2026年深入剖析：嗶哩嗶哩校招面試題目考點一、編程能力測試（共3題，每題10分，總分30分）1.題目：編寫一個函數(shù)，實現(xiàn)將一個字符串中的所有大寫字母轉(zhuǎn)換為小寫字母，所有小寫字母轉(zhuǎn)換為大寫字母，其余字符保持不變。要求：-輸入字符串長度不超過1000個字符。-不能使用內(nèi)置的`swapCase`或類似方法。-時間復(fù)雜度要求O(n)。答案：pythondefswap_case(s:str)->str:result=[]forcharins:if'a'<=char<='z':result.append(char.upper())elif'A'<=char<='Z':result.append(char.lower())else:result.append(char)return''.join(result)解析：-遍歷字符串中的每個字符，判斷其是否為小寫字母（`'a'<=char<='z'`）或大寫字母（`'A'<=char<='Z'`）。-小寫字母轉(zhuǎn)大寫使用`char.upper()`，大寫字母轉(zhuǎn)小寫使用`char.lower()`。-非字母字符保持不變。-時間復(fù)雜度為O(n)，空間復(fù)雜度為O(n)，因為需要存儲轉(zhuǎn)換后的結(jié)果。2.題目：實現(xiàn)一個LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持`get`和`put`操作。緩存容量為固定值`capacity`。要求：-`get(key)`：返回鍵對應(yīng)的值，如果不存在返回-1。-`put(key,value)`：將鍵值對插入緩存，如果鍵已存在則更新值；如果緩存已滿，則刪除最久未使用的鍵。-使用雙向鏈表和哈希表實現(xiàn)，保證`get`和`put`操作的時間復(fù)雜度為O(1)。答案：pythonclassDLinkedNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=DLinkedNode(),DLinkedNode()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self):res=self.tail.prevself._remove_node(res)returnresdefget(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)ifnotnode:newNode=DLinkedNode(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]else:node.value=valueself._move_to_head(node)解析：-使用雙向鏈表維護訪問順序，頭節(jié)點為最近訪問，尾節(jié)點為最久未訪問。-哈希表`cache`存儲鍵到鏈表節(jié)點的映射，實現(xiàn)O(1)的get操作。-`get`時將節(jié)點移動到頭節(jié)點，`put`時如果鍵已存在則更新值并移動到頭節(jié)點；如果緩存已滿，則刪除尾節(jié)點（最久未使用）。3.題目：給定一個數(shù)組`nums`和一個目標(biāo)值`target`，找出數(shù)組中和為目標(biāo)值的三元組數(shù)目，并返回數(shù)目。要求：-不考慮重復(fù)的三元組。-時間復(fù)雜度要求O(n2)。答案：pythondefthree_sum(nums:list)->int:nums.sort()count=0n=len(nums)foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==target:count+=1left+=1right-=1whileleft<rightandnums[left]==nums[left-1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right+1]:right-=1eliftotal<target:left+=1else:right-=1returncount解析：-先對數(shù)組排序，方便使用雙指針。-固定第一個數(shù)`nums[i]`，使用左指針`left`和右指針`right`分別指向`i+1`和數(shù)組末尾。-如果三數(shù)之和等于`target`，則計數(shù)并移動指針，同時跳過重復(fù)元素。-如果和小于`target`，左指針右移；如果大于`target`，右指針左移。-時間復(fù)雜度為O(n2)，空間復(fù)雜度為O(1)。二、系統(tǒng)設(shè)計（共2題，每題15分，總分30分）1.題目：設(shè)計一個支持高并發(fā)訪問的短鏈接系統(tǒng)。要求：-用戶輸入長鏈接，系統(tǒng)返回短鏈接，并支持通過短鏈接跳轉(zhuǎn)回長鏈接。-短鏈接長度不超過6位，且具有唯一性。-支持高并發(fā)訪問（如每秒百萬級請求）。-系統(tǒng)需具備一定的容錯性（如短鏈接被誤刪除時能恢復(fù)）。答案：核心設(shè)計：1.短鏈接生成：-使用哈希函數(shù)（如SHA-256）對長鏈接進行哈希，取哈希值的前6位作為短鏈接（或使用自定義62進制編碼減少位數(shù)）。-為避免沖突，可使用布隆過濾器預(yù)處理，或增加隨機前綴。2.存儲方案：-短鏈接→長鏈接映射關(guān)系存儲在內(nèi)存緩存（如Redis）中，支持快速讀寫。-磁盤存儲使用分布式數(shù)據(jù)庫（如Cassandra），保證高可用和水平擴展。3.高并發(fā)處理：-使用負載均衡（如Nginx）分發(fā)請求。-Redis設(shè)置高可用集群（如三副本），避免單點故障。4.容錯性：-短鏈接生成時保留原始哈希值，若編碼沖突可重新生成。-定期校驗緩存和磁盤數(shù)據(jù)一致性。技術(shù)選型：-短鏈接生成：SHA-256+Base62編碼。-緩存：RedisCluster。-磁盤存儲：Cassandra。-負載均衡：Nginx。解析：-短鏈接生成需保證唯一性和高效性，哈希+編碼是常用方案。-高并發(fā)下內(nèi)存緩存優(yōu)先，磁盤存儲用于持久化。-負載均衡和集群設(shè)計是保證性能的關(guān)鍵。2.題目：設(shè)計一個實時推薦系統(tǒng)，用戶瀏覽商品時動態(tài)推薦相關(guān)商品。要求：-推薦結(jié)果需在用戶瀏覽時（如1秒內(nèi)）返回。-推薦邏輯包括：協(xié)同過濾、內(nèi)容相似度、用戶行為加權(quán)。-系統(tǒng)需支持動態(tài)更新（如實時調(diào)整推薦權(quán)重）。答案：核心設(shè)計：1.數(shù)據(jù)采集：-用戶行為日志（瀏覽、點擊、購買）存儲在Kafka，實時傳輸至Flink或Spark進行處理。-商品信息（標(biāo)簽、屬性）存儲在Elasticsearch，支持快速檢索。2.推薦邏輯：-協(xié)同過濾：-用戶-商品交互矩陣，使用矩陣分解（如SVD）或NearestNeighbor算法計算相似度。-內(nèi)容相似度：-使用TF-IDF或Word2Vec計算商品標(biāo)簽的余弦相似度。-用戶行為加權(quán)：-最近瀏覽的商品權(quán)重更高，使用滑動窗口（如5分鐘）動態(tài)調(diào)整。3.實時計算：-使用Flink進行實時推薦計算，支持增量更新用戶畫像。-推薦結(jié)果緩存到Redis，確保低延遲。4.系統(tǒng)架構(gòu)：-數(shù)據(jù)層：Kafka+Elasticsearch。-計算層：Flink+Spark。-緩存層：Redis。-接口層：Nginx+APIGateway。解析：-實時推薦需結(jié)合多種算法，協(xié)同過濾和內(nèi)容相似度是基礎(chǔ)。-用戶行為加權(quán)可提高推薦精準(zhǔn)度，滑動窗口實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整。-Flink和Redis是保證低延遲的關(guān)鍵技術(shù)。三、行為面試（共4題，每題5分，總分20分）1.題目：你在實習(xí)/項目中有遇到過技術(shù)難題嗎？如何解決的？參考回答：在XX項目中，我負責(zé)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢性能，發(fā)現(xiàn)某張表查詢耗時超過1秒。1.定位問題：使用`EXPLAIN`分析SQL，發(fā)現(xiàn)是索引缺失導(dǎo)致全表掃描。2.解決方法：添加索引后，查詢耗時降至10ms。3.反思：后續(xù)增加了監(jiān)控告警，避免類似問題復(fù)現(xiàn)。解析：-突出問題分析和解決能力，技術(shù)細節(jié)是加分項。-反思部分體現(xiàn)成長性。2.題目：你和團隊成員意見不合時，如何處理？參考回答：曾與隊友在接口設(shè)計上分歧，他主張簡潔方案，我認為需預(yù)留擴展性。1.溝通：主動組織會議，展示各自方案的優(yōu)缺點。2.妥協(xié)：采用折中方案，增加模塊化設(shè)計。3.結(jié)果：項目按時交付，團隊關(guān)系更融洽。解析：-強調(diào)溝通和團隊協(xié)作能力，避免直接沖突。3.題目：描述一次你主動承擔(dān)的責(zé)任？參考回答：在XX項目中，發(fā)現(xiàn)測試用例覆蓋不全，主動增加邊界條件測