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面向后端开发工程师相关面试,围绕系统设计、算法、MySQL、Redis、缓存等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

1239 道题目建议用时 3717 分钟专项面试练习

全部题目 1239 道题

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给定两个数组 a 和 b,你可以修改 a 中任意位置的元素,修改第 i 个位置的代价是 b[i]。求将 a 修改成非递减数组的最小总代价。

考察候选人对动态规划、状态设计和优化问题的解决能力,特别是将数组修改为非递减的最小代价问题。
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请结合一个真实项目,说明你如何把AI能力落地到业务中,并保证其安全应用。

考察候选人将AI技术从方案到落地的完整工程能力,以及在真实业务场景中识别和控制AI安全风险(如数据泄露、提示注入、输出不可控)的意识。
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你在日常开发中使用过哪些AI Coding工具?请说明具体使用方法和效果。

考察候选人是否真正将AI编程工具融入开发流程,以及能否客观评价工具的能力边界和适用场景。
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你购买或使用过哪些大模型厂商的Coding Plan?选择时主要考虑哪些因素?

考察候选人对AI编程工具生态的了解程度,以及从成本、能力、合规等角度做技术选型的意识。
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请手撕一道算法题:求两个数组的交集。

考察候选人基础编码能力、边界条件处理和沟通表达,是否能在无提示下写出正确且可运行的代码。
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缓存数据一致性怎么保证?

考察候选人对缓存与数据库双写一致性的理解,以及在实际场景中如何权衡一致性与性能。
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Kafka项目里怎么使用?

考察候选人在实际项目中使用Kafka的场景、设计考量及问题解决能力。
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数据库越来越大怎么办?

考察候选人对海量数据存储和查询的优化策略,包括分库分表、索引、归档等。
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分库分表和索引怎么优化的?

深入考察候选人在分库分表场景下的索引设计及优化能力。
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多表关联查询分页怎么优化查询效率?

考察候选人对多表关联分页查询的性能优化能力,包括索引、延迟关联、子查询等技巧。
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请介绍你参与过的营销拼团交易项目,并说明你在项目中遇到的主要技术问题及解决过程。

考察候选人对自己项目的理解深度、技术难点识别与解决能力,以及表达沟通能力。
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在营销拼团项目中,高并发场景下库存异常(如超卖、少卖)是如何产生的?你采用了哪些解决方案?

考察候选人对高并发库存问题的理解深度,以及实际解决方案的设计与落地能力。
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