面试

面试经历 | 字节跳动暑期实习 2021.08

2021-09-19  本文已影响0人  闭门造折

面试岗位

后端开发

一面 (2021.0816)

临阵抱佛脚准备了一下八股,结果就问了三个算法题。

算法题

  1. 加密,给一个映射表,让把文本加密成密文
    答:简单映射
  1. 两个字符串,找到最长公共字符串。
    答:O(MN) 的做 dp

  2. 给一个 Unix 风格路径如 /home/app/../a/./..,做简化
    答:原题是这个《71.简化路径》,思路是搞一个栈然后每次push进去

    • 3 这里扩展问了几个问题:
      1. 如果加入一个 throw,在异常时抛出,需要在哪些地方加?
        答:① 已经到达根目录,还要通过..回退到上一目录时
        ② 出现非法字符时
        ③ 字符串开头不为 / 或字符串为空时

      2. 两个斜杠表示什么 //
        答:和一个斜杠 / 一个意思

      3. 由于我一开始实现时,最后合并结果是循环执行 ans = s.top() + ans; 所以他问我这一步可以优化吗
        答:可以优化,两种形式,一种是再搞一个栈/数组,把整个栈中的元素都反转一下,然后用 ans += s.top(),还有一种办法就是 ans += 反转的s.top(),最后再做一次反转。并解释自己是图省事儿没有做这步优化,(自己其实知道)每次在stirng头部加内容性能很慢。

      4. 追问:如果有 n 个字符串,每个字符串长度都是 1,通过头部累加的形式合并成一串,那么复杂度是多少?
        答:每次拼接时都会把以拼接部分拼接到新的字符后面,整个过程是 1 + 2 + ... + n = O(N^2) 的。

一面 (2021.0820)

可能是该部门那个组没有名额了,把我推荐给了同部门另一个组重新面试。这次面试时间是晚上 8 点,能看出来小哥是真的渴望下班

基础题

  1. 如果有一个很大的数据流,想知道里面 top-k 的最大值,该怎么办?
    答:搞一个大小为 k 的堆

  2. 堆排序的一次查找过程时间复杂度多少?
    答:O(logK)

  3. 堆排序时间复杂度多少,怎么算的?
    答:O(NlogN),遍历是 O(N),建堆/调整堆都是 O(logN)

  4. 有其他 O(NlogN) 复杂度的排序算法吗,他们分别是怎么算的?
    答:归并:每次合并是 O(N) 的,二分过程是 O(logN)
    快排:每次按照基础元素排序是 O(N) 的,二分是 O(logN)

  5. 内核态和用户态了解吗,是什么?
    答:为了减少有限资源的访问和使用冲突,对不同的操作赋予不同的执行等级,就是所谓特权的概念。简单说就是有多大能力做多大的事,与系统相关的一些特别关键的操作必须由最高特权的程序来完成。Linux操作系统中主要采用了0和3两个特权级,分别对应的就是内核态和用户态。内核态切换到用户态的情况通常有系统调用、中断、和外围设备异常。

  6. 线程和进程区别?
    答:……(此处太长省略)

  7. 进程间通信方式有哪些?
    答:PIPE、有名管道、消息队列、信号量、信号、共享内存、套接字。

  8. 长连接短连接知道吗?

算法题

  1. 最长上升子序列
    答:维护一个长度为 O(MaxLen) 的数组

二面(2021.0824)

又临阵抱佛脚了一下八股,结果还是没问

基础题

  1. 说要实现一个发红包的算法怎么实现,比如 n 个人, a.bc 元钱。
    答:可以搞一个 [0,1) 范围的随机数,然后每次从当前所有钱中计算拿到多少,剩下的继续下一轮,最后一个人拿走所有。(但这一步我不会证明是否是公平的)

  2. 如果春节期间,好多人都在抢红包发红包怎么办?
    答:降级、削峰、限流。

    • 降级指的是服务降级,这里指的是通过没那么高级的服务,来缓解瞬时压力。比方说可以不用上面的随机数,预先计算几千组随机序列,发红包时直接去套已有的随机序列模板,减少随机数生成计算等过程;更进一步的,可以把如 8.88 这种吉利数字作为红包随机值,增加用户体验,试想谁大年三十抢到一个吉利数红包不开心呢。
    • 削峰指的是把瞬时流量拉长,比如增加红包动画,或者增加复核操作等,让用户尽可能错峰的完成发红包抢红包这个过程。
    • 限流是为了保护后台服务器不被冲爆,可以搞一个消息队列,把所有的请求放进去,按照服务器水平来取用。甚至可以提前做好备案,根据需求临时扩容服务器,等到需求回落了再把服务器缩减回去。
  3. 如果有人发现,自己发不了红包,你该怎么看是哪里出了问题。
    答:这里我答的不好,因为我其实懂得不太透彻 K8S 那一套,所以我开始胡扯。我说可以把行为分段,即用户段,消息队列段,后台服务器段,以及数据库段。

    • 用户段可以看是局部现象,还是一个全局现象,如果仅是某台用户设备,也说不定是网络不良;如果涉及到某一地区,分析是否是区域供电问题。
    • 消息队列段,如果用户请求正确到达消息队列,说明用户行为没错,核实消息队列是否正确分发,是否异常丢失。
    • 后台服务器段,如果消息队列正常分发,查看是否是某台服务器断线,比如与主机断连,或由于异常导致的无法服务等。这一步可以从主机查看从机状态,也可以使用如 Habor 等工具查看任务状态。
    • 数据库段,如果后台服务器正常请求,并根据请求开始操作数据库(交易/转账等),检查数据库后台Log信息是否有误。
  4. 如果此时我们发现100台服务器,就其中的99号机器,所有分发到这台设备上的抢红包任务,都没有正常服务,我们该怎么做?
    答:把主机上的所有任务重新放回到消息队列中,把他从主机上断连,先确保之后不会再出现未服务。然后 ping 一下测试是否有连接,这里我接着回答的是可以去看 Log 日志,是否有异常报错,在本地执行模拟任务,定位问题,不知道有没有更好的回答方式。

算法题

  1. 这里的算法题我忘了,放一个八月初阿里的面试算法题好了。说有一个字符串 A ,你每次可以把其中一个字符,拿出来放到字符串末尾,问想转换成字符串 B,最少需要移动几次(保证 AB 构成元素相同)
    答:用 A 中所有元素,去和 B 的前缀找到最大公共子序列。
int deal(string a, string b){
  int index = 0;
  for(auto p : a){
    if(b[index] == p){
      index++;
    }
  }
  return a.length() - index;
}

三面(2021.0830)

基础题

  1. 项目介绍
  2. K8S 调优接触过吗?
    答:没……
  3. 项目中系统如何实现用户的高并发?
    答:让他们在消息队列里等着。做了一些用户等待交互。
  4. 我看到你项目里用到了 Django,有设计哪些表吗?
    答:最基础的有用户表、任务表和算法表,然后他们之间分别有一对多关系,以及还有一些补充表,比方说用户昵称表这些与 User 相关的。
  5. 一个 Django 请求,是怎么发送给后端的?
    答:我这里回答的是 HTTP 怎么发到后端,结果面试官说他想听的是,Django 是怎么接收请求的,问我知道 WSGI 做了什么吗?我回答不会。胡乱说了一些 MVC 的东西。
  6. 其他的忘了,但也不是八股的内容,属于两眼一抹黑,闷头就是吹的状态。

算法题

  1. 有一棵二叉搜索树,有一个范围 [a, b]显式 的把不在该范围的节点删除,返回删除后二叉搜索树。
    答:这里我的做法是:
void delete_TreeNode(TreeNode* root){
  if(root == NULL) return;
  // 递归删除所有子树
  delete_TreeNode(root->left);
  delete_TreeNode(root->right);
  // 这里我是后来百度的才知道该这样删除
  delete root;
  root = NULL;
}
TreeNode* deal(TreeNode* root, int a, int b){
  // 判空
  if(root == NULL) return NULL;
  // root在左边界以左,则root及其左子树需全部删除
  if(root->val < a){
    delete_TreeNode(root->left);
    TreeNode* tmp = root->right;
    delete root;
    root = NULL;
    return deal(tmp, a, b);
  }
  // 同理root在右边界以右,则root及其右子树需全部删除
  if(root->val > b){
    delete_TreeNode(root->right);
    TreeNode* tmp = root->left;
    delete root;
    root = NULL;
    return deal(tmp, a, b);
  }
  // root在范围内,则递归清理两子树
  root->left = deal(root->left, a, b);
  root->right = deal(root->right, a, b);
}
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