字节秋招后端广告一面（手撕不会

本篇为本人实习+秋招面试被考到的手撕算法题和编码题总结首先是算法题：1. 算法题部分，有很多题是非常高频的，仅仅从我个人的面试体验就能看出来，最为突出的就是LRU，到了最后我已经可以在8分钟以内写完一次LRU了2. hot100在其中的比例为7/20，但是如果算上重复的，那就超过50%了；另外还会有一些题目是从hot100的做题思想就能拓展出去的3. 无他，唯手熟尔需要编码的场景题通常涉及几个方面的思想：外部多路归并排序；位运算；拒绝采样；大模拟；特殊数据结构有一说一在面试后，我的这方面思想也得到了很大的提升⭐算法题（除去重复题目，共20道）：➡️ 打家劫舍（力扣No.198，hot100，简单）➡️ 树的路径总和 ×2（力扣No.112，简单）➡️ LRU缓存 ×5（力扣No.146，hot100，中等）➡️ 最小栈 （力扣No.155，hot100，中等）➡️ 重排链表 ×2（力扣No.143，中等）➡️ 螺旋矩阵II（力扣No.59，中等）➡️ 最大子数组和（力扣No.53，中等）➡️ 合并区间 ×2（力扣No.56，hot100，中等）➡️ 岛屿数量 ×2（力扣No.200，中等）➡️ 二叉树的层序遍历 ×2（力扣No.102，hot100，中等）➡️ 寻找峰值（力扣No.162，中等）➡️ 翻转链表II（力扣No.92，中等）➡️ 快排 ×2（中等）➡️ 数组中第k大的数，要求堆排序思想写 ×2次（力扣No.215，hot100，中等）➡️ 字符串中最长无重复字符的子串（力扣No.3，hot100，中等）➡️ 分发糖果（力扣No.135，困难）➡️ 小于n的最大数（字节高频题，非力扣，困难）➡️ 寻找旋转排序数组中的最小值（力扣No.153，中等）➡️ 整数反转（No.7，中等）➡️ n个六面的骰子，扔一次之后和为k的概率是多少（中等）⭐场景模拟题：➡️ 两个线程交替输出1-100➡️ 两个复杂字典，如何将字典1通过一些规定好的操作变成字典2➡️ 长为8位的无重复大量数据，如何从小到大输出？如果内存不够一次全部读入呢？➡️ 如果有10亿个32位的整数，如何找出那些只出现过一次的数？内存有限，无法一次性读入全部数据，另外时间复杂度越低越好⭐特殊题：➡️ 实现一个无锁的线程安全的循环队列 ×2，一次Java一次Go➡️ 给定一个数组，如何用最小的比较次数获得最大最小值➡️ 有一个rand函数，生成1的概率是p，0的概率是1-p，那么如何用它生成一个rand2()，使得生成1和0的概率都是0.5➡️ 用rand7()函数构造函数rand10()➡️ 带超时时间的LRU缓存➡️ 实现一个单例模式加油💪🏻祝大家都有自己满意的offer！

1. 自我介绍2. 实习拷打：数据准备如何进行优化的？3. Redis缓存分片集群原理介绍一下？4. Redis 分片过后，数据读写的流程是什么？对应业务来说，它是如何知道要访问哪一个Redis实例获取数据的？5. Redis 集群分片，数据存储一段时间后，新增一个分片的流程是什么？6. Redis 的持久化是否了解，请你介绍一下其流程7. Redis 的数据类型介绍一下？8. Redis zset 介绍一下？跳表是什么概念？9. JDK 线程池参数设置，AsyncTool 如何弄的？10. 线程池执行任务的流程是什么？11. Java 中的锁有什么？synchronize 原理是什么？还有其...

1、挑一个项目介绍一下2、Agent项目是实习项目还是个人项目？有没有上线？3、拷打实习（10min）4、大模型微调，你的训练数据集是如何构建的？数据量有多大？5、在构建数据集的过程中，遇到了哪些挑战？花了多长时间？6、你之前的实习经历偏后端工程，你未来的职业规划更倾向于纯后端开发，还是希望从事与AI/大模型结合的工作？7、详细讲一下Golang中Channel的概念和作用，它是否是并发安全的？8、Channel和传统的锁（Mutex）在实现并发控制时有什么区别？各自的适用场景是什么？9、讲一下GMP模型10、当P的本地队列为空或者不为空时，它会怎么去调度G（协程）？11、Redis支持哪些数据结构12、为什么Redis的速度这么快13、如何实现一个类似淘宝搜索框的实时商品名称模糊搜索功能？14、实时输入联想与输入完成后点击搜索在技术实现上有什么本质区别？15、实时搜索通常使用什么网络协议（如WebSocket）？你了解或有使用过吗？讲一下16、请详细说明微信扫码登录的完整流程和背后发生的原理17、在微服务架构中，服务发现和负载均衡是如何实现的？18、服务注册中心（如Nacos, Consul）是如何工作的？服务实例如何注册和保活（如通过心跳机制）？19、讲一下Agent中的“长短期记忆”20、什么样的信息应该放在长期记忆，什么样的信息放在短期记忆？21、当对话轮数很多，上下文窗口不足时，有哪些处理策略？（如截断、压缩）22、如果要进行记忆压缩，通常有哪些方法？23、了解过Agent的设计范式吗？有哪些？24、你设计的Agent是怎么实现ReAct模式的？详细讲讲25、手撕：实现一个并发任务处理器：给定一个包含100个任务ID的列表，要求控制最大并发数为3，模拟并发调用某个外部接口（如打印ID）

分析 假设函数 move(n, src, aux, dst) 表示把 n 个盘子从 src 移到 dst，aux 为辅助杆）：   基准情形（Base Case）  若 n == 1，直接输出 “src dst”（把唯一盘子从源杆移到目标杆），返回。    递推情形（Recursive Case）  步骤 1：move(n‑1, src, dst, aux) —— 把上面的 n‑1 个盘子从 src 借助 dst 移动到 aux（此时 aux 成为目标杆）。 步骤 2：输出 “src dst” —— 把第 n 个（最底层） 大盘子从 src 直接移到 dst。 步骤 3：move(n‑1, a...