腾讯 后台开发 光子工作室 一面凉经

之前很少分享面经,因为要不就是实验室项目经历,八股拷打,一些解决问题的思路,没什么参考性。

这次面试腾讯,又再一次深切的感受到大厂的威压(之前两次有过如此感受的是字节的提前批算法一面和快手算法三面),面完之后能明显感知到自己对于简历上所写内容的深入理解还不到位,以及难以在面试的短暂时间里体现出自己的优势。

而且开放性问题不少,发出来看看大家的看法以及对于其中的某些问题有没有好的答案,不吝请各位大佬赐教!

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总计 50min

实习经历

腾讯云计算,实习的两个月主要做了什么?(讲了两个主要完成的需求)

C++

引用和指针的区别?

引用的底层原理是什么?比如只能指向一个变量(一开始没想到,之后意识到了是const pointer)

在编译器的哪个阶段实现的?(?)

C++11里的特性,说一说?(列举了常用的那几个)

你知道 Lambda 使用时需要注意哪些问题吗?(我自己说了捕获和返回值,但这种开放性问题真的不好答,尤其是没具体的深究过)

了解协程吗?(只说了知道腾讯开源的libco,但是具体没了解过,面试官说可以了解一下,C本身也有协程)

网络编程

epoll 和 select 的区别?(红黑树和数组)

能不能再具体一些?epoll 和 select 是如何处理事件的?

(这块儿也是好久没看了,看得多点,写的太少,就只有个印象)

计网

对 tcp 和 udp 了解的深吗?(这问题我该怎么答?)

举例,如何用 udp 实现可靠传输?(除了序列号,超时重传,拥塞、流量控制等机制,我说了还有 QUIC)

为什么要有 QUIC?(这时候应该说 TCP 本身的缺陷,建立连接延迟、队头阻塞、连接迁移等问题,我举了连接迁移的实现机制,但是之后也没继续问了)

项目

webserver 定时器是如何实现的?如果要用 STL 里的某个数据结构,应该选哪个?存放的数据又是什么?

(此时我透露了这个项目的部分是我参考开源项目的实现做的,而且确实好久没看了)

日志库是如何实现的?(参考的muduo)有没有什么优势?

线程池是如何实现的?(std::future + 可变参模版)为什么要用线程池?一个16核的机器,分配16个线程,任务结束后等待另一个任务的派发,不用线程池不也是一样的吗?(我感觉这个问题我没有理解)

缓存池是如何实现的?(LRU)。有没有突出的地方?(没有。。。)

简历中有pytorch?是用来做什么的?(聊了聊有关简历上没有的另一个实验室毕设项目,深度强化学习的全景视频传输优化)

能不能聊聊深度学习和强化学习的不同?

强化学习中有个概念叫 MPD,能不能说一下?马尔可夫决策过程

框架是自己写的还是有参考?深度学习用的pytorch,项目框架是自己搭的,有借鉴传统视频的处理框架。

主要用了哪些 python 库?(听到这个问题我真懵了,除了 numpy,我就没记得其他库,除非实践中遇到问题找到了能解决这个问题的库,否则我觉得很难回答上来)

反问?

主要技术栈?C++ 和 Lua,不过 python 和 Go 也有。

如何看待 C++ 这门语言?(因为最近陷入了一种自我怀疑中,是否不该选 C++,以及我到底发挥了 C++ 的哪些特性?Go 和 Rust 在逐渐蚕食 C++ 后段服务器的应用范围,而Java相对来说确实更好找工作)面试官说即使是 C++ 开发,进来也不一定能写,而之所以这么招,是因为如果一个人对 C++ 特熟,那么转别的语言相对来说就会轻松很多。

面试官介绍了一些部门业务,这也是为什么之前问了问强化学习的问题。面试官举例,和平精英里的 AI,应用强化学习使之行为更自然。

#面试经验#
全部评论
关于引用的两个问题,我粗略查了一下,编译时就是当做一个常量的指针处理的,汇编阶段完成这一步的
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发布于 2023-08-30 19:21 陕西
C++20有coroutine协程,但是概念和Go的协程区别比较大。不知道面试官是不是想问那个
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发布于 2023-09-14 03:22 美国
兄弟啥学历啊
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发布于 2023-08-30 23:46 江苏
招联金融2024届秋招启动啦,欢迎点击头像详细了解🌹
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发布于 2023-08-30 23:37 广东
感觉像是同一个面试官
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发布于 2023-08-30 20:05 陕西
“引用的底层原理是什么?”这个我认为是不太对的,b站上有关于这个的讨论,并不仅仅是const pointer 这么简单
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发布于 2023-08-30 18:41 山东
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发布于 2023-08-30 17:55 北京

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整体感觉还是挺难,选择题考察面比较广,包括概率论,Python, c++语法,数据库,大数据,机器学习,深度学习等。编程第一题没啥思路,暴力搜索超时(已看网上大佬解答,应该有右边界一定等于n,之后线性扫描维护两个哈希表更新最优解即可求解,关键没看出来右边界这个事,em还是刷题少);第二题还好有点思路,用滑动窗口+两个单调队列求解即可。贴一下,求进面试## 1. 选择题#### 1.1 概率轮#### 1.2 C++#### 1.3 Python#### 1.4 数据库#### 1.5 大数据#### 1.6 机器学习## 2. 编程题####  2.1 给定一个长度为n的序列,a1, a2, …, an, 在其中选择一个区间[L, R],将区间中的元素全部加1之后变成数组b,求最大化逆序对差 inv(a)-inv(b),逆序对满足性质i<j, ai>aj。​分析:任意选择一个区间[L, R],将其中元素加1之后,选定区间中的逆序对数量不变,但是可以会导致R之后序列中逆序对的数量增加,**因此R一定取值为n**。之后我们需要确定区间左边界L的值;区间中元素加1之后,会使得[0, L-1]中逆序对的数量减少,因此我们只需要**求一个左边界L使得序列a中的逆序对减少量最大**。​为了完成上述任务,我们需要两个哈希表,哈希表1用于记录a序列中每一个元素左边元素x出现的次数;哈希表2用于记录a序列中每一个元素右边元素x出现的次数;之后遍历a序列,同时动态更新最大可以减少的逆序对的数量,记录最大减少量即为最优解。#### 2.2 在一场跳水比赛中,共有n位裁判依次为选手打分(打分为非负整数)。根据比赛规则,需要从所有裁判的打分中,选取连续的m个打分来计算选手的最终成绩。具体计算方式为:从这m个打分里去掉1个最高分和1个最低分,最后取剩余分数的平均值作为该选手的最终成绩。现在需要找到所有可能的连续m个打分区间中,最终成绩最高的那个区间,并输出该区间的起始裁判编号(从1开始计数)。如果有多个区间的最终成绩相同,输出起始编号最小的那个。​分析:对每个长度为 m 的连续区间,最终成绩$$\text{avg}=\frac{\text{sum} - \text{max} - \text{min}}{m-2}$$​因为 $m$固定,比较谁更大只需比较 **分子**$\text{sum}-\text{max}-\text{min}$。用两个 **单调队列** 分别维护窗口内的最大值与最小值(同时维护窗口总和)。这样每次滑动只需均摊 O(1) 时间。
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