腾讯内推腾讯面经

分享面经(wxg 某团队----客户端开发)

一面 (1个小时05分钟)

30分钟的实习cpp的一些问题,比如如何利用windowsapi设计窗口,z型扫描,如何定位等问题(30分钟)

1个小时后约复试二面(1个小时)

20分钟实习之后看了看我的github,给面试官跑了一下之前自己开源的代码和博客。30分钟。10分钟 

反转链表(好多次都写反转链表了哈哈)

1个小时后约第二次复试三面30分钟实习(1小时50分钟)

场景题 弹窗的设计以及大数据的处理。(跟之前的很像,我发现这些企业都爱考整体的架构设计,)要包括数据库和中间件的设计以及处理。(因为我实习和开源的东西用到过)

1个小时20分钟智力题我是真没准备,降落的铁球到几层的问题,现想真滴难 (之后火速约了面委)面完第三天就面委了面委40分钟怎么说呢,因为之前都是服务端和后端的项目,被大佬说了缺少客户端经验和能力,详细拷打了四十分钟实习的细节。以为挂了。

但是我认为我充分展示了我自己的优点吧,就算挂了也是尽力无怨无悔了😃(1个小时后进入hr面)

hr面当天面委结束后约了5天之后hr面经典hr面问题 很有意思 水平很高。

wxg(不只是wxg,我面试的其他公司,尤其是大厂,都很尊重同学,感觉很好)不愧是大厂中的掌上明珠。感觉面试很舒服,面试官都很尊重人,能让学生尽力展示优点。之后面试官加微信 走流程,不知道稳不稳

腾讯2026届可转正实习生招聘全球正式启动!

7000+实习生Offer,5大职位类,70余种岗位,6大事业群,3条职能线!

招聘岗位:技术类,产品类,设计类,职能类,市场类(同一时间仅能投递一个岗位,未在面试流程中可随时更换投递岗位)

面向人群:毕业时间在2025年9月-2026年12月期间的在校大学生

应聘流程:网申启动:2.25起在线测评:2.25起面试:2月下旬起Offer发放持续进行:3月上旬起

工作地点:深圳、北京、上海、广州、成都、杭州、重庆、贵阳、杭州、合肥、香港、海外多地

内推链接:https://join.qq.com/resume.html?k=_ViNj_kpGrpFvybrRuF4rw(使用内推链接投递,如有任何疑问或流程上的问题,欢迎随时联系)

大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位,我来确认有没有内推成功喽

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04-21 12:53
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广东药科大学 golang
树根科技的一面-半个小时算法题:删除有序链表的重复元素II原题LC82. 删除排序链表中的重复元素 II  是在牛客的核心代码模式一开始没运行成功后面说了思路 然后就放我过了我在最后说完思路之后调了一下代码之后运行成功完美😍就两道八股然后实习简单问了一下 没什么好回答的我操又是KPI我的面试八股:1,索引是什么?对于索引的理解?底层数据结构是什么我觉得这道题问的很经典但是可能大家回答的大差不差 这里希望大家看可以回答的有章法一点  我这里贴一下我的回答吧面试回答:索引是数据库中用于提高查询效率的数据结构。它类似于书籍中的目录、通过创建索引、数据库可以更快地定位到数据的位置,从而减少全表扫描的时间,显著提高查询性能。索引本质上是一个辅助数据结构、B+树索引是一种多路平衡树、常用于数据库的存储引擎。Innodb数据库默认使用 B+树作为索引。然后来介绍一下B+树索引1. 首先先说一下B+树的特点是什么:B+树的叶子节点存储数据、非叶子节点只存储索引、不存储实际数据、所有数据都集中在叶子节点。而且每个节点里的数据都是根据索引的值来顺序存放的 也就是顺序存储2. 然后呢B+树适合顺序访问及范围查询:B+树的叶子节点之间通过双向链表连接、每个节点都有指向前一个和后一个节点的指针、以及当前的数据。这种结构使得可以顺序访问、从任意一个叶子节点开始、通过双向指针快速地向前或向后访问其他节点访问高效、无需回溯即可遍历更多数据。也可以通过范围查询、可以通过在链表中找到该范围的起始叶子节点、然后顺序地访问链表中的节点。3. 以及最重要的是:B+树的查询性能比较高:由于B+树的结构是平衡的、所有叶子节点都在同一层、这意味着查询数据时、查询的深度通常比较浅(一般在3到4层)、即使数据量达到千万级、最多需要3~4次磁盘I/O操作就能找到目标数据。这极大减少了磁盘访问次数。 4. 还有就是B+树具有稳定的查询性能:由于B+树是平衡的,所有的数据检索操作都有相同的I/O延迟。这使得B+树特别适合用于存储大量数据并且要求稳定查询性能的场景、这也是我们选择B+树作为索引的主要原因  2.面试官问的问题:  面试官问的是:一个表下有多个索引,每一个索引下都是B+树结构、那每一个索引的叶子节点都是存储的实际的数据吗?一开始没明白这个是什么意思、后来面试官提示了一下才明白原来问我的是:聚簇索引和非聚簇索引(二级索引)的区别。参考回答:分为聚簇索引和二级索引回答聚簇索引:叶子节点:存储的是主键值和完整的行记录(即数据行的所有列数据)。非叶子节点:存储的是主键值和指向子节点的指针。非聚簇索引(二级索引):叶子节点:存储的是索引键值和该行的主键值、不存储完整数据。非叶子节点:存储的是索引键值和指向子节点的指针。查询过程:如果查询条件使用了二级索引(非聚簇索引)、但查询的数据既不是主键值也不是二级索引值、则需要通过二级索引查找主键值、然后回表查询实际数据。这样会进行两次B+树扫描、分别查找索引和数据。如果查询的列是主键值和二级索引值、并且这两列都在二级索引中(例如联合索引)、则可以直接在二级索引中查询到所有需要的字段、这时称为覆盖索引、无需回表、查询只需要扫描一次B+树、效率更高。
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