头条面经（已拿offer, 内含算法速成方案）
写一篇头条的面经，记录一下…… 众所周知， 头条注重算法，笔者从一开始的 leetcode 00， 啥都不会，到现在可以 hold 住大部分的简单题，在文末总结了算法刷题的思路，希望对你有用。
一面
笔试题
实现一个 promise.all
记住 3 个关键点
请求是并发执行的。
用一个计数器记录，等全部的异步接口都返回时就 resolve
返回的结果必须按照输入的 fn 顺序存储
买卖股票的最佳时机
股票系列问题有很多， 这道题的细节是“可以买卖无数多次”，那么用“贪心算法”即可。
二维矩阵
面试题
集成化开发是怎么搞的
-
git hook 钩子脚本，jenkin 设置自动化构建触发方式，编写脚本..
traivs 集成了解么？
taro 组件化开发
单元测试一般你使用哪些方法？
快照的原理了解么？
e2e 自动化测试是什么？
e2e 是事件驱动吗？
tree shaking 他是怎么实现的？
react 怎么做优化呢？
-
减少页面渲染的次数， purecomponent ， memo 记忆化组件
react fiber 分片
dom diff 的一个优化
react loader 的一个异步
react hook 的优缺点
useCallback 和 usememo 什么区别
react 函数式组件和类组件什么区别差异
webpack 做了什么优化
-
体积方面的优化: 压缩啊， 动态 polyfill，分包，tree shaking，延迟加载 js ……
构建速度方面的优化: 多进程打包,大型库外链,Dllplugin 将库预先编译 ,减少构建搜索或编译路径,缓存 bable-loader cache
分包,怎么分包,同步和异步你记得吗?
多进程编译？怎么实现的你了解么？
容灾怎么搞？
-
接口级容灾，模块级容灾，页面级容灾，404，还有 cdn 处理
那 nginx 那块的容灾呢，了解么？
nginx 怎么做负载均衡的
除了用 nginx 做过这些， 还设置过什么？
说出一个网站从输入到回车到页面渲染出来的样子. 这期间可以怎么做优化？
-
只答了熟悉的几个阶段
dns 解析阶段 预解析
建立 tcp 三次握手 链路复用 keep-alive
url 解析：是否命中强缓存，协商缓存等等
页面呈现: 解析 HTML，解析 css,合并 dom 树和 css 规则，生成 render 树,布局 render 树，负责各元素尺寸，位置的计算.绘制 render 树
总体感觉：一面聊得还是比较开心的，感觉一面面试官比较关注集成方面的东西，自动化测试如何集成等等……
刚结束 5 分钟就收到了二面的通知。头条的效率真的很不错。
二面
笔试题
下面输出了什么？
知识点：var 变量提升， let 暂时性死区
求最长的山脉
输入：[2,1,4,7,3,2,5] 输出：5 解释：最长的 “山脉” 是 [1,4,7,3,2]，长度为 5。
理解题目理解了很久...实际实现起来并不难，就是很难理解
首先， 最长的山脉：指最长的 2 个坡底之间的距离。
那么这道题的解决思路就出来了。
使用双指针分别从左右两边开始平移，找到第一个 坡底 即可
坡底：2 种情况，一种是左右 2 边都比它大，一种是在边界处，下一个值比它大。
求树的路径之和 （dfs 搞定）
面试题
场景题：一个页面有很多很多个数据，怎么让它不卡顿？
-
虚拟滚动
分片渲染
……
git eslint， 这些要怎么集成，写脚本？如何设置警告值，加邮件提醒？
运维这边，前端是如何发布代码的？
node 的 qps 是多少？为什么这么设置？
日志多的情况，如何处理？
babel 细节
其他的就是聊我做过的项目了。还有一些细节题目，忘记了哈哈。
总体感觉：二面面试官比较关注系统层面的东西，怎么部署，一整链路是怎么样的……有些时候我有点难 get 到面试官想考察的点，他也会逐步引导。很温和很强的大佬。不知不觉就跟面试官聊了 2 个多小时，然后面试官约的会议室到点了哈哈，然后就结束了面试。
三面
三面这个就很凶残了，幸好脸皮厚，不然我要怀疑人生了。
你做过小游戏？介绍一下
连连看小游戏？那你手写一个吧
-
（内心活动：？？？黑人问号，压力面也不是这样的吧）表面客客气气：需要全部手写出来？还是写一个大概的框架？
你就写出来就是了？
（怀疑人生的我，开始写起了代码）
-
定一个框架，定好 game 类的入参（类型），写好 draw 绘制 canvas 的方法，判断是否连线成功， 消除方块
那你个这个连线逻辑怎么判断？
连连看最多只能 2 个拐点，我只需要分 3 种情况，一个拐点，2 个拐点，没有拐点的情况。
那你写出来，你别说。
好吧…… 你要不要看看我之前写得文章，还有动图哦。（笑哭）
过了好久，面试官终于放过我了。聊项目聊聊聊。
你了解 koa 中间件么？
手写一个 koa 中间件。
为什么要跳槽？
职业规划
总体感觉：压力面，没有一丝微笑，总体聊了 40 分钟的样子。第二天就 hr 面了。效率真的杠杠的
头条其实，非常考察算法能力。顺路总结下如何从一个算法小白菜，到可以 hold 住大部分的 easy 题。
一.刷题网站
leetcode 网站[1]光看不练都是假的，这个网站的刷题顺序。先刷右上角的剑指 offer
二.系列题目
笔者将题目粗浅的分为下面几种类型：
解题思路有以下几种方式：
一开始看着贪心算法，动态规划，bfs，dfs 可能会觉得，好像好高级的样子，其实弄懂之后，就跟一个名词一样。可以一天吃透一个解题的类型。举一反三。不要觉得难，一步一个脚印就好了～
三. 实战题目
评论区真的很多大神，还有各种动画，所以建议大家打开对应的题目，多看看大神的解法，自己动手写一遍。下面只做一些题目的枚举和归纳分类。
1. 链表
合并两个有序链表[2]
旋转链表[3]
2. 树
说到树，先理解 dfs （深度优先搜索）和 bfs （广度优先搜索）
广度优先算法：（以一个波浪一样一层一层向外广播）
深度优先算法：（一直访问到子节点，然后再回到父节点）
很多题目都是基于 dfs 和 bfs 的变形，所以先吃透 dfs 和 bfs ，再去刷题。
二叉树的中序遍历[4]
二叉树的最大深度[5]
路径总和[6]
首个公共祖先[7]
重建二叉树[8]
3.两数之和，三数之和
核心思路：[利用哈希表]
遍历数组 nums，i 为当前下标，每个值都判断 temp 中是否存在 target-nums[i]的 key 值
如果存在则找到了两个值，如果不存在则将当前的 (nums[i],i) 存入 map 中，继续遍历直到找到为止
两数之和[9]
三数之和[10]
4. 股票系列
买卖股票的最佳时机[11]
5. 动态规划
一般只考察一阶动态规划，从结果推起，推导出一个公式。
看到一个段子：如果你遇到一个面试官给你出了个三阶动态规划，你就放弃把，因为面试官很怕你做出来。
爬楼梯[12]
三角形最小路径和[13]
动态规划的题很多很多，可以慢慢悟，等到灵光一闪，你就懂了
6. 位运算
位 1 的个数[14]
目前已拿到头条的 offer，薪资方面也比较满意，不过考虑到个人追求，最终还是选择了阿里。希望一切顺利～～～ 希望这篇文章对你有用～ 点赞转发～
参考文献
极客时间《数据结构与算法之美》
leetcode题目链接
[1]
leetcode 网站: https://leetcode-cn.com/problemset/all/
[2]合并两个有序链表: https://leetcode-cn.com/problems/merge-two-sorted-lists/
[3]旋转链表: https://leetcode-cn.com/problems/rotate-list/
[4]二叉树的中序遍历: https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/
[5]二叉树的最大深度: https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
[6]路径总和: https://leetcode-cn.com/problems/path-sum/
[7]首个公共祖先: https://leetcode-cn.com/problems/first-common-ancestor-lcci/
[8]重建二叉树: https://leetcode-cn.com/problems/zhong-jian-er-cha-shu-lcof/
[9]两数之和: https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/
[10]三数之和: https://leetcode-cn.com/problems/3sum/
[11]买卖股票的最佳时机: https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
[12]爬楼梯: https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/
[13]三角形最小路径和: https://leetcode-cn.com/problems/triangle/
[14]位 1 的个数: https://leetcode-cn.com/problems/number-of-1-bits/
作者：被单
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