明源云go开发面经(已意向)

# 腾讯云智 客户端（凉）5-19 邀笔试 5-20完成5-21 邀面试 5-22进行一面5-27 完成二面5-29 完成hr面笔试一二面技术问题都比较简单，没开摄像头一度以为是kpi，hr面结束写完面筋，看了下发现回到筛选中##一面自我介绍**redis mysql 问题** (项目里使用到redis和mysql 问在项目中怎么使用的)**智能指针**(我回答了智能指针大概原理(类对象生命这方面的),然后说了下share_ptr跟我在项目里怎么用,之后说了unique_ptr和week_ptr这俩个只是简单的说了几句)**stl容器**(问了下使用过的stl容器,回答vector和map,问了这俩的实现,大概说了vector底层用了数组,map的话是红黑树,然后也问了stl容器的线程安全问题)**设计模式**(我就只说了项目中怎样使用单例模式和简单工厂模式)**c++的新特性****手写一个简单vector**(要实现头插\尾插\头部删除\平均值\最大值,主要用c写了)可能还有其他的问题,面试结束忘了,面试时间差不多50分钟左右,问问题快30分钟,写vector应该20分钟## 二面智能指针(问了unique_ptr share_ptr能不能互相转换,share_ptr的引用计数是怎么管理的,week_ptr如何解决share_ptr的循环引用)lambda表达式(讲一下lambda在编译的时候会变成什么,回答了仿函数,还有捕获的元素是怎么处理的)bind绑定(这个只是简历上写了,回答一下)静态和全局变量(static)如何让类对象只能在堆上分配空间不到30分钟,没有手撕代码## 三面(hr面)自我介绍,为什么选择腾讯云智(因为本人是广东人,还多问了为什么选择武汉),后续打算,学习方法,什么时候开始投简历，有没有其他还在面试的，除了想获取实习经验还有什么,有没有遇到什么感到压力的事情

# Q48.如何判断链表有环# Q49.HashMap的扩容机制，容量为16，有12个数据，怎样判断有多少数据是链表，多少个数据存储在数组里# Q50.ConcurrentHashMap的size（）方法# Q51.HashTable的底层、跟synchronizedMap、ConcurrentHashMap的区别# Q52.垃圾判定算法# Q53.被可达性分析法判定是不可达的垃圾什么时候回收？# Q54.垃圾回收器有那些# Q55.三个String字符串用+来拼接，时间复杂度是多少？StringBuff跟StringBuilder的区别# Q56.HTTP跟HTTPS的区别# Q57.TLS是对称加密还是非对称加密的？你还了解那些非对称加密算法# Q58.你了解那些双向验证的加密算法# Q59.你了解AIP吗？（不了解）知道NIO，你说说NIO# Q60.NIO的非阻塞是如何实现的？# Q61.select跟epoll的区别# Q62.为什么select只能用于小场景# Q63.FD_SETSIZE能被修改吗？我解释了一下FD是什么# Q64.MySQL的数据引擎有那些？有什么区别？# Q65.Redis高性能怎么实现？# Q66.主从节点如何选举新的主节点？# Q67.分区集群如何添加新节点# Q68.假设迁移的数据量很大，怎么优化？# Q69.zset的底层结构？除了跳表还有啥？# Q70.Redis淘汰策略# Q71.你的用户登录怎么实现的？怎样加密？# Q72.假如你的Token被劫持了，号主如何找回账号# Q73.异常地址登陆法验证码，IP地址伪造，用MAC地址来防止多个登录，MAC被伪造怎么办？每次登录发送手机验证码，会不会压力太大？# Q74.你购物车怎么实现的？（购物车记录用MySQL存）# Q75.购物车数据量太大怎么办# Q76.用户id进行hash分片行不行？分库分表？读写压力大怎么办？购物车服务独立# Q77.怎样上传商品图片跟用户头像# Q78.如何防止用户多次上传同一张图片？# Q79.如何防止多个用户上传同一张图片# Q80.手撕：十进制转六进制# Q91.反问# A：Q：有那些地方需要加强？A：核心：对于开发性的问题需要有更深入的了解Q：购物车方案怎么做？A：不写DB，客户端存储，数据同步，主要信息做一个缓存（有时效性）。.Q：Minio问题怎么解决？A：minio处理小文件框架，做一个文件系统，比对二进制编码Q：后续流程A：一周内最慢三个星期因为没有录屏，所以很多问题都是大概印象，牛友们将就着看把，我也是面完第一时间记录下来了面试感受：面试非常非常难，这是我的第一感受，面试官深挖了非常多的底层原理，以上是大部分，还有一些忘记了，因为整个面试过程压力爆大。面试官很专业，在我说出底层原理的时候又会问一些具体的东西，比如说我在说到select适合小场景适用时，面试官马上问为什么适合小场景？我说FD_SETSIZE数量只有1024，他问FD_SETSEZE可不可以变。根据我的回答来动态深挖你的知识储备跟场景业务理解。非常感谢面试官，因为有很多东西在他的引导下我慢慢加强的对业务跟场景的理解大家找实习生工作时，面试有遇到这种面试官吗？欢迎留言，记得给主播点赞。下Offer第一时间更新，祝牛友们找到合适心仪的工作。

上篇offer帮选大家都推荐去蚂蚁包装，最近又新来了两个可选项请大家再帮忙看看呀！本人26届硕士，找暑期找的比较晚，目前offer三选一，请路过各位佬投个票给点建议！！①字节：剪映-用户增长优点：部门还可以，业务也比较核心缺点：转go，之前没有学习过，主要base在上海，北京实习沟通不方便②腾讯：csig-腾讯云，营销云组优点：都说有鹅选鹅来着！！鹅的转正是不是也多一些缺点：不转语言，landing应该比较顺利，据说这个事业群主要ToB比较坑？不太懂有无大佬指点③蚂蚁：数据智能平台与服务部优点：转正率高，听说wlb很舒服，大模型相关跟风口，虽然百灵似乎没咋听过缺点：用python做百灵大模型预训练的数据清洗，感觉像dirtywork比较水？与我目前求职需求不太匹配，有佬建议学文档包装简历秋招用，不知是否可行，万一不能转正怕秋招连后端开发的赛道也回不去了不过今年大模型确实很火，每次面试都会被问本人目前对于秋招去国企或互联网都可以接受，如果暑期顺利转正也是一个不错的选择，请各位给给建议应该怎么选择呀         

算法题第一个乍一看好像力扣原题，但是输入是List[int]，并非root,然后一直纠结换成树节点再做，但是好像TreeNode不能直接使用，后来有一个新的思路，寻找父节点和孩子节点的关系 2*i+1，2*i+2反正最后还是没写出来，回来让gpt写了，思路应该可以吧。from typing import Listfrom collections import dequedef right_side_view_from_list(nums: List[int]) -> List[int]:    if not nums or nums[0] == -1:        return []    result = []    q = deque()    q.append(0)  # 从根节点的索引 0 开始    while q:        level_size = len(q)        for i in range(level_size):            idx = q.popleft()            if nums[idx] == -1:                continue            if i == level_size - 1:                result.append(nums[idx])            left_idx = 2 * idx + 1            right_idx = 2 * idx + 2            if left_idx < len(nums):                q.append(left_idx)            if right_idx < len(nums):                q.append(right_idx)    return result