2026年腾讯校招笔试题库及答案

2026年腾讯校招笔试题库及答案一、编程基础（5题，每题6分，共30分）1.题目：编写一段Python代码，实现一个函数`count_vowels(s)`，输入一个字符串`s`，返回其中元音字母（a,e,i,o,u，不区分大小写）的数量。例如，`count_vowels("HelloWorld")`应返回`3`（"o","o","e"）。答案：pythondefcount_vowels(s):vowels="aeiouAEIOU"returnsum(1forcharinsifcharinvowels)解析：使用生成器表达式遍历字符串中的每个字符，判断是否在元音集合中，累加满足条件的字符数量。2.题目：给定一个链表，实现一个函数`reverse_list(head)`，原地反转链表，并返回反转后的头节点。链表节点定义如下：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=next答案：pythondefreverse_list(head):prev,curr=None,headwhilecurr:next_node=curr.nextcurr.next=prevprev=currcurr=next_nodereturnprev解析：使用三指针法（prev,curr,next_node）依次反转每个节点的next指针。3.题目：实现一个无重复字符的最长子串查找函数`longest_unique_substring(s)`，返回字符串`s`中最长的无重复字符子串的长度。例如，`longest_unique_substring("abcabcbb")`应返回`3`（"abc"）。答案：pythondeflongest_unique_substring(s):char_set=set()left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：使用滑动窗口技术，左右指针分别表示子串的起始和结束，通过哈希集合记录字符是否出现过，动态调整窗口。4.题目：编写一个函数`merge_two_lists(l1,l2)`，合并两个有序链表，返回合并后的有序链表头节点。答案：pythondefmerge_two_lists(l1,l2):dummy=ListNode(0)current=dummywhilel1andl2:ifl1.val<l2.val:current.next=l1l1=l1.nextelse:current.next=l2l2=l2.nextcurrent=current.nextcurrent.next=l1orl2returndummy.next解析：使用虚拟头节点简化边界处理，逐个比较两个链表的节点值，按顺序连接到合并后的链表中。5.题目：给定一个整数数组`nums`，实现一个函数`top_k_frequent(nums,k)`，返回出现频率最高的`k`个元素。例如，`top_k_frequent([1,1,1,2,2,3],2)`应返回`[1,2]`。答案：pythonfromcollectionsimportCounterdeftop_k_frequent(nums,k):count=Counter(nums)return[numfornum,freqincount.most_common(k)]解析：使用`Counter`统计频率，`most_common(k)`按频率降序返回前k个元素。二、算法设计（4题，每题7分，共28分）1.题目：设计一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get(key)`和`put(key,value)`操作。当缓存容量满时，删除最久未使用的元素。缓存容量为3，输入序列为`["put",1,1,"put",2,2,"get",1,"put",3,3,"get",2,"put",4,4,"get",1,"get",3,"get",4]`，请输出每次`get`操作的结果。答案：输出：`1,-1,3,-1`解析：-put(1,1):{1:1}-put(2,2):{1:1,2:2}-get(1):返回1，更新访问顺序{1:1,2:2}-put(3,3):缓存满，删除最久未使用元素2，更新为{1:1,2:3}-get(2):返回-1（未命中）-put(4,4):缓存满，删除最久未使用元素1，更新为{2:3,3:3,4:4}-get(1):返回-1-get(3):返回3-get(4):返回42.题目：给定一个非负整数数组`nums`，设计一个算法将数组中的元素按“奇偶”排序，即所有奇数位于偶数之前。例如，`sort_parity([3,1,2,4])`应返回`[3,1,4,2]`。答案：双指针法：pythondefsort_parity(nums):left,right=0,len(nums)-1whileleft<right:whileleft<rightandnums[left]%2==1:left+=1whileleft<rightandnums[right]%2==0:right-=1nums[left],nums[right]=nums[right],nums[left]returnnums解析：使用左右指针分别从两端向中间移动，左指针跳过奇数，右指针跳过偶数，交换不满足条件的相邻元素。3.题目：实现一个函数`word_break(s,word_dict)`，判断字符串`s`是否可以由`word_dict`中的单词分割成若干子串。例如，`word_break("leetcode",["leet","code"])`应返回`True`。答案：动态规划：pythondefword_break(s,word_dict):dp=[False](len(s)+1)dp[0]=Trueforiinrange(1,len(s)+1):forwordinword_dict:ifdp[i-len(word)]ands[i-len(word):i]==word:dp[i]=Truebreakreturndp[-1]解析：使用`dp[i]`表示`s[:i]`是否可以分割，遍历每个位置，检查以该位置结尾的子串是否在`word_dict`中，并更新`dp`数组。4.题目：设计一个算法判断二叉树是否是“完全二叉树”。完全二叉树定义：除最后一层外，每一层节点都满，且最后一层节点从左到右连续排列。答案：层次遍历：pythonfromcollectionsimportdequedefis_complete_binary_tree(root):queue=deque([root])end=Falsewhilequeue:node=queue.popleft()ifnode:ifend:returnFalsequeue.append(node.left)queue.append(node.right)else:end=TruereturnTrue解析：按层次遍历，若遇到空节点后仍有非空节点，则不满足完全二叉树性质。三、系统设计（3题，每题10分，共30分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统。输入一个长链接`long_url`，返回一个短链接`short_url`，支持通过`short_url`快速跳转回`long_url`。要求：-短链接长度不超过6位（base62编码：0-9,a-z,A-Z）。-高并发处理，支持秒级生成和跳转。-数据一致性保证。答案：1.编码：将`long_url`的MD5哈希值取前6位base62编码。2.分布式缓存：使用Redis缓存`short_url`→`long_url`映射，高可用部署。3.雪崩处理：分布式锁或请求分片避免热点。4.数据一致性：使用消息队列（如Kafka）异步更新缓存。解析：-编码：MD5+base62确保唯一性且长度短。-缓存：Redis高并发读写能力满足需求。-分布式锁：防止短链接生成冲突。2.题目：设计一个实时推荐系统，输入用户`user_id`和商品`item_id`，返回该用户可能感兴趣的商品列表（Top5）。推荐策略为协同过滤（User-BasedCF）。要求：-支持增量更新（新用户/商品实时加入）。-低延迟（推荐结果在100ms内）。答案：1.数据结构：-用户-商品评分矩阵（稠密用哈希表，稀疏用倒排索引）。2.推荐逻辑：-找到与目标用户兴趣相似的前N个用户（余弦相似度）。-累加这些用户对未交互商品的评分，Top5排序。3.优化：-缓存相似用户集合。-异步更新评分矩阵（Elasticsearch）。解析：User-BasedCF计算效率高，适合实时场景。倒排索引优化稀疏矩阵计算。3.题目：设计一个消息推送服务，支持按用户标签（如`{"gender":"male","age":18-24"}`）精准推送。要求：-支持离线消息（延迟1-5分钟）。-实时推送（如订单通知）。-高可用扩展。答案：1.架构：-实时：WebSocket/Server-SentEvents（SSE）。-离线：消息队列（Kafka/Flink）+Redis缓存。2.标签系统：-用户标签用倒排索引（标签→用户ID列表）存储在Elasticsearch。3.推送策略：-实时通过WebSocket直推；离线消息批处理投递。解析：Elasticsearch高效支持标签查询，Redis缓存热点用户。四、综合分析（2题，每题6分，共12分）1.题目：腾讯直播用户行为数据如下：-平均每分钟新增用户1万，留存率第一小时50%，24小时70%。-每用户平均观看时长2小时/天。-设计一个数据采集方案，统计每分钟活跃用户数（MAU）。答案：1.埋点：前端记录用户登录/观看事件，送入Kafka。2.处理：-Flink/SparkStreaming按分钟窗口聚合用户ID去重。-Redis缓存热点用户，避免重复统计。3.监控：Grafana展示实时MAU曲线。解析：结合留存率估算活跃用户基数，流处理实时统计增量。2.题目：腾讯游戏服务器负载波动大，高峰期QPS可达10万。设计一个弹性扩容方案。答案：1.无状态化：用户会话存Redis，请求无状态。2.弹性组：Kubernetes集群+HPA自动扩缩。3.限流：Nginx/Envoy链路层限流，熔断降级。解析：Kubernetes弹性能力配合限流策略，保证高可用。五、地域与行业（3题，每题6分，共18分）1.题目：腾讯在华东（深圳）和华北（北京）有数据中心，用户主要集中一二线城市。设计一个CDN方案优化视频加载速度。答案：1.多节点部署：华东/华北边缘节点缓存热点视频。2.智能调度：根据用户地理位置+网络质量动态选择节点。3.预加载：使用EdgePreload技术提前加载用户可能观看的视频。解析：结合地理位置优化网络路径，减少延迟。2.题目：腾讯游戏在海外市场占比20%，设计一个多语言本地化方案