[腾讯面试] 2015腾讯校招后台开发一面二面三面面试分享

一面

一面是第一天的早上九点，记得那天很早就起床了，和同学一起去的酒店，本以为我们已经算来的早的了，到了酒店才发现整个大会议厅都是人。然后就是排队签到，没等几分钟就叫到我去一面了...

一面面试官貌似一直在等我，可能我是他第一个面试的。我一进去就叫我把简历给他，然后让我自我介绍了下，不到一分钟就介绍完了（主要自己觉得没什么好介绍的），这时面试官还在看我的简历。等了一会，面试官开始问我简历中哪个项目是我最熟悉，最能体现我能力的项目？然后我就把实验室做的一个项目介绍了下，包括项目背景，架构，自己负责的模块等等，在介绍过程中面试官根据我说的提了一些关于系统并发量，效率的问题。问完前面的项目之后接着问了关于实习做的项目情况，我就啪啦啪啦的说了实习部门所做项目的一个架构图，然后他就开始针对这个架构提问题，记得问了：怎样在增加了节点的情况下使得所有机器的负载都均衡的降低？之所以会问这个问题是因为实习那个项目架构并没有考虑这个问题，然后我就说用redis集群那种多个slot的机制或者用一致性hash的机制来解决。问完项目之后还问了两道大数据的题目：

• 在10亿个整数里面找出最小的100个数？
• 给定几百万个IP段(如10.0.0.1 -- 10.0.0.100)，不重复，不交叉，现给你一个IP，求IP所在的IP 段。（不计IP段数据的预处理时间）
  

第一个说了两种方法，一个是用大根堆，一个是用了bitmap。第二个直接用二分，将IP转换为整数。

二面

一面结束后大概晚上10点左右接到二面通知，明天下午三点到酒店面试，到酒店发现人依旧爆满，不知道今年腾讯招多少个啊！！！签了到后很快就轮到我了，一看到二面面试官，就感觉面试官很随和，很有礼貌的叫我坐里面，不用给他简历，他已经有了什么的。等我坐好后，他并不是问我问题，先介绍了下他们部门是干啥的，然后问我对他们部门感兴趣不，他还说如果不感兴趣那我们就到这里。这种时候我也只能说感兴趣了~~，要不然就game over了。看我点了点头后他就说那我们开始面试吧，然后在纸上写了个函数叫我实现。

int atoi(char *str)

看到这函数，我就想这个应该主要考查各种异常处理情况吧，然后就在脑子里想了一下各种异常情况，当我准备动笔写的时候，面试官却说只考虑是正整数的情况，不考虑溢出什么的，听了这话我就纳闷了，心想这还有什么好写的啊，都不考虑异常处理，难道有什么陷阱？结果面试官又来一句我就看看你写程序的一个思路，习惯！好吧，这我才放心开始写，差不多写了五分钟，他看了之后点了点头说那我们继续。后面他大概问了三道题目：

• 一个文件有100w行，每行是一个长度为20的字符串（由a-z中的字符组成）,内存大小为8Mb，问重复次数最多的字符串是哪个？
• 一个正方形，去掉左上角的1/4后余下的图形怎样均分成4个大小，形状相同的图形？
• 后台服务器每分钟会给客户端发送总共约10w个心跳检查包，每个心跳包的往返时间在0-100ms之间，求每分钟内这些心跳包的八十分位数（将往返时间从小到大排序，排在第80%的数，这个中位数的概念类似）？
  

第一个题目我先将文件通过hash分到10个小文件中，然后用hash_map来统计各个字符串出现的重复次数。面试官说可以，然后说我现在只要找出重复次数最多的那个字符串的重复次数，不需要找出具体是哪个字符串。问我有没有更好的方法。然后我想了想，如果不要保存字符串的话，直接将每个字符串都hash到整数空间，然后进行统计次数，内存差不多是8Mb，面试官听了说可能会出现冲突的情况的一些细节。

第二道题目想了一会没想出来，后面面试官提示说这次是技术面试，不是要你瞎蒙，要分析，分析可能更容易找到答案。我再想了想还是没有想法，然后面试官就说算了。回到学校后想了想，和同学讨论了下，其实很简单，当时面试时没有把思路放开啊！

第三道题目我特意跟面试官确认了心跳包的往返时间是在0-100ms之间，有了这个信息这个题目就好解决了，只要开大小为100的数组a来做计数器，对0-100ms之间的每个时间都统计对应的心跳包的数量。求八十分位数只需要从头遍历数组a，找到对应的第80%个位置的往返时间就ok了。

上面三个问题问完之后，面试官直接就说我这边你已经通过了，说我是他今天最后一个面的了，有时间，就开始和我啪啦啪啦聊他们部门，然后要我好好考虑是去他们部门还是去我实习的公司。

三面

果然和二面面试官说的一样，我很快就收到了三面通知，去面三面时候明显感觉现场的人数锐减，会议厅也换成了一个小的。三面面的很轻松，就是聊人生聊理想啥的~~~

总结

腾讯这次面试总的来说还是比较的轻松，没遇到什么大的麻烦，也许是自己运气好，碰到的面试官人都比较的好，也许是因为我实习过吧。就是二面那道题目没有想出来有点可惜，本应该能做出来的。