C++_腾讯WXG后台开发一面面经(已过等二面)

关于本人:985+港硕,昨天字节连续3面,今天早上10点微信一面,面到差不多11点半。

先做题:
1. 字符串的加法,N进制(很快写完了,但是不满足面试官的要求,面试官引导进行修改:1.不能用多余的数据结构进行int和char的转换 2.需要用一个循环搞定所有操作 3.要求最后用reverse),在引导下很快改完了
2. Leetcode 292 Nim游戏 说思路 推导过程 因为做过 很快过了

接下来灵魂拷问,每个问题都是顺着问下去,问到不会为止,尽量回忆。。

C++,左值,右值
C++内存分布是怎样的
C++的volatile用过吗?为什么要用?举个例子

TCP在流量大和流量小的时候,分别会有哪些优化机制?(不太懂,回答的经典TCP八股文,窗口啊,流量和拥塞控制啊之类的内容)

了解大小端吗?说一下
Linux下是大端还是小端?怎么判断?

float 和 double 是怎么存储的?结合大小端说一下

假设现在有一个进程,不断运行一个while循环,现在如果有别的进程想要运行,OS怎么处理?回答的是多核另外一个进程就能够直接拿到资源,追问:那单核呢?回答关于进程调度的内容
你说的时间片轮转法,有什么优缺点?怎么确定每个时间片的大小?
如果现在让你实现这个方法,怎么实现?

Linux的文件系统怎么实现的?

如果让你实现一个缓存,你怎么实现,需要注意哪些内容?

假如现在有10台并行运行的服务器,现在客户端请求内容,每台服务器都响应内容,这样导致效率低,怎么解决?(回答的哈希,将请求映射到一台服务器上面)
那现在减少或者增多几台服务器,你怎么做?(回答的使用一些动态的哈希算法,线性哈希,一致性哈希)
说下一致性哈希是怎样实现的?

你项目上有一个是关于搜索的,现在有一些文档,你需要进行一些搜索,你怎么做?(首先回答的在文档上面建立词的向量空间,然后将每个文档映射成空间下的向量,最后把搜索串也映射成向量,然后用相似度求匹配文档(我项目上就是这么做的))
那假如我需要按搜索串匹配呢?(回答的KMP算法。。但是好像不满意。。然后又扯到trie树啥的)
然后又问,你用trie树只支持前缀匹配,那如果我搜索不一定要只按照前缀匹配呢?

还有其他一个比较经典的问题,可能没有回忆到,不赘述了。

面完饿死,楼下买了个麦当劳回来,一查过了,等复试

感想:
1、面试体验很好,面试官会引导你回答,而且不轻易打断
2、感觉面试官是随着他的思维发散性提问的,要跟上他的思路,问得比较细。。有一些确实是忘记了,靠着本科的记忆回答的

祝大家好运连连,offer多多,祝我自己下面顺利
#面经##腾讯##C++工程师#
全部评论
楼主你好,请问你是实习、校招还是社招?
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发布于 2021-04-15 21:24
分享一个广州的IT岗位内推群
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发布于 2021-03-29 17:36
老哥 是wxg哪个部门的
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发布于 2021-03-29 17:22

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本来没有敢投递字节(太硬核),上次投了个财经部门的日常实习,因为不能快速到岗被拒了。HR从人才库里把我捞出来,机缘巧合下面了这个部门。这次下午起来太放松了,忘记录音了,只能给出一个回忆版。自我介绍:这次着重介绍怎么看jdk源码的,项目和经历反而没怎么细说Q1 lua脚本怎么实现原子性Q2 CAS原理,和lua脚本哪个好Q3 刚才提到了负载均衡,解释一下Q4 熟悉那些关系型和非关系型的数据库,这里着重说了一下esQ5 RAG:向量数据库用的什么,怎么存的。怎么检索的,检索之后的排序算法RRFQ6 SSE是怎么做的,推理的时候也是SSE吗Q7 MCP工具调用是怎么做的,工具参数解析是怎么做的Q8 记忆管理是怎么做的Q9 你提到对话之后异步抽取记忆,那么有没有可能存在记忆丢失的可能我答的是由于异步抽取,可能还没有完成记忆落库,主线程的检索请求就来了,这个时候确实检索不到,但是一般最新的消息在滑动窗口里面,所以理论上没关系。我问面试官应该怎么做,他说用LangGraph ,图+状态的流转。还说现在记忆管理是一个开放的问题,有时候做项目会有记忆的污染(一个项目里出现另一个项目的记忆),用户偏好作为记忆是没问题的,不同项目的记忆隔离是个问题。Q10职业规划(做算法还是研发),实习时间Q11反问,实习生过去做AIops,尝试用agent来自动监控、管理后台的那些容器之类的没有手撕,撕也不怕,上周携程美团拼都督都撕了好几遍了。最后还聊了几句,他说AI时代,知识储备虽然重要,但是看中候选人的潜力。如果候选人能在某个问题展示出自己的思考,或者解决问题的能力也是可以的。AI已经可以让一个人快速获取知识,所以思考和能力比记忆更重要。之前两个京东的面试官,一个美团虚拟数字人。这次面试是体验最好的一次了,我答的混乱的地方他都会总结一下,有些不到位的,他还补充了一下细节,像是探讨交流一样。
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