2026年快手算法工程师面试题目及答案参考

2026年快手算法工程师面试题目及答案参考一、编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）题目1（Python编程，10分）：编写一个Python函数，输入一个包含重复元素的列表，返回一个去重后的列表，要求保持原始列表中元素的顺序。例如：输入：`[1,2,2,3,4,4,5]`，输出：`[1,2,3,4,5]`。要求：不使用Python内置的`set`或`dict`去重方法，时间复杂度尽可能低。答案与解析：pythondefunique_list(lst):seen=[]foriteminlst:ifitemnotinseen:seen.append(item)returnseen解析：1.初始化一个空列表`seen`用于存储已遇到的元素。2.遍历输入列表`lst`，对于每个元素，检查是否已在`seen`中。3.若不在，则将其添加到`seen`中。4.最终返回`seen`列表，其包含去重后的元素且顺序与原始列表一致。时间复杂度：O(n)，因为每次检查元素是否在`seen`中需要O(n)时间，但实际因列表查找效率问题，可用哈希表优化至O(n)。题目2（数据结构，10分）：设计一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持以下操作：-`get(key)`：返回键对应的值，若不存在则返回-1。-`put(key,value)`：插入或更新键值对，当缓存容量已满时，删除最久未使用的元素。要求：实现空间复杂度为O(n)，时间复杂度为O(1)。答案与解析：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_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：1.使用字典`cache`存储键值对，实现O(1)的查找效率。2.使用列表`order`记录访问顺序，头部为最久未使用元素。3.`get`操作：若键存在，则将其移动到列表末尾（表示最近使用）。4.`put`操作：若键已存在，先移除；若缓存已满，删除列表头部元素（最久未使用）；最后插入新键值对并更新顺序。题目3（算法设计，10分）：给定一个包含n个点的二维平面，点的坐标为`(x,y)`。请设计一个算法，找出所有距离原点（0,0）距离最近的k个点。要求：时间复杂度尽可能低。答案与解析：pythonimportheapqdefnearest_points(points,k):使用最大堆（优先队列），堆大小为kheap=[]for(x,y)inpoints:dist=-(x2+y2)#负值便于实现最大堆iflen(heap)<k:heapq.heappush(heap,(dist,x,y))else:heapq.heappushpop(heap,(dist,x,y))return[(x,y)for(_,x,y)inheap]解析：1.使用最大堆存储距离最近的k个点，堆中元素按距离排序。2.遍历所有点，计算其到原点的距离（用负值存储以便使用最小堆实现最大堆效果）。3.若堆未满，直接入堆；若已满，将当前点与堆顶元素比较，小则替换（堆大小保持k）。4.最终堆中存储的就是距离最近的k个点。时间复杂度：O(nlogk)，n为点数，每次堆操作为O(logk)。题目4（动态规划，10分）：给定一个非负整数数组`nums`，返回一个子序列的长度，该子序列的元素和最大，且相邻元素在原数组中不相邻。例如：输入`[3,2,6,1,0]`，输出`5`（子序列为`[3,6,0]`）。要求：时间复杂度为O(n)。答案与解析：pythondefmax_non_adjacent_sum(nums):ifnotnums:return0dp0,dp1=0,0fornuminnums:new_dp=max(dp1,dp0+num)dp0,dp1=dp1,new_dpreturndp1解析：1.使用动态规划，`dp0`表示前i-2个元素的最大和，`dp1`表示前i-1个元素的最大和。2.对于当前元素`num`，有两种选择：-不包含`num`：最大和为`dp1`（前i-1个元素的和）。-包含`num`：最大和为`dp0+num`（跳过前一个元素）。3.更新`dp0`为旧`dp1`，`dp1`为当前最大和。4.最终`dp1`即为所求。题目5（分布式系统，10分）：假设快手推荐系统需要处理10亿用户每天产生的100亿条行为日志，日志存储在分布式文件系统中。请设计一个高效的数据处理流程，最终统计每个用户的活跃时长（单位：秒）。要求：说明关键步骤和挑战。答案与解析：1.数据分片与并行处理：-将100亿日志按用户ID哈希分片，分配到不同计算节点（如K8sPod）。-每个节点处理本地分片，统计用户活跃时长（时间戳差值）。2.活跃时长计算：-对每个用户，按时间戳排序日志，计算相邻行为的时间差，累加即为活跃时长。-可使用MapReduce模式：-Map：解析日志，输出`(user_id,timestamp)`。-Shuffle：按`user_id`分组。-Reduce：对每个`user_id`，排序时间戳并计算时长。3.挑战与优化：-时区与时间同步：需统一时区，避免跨时区计算误差。-大数据倾斜：热门用户日志过多时，可进一步分片或使用优先级队列。-内存优化：使用流式计算（如Flink）减少内存占用。4.结果汇总：-将各节点结果汇总至中央存储（如HBase），支持实时查询。二、系统设计测试（共3题，每题15分，总分45分）题目1（推荐系统，15分）：快手短视频推荐系统需要实时为用户推荐视频，用户平均每秒产生10万次点击。请设计一个高可用、低延迟的推荐服务架构。要求：说明核心组件、数据流和容灾方案。答案与解析：1.核心组件：-输入层（DataPipeline）：-用户行为日志（点击、观看等）实时采集（如Kafka），写入HBase/Redis。-用户画像（标签、兴趣等）存储在ES/向量数据库（如Milvus）。-特征工程（FeatureEngineering）：-使用Spark/Flink实时计算用户特征（如最近点击视频类型）。-召回层（CandidateGeneration）：-协同过滤（如UserCF）、内容召回（基于文本/图像）、热点推荐。-使用Redis缓存热门候选集，降低计算压力。-排序层（Ranking）：-基于LRU、LambdaMART等模型，融合多特征（CTR预估、时长预估）。-排序结果写入本地缓存（Redis），支持毫秒级查询。-输出层（Serving）：-负载均衡（Nginx）分发请求至不同排序节点。-结果按用户聚合，支持个性化推荐。2.数据流：-用户行为→Kafka→HBase/Redis（实时存储）→特征工程→召回层→排序层→Redis（缓存）→用户端。3.容灾方案：-多副本存储：Kafka、HBase、Redis配置多副本，自动故障转移。-区域部署：华东、华北等多区域部署，数据同城备份。-限流熔断：QPS异常时，降级为热力图推荐（如“猜你喜欢”）。题目2（大数据平台，15分）：快手需要处理海量视频数据（TB级），包括音视频转码、标签识别、元数据索引。请设计一个可扩展的大数据处理平台。要求：说明架构选型和技术选型。答案与解析：1.架构分层：-数据采集层：-Kafka集群收集原始音视频流，接入CDN加速上传。-数据预处理（去重、格式转换）使用SparkStreaming。-数据处理层：-音视频转码：使用FFmpeg+Kubernetes集群动态扩缩容。-标签识别：集成TensorFlowServing（OCR、场景识别），结果存入ES。-元数据索引：HBase存储结构化信息（标题、时长等），Elasticsearch支持模糊搜索。-数据存储层：-冷数据归档至HDFS/MinIO，热数据（如实时推荐索引）存Redis。2.技术选型：-计算框架：Spark（批处理）、Flink（实时流）。-存储：HBase（高并发读写）、HDFS（海量存储）。-分布式任务调度：Airflow+Kubernetes。3.可扩展性设计：-动态扩容：K8s根据CPU/内存自动调整Pod数量。-任务拆分：Spark作业分片并行执行，Flink状态持久化（RocksDB）。题目3（实时计算，15分）：快手直播场景下，主播平均每分钟产生100万条礼物数据。请设计一个实时反作弊系统，检测异常行为（如机器人刷礼物）。要求：说明检测策略和系统架构。答案与解析：1.系统架构：-输入层：礼物数据（用户ID、礼物类型、时间戳）实时接入Kafka。-反作弊检测：-实时统计：Flink计算每分钟用户行为（礼物数、频率、时长）。-规则引擎：-限制同一用户连续送出超过10个礼物（间隔<1秒）。-检测账号是否在黑名单（Redis存储）。-异常行为上报至风控系统（如短信验证）。-告警与干预：-超过阈值的用户临时冻结（消息推送），长期违规封号。2.检测策略：-行为特征：-短时间内礼物数/频率异常（如1秒送100个礼物）。-送礼间隔固定（机器人常用固定延迟）。-多账号协同刷礼物（IP/设备关联分析）。-机器学习辅助：-使用GNN分析用户交互网络，识别团伙作弊。三、综合能力测试（共2题，每题25分，总分50分）题目1（快手业务理解，25分）：快手下沉市场用户活跃度高，但内容质量参差不齐。请结合快手业务特点，提出一个提升内容质量与用户粘性的方案。要求：说明方案逻辑和实施步骤。答案与解析：1.问题分析：-用户画像模糊：下沉市场用户需求多样，现有推荐模型泛化能力不足。-内容生态失衡：低质量视频（如“土味”内容）抢占流量。2.方案设计：-优化推荐算法：-引入多模态特征（视频/音频/字幕NLP），区分优质内容。-控制低质量内容推荐比例（如设置“土味内容”阈值）。-用户分层运营：-高价值用户（如KOL）提供流量扶持，引导创作优质内容。-普通用户推送“新手创作指南”，降低入局门槛。-社区治理：-引入举报机制（如“一键反推荐”），高频违规账号降权。-鼓励用户互动（点赞/评论权重调整），减少“僵尸号”刷数据。3.实施步骤：-A/B测试：逐步调整推荐策略，观察CTR/完播率变化。-数据反馈：监控举报数据，动态调整治理规则。题目2（算法工程实践，25分）：假设快手需要优化视频封面生成算法，提升点击率。请设计一个端到端的优化流程，包括数据采集、模型训练和效果评估。要求：说明技术细节和关键指标。答案与解析：1.数据采集：-标注数据：人工标注1000万条视频封面（清晰度、吸引力评分）。-自动标注：使用预训练模型（如EfficientNet）