2026年騰訊公司技術(shù)崗面試題詳解一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題20分，總分60分）題目1（20分）：實(shí)現(xiàn)LRU緩存機(jī)制>請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存機(jī)制，要求支持以下功能：>1.初始化緩存容量為`capacity`。>2.提供`get(key)`方法，若緩存中存在鍵`key`，則返回其值，并更新該鍵為最近使用；若不存在，返回-1。>3.提供`put(key,value)`方法，若緩存已滿，則刪除最久未使用的鍵，再插入新的鍵值對(duì)。>4.請(qǐng)說(shuō)明你的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和時(shí)間復(fù)雜度。答案與解析：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：-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：使用哈希表`cache`存儲(chǔ)鍵值對(duì)，鏈表`order`維護(hù)最近使用順序。哈希表實(shí)現(xiàn)O(1)的查找，鏈表實(shí)現(xiàn)O(1)的插入和刪除。-時(shí)間復(fù)雜度：`get`和`put`均為O(1)。-優(yōu)化：Python自帶的`collections.OrderedDict`可以更簡(jiǎn)潔地實(shí)現(xiàn)LRU，因?yàn)槠鋬?nèi)部維護(hù)了鍵的插入順序，且刪除和移動(dòng)操作都是O(1)。題目2（20分）：實(shí)現(xiàn)快速排序的非遞歸版本>請(qǐng)用C++實(shí)現(xiàn)快速排序的非遞歸版本，要求使用棧來(lái)模擬遞歸過(guò)程。輸入為一個(gè)整數(shù)數(shù)組，輸出為排序后的數(shù)組。答案與解析：cppinclude<vector>include<stack>voidquickSortNonRecursive(std::vector<int>&nums){if(nums.empty())return;std::stack<std::pair<int,int>>stk;stk.push({0,nums.size()-1});while(!stk.empty()){auto[low,high]=stk.top();stk.pop();if(low>=high)continue;intpivot=nums[high];inti=low;for(intj=low;j<high;++j){if(nums[j]<pivot){std::swap(nums[i],nums[j]);++i;}}std::swap(nums[i],nums[high]);stk.push({low,i-1});stk.push({i+1,high});}}解析：-非遞歸實(shí)現(xiàn)：使用棧存儲(chǔ)待排序的子數(shù)組邊界，模擬遞歸調(diào)用。每次從棧中彈出當(dāng)前子數(shù)組，進(jìn)行分區(qū)操作，再將左右子數(shù)組壓入棧中。-時(shí)間復(fù)雜度：平均O(nlogn)，最壞O(n^2)。-優(yōu)化：選擇合適的樞軸（如三數(shù)取中）可以減少最壞情況發(fā)生的概率。題目3（20分）：實(shí)現(xiàn)二叉樹的層序遍歷>請(qǐng)用Java實(shí)現(xiàn)二叉樹的層序遍歷（廣度優(yōu)先遍歷），要求返回一個(gè)包含所有節(jié)點(diǎn)值的列表，按層次從上到下，同一層從左到右。答案與解析：javaimportjava.util.;publicclassSolution{publicList<List<Integer>>levelOrder(TreeNoderoot){List<List<Integer>>result=newArrayList<>();if(root==null)returnresult;Queue<TreeNode>queue=newLinkedList<>();queue.offer(root);while(!queue.isEmpty()){intlevelSize=queue.size();List<Integer>currentLevel=newArrayList<>();for(inti=0;i<levelSize;++i){TreeNodenode=queue.poll();currentLevel.add(node.val);if(node.left!=null)queue.offer(node.left);if(node.right!=null)queue.offer(node.right);}result.add(currentLevel);}returnresult;}}解析：-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：使用隊(duì)列實(shí)現(xiàn)BFS，每次處理一層的節(jié)點(diǎn)。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)一次。-優(yōu)化：可以添加邊界判斷，防止空指針異常。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共2題，每題25分，總分50分）題目4（25分）：設(shè)計(jì)一個(gè)短鏈接服務(wù)>請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)短鏈接服務(wù)，要求：>1.用戶輸入長(zhǎng)鏈接，系統(tǒng)返回短鏈接。>2.短鏈接應(yīng)具有唯一性和可訪問(wèn)性。>3.訪問(wèn)短鏈接時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊次數(shù)，并重定向到原始長(zhǎng)鏈接。>4.支持高并發(fā)訪問(wèn)。>5.簡(jiǎn)述系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.API層：提供用戶輸入長(zhǎng)鏈接和訪問(wèn)短鏈接的接口，使用Nginx或HAProxy進(jìn)行負(fù)載均衡。2.服務(wù)層：處理業(yè)務(wù)邏輯，包括生成短鏈接、存儲(chǔ)映射關(guān)系、統(tǒng)計(jì)點(diǎn)擊次數(shù)。3.存儲(chǔ)層：使用Redis存儲(chǔ)短鏈接與長(zhǎng)鏈接的映射關(guān)系，使用MySQL存儲(chǔ)點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)信息。4.緩存層：使用Memcached緩存熱點(diǎn)短鏈接，減少數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)。5.定時(shí)任務(wù)：定期清理過(guò)期的短鏈接。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：-Redis：存儲(chǔ)`short_link:long_link`的映射關(guān)系，使用哈希表存儲(chǔ)，提供O(1)的查找。-MySQL：存儲(chǔ)點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)信息，表結(jié)構(gòu)包括`short_link`、`click_count`等字段。-短鏈接生成：使用Base62編碼（字母+數(shù)字），將ID映射為短鏈接，如`/abc123`。偽代碼：pythondefgenerate_short_link(long_link):生成唯一IDid=generate_unique_id()Base62編碼short_link=base62_encode(id)存儲(chǔ)映射關(guān)系redis.hset('short_link',short_link,long_link)returnshort_linkdefredirect_short_link(short_link):long_link=redis.hget('short_link',short_link)ifnotlong_link:return"Invalidshortlink"更新點(diǎn)擊次數(shù)mysql.update_click_count(short_link)returnlong_link解析：-高并發(fā)處理：使用分布式緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離，API層使用負(fù)載均衡。-唯一性保證：使用UUID或數(shù)據(jù)庫(kù)自增ID，再進(jìn)行Base62編碼。-可訪問(wèn)性：通過(guò)CDN加速短鏈接解析，提高訪問(wèn)速度。題目5（25分）：設(shè)計(jì)一個(gè)消息隊(duì)列系統(tǒng)>請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)消息隊(duì)列系統(tǒng)，要求：>1.支持高吞吐量和低延遲。>2.支持消息的持久化存儲(chǔ)。>3.支持至少一次、至少一次和精確一次消息傳遞語(yǔ)義。>4.支持消息的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列。>5.簡(jiǎn)述系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵組件。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.生產(chǎn)者：發(fā)送消息到隊(duì)列。2.消費(fèi)者：從隊(duì)列中消費(fèi)消息。3.隊(duì)列管理器：維護(hù)隊(duì)列狀態(tài)，處理消息路由。4.持久化存儲(chǔ)：使用RocksDB或LevelDB存儲(chǔ)消息，保證數(shù)據(jù)不丟失。5.索引層：使用Elasticsearch或Solr索引消息，支持快速查找。6.事務(wù)管理：使用分布式事務(wù)框架（如Seata）保證消息傳遞一致性。關(guān)鍵組件：-消息存儲(chǔ)：使用RocksDB存儲(chǔ)消息，支持LSM樹結(jié)構(gòu)，提供高吞吐量。-消息索引：使用Elasticsearch索引消息元數(shù)據(jù)，支持快速查詢。-優(yōu)先級(jí)隊(duì)列：使用堆結(jié)構(gòu)維護(hù)消息優(yōu)先級(jí)，高優(yōu)先級(jí)消息優(yōu)先處理。-消息傳遞語(yǔ)義：-至少一次：消息不丟失，但可能重復(fù)。-至少一次：使用冪等性保證，重復(fù)消息被忽略。-精確一次：使用分布式事務(wù)或2PC協(xié)議保證。偽代碼：pythonclassMessageQueue:defproduce(self,message:str,priority:int):存儲(chǔ)消息rocksdb.put(message_id,message)索引消息es.index(message_id,message,priority)defconsume(self):獲取高優(yōu)先級(jí)消息message_id=es.get_highest_priority_message()ifmessage_id:message=rocksdb.get(message_id)處理消息process_message(message)標(biāo)記消息已處理es.mark_as_processed(message_id)解析：-高吞吐量：使用RocksDB的LSM樹結(jié)構(gòu)，支持批量寫入和讀取。-持久化存儲(chǔ)：RocksDB支持WAL日志，保證數(shù)據(jù)不丟失。-消息傳遞語(yǔ)義：通過(guò)冪等性和分布式事務(wù)保證消息一致性。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與分布式系統(tǒng)題（共2題，每題15分，總分30分）題目6（15分）：數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表方案設(shè)計(jì)>請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表方案，要求：>1.說(shuō)明分庫(kù)分表的必要性。>2.描述分庫(kù)分表的策略。>3.闡述分庫(kù)分表后的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。答案與解析：分庫(kù)分表的必要性：-性能瓶頸：?jiǎn)螏?kù)單表無(wú)法支持海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問(wèn)。-擴(kuò)展性：數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展性有限，分庫(kù)分表可以水平擴(kuò)展。-數(shù)據(jù)隔離：不同業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)隔離，提高安全性。分庫(kù)分表策略：1.分庫(kù)：按業(yè)務(wù)模塊分庫(kù)，如訂單庫(kù)、用戶庫(kù)、商品庫(kù)。2.分表：-垂直分表：將一張大表拆分為多個(gè)小表，如用戶表拆分為用戶基本信息表和用戶擴(kuò)展信息表。-水平分表：按數(shù)據(jù)范圍或哈希值分表，如按用戶ID哈希到不同表。數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題：-分布式事務(wù)：使用Seata或TCC協(xié)議保證跨庫(kù)事務(wù)一致性。-消息隊(duì)列：使用RocketMQ或Kafka異步同步數(shù)據(jù)，保證最終一致性。-數(shù)據(jù)冗余：通過(guò)數(shù)據(jù)同步工具（如MyCat）保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性。偽代碼：sql--垂直分表示例CREATETABLEuser_base(user_idINTPRIMARYKEY,usernameVARCHAR(50),...);CREATETABLEuser_ext(user_idINTPRIMARYKEY,emailVARCHAR(50),...FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESuser_base(user_id));解析：-分庫(kù)分表：按業(yè)務(wù)模塊分庫(kù)，按數(shù)據(jù)特點(diǎn)分表，提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能和擴(kuò)展性。-數(shù)據(jù)一致性：通過(guò)分布式事務(wù)和消息隊(duì)列保證跨庫(kù)數(shù)據(jù)一致性。題目7（15分）：分布式系統(tǒng)CAP理論>請(qǐng)解釋分布式系統(tǒng)中的CAP理論，并說(shuō)明在哪些場(chǎng)景下選擇AP、CP或CA。答案與解析：CAP理論：-一致性（Consistency）：所有節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)間具有相同的數(shù)據(jù)。-可用性（Availability）：每次請(qǐng)求都能得到響應(yīng)，但不保證返回最新數(shù)據(jù)。-分區(qū)容錯(cuò)性（PartitionTolerance）：網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時(shí)系統(tǒng)仍能運(yùn)行。選擇策略：1.AP（可用性+分區(qū)容錯(cuò)性）：適用于對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高的場(chǎng)景，如社交網(wǎng)絡(luò)、新聞推薦。2.CP（一致性+分區(qū)容錯(cuò)性）：適用于對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求高的場(chǎng)景，如金融系統(tǒng)、訂單系統(tǒng)。3.CA（一致性+可用性）：適用于單點(diǎn)系統(tǒng)，如本地緩存。偽代碼：pythonclassAPSystem:defget(self,key):returnself.cache.get(key,"NotFou