2026年美團(tuán)技術(shù)崗面試題目與參考答案一、編程題（共3題，每題15分，總分45分）1.(15分)數(shù)組中的第K個(gè)最大元素題目：給定一個(gè)非降序排列的整數(shù)數(shù)組`nums`和一個(gè)正整數(shù)`k`，設(shè)計(jì)一個(gè)算法，找出數(shù)組中第`k`個(gè)最大的元素。要求不使用額外的存儲(chǔ)空間，時(shí)間復(fù)雜度優(yōu)于`O(nlogn)`。參考答案：pythondeffind_kth_largest(nums,k):defpartition(left,right,pivot_index):pivot_value=nums[pivot_index]nums[pivot_index],nums[right]=nums[right],nums[pivot_index]store_index=leftforiinrange(left,right):ifnums[i]>pivot_value:nums[store_index],nums[i]=nums[i],nums[store_index]store_index+=1nums[right],nums[store_index]=nums[store_index],nums[right]returnstore_indexdefselect(left,right,k_smallest):ifleft==right:returnnums[left]pivot_index=leftpivot_index=partition(left,right,pivot_index)ifk_smallest==pivot_index:returnnums[k_smallest]elifk_smallest<pivot_index:returnselect(left,pivot_index-1,k_smallest)else:returnselect(pivot_index+1,right,k_smallest)n=len(nums)returnselect(0,n-1,n-k)解析：-使用快速選擇算法（Quickselect），基于快速排序的分區(qū)思想，但僅遞歸處理包含第`k`大元素的部分，避免不必要的全數(shù)組排序。-時(shí)間復(fù)雜度平均為`O(n)`，最壞`O(n^2)`（可通過隨機(jī)化pivot緩解）。-空間復(fù)雜度為`O(1)`（原地操作）。2.(15分)字符串的排列題目：給定兩個(gè)字符串`s1`和`s2`，判斷`s2`是否是`s1`的排列。例如，`s1="abc"`,`s2="bca"`，返回`True`；`s1="aabbcc"`,`s2="abcabc"`，返回`False`。參考答案：pythondefis_permutation(s1,s2):iflen(s1)!=len(s2):returnFalsecount={}forcharins1:count[char]=count.get(char,0)+1forcharins2:ifcharnotincount:returnFalsecount[char]-=1ifcount[char]<0:returnFalsereturnTrue解析：-使用哈希表統(tǒng)計(jì)`s1`中每個(gè)字符的頻率，然后遍歷`s2`逐個(gè)減去對應(yīng)字符的計(jì)數(shù)。-若`s2`是`s1`的排列，最終所有計(jì)數(shù)應(yīng)為0。-時(shí)間復(fù)雜度為`O(n)`，空間復(fù)雜度為`O(m)`（`m`為字符集大小，假設(shè)為常數(shù)）。3.(15分)緩存置換策略題目：設(shè)計(jì)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持`get`和`put`操作。`get(key)`返回鍵對應(yīng)的值，若不存在返回-1；`put(key,value)`將鍵值對插入緩存，如果鍵已存在則更新值，若緩存已滿則淘汰最久未使用的元素。參考答案：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：-使用哈希表`cache`存儲(chǔ)鍵值對，列表`order`記錄訪問順序。-`get`操作將訪問的鍵移至末尾，`put`操作優(yōu)先檢查鍵是否存在，若緩存已滿則刪除最左側(cè)（最久未使用）的鍵。-時(shí)間復(fù)雜度為`O(1)`。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共2題，每題20分，總分40分）1.(20分)高并發(fā)訂單系統(tǒng)設(shè)計(jì)題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的訂單系統(tǒng)，支持大量用戶同時(shí)下單。系統(tǒng)需滿足以下要求：-支持分布式部署，可水平擴(kuò)展；-訂單號(hào)唯一且自增；-訂單數(shù)據(jù)持久化到數(shù)據(jù)庫；-樂觀鎖或悲觀鎖機(jī)制防止超賣。參考答案：text1.架構(gòu)設(shè)計(jì)-分布式部署：采用微服務(wù)架構(gòu)，訂單服務(wù)獨(dú)立部署，通過RPC或RESTfulAPI通信。-訂單號(hào)生成：使用分布式ID生成器（如TwitterSnowflake），結(jié)合業(yè)務(wù)線標(biāo)識(shí)（如`41:order_id`）。-數(shù)據(jù)庫選型：使用分庫分表（如MySQLCluster或TiDB），主鍵自增，樂觀鎖通過版本號(hào)`version`實(shí)現(xiàn)。2.核心模塊-訂單創(chuàng)建流程：-用戶請求命中緩存則直接返回；否則寫入Redis預(yù)熱。-調(diào)用訂單服務(wù)，檢查庫存（通過RedisLua腳本原子扣減）。-若庫存充足，使用樂觀鎖更新訂單數(shù)據(jù)：sqlUPDATEordersSETversion=version+1,status='paid'WHEREid=?ANDversion=?;-成功則創(chuàng)建訂單，失敗則重試或拒絕。3.防超賣策略-悲觀鎖：在庫存扣減時(shí)加鎖，適用于高并發(fā)場景。-業(yè)務(wù)層面：通過秒殺活動(dòng)控制并發(fā)量（如排隊(duì)系統(tǒng)）。4.擴(kuò)展性-限流降級(jí)：熔斷器（如Hystrix）防雪崩，流量削峰。-異步處理：消息隊(duì)列（如Kafka）處理支付回調(diào)。解析：-分布式ID：避免數(shù)據(jù)庫鎖，全局唯一。-樂觀鎖：減少鎖競爭，適用于低沖突場景；悲觀鎖適用于高并發(fā)扣減。-緩存預(yù)熱：提升熱點(diǎn)數(shù)據(jù)讀取性能。2.(20分)美團(tuán)外賣實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)題目：設(shè)計(jì)一個(gè)美團(tuán)外賣的實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，要求：-支持毫秒級(jí)更新；-覆蓋主流場景（如熱門餐廳、個(gè)性化推薦）；-考慮用戶行為動(dòng)態(tài)調(diào)整（如點(diǎn)擊、收藏）。參考答案：text1.架構(gòu)設(shè)計(jì)-數(shù)據(jù)流分層：-實(shí)時(shí)層：用戶行為日志（Kafka）→Flink/SparkStreaming處理→Redis緩存。-離線層：每日用戶畫像（Hive）→模型訓(xùn)練（TensorFlow/PyTorch）。2.推薦策略-協(xié)同過濾：基于用戶歷史訂單，計(jì)算相似用戶偏好（如MatrixFactorization）。-深度學(xué)習(xí)：Embedding表示用戶-商品交互，DNN預(yù)測點(diǎn)擊率（CTR）。-混合推薦：冷啟動(dòng)用熱門餐廳，熱用戶用個(gè)性化模型。3.動(dòng)態(tài)調(diào)整-在線學(xué)習(xí)：Flink實(shí)時(shí)更新模型參數(shù)，如LambdaMART優(yōu)化排序。-A/B測試：控制推薦比例（如80%個(gè)性化+20%熱門），通過Canary發(fā)布。4.性能優(yōu)化-冷啟動(dòng)優(yōu)化：新用戶先推薦附近餐廳，結(jié)合LBS數(shù)據(jù)。-資源隔離：推薦服務(wù)部署到riêngbi?t容器，按用戶量彈性伸縮。解析：-毫秒級(jí)更新：依賴流處理框架，Redis降低數(shù)據(jù)庫查詢開銷。-冷熱用戶區(qū)分：通過策略路由平衡多樣性與精準(zhǔn)度。三、綜合題（共1題，20分）1.(20分)分布式事務(wù)解決方案題目：美團(tuán)外賣訂單創(chuàng)建涉及庫存、優(yōu)惠券、支付等多個(gè)子服務(wù)，設(shè)計(jì)一個(gè)可靠的分布式事務(wù)解決方案。要求：-兼顧性能與可靠性；-描述TCC、Saga、本地消息表等方案的優(yōu)缺點(diǎn)；-結(jié)合美團(tuán)場景給出最佳實(shí)踐。參考答案：text1.方案對比-TCC（Try-Confirm-Cancel）：-優(yōu)點(diǎn)：強(qiáng)一致性，適用于高客單價(jià)場景（如團(tuán)購）。缺點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，運(yùn)維成本高。-Saga：-優(yōu)點(diǎn)：異步補(bǔ)償，降低耦合。缺點(diǎn)：最終一致性，補(bǔ)償邏輯易出錯(cuò)。-本地消息表：-優(yōu)點(diǎn)：簡單，適用于長事務(wù)（如退款）。缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)冗余，依賴定時(shí)任務(wù)清理。2.美團(tuán)實(shí)踐-訂單創(chuàng)建階段：-庫存扣減：RedisLua腳本原子操作（本地化補(bǔ)償）。-優(yōu)惠券核銷：分布式鎖+定時(shí)補(bǔ)償。-支付環(huán)節(jié)：-支付超時(shí)自動(dòng)退款（本地補(bǔ)償表記錄）。-最終一致