2026年互聯(lián)網(wǎng)公司技術大咖面試題解析一、編程能力測試（共5題，每題20分，總分100分）考察點：基礎編程能力、算法思維、代碼質量題目1（20分）：問題描述：給定一個非空字符串`s`，請實現(xiàn)一個函數(shù)`repeatedSubstringPattern(s)`，返回`true`如果字符串可以由它自己的一個子串重復多次構成，否則返回`false`。示例：-輸入：`"abab"`→輸出：`true`（因為可以由`"ab"`重復兩次構成）-輸入：`"abcabcabc"`→輸出：`true`（可以由`"abc"`重復三次構成）-輸入：`"a"`→輸出：`false`要求：1.不能使用內置庫函數(shù)。2.時間復雜度優(yōu)于O(n2)。答案與解析：答案：pythondefrepeatedSubstringPattern(s:str)->bool:n=len(s)foriinrange(1,n//2+1):ifn%i==0:substring=s[:i]ifsubstring(n//i)==s:returnTruereturnFalse解析：1.核心思路：-如果字符串`s`可以由子串重復構成，那么子串的長度`i`必須是`s`長度的約數(shù)（即`s`的長度能被`i`整除）。-從`1`到`n//2`遍歷所有可能的子串長度`i`，檢查`s[:i]`重復`n//i`次是否等于原字符串。-如果找到滿足條件的子串，返回`true`；否則返回`false`。2.時間復雜度分析：-遍歷的次數(shù)為`O(n/2)`，即`O(n)`。-每次檢查子串重復時，字符串拼接的時間復雜度為`O(n)`，但整體仍為`O(n)`。3.優(yōu)化思路：-更高效的方法可以使用KMP算法預處理字符串，但此處為避免復雜度，采用簡單暴力解法。題目2（20分）：問題描述：給定一個包含`n`個整數(shù)的數(shù)組`nums`，判斷該數(shù)組是否可以由兩個不同的子集組成，使得這兩個子集的元素和相等。示例：-輸入：`[1,5,11,5]`→輸出：`true`（可以分成`[1,5,5]`和`[11]`）-輸入：`[1,2,3,5]`→輸出：`false`要求：1.子集可以包含重復元素。2.子集不需要是連續(xù)的。答案與解析：答案：pythondefcan_partition(nums):total_sum=sum(nums)iftotal_sum%2!=0:returnFalsetarget=total_sum//2n=len(nums)dp=[False](target+1)dp[0]=Truefornuminnums:forjinrange(target,num-1,-1):dp[j]=dp[j]ordp[j-num]returndp[target]解析：1.核心思路：-如果所有數(shù)字的總和是奇數(shù)，則無法分成兩個等和子集，直接返回`false`。-問題轉化為：是否存在一個子集，其和等于`total_sum//2`。-使用動態(tài)規(guī)劃（DP）解決，定義`dp[j]`表示是否可以用子集達到和為`j`。2.DP狀態(tài)轉移：-初始：`dp[0]=True`（和為0總是可達）。-遍歷每個數(shù)字`num`，從`target`倒序到`num`更新`dp`，避免重復使用同一數(shù)字。3.時間復雜度：-空間復雜度：`O(target)`。-時間復雜度：`O(ntarget)`，適用于數(shù)字量不大的情況。題目3（20分）：問題描述：實現(xiàn)一個函數(shù)`minMeetingRooms(intervals)`，其中`intervals`是一個二維數(shù)組，每個元素表示一個會議的起始和結束時間`[[s1,e1],[s2,e2],...]`。返回至少需要多少間會議室才能滿足所有會議不沖突。示例：-輸入：`[[0,30],[5,10],[15,20]]`→輸出：`2`-輸入：`[[7,10],[2,4]]`→輸出：`1`要求：1.會議時間不一定是整數(shù)。2.可以假設所有會議開始時間不同。答案與解析：答案：pythondefminMeetingRooms(intervals):ifnotintervals:return0start_times=sorted([i[0]foriinintervals])end_times=sorted([i[1]foriinintervals])rooms=0used_end=0i,j=0,0whilei<len(start_times):ifstart_times[i]>=end_times[used_end]:used_end+=1else:rooms+=1i+=1returnrooms解析：1.核心思路：-將所有會議的開始時間和結束時間分別排序。-使用雙指針遍歷`start_times`和`end_times`，記錄當前使用的會議室數(shù)量。-如果當前會議的開始時間大于等于某個會議室的結束時間，則該會議室可被復用。2.時間復雜度：-排序時間：`O(nlogn)`。-雙指針遍歷：`O(n)`。3.關鍵點：-排序后，只需比較當前會議是否可以復用已有會議室，無需額外空間存儲狀態(tài)。題目4（20分）：問題描述：給定一個二叉樹，判斷它是否是高度平衡的二叉樹。一棵二叉樹每個節(jié)點的左右子樹的高度差不超過1。示例：-輸入：3/\920/\157→輸出：`true`-輸入：1/\22/\34→輸出：`false`要求：1.不需要計算非平衡節(jié)點的最小深度。答案與解析：答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBalanced(root:TreeNode)->bool:defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)right_height,right_balanced=check(node.right)balanced=left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returnmax(left_height,right_height)+1,balancedreturncheck(root)[1]解析：1.核心思路：-使用遞歸計算每個節(jié)點的左右子樹高度，同時判斷左右子樹是否平衡。-如果任意節(jié)點的左右子樹高度差大于1，則整棵樹不平衡。2.遞歸函數(shù)`check(node)`返回：-當前節(jié)點的高度。-當前子樹是否平衡。3.時間復雜度：-每個節(jié)點訪問一次，時間復雜度：`O(n)`。題目5（20分）：問題描述：實現(xiàn)一個函數(shù)`topKFrequent(nums,k)`，返回`nums`中出現(xiàn)頻率最高的`k`個元素。示例：-輸入：`nums=[1,1,1,2,2,3],k=2`→輸出：`[1,2]`-輸入：`nums=[4,4,4,5,5,5,5,6],k=1`→輸出：`[5]`要求：1.不考慮元素順序。2.可以使用排序或堆實現(xiàn)。答案與解析：答案：pythonfromcollectionsimportCounterimportheapqdeftopKFrequent(nums,k):count=Counter(nums)使用最小堆，堆大小為kheap=[]fornum,freqincount.items():heapq.heappush(heap,(freq,num))iflen(heap)>k:heapq.heappop(heap)提取堆中的元素return[numforfreq,numinheap]解析：1.核心思路：-使用`Counter`統(tǒng)計每個數(shù)字的頻率。-使用最小堆維護頻率最高的`k`個元素，堆中存儲`(頻率,數(shù)字)`。-遍歷`Counter`時，如果堆大小超過`k`，彈出最小元素。2.時間復雜度：-`Counter`統(tǒng)計：`O(n)`。-堆操作：每次插入或彈出是`O(logk)`，共`O(nlogk)`。3.替代方案：-可以先排序頻率，但時間復雜度為`O(nlogn)`。堆更優(yōu)。二、系統(tǒng)設計測試（共3題，每題33分，總分99分）考察點：分布式系統(tǒng)、高并發(fā)、數(shù)據(jù)庫設計題目6（33分）：問題描述：設計一個高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)。要求：1.用戶輸入長鏈接，系統(tǒng)返回短鏈接。2.短鏈接訪問時自動跳轉回長鏈接。3.系統(tǒng)需要支持高并發(fā)訪問（每秒百萬級請求）。4.短鏈接生成唯一且易于記憶（如`/abc123`）。要求：1.描述核心組件和數(shù)據(jù)結構。2.說明如何處理高并發(fā)和分布式擴展。3.如何保證短鏈接的唯一性和快速生成。答案與解析：答案：1.核心組件：-API服務：接收長鏈接請求，生成短鏈接，緩存訪問記錄。-短鏈接生成器：使用自增ID或分布式唯一ID生成算法（如Twitter的Snowflake算法）。-分布式緩存（Redis/Memcached）：緩存短鏈接到長鏈接的映射，加速訪問。-數(shù)據(jù)庫（MySQL/PostgreSQL）：持久化短鏈接和訪問日志。-負載均衡器：分散請求到多個API服務實例。2.高并發(fā)處理：-緩存穿透：使用布隆過濾器或空對象緩存防止無效請求直接查詢數(shù)據(jù)庫。-讀寫分離：將查詢操作（短鏈接到長鏈接的映射）分發(fā)給緩存，更新操作（如統(tǒng)計點擊數(shù)）寫入數(shù)據(jù)庫。-限流：使用令牌桶或漏桶算法限制請求速率。3.短鏈接生成：-自增ID+編碼：將ID轉換為62進制字符（如`a-z0-9`），減少長度。-分布式ID：Snowflake算法生成全局唯一ID，避免沖突。解析：1.分布式擴展：-API服務部署在Kubernetes集群中，通過負載均衡器擴展。-緩存和數(shù)據(jù)庫使用分片或集群架構。2.唯一性保證：-Snowflake算法結合機器ID和序列號，確保全局唯一。3.性能優(yōu)化：-緩存命中率越高，數(shù)據(jù)庫壓力越小。題目7（33分）：問題描述：設計一個高并發(fā)的實時消息推送系統(tǒng)（如微信、抖音）。要求：1.支持單點登錄（SSO），用戶跨設備同步狀態(tài)。2.支持離線消息存儲，用戶上線后立即推送未讀消息。3.系統(tǒng)需要支持百萬級用戶同時在線。要求：1.描述核心組件和數(shù)據(jù)結構。2.如何實現(xiàn)消息的實時性和可靠性。3.如何處理用戶狀態(tài)同步和消息隊列。答案與解析：答案：1.核心組件：-認證服務（OAuth2/OIDC）：處理SSO和用戶授權。-消息隊列（Kafka/RabbitMQ）：解耦消息生產者和消費者。-消息存儲（Redis/Memcached）：緩存在線用戶和實時消息。-關系數(shù)據(jù)庫（MySQL/PostgreSQL）：持久化用戶關系和消息記錄。-推送服務（WebSocket/Server-SentEvents）：實時推送消息。2.實時性和可靠性：-消息隊列：保證消息不丟失，即使服務宕機。-持久化：消息先寫入數(shù)據(jù)庫，確認后再刪除。-心跳檢測：通過WebSocket或長輪詢檢測用戶在線狀態(tài)。3.用戶狀態(tài)同步：-在線狀態(tài)：使用Redis存儲在線用戶ID，支持快速查詢。-離線消息：用戶上線時，從數(shù)據(jù)庫拉取未讀消息。解析：1.可擴展性：-消息隊列水平擴展，支持高吞吐量。-推送服務使用WebSocket保持長連接，減少HTTP輪詢開銷。2.可靠性：-消息確認機制（ACK），防止消息丟失。-冗余部署和故障轉移。題目8（33分）：問題描述：設計一個高并發(fā)的秒殺系統(tǒng)。要求：1.用戶點擊秒殺按鈕后，系統(tǒng)需要在1秒內返回購買結果（成功或失敗）。2.防止超賣和惡意刷單。3.系統(tǒng)需要支持每秒千級用戶請求。要求：1.描述核心組件和數(shù)據(jù)結構。2.如何處理高并發(fā)和庫存扣減。3.如何防止重復下單和超賣。答案與解析：答案：1.核心組件：-前端攔截：使用驗證碼或滑動驗證防止機器刷單。-分布式鎖（Redis/Lock）：保證庫存扣減的原子性。-事務數(shù)據(jù)庫：使用樂觀鎖或悲觀鎖防止超賣。-消息隊列：解耦秒殺請求和庫存更新。2.高并發(fā)處理：-限流：使用令牌桶算法限制請求速率。-庫存預減：用戶下單時先扣減庫存，確認后再寫入數(shù)據(jù)庫。3.防止重復下單：-數(shù)據(jù)庫唯一索引：限制用戶對同一商品的多次下單。-分布式鎖：確保同一用戶同一時間只能下單一次。解析：1.庫存扣減策略：-RedisLua腳本：在單線程中完成庫存扣減和訂單生成，避免事務開銷。-數(shù)據(jù)庫樂觀鎖：通過版本號判斷庫存是否被修改。2.防止超賣：-冪等性設計：用戶下單后，即使系統(tǒng)崩潰，也能恢復時重試。三、綜合能力測試（共2題，每題33分，總分66分）考察點：面試技巧、行業(yè)理解、問題解決題目9（33分）：問題描述：你正在面試一個候選人說：“請談談你對微服務架構的理解，以及為什么它適合互聯(lián)網(wǎng)公司？”要求：1.候選人應如何回答？2.面試官應如何評估答案？答案與解析：答案：1.候選人回答要點：-定義：微服務是將大型應用拆分為一組小型、獨立服務，每個服務負責特定業(yè)務功能。-優(yōu)勢：-獨立部署：每個服務可獨立升級，不影響其他服務。-技術異構：每個服務可使用最適合的技術棧。-彈性擴展：只需擴展需求高的服務。-互聯(lián)網(wǎng)場景適用性：-快速迭代：微服務支持并行開發(fā)，加速產品上線。-高并發(fā)：水平擴展單個服務可應對突發(fā)流量。2.面試