2026年腾讯技术专家面试题集及解答要点

2026年腾讯技术专家面试题集及解答要点一、编程基础与数据结构（5题，每题20分，共100分）题目1（20分）实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，要求：1.支持自定义缓存大小2.提供get和put操作3.使用链表和哈希表实现，分析时间复杂度答案要点：javaclassLRUCache<K,V>{privateintcapacity;privateMap<K,Node>map;privateNodehead,tail;staticclassNode<K,V>{Kkey;Vvalue;Node<K,V>prev,next;Node(Kkey,Vvalue){this.key=key;this.value=value;}}publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;map=newHashMap<>();head=newNode<>(null,null);tail=newNode<>(null,null);head.next=tail;tail.prev=head;}publicVget(Kkey){Node<K,V>node=map.get(key);if(node==null)returnnull;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Node<K,V>node=map.get(key);if(node==null){Node<K,V>newNode=newNode<>(key,value);map.put(key,newNode);addNode(newNode);if(map.size()>capacity){Node<K,V>tailNode=removeTail();map.remove(tailNode.key);}}else{node.value=value;moveToHead(node);}}privatevoidaddNode(Node<K,V>node){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privatevoidremoveNode(Node<K,V>node){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}privatevoidmoveToHead(Node<K,V>node){removeNode(node);addNode(node);}privateNode<K,V>removeTail(){Node<K,V>res=tail.prev;removeNode(res);returnres;}}解析：-使用双向链表维护访问顺序，头节点为最近访问，尾节点为最久未访问-使用HashMap实现O(1)时间复杂度的get操作-put操作时，如果缓存已满，则移除链表尾部节点（最久未使用）-时间复杂度：get和put均为O(1)题目2（20分）给定一个整数数组，设计算法找出数组中未出现的最小正整数。要求：1.不使用额外空间2.时间复杂度优于O(n²)答案要点：javapublicintfirstMissingPositive(int[]nums){intn=nums.length;//Step1:Placeeachnumberinitsrightpositionfor(inti=0;i<n;i++){while(nums[i]>0&&nums[i]<=n&&nums[nums[i]-1]!=nums[i]){swap(nums,i,nums[i]-1);}}//Step2:Findthefirstindexwherethenumberdoesn'tmatchfor(inti=0;i<n;i++){if(nums[i]!=i+1){returni+1;}}returnn+1;}privatevoidswap(int[]nums,inti,intj){inttemp=nums[i];nums[i]=nums[j];nums[j]=temp;}解析：-第一步将每个数放到其应该的位置（如数字1应该放在索引0）-第二步遍历数组，第一个不满足nums[i]==i+1的索引i，则结果为i+1-如果所有位置都正确，则结果为n+1-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)题目3（20分）实现二叉树的层序遍历（BFS），要求：1.使用队列实现2.返回遍历结果的列表，每个列表元素为该层节点值答案要点：javaimportjava.util.;publicclassBinaryTreeLevelOrderTraversal{publicList<List<Integer>>levelOrder(TreeNoderoot){List<List<Integer>>result=newArrayList<>();if(root==null)returnresult;Queue<TreeNode>queue=newLinkedList<>();queue.offer(root);while(!queue.isEmpty()){intlevelSize=queue.size();List<Integer>currentLevel=newArrayList<>();for(inti=0;i<levelSize;i++){TreeNodenode=queue.poll();currentLevel.add(node.val);if(node.left!=null)queue.offer(node.left);if(node.right!=null)queue.offer(node.right);}result.add(currentLevel);}returnresult;}staticclassTreeNode{intval;TreeNodeleft,right;TreeNode(intx){val=x;}}}解析：-使用队列先进先出特性实现BFS-每次处理当前层的所有节点，然后处理下一层-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n)题目4（20分）设计一个数据结构支持以下操作：1.addWord(word)：添加单词2.search(word)：搜索单词，支持通配符''（匹配任意字符序列）3.要求search操作时间复杂度尽可能低答案要点：pythonclassTrieNode:def__init__(self):self.children={}self.is_end=FalseclassWordDictionary:def__init__(self):self.root=TrieNode()defaddWord(self,word:str)->None:node=self.rootforcharinword:ifcharnotinnode.children:node.children[char]=TrieNode()node=node.children[char]node.is_end=Truedefsearch(self,word:str)->bool:defdfs(j,node):ifj==len(word):returnnode.is_endchar=word[j]ifchar=='':Tryallpossiblepathsforchildinnode.children.values():ifdfs(j+1,child):returnTruereturnFalseelse:ifcharnotinnode.children:returnFalsereturndfs(j+1,node.children[char])returndfs(0,self.root)解析：-使用前缀树（Trie）存储单词-addWord操作直接添加单词-search操作使用DFS处理通配符''：-当遇到''时，尝试所有子节点-其他字符直接匹配-时间复杂度：最坏情况下O(mn)，m为单词长度，n为前缀树节点数题目5（20分）实现一个函数，判断二叉树是否是完全二叉树。要求：1.完全二叉树定义：除最后一层外，每一层节点都填满，且最后一层从左到右连续排列答案要点：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisCompleteTree(root):ifnotroot:returnTruequeue=[root]end=Falsewhilequeue:node=queue.pop(0)ifnotnode:end=Trueelse:ifend:Afteranemptynode,allnodesmustbeemptyreturnFalsequeue.append(node.left)queue.append(node.right)returnTrue解析：-使用层序遍历-标记是否遇到空节点-遇到第一个空节点后，后续所有节点都必须为空-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n)二、系统设计（3题，每题30分，共90分）题目6（30分）设计一个高并发的短URL生成系统。要求：1.支持高并发访问2.生成短URL与原始URL一一对应3.描述系统架构和核心模块答案要点：系统架构：++++++|LoadBalancer||URLShortener||Database||(Nginx/Apache)|->|(APIGateway)|->|(Redis/Mongo)|++++++||||||VVV++++++|CacheLayer||HashFunction||StorageLayer||(RedisCluster)||(Base62)||(ShardedDB)|++++++核心模块：1.APIGateway：-处理HTTP请求-负载均衡分发请求-缓存策略管理2.URLShortener：-使用Base62编码（a-z、A-Z、0-9）将ID转换为短URL-生成唯一ID（可使用Snowflake算法）-管理URL映射关系3.Database：-存储URL映射关系-支持分片和索引优化查询-使用Redis缓存热点数据4.CacheLayer：-使用RedisCluster实现高可用缓存-设置合理的过期时间-使用LRU策略淘汰旧数据关键考虑：-使用分布式缓存减少数据库压力-异步处理URL解析请求-设置合理的缓存过期时间-考虑跨区域部署方案题目7（30分）设计一个微博系统用户关注/取关功能。要求：1.支持万人关注动态2.支持实时更新关注列表3.描述数据模型和算法答案要点：数据模型：sqlCREATETABLEusers(user_idBIGINTPRIMARYKEY,usernameVARCHAR(50),followers_countBIGINT,following_countBIGINT);CREATETABLEfollowships(follower_idBIGINT,followee_idBIGINT,created_atTIMESTAMP,PRIMARYKEY(follower_id,followee_id),FOREIGNKEY(follower_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(followee_id)REFERENCESusers(user_id));CREATETABLEposts(post_idBIGINTPRIMARYKEY,user_idBIGINT,contentTEXT,created_atTIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id));CREATETABLEpost_feeds(post_idBIGINT,user_idBIGINT,created_atTIMESTAMP,FOREIGNKEY(post_id)REFERENCESposts(post_id),FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id));算法：1.关注操作：sqlINSERTINTOfollowships(follower_id,followee_id)VALUES(?,?)UPDATEusersSETfollowing_count=following_count+1WHEREuser_id=?2.取关操作：sqlDELETEFROMfollowshipsWHEREfollower_id=?ANDfollowee_id=?UPDATEusersSETfollowing_count=following_count-1WHEREuser_id=?3.获取关注动态：-使用MaterializedView缓存关注列表sqlCREATEMATERIALIZEDVIEWfeed_viewASSELECTp.post_id,p.user_id,p.content,p.created_atFROMpostspINNERJOINfollowshipsfONp.user_id=f.followee_idWHEREf.follower_id=?ORDERBYp.created_atDESC-实时更新策略：-关注/取关操作触发RedisPub/Sub通知-客户端订阅通知并重新拉取关注列表-使用WebSocket实现实时推送题目8（30分）设计一个分布式消息队列（如Kafka），要求：1.支持高吞吐量2.处理消息丢失场景3.描述核心组件和工作流程答案要点：系统架构：++++++|Producers|>|Brokers|>|Consumers||(Application)|++++++|(Zookeeper)|++|(Cluster)|++||||VV++++|TopicPartition||OffsetManager|++++核心组件：1.Producer：-消息序列化-灵活的分区策略-重试机制和超时处理2.Broker：-存储消息分区-处理Producer和Consumer请求-使用Zookeeper管理集群元数据3.TopicPartition：-将消息分片存储-负载均衡策略-消息顺序保证4.OffsetManager：-管理消费进度-支持手动和自动提交-保证幂等性工作流程：1.消息发送：-Producer选择Topic-Broker分配Partition-消息写入Partition-确认写入成功2.消息消费：-Consumer订阅Topic-OffsetManager记录消费位置-Broker按顺序发送消息-Consumer确认消息处理完成消息丢失处理：-生产者确认机制：-同步确认（SyncAck）-异步确认（AsyncAck）-重试策略-消费者幂等性：-使用唯一消息ID-消息处理前检查状态-可靠存储：-持久化消息到磁盘-设置合适的副本因子三、数据库与存储（2题，每题20分，共40分）题目9（20分）设计一个高并发的订单数据库表。要求：1.支持高并发写入2.保证订单唯一性3.描述表结构和索引设计答案要点：表结构：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULL,priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusVARCHAR(20)NOTNULLDEFAULT'pending',created_atTIMESTAMPNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(product_id)REFERENCESproducts(product_id),UNIQUEKEY(user_id,product_id,status))ENGINE=InnoDB;索引设计：1.主键索引：order_id（聚簇索引）2.外键索引：user_id,product_id3.复合唯一索引：user_id,product_id,status（防止同一用户同一商品多次下单）4.查询优化索引：-user_id+status（查询用户待处理订单）-product_id+created_at（查询商品销售排行）-status+created_at（查询订单处理流程）高并发优化：-使用MySQLCluster或ShardingSphere实现读写分离-设置合适的binlog格式和大小-使用Redi