate)>len(nums)//2:returncandidatereturnNone解析：摩尔投票算法，候选元素出现时计数+1，出现其他元素时计数-1，最终候选元素即为多数元素。四、场景题（2题，每题25分，共50分）1.题目：美团外卖在高峰期（如12:00-14:00）面临大量订单，如何设计系统保证订单处理不超时？答案：解决方案：-弹性扩容：通过Kubernetes动态扩容骑手调度和订单处理服务，根据CPU/内存指标调整。-请求分片：将订单流分片处理，使用Ribbon+LoadBalancer轮询到不同服务实例。-异步处理：订单创建后先入队列，骑手指派、支付通知等后续流程异步执行。技术细节：-熔断降级：对骑手指派服务设置熔断器，超过阈值时降级为默认骑手。-优先级队列：对用户标签设置优先级，如VIP订单优先派发。-监控告警：Prometheus监控订单处理延迟，Grafana可视化异常趋势。2.题目：设计一个美团