2026年腾讯招聘面试题集及解析

2026年腾讯招聘面试题集及解析一、编程能力测试（5题，每题10分，共50分）题目1（10分）题目：请实现一个函数，输入一个非负整数n，返回一个字符串数组，包含从1到n的所有数字的英文表达。例如，输入3，返回["One","Two","Three"]。要求：1.不能使用任何现成的库函数2.考虑效率优化3.处理边界情况（如0）答案：pythondefnumber_to_words(n):ifnotisinstance(n,int)orn<0:return[]under_20=['Zero','One','Two','Three','Four','Five','Six','Seven','Eight','Nine','Ten','Eleven','Twelve','Thirteen','Fourteen','Fifteen','Sixteen','Seventeen','Eighteen','Nineteen']tens=['','','Twenty','Thirty','Forty','Fifty','Sixty','Seventy','Eighty','Ninety']defhelper(num):ifnum<20:returnunder_20[num]elifnum<100:returntens[num//10]+(''ifnum%10==0elseunder_20[num%10])elifnum<1000:returnunder_20[num//100]+'Hundred'+(''ifnum%100==0else''+helper(num%100))elifnum<1000000:returnhelper(num//1000)+'Thousand'+(''ifnum%1000==0else''+helper(num%1000))else:return"Numbertoolarge"return[helper(i)foriinrange(1,n+1)]解析：1.思路分析：采用分治法将数字分为0-19、20-99、100-999等区间处理2.效率优化：预置0-19数字单词表，避免重复计算3.边界处理：检查输入合法性，处理0的特殊情况4.代码结构：递归函数处理不同位数的数字，确保代码可读性5.扩展性：可轻松扩展到更大的数字范围题目2（10分）题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。缓存容量为capacity，当缓存已满时，需要删除最久未使用的页。要求：1.时间复杂度为O(1)2.支持链表和哈希表的结合答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=Nonedefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(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:tail=self.tail.prevdelself.cache[tail.key]self._remove_node(tail)new_node=self.Node(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_node(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_add_node(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_node解析：1.数据结构选择：双向链表+哈希表，确保O(1)时间复杂度2.核心操作：-get操作时将节点移动到头部-put操作时先删除旧节点，再添加新节点3.边界处理：-缓存满时删除最久未使用节点-空缓存时直接添加4.代码设计：-内部类Node管理链表节点-三个辅助方法实现链表操作5.扩展性：可扩展为双向循环链表，支持更复杂的缓存策略题目3（10分）题目：给定一个字符串s，找到最长的不重复子串的长度。例如，输入"abcabcbb"，返回3（"abc"）。要求：1.时间复杂度为O(n)2.不能使用额外空间答案：pythondeflength_of_longest_substring(s:str)->int:char_map={}max_length=0start=0fori,charinenumerate(s):ifcharinchar_mapandchar_map[char]>=start:start=char_map[char]+1char_map[char]=imax_length=max(max_length,i-start+1)returnmax_length解析：1.滑动窗口法：使用start和end两个指针维护当前窗口2.哈希表应用：记录字符最后出现位置，优化重复字符处理3.算法流程：-遍历字符串时更新窗口位置-当遇到重复字符时移动start指针-不断更新最大长度记录4.空间优化：仅使用哈希表记录字符位置，避免额外空间5.边界处理：空字符串返回0，单字符返回1题目4（10分）题目：实现一个函数，检查一个二叉树是否为平衡二叉树。平衡的定义是：对于任意节点，其左右子树高度差不超过1。要求：1.时间复杂度为O(n)2.不使用递归方法答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefis_balanced(root:TreeNode)->bool:defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)ifnotleft_balanced:return0,Falseright_height,right_balanced=check(node.right)ifnotright_balanced:return0,Falsereturnmax(left_height,right_height)+1,abs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]解析：1.思路分析：使用后序遍历（左右中）检查每个节点2.优化设计：单次遍历计算高度并判断平衡性3.算法流程：-叶节点高度为0，平衡-非叶节点高度为左右子树最大高度+1-同时检查高度差是否<=14.时间复杂度：每个节点只访问一次，为O(n)5.非递归扩展：可改写为迭代版本，使用栈实现后序遍历题目5（10分）题目：实现一个函数，将32位无符号整数x翻转。假设环境不允许存储32位整数。要求：1.处理整数溢出2.时间复杂度为O(logn)答案：pythondefreverse_bits(x:int)->int:result=0for_inrange(32):result=(result<<1)|(x&1)x>>=1处理符号位result=result&0xFFFFFFFFifresult>=0x80000000elseresultreturnresult解析：1.位操作法：-每次取出最低位添加到结果中-将结果左移一位，添加新位-原数右移一位2.溢出处理：-使用0xFFFFFFFF与结果进行按位与操作-对于负数，保留符号位3.算法流程：-循环32次处理所有位-每次处理一位并更新结果4.时间复杂度：O(32)=O(1)，可视为常数时间5.扩展性：可修改为64位版本，只需循环64次二、系统设计测试（3题，每题15分，共45分）题目6（15分）题目：设计一个微信朋友圈系统，需要支持以下功能：1.用户发布朋友圈（文字+图片）2.用户查看自己朋友圈3.用户查看朋友的朋友圈（显示最近发布的3条）4.朋友圈可以点赞要求：1.说明系统架构2.设计数据模型3.考虑高并发场景下的优化答案：plaintext系统架构：1.前端：Web/移动端（React/Vue）2.后端：微服务架构（用户服务、朋友圈服务、点赞服务）3.数据库：分布式数据库（MySQLCluster/TiDB）4.缓存：Redis集群5.消息队列：Kafka/RabbitMQ6.文件存储：对象存储（COS/OSS）数据模型：User:-id:int-username:str-followings:Set<User>Post:-id:int-user_id:int-content:str-images:List<string>(图片URL)-created_at:datetime-likes:Set<User>FollowRelation:-from_id:int-to_id:int点赞关系:Like:-post_id:int-user_id:int高并发优化：1.朋友圈获取：-使用Redis缓存最近3条-热点用户使用Lua脚本减少数据库压力2.发布朋友圈：-使用消息队列异步处理-分区存储，按用户id哈希3.点赞操作：-Redis事务保证一致性-按需更新缓存解析：1.系统架构：采用微服务架构，各模块解耦2.数据设计：-User存储关注关系-Post存储朋友圈内容-FollowRelation存储关注关系3.高并发优化：-缓存热点数据-异步处理减轻服务器压力-分区存储提高查询效率4.扩展性：-可横向扩展服务节点-可使用更高效的NoSQL数据库5.地域考虑：可部署多地域服务，使用CDN加速内容分发题目7（15分）题目：设计一个腾讯视频号直播系统，需要支持以下功能：1.主播开播/下播2.观众观看直播3.实时弹幕4.直播回放要求：1.说明系统架构2.设计数据流3.考虑延迟优化答案：plaintext系统架构：1.直播推流端：-主播端推流软件（如OBS）-流媒体服务器（Nginx-RTMP）2.直播播放端：-HLS/DASH转码-CDN分发3.业务逻辑：-直播服务（处理弹幕等）-用户服务4.存储：-实时流存储（Redis/Memcached）-回放存储（视频服务器）数据流：主播->Nginx-RTMP->转码->CDN->观众主播->WebSocket->弹幕服务->WebSocket->观众延迟优化：1.流媒体：-低延迟编码（H.264/AV1）-TCP协议改为UDP2.弹幕处理：-Redis消息队列异步处理-按房间分区存储弹幕3.CDN优化：-边缘节点缓存-动态路由选择最优链路解析：1.架构设计：推拉模型结合，确保高并发2.数据流设计：-视频流使用RTMP传输，HLS/DASH分发-弹幕使用WebSocket实时传输3.延迟优化：-端到端延迟控制-弹幕系统优化-CDN节点优化4.扩展性：-可使用SRS替代Nginx-RTMP-可使用更高效的编码格式5.地域考虑：全球部署边缘节点，就近分发题目8（15分）题目：设计一个腾讯文档在线协作系统，需要支持多人同时编辑文档、实时预览、版本控制。要求：1.说明系统架构2.设计数据同步机制3.考虑冲突解决策略答案：plaintext系统架构：1.前端：-编辑器（Draft.js/AngularEditor）-WebSocket连接2.后端：-文档服务（处理编辑冲突）-WebSocket服务（实时同步）-版本服务（存储历史版本）3.存储：-文档内容（MongoDB）-文档元数据（Redis）-历史版本（对象存储）数据同步机制：1.OperationalTransformation(OT)2.Conflict-freeReplicatedDataTypes(CRDT)3.WebSocket协议实时传输操作4.三阶段提交协议保证原子性冲突解决策略：1.谁先提交谁生效2.局部冲突时，提示用户选择3.自动合并简单冲突（如文字替换）4.复杂冲突时，保留原始版本解析：1.架构设计：前后端分离，实时协作2.数据同步：-OT或CRDT算法处理编辑冲突-WebSocket传输操作变更3.冲突解决：-明确的优先级规则-自动与手动结合的合并策略4.扩展性：-可使用更先进的协作算法-可添加更多协作功能（评论等）5.性能优化：-使用WebSocket协议保持连接-使用Redis缓存文档元数据三、综合能力测试（2题，每题25分，共50分）题目9（25分）题目：假设你是腾讯文档的技术负责人，需要设计一个文档自动排版功能。要求：1.支持多种格式（粗体、斜体、下划线）2.支持段落对齐（左对齐、居中、右对齐）3.支持图片插入4.需要考虑性能和扩展性要求：1.说明设计思路2.设计数据结构3.考虑渲染性能优化答案：plaintext设计思路：1.使用树形DOM结构存储文档-根节点（Document）-子节点（Paragraph,Image,Text）-属性节点（Format,Alignment）2.采用增量渲染算法3.使用WebWorkers处理复杂计算数据结构：classNode{type:'document'|'paragraph'|'text'|'image'children:Node[]attributes:{bold:booleanitalic:booleanunderline:booleanalignment:'left'|'center'|'right'src:string(forimages)}}渲染优化：1.层级缓存：-使用requestAnimationFrame合并渲染任务-对象池复用DOM节点2.图片优化：-懒加载-响应式图片（按设备分辨率加载）3.渲染分割：-将文档分割为多个可并行渲染的片段-使用WebWorkers处理复杂样式计算解析：1.数据结构：树形DOM结构清晰表示文档结构2.渲染优化：-使用现代WebAPI提高性能-分批处理渲染任务3.扩展性：-可添加更多格式支持-可使用更先进的渲