2025年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)招聘面試模擬題與應對策略一、編程題（共3題，每題20分）題目1（JavaScript-前端開發(fā)）題目：請實現(xiàn)一個函數(shù)`debounce`，它接收一個函數(shù)`func`和一個延遲時間`delay`作為參數(shù)。當連續(xù)調(diào)用`func`時，只有在停止調(diào)用`delay`毫秒后，`func`才會被執(zhí)行。例如：javascriptfunctionlog(message){console.log(message);}constdebouncedLog=debounce(log,500);debouncedLog('Hello');//無輸出debouncedLog('World');//無輸出setTimeout(()=>debouncedLog('HelloWorld'),100);//600ms后輸出"HelloWorld"要求：1.不能使用外部庫（如lodash）2.解釋你的實現(xiàn)思路3.代碼需要處理高頻連續(xù)調(diào)用的情況答案：javascriptfunctiondebounce(func,delay){lettimeoutId=null;returnfunction(...args){clearTimeout(timeoutId);timeoutId=setTimeout(()=>{func.apply(this,args);},delay);};}思路解析：1.使用閉包存儲`timeoutId`，防止多次調(diào)用時前一個延遲被覆蓋2.每次調(diào)用時清除之前的定時器，確保只有在最后一次調(diào)用后才執(zhí)行3.使用`setTimeout`而非`setInterval`，因為需要延遲觸發(fā)而非循環(huán)觸發(fā)4.使用`apply`確保`func`在正確的上下文中執(zhí)行（雖然本例中不必要）題目2（Python-后端開發(fā)）題目：請實現(xiàn)一個類`LRUCache`，支持以下操作：-`__init__(self,capacity:int)`-初始化緩存容量-`get(self,key:int)->int`-獲取鍵對應的值，如果不存在返回-1-`put(self,key:int,value:int)`-插入或更新鍵值對，如果容量已滿，刪除最久未使用的項要求：1.使用鏈表和哈希表實現(xiàn)2.`get`和`put`操作的平均時間復雜度為O(1)3.解釋數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的選擇答案：pythonclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}#創(chuàng)建偽頭部和偽尾部self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_add_node(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)defget(self,key:int)->int:node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:node=self.cache.get(key)ifnode:node.value=valueself._move_to_head(node)else:new_node=Node(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_node(new_node)iflen(self.cache)>self.capacity:#刪除尾部的最久未使用節(jié)點lru=self.tail.prevself._remove_node(lru)delself.cache[lru.key]思路解析：1.使用雙向鏈表維護訪問順序，頭節(jié)點為最近訪問，尾節(jié)點為最久未使用2.使用哈希表實現(xiàn)O(1)時間復雜度的查找3.當容量超出時，刪除雙向鏈表尾部節(jié)點（最久未使用）4.獲取和插入時，將節(jié)點移動到鏈表頭部，表示最近訪問題目3（Java-全棧開發(fā)）題目：請實現(xiàn)一個方法`minWindow`，給定字符串`s`和`t`，在`s`中找到包含`t`所有字符的最小窗口。如果不存在這樣的窗口，返回空字符串。例如：javaInput:s="ADOBECODEBANC",t="ABC"Output:"BANC"要求：1.時間復雜度O(n)2.解釋滑動窗口的原理3.處理`t`為空的情況答案：javaimportjava.util.*;publicclassSolution{publicStringminWindow(Strings,Stringt){if(s==null||t==null||s.length()<t.length())return"";//統(tǒng)計t中字符頻率Map<Character,Integer>need=newHashMap<>();for(charc:t.toCharArray()){need.put(c,need.getOrDefault(c,0)+1);}intrequired=need.size();intformed=0;//窗口左右邊界intleft=0,right=0;//最小窗口長度和起始位置intminLen=Integer.MAX_VALUE;intminLeft=0;//保存窗口中字符頻率Map<Character,Integer>window=newHashMap<>();while(right<s.length()){charc=s.charAt(right);window.put(c,window.getOrDefault(c,0)+1);//如果當前字符滿足需求if(need.containsKey(c)&&window.get(c).equals(need.get(c))){formed++;}//嘗試收縮窗口while(left<=right&&formed==required){c=s.charAt(left);//更新最小窗口if(right-left+1<minLen){minLen=right-left+1;minLeft=left;}//移動左指針window.put(c,window.get(c)-1);if(need.containsKey(c)&&window.get(c)<need.get(c)){formed--;}left++;}right++;}returnminLen==Integer.MAX_VALUE?"":s.substring(minLeft,minLeft+minLen);}}思路解析：1.使用滑動窗口思想，左右指針分別表示窗口的左右邊界2.使用哈希表記錄窗口和目標字符串的字符頻率3.當窗口包含所有目標字符時，嘗試收縮左邊界以找到最小窗口4.維護`formed`計數(shù)器，表示窗口中滿足條件的字符數(shù)量5.處理`t`為空時直接返回空字符串二、系統(tǒng)設計題（共2題，每題40分）題目1（分布式系統(tǒng)設計）題目：設計一個高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)（如tinyURL），要求：1.支持每天百萬級請求2.鏈接轉(zhuǎn)換速度快3.支持自定義短域名4.具有高可用性要求：1.描述系統(tǒng)架構(gòu)2.解釋核心組件設計3.說明如何保證性能和可用性答案：系統(tǒng)架構(gòu)mermaidgraphLRA[用戶請求]-->B{負載均衡器}B-->C[API網(wǎng)關(guān)]C-->D[短鏈接服務]D-->E[分布式緩存]D-->F[分布式存儲]C-->G[配置中心]C-->H[監(jiān)控告警系統(tǒng)]核心組件設計1.API網(wǎng)關(guān)-負責路由請求、認證和限流-使用Nginx或HAProxy實現(xiàn)負載均衡-配置自定義域名解析2.短鏈接服務-主要業(yè)務邏輯處理-采用無狀態(tài)設計，便于水平擴展-實現(xiàn)以下功能：-生成短鏈接-跳轉(zhuǎn)原始鏈接-統(tǒng)計訪問量3.分布式緩存-Redis或Memcached-緩存短鏈接到原始鏈接映射關(guān)系-設置過期時間（如1小時）4.分布式存儲-MySQL或PostgreSQL作為持久化存儲-分片設計，按短鏈接ID哈希分片-主從復制保證數(shù)據(jù)可靠性5.配置中心-使用Nacos或Apollo管理配置-動態(tài)調(diào)整限流參數(shù)6.監(jiān)控告警系統(tǒng)-Prometheus+Grafana監(jiān)控-阿里云SLB或CloudWatch告警性能和可用性保障1.性能優(yōu)化-鏈接生成算法：使用62位Base62編碼（a-z,A-Z,0-9）-緩存命中率優(yōu)化：設置合理的過期時間-異步處理：使用Kafka或RabbitMQ處理統(tǒng)計任務2.可用性設計-服務化部署：Docker+Kubernetes集群-副本設計：緩存和存儲服務開啟主從復制-限流熔斷：Hystrix或Sentinel保護系統(tǒng)-異地多活：在多個地域部署服務節(jié)點關(guān)鍵算法pythonimportstringimportrandomCHAR_SET=string.ascii_letters+string.digitsdefencode(id):"""Base62編碼"""ifid==0:returnCHAR_SET[0]base=len(CHAR_SET)res=[]whileid:res.append(CHAR_SET[id%base])id//=basereturn''.join(res[::-1])defdecode(s):"""Base62解碼"""base=len(CHAR_SET)res=0forcins:res=res*base+CHAR_SET.index(c)returnres三、數(shù)據(jù)庫題（共2題，每題30分）題目1（SQL優(yōu)化）題目：給出以下SQL查詢，要求優(yōu)化其性能：sqlSELECTuser_id,COUNT(*)aspost_countFROMpostsWHEREcreated_at>=DATE_SUB(NOW(),INTERVAL30DAY)GROUPBYuser_idHAVINGpost_count>10ORDERBYpost_countDESCLIMIT10;要求：1.分析原始查詢的性能問題2.提供優(yōu)化方案3.解釋索引優(yōu)化策略答案：性能問題分析1.全表掃描：`WHERE`子句無索引，導致全表掃描2.重復計算：`GROUPBY`需要多次掃描數(shù)據(jù)3.排序開銷：`ORDERBY`需要處理大量中間結(jié)果4.函數(shù)調(diào)用：`DATE_SUB`和`NOW()`每次執(zhí)行都會計算優(yōu)化方案sql--1.添加復合索引CREATEINDEXidx_posts_user_timeONposts(user_id,created_at);--2.優(yōu)化查詢邏輯SELECTuser_id,COUNT(*)aspost_countFROM(SELECTuser_idFROMpostsWHEREcreated_at>=NOW()-INTERVAL30DAYGROUPBYuser_idHAVINGCOUNT(*)>10)ASsubqueryORDERBYpost_countDESCLIMIT10;索引優(yōu)化策略1.索引設計-使用`(created_at,user_id)`復合索引，先按時間過濾再按用戶分組-考慮分區(qū)表：按時間范圍分區(qū)（如按月）2.查詢改寫-使用臨時表存儲中間結(jié)果-避免在`WHERE`子句中使用函數(shù)3.性能監(jiān)控-使用EXPLAIN分析執(zhí)行計劃-監(jiān)控InnoDB緩存命中率補充優(yōu)化建議sql--1.索引覆蓋CREATEINDEXidx_user_time_countONposts(user_id,created_at,COUNT(*)ASpost_count);--2.優(yōu)化存儲引擎ALTERTABLEpostsENGINE=InnoDB;--3.系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)SETinnodb_buffer_pool_size=70%OFTOTAL_MEM;四、行為面試題（共3題，每題20分）題目1（團隊合作）題目：請分享一次你與團隊成員產(chǎn)生分歧的經(jīng)歷，你是如何解決的？答案要點：1.情境描述-項目中與前端同事在組件設計上意見不合-我堅持原子化組件，對方主張功能模塊化2.處理過程-冷靜傾聽對方觀點，發(fā)現(xiàn)其關(guān)注點是開發(fā)效率-提出折中方案：核心組件原子化，復雜組件