2026年快手算法工程師面試題目及答案參考一、編程能力測試（共5題，每題10分，總分50分）題目1（Python編程，10分）：編寫一個Python函數(shù)，輸入一個包含重復元素的列表，返回一個去重后的列表，要求保持原始列表中元素的順序。例如：輸入：`[1,2,2,3,4,4,5]`，輸出：`[1,2,3,4,5]`。要求：不使用Python內(nèi)置的`set`或`dict`去重方法，時間復雜度盡可能低。答案與解析：pythondefunique_list(lst):seen=[]foriteminlst:ifitemnotinseen:seen.append(item)returnseen解析：1.初始化一個空列表`seen`用于存儲已遇到的元素。2.遍歷輸入列表`lst`，對于每個元素，檢查是否已在`seen`中。3.若不在，則將其添加到`seen`中。4.最終返回`seen`列表，其包含去重后的元素且順序與原始列表一致。時間復雜度：O(n)，因為每次檢查元素是否在`seen`中需要O(n)時間，但實際因列表查找效率問題，可用哈希表優(yōu)化至O(n)。題目2（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，10分）：設計一個LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持以下操作：-`get(key)`：返回鍵對應的值，若不存在則返回-1。-`put(key,value)`：插入或更新鍵值對，當緩存容量已滿時，刪除最久未使用的元素。要求：實現(xiàn)空間復雜度為O(n)，時間復雜度為O(1)。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：1.使用字典`cache`存儲鍵值對，實現(xiàn)O(1)的查找效率。2.使用列表`order`記錄訪問順序，頭部為最久未使用元素。3.`get`操作：若鍵存在，則將其移動到列表末尾（表示最近使用）。4.`put`操作：若鍵已存在，先移除；若緩存已滿，刪除列表頭部元素（最久未使用）；最后插入新鍵值對并更新順序。題目3（算法設計，10分）：給定一個包含n個點的二維平面，點的坐標為`(x,y)`。請設計一個算法，找出所有距離原點（0,0）距離最近的k個點。要求：時間復雜度盡可能低。答案與解析：pythonimportheapqdefnearest_points(points,k):使用最大堆（優(yōu)先隊列），堆大小為kheap=[]for(x,y)inpoints:dist=-(x2+y2)#負值便于實現(xiàn)最大堆iflen(heap)<k:heapq.heappush(heap,(dist,x,y))else:heapq.heappushpop(heap,(dist,x,y))return[(x,y)for(_,x,y)inheap]解析：1.使用最大堆存儲距離最近的k個點，堆中元素按距離排序。2.遍歷所有點，計算其到原點的距離（用負值存儲以便使用最小堆實現(xiàn)最大堆效果）。3.若堆未滿，直接入堆；若已滿，將當前點與堆頂元素比較，小則替換（堆大小保持k）。4.最終堆中存儲的就是距離最近的k個點。時間復雜度：O(nlogk)，n為點數(shù)，每次堆操作為O(logk)。題目4（動態(tài)規(guī)劃，10分）：給定一個非負整數(shù)數(shù)組`nums`，返回一個子序列的長度，該子序列的元素和最大，且相鄰元素在原數(shù)組中不相鄰。例如：輸入`[3,2,6,1,0]`，輸出`5`（子序列為`[3,6,0]`）。要求：時間復雜度為O(n)。答案與解析：pythondefmax_non_adjacent_sum(nums):ifnotnums:return0dp0,dp1=0,0fornuminnums:new_dp=max(dp1,dp0+num)dp0,dp1=dp1,new_dpreturndp1解析：1.使用動態(tài)規(guī)劃，`dp0`表示前i-2個元素的最大和，`dp1`表示前i-1個元素的最大和。2.對于當前元素`num`，有兩種選擇：-不包含`num`：最大和為`dp1`（前i-1個元素的和）。-包含`num`：最大和為`dp0+num`（跳過前一個元素）。3.更新`dp0`為舊`dp1`，`dp1`為當前最大和。4.最終`dp1`即為所求。題目5（分布式系統(tǒng)，10分）：假設快手推薦系統(tǒng)需要處理10億用戶每天產(chǎn)生的100億條行為日志，日志存儲在分布式文件系統(tǒng)中。請設計一個高效的數(shù)據(jù)處理流程，最終統(tǒng)計每個用戶的活躍時長（單位：秒）。要求：說明關鍵步驟和挑戰(zhàn)。答案與解析：1.數(shù)據(jù)分片與并行處理：-將100億日志按用戶ID哈希分片，分配到不同計算節(jié)點（如K8sPod）。-每個節(jié)點處理本地分片，統(tǒng)計用戶活躍時長（時間戳差值）。2.活躍時長計算：-對每個用戶，按時間戳排序日志，計算相鄰行為的時間差，累加即為活躍時長。-可使用MapReduce模式：-Map：解析日志，輸出`(user_id,timestamp)`。-Shuffle：按`user_id`分組。-Reduce：對每個`user_id`，排序時間戳并計算時長。3.挑戰(zhàn)與優(yōu)化：-時區(qū)與時間同步：需統(tǒng)一時區(qū)，避免跨時區(qū)計算誤差。-大數(shù)據(jù)傾斜：熱門用戶日志過多時，可進一步分片或使用優(yōu)先級隊列。-內(nèi)存優(yōu)化：使用流式計算（如Flink）減少內(nèi)存占用。4.結(jié)果匯總：-將各節(jié)點結(jié)果匯總至中央存儲（如HBase），支持實時查詢。二、系統(tǒng)設計測試（共3題，每題15分，總分45分）題目1（推薦系統(tǒng)，15分）：快手短視頻推薦系統(tǒng)需要實時為用戶推薦視頻，用戶平均每秒產(chǎn)生10萬次點擊。請設計一個高可用、低延遲的推薦服務架構(gòu)。要求：說明核心組件、數(shù)據(jù)流和容災方案。答案與解析：1.核心組件：-輸入層（DataPipeline）：-用戶行為日志（點擊、觀看等）實時采集（如Kafka），寫入HBase/Redis。-用戶畫像（標簽、興趣等）存儲在ES/向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus）。-特征工程（FeatureEngineering）：-使用Spark/Flink實時計算用戶特征（如最近點擊視頻類型）。-召回層（CandidateGeneration）：-協(xié)同過濾（如UserCF）、內(nèi)容召回（基于文本/圖像）、熱點推薦。-使用Redis緩存熱門候選集，降低計算壓力。-排序?qū)樱≧anking）：-基于LRU、LambdaMART等模型，融合多特征（CTR預估、時長預估）。-排序結(jié)果寫入本地緩存（Redis），支持毫秒級查詢。-輸出層（Serving）：-負載均衡（Nginx）分發(fā)請求至不同排序節(jié)點。-結(jié)果按用戶聚合，支持個性化推薦。2.數(shù)據(jù)流：-用戶行為→Kafka→HBase/Redis（實時存儲）→特征工程→召回層→排序?qū)印鶵edis（緩存）→用戶端。3.容災方案：-多副本存儲：Kafka、HBase、Redis配置多副本，自動故障轉(zhuǎn)移。-區(qū)域部署：華東、華北等多區(qū)域部署，數(shù)據(jù)同城備份。-限流熔斷：QPS異常時，降級為熱力圖推薦（如“猜你喜歡”）。題目2（大數(shù)據(jù)平臺，15分）：快手需要處理海量視頻數(shù)據(jù)（TB級），包括音視頻轉(zhuǎn)碼、標簽識別、元數(shù)據(jù)索引。請設計一個可擴展的大數(shù)據(jù)處理平臺。要求：說明架構(gòu)選型和技術選型。答案與解析：1.架構(gòu)分層：-數(shù)據(jù)采集層：-Kafka集群收集原始音視頻流，接入CDN加速上傳。-數(shù)據(jù)預處理（去重、格式轉(zhuǎn)換）使用SparkStreaming。-數(shù)據(jù)處理層：-音視頻轉(zhuǎn)碼：使用FFmpeg+Kubernetes集群動態(tài)擴縮容。-標簽識別：集成TensorFlowServing（OCR、場景識別），結(jié)果存入ES。-元數(shù)據(jù)索引：HBase存儲結(jié)構(gòu)化信息（標題、時長等），Elasticsearch支持模糊搜索。-數(shù)據(jù)存儲層：-冷數(shù)據(jù)歸檔至HDFS/MinIO，熱數(shù)據(jù)（如實時推薦索引）存Redis。2.技術選型：-計算框架：Spark（批處理）、Flink（實時流）。-存儲：HBase（高并發(fā)讀寫）、HDFS（海量存儲）。-分布式任務調(diào)度：Airflow+Kubernetes。3.可擴展性設計：-動態(tài)擴容：K8s根據(jù)CPU/內(nèi)存自動調(diào)整Pod數(shù)量。-任務拆分：Spark作業(yè)分片并行執(zhí)行，F(xiàn)link狀態(tài)持久化（RocksDB）。題目3（實時計算，15分）：快手直播場景下，主播平均每分鐘產(chǎn)生100萬條禮物數(shù)據(jù)。請設計一個實時反作弊系統(tǒng)，檢測異常行為（如機器人刷禮物）。要求：說明檢測策略和系統(tǒng)架構(gòu)。答案與解析：1.系統(tǒng)架構(gòu)：-輸入層：禮物數(shù)據(jù)（用戶ID、禮物類型、時間戳）實時接入Kafka。-反作弊檢測：-實時統(tǒng)計：Flink計算每分鐘用戶行為（禮物數(shù)、頻率、時長）。-規(guī)則引擎：-限制同一用戶連續(xù)送出超過10個禮物（間隔<1秒）。-檢測賬號是否在黑名單（Redis存儲）。-異常行為上報至風控系統(tǒng)（如短信驗證）。-告警與干預：-超過閾值的用戶臨時凍結(jié)（消息推送），長期違規(guī)封號。2.檢測策略：-行為特征：-短時間內(nèi)禮物數(shù)/頻率異常（如1秒送100個禮物）。-送禮間隔固定（機器人常用固定延遲）。-多賬號協(xié)同刷禮物（IP/設備關聯(lián)分析）。-機器學習輔助：-使用GNN分析用戶交互網(wǎng)絡，識別團伙作弊。三、綜合能力測試（共2題，每題25分，總分50分）題目1（快手業(yè)務理解，25分）：快手下沉市場用戶活躍度高，但內(nèi)容質(zhì)量參差不齊。請結(jié)合快手業(yè)務特點，提出一個提升內(nèi)容質(zhì)量與用戶粘性的方案。要求：說明方案邏輯和實施步驟。答案與解析：1.問題分析：-用戶畫像模糊：下沉市場用戶需求多樣，現(xiàn)有推薦模型泛化能力不足。-內(nèi)容生態(tài)失衡：低質(zhì)量視頻（如“土味”內(nèi)容）搶占流量。2.方案設計：-優(yōu)化推薦算法：-引入多模態(tài)特征（視頻/音頻/字幕NLP），區(qū)分優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。-控制低質(zhì)量內(nèi)容推薦比例（如設置“土味內(nèi)容”閾值）。-用戶分層運營：-高價值用戶（如KOL）提供流量扶持，引導創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。-普通用戶推送“新手創(chuàng)作指南”，降低入局門檻。-社區(qū)治理：-引入舉報機制（如“一鍵反推薦”），高頻違規(guī)賬號降權(quán)。-鼓勵用戶互動（點贊/評論權(quán)重調(diào)整），減少“僵尸號”刷數(shù)據(jù)。3.實施步驟：-A/B測試：逐步調(diào)整推薦策略，觀察CTR/完播率變化。-數(shù)據(jù)反饋：監(jiān)控舉報數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整治理規(guī)則。題目2（算法工程實踐，25分）：假設快手需要優(yōu)化視頻封面生成算法，提升點擊率。請設計一個端到端的優(yōu)化流程，包括數(shù)據(jù)采集、模型訓練和效果評估。要求：說明技術細節(jié)和關鍵指標。答案與解析：1.數(shù)據(jù)采集：-標注數(shù)據(jù)：人工標注1000萬條視頻封面（清晰度、吸引力評分）。-自動標注：使用預訓練模型（如EfficientNet）