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后端开发工程师面试题库

面向后端开发工程师相关面试,围绕系统设计、算法、MySQL、缓存、项目经验等主题展开练习,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。

1256 道题目建议用时 3768 分钟专项面试练习

全部题目 1256 道题

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请做一下自我介绍,并重点说明你的后端开发相关经历。

考察候选人的表达概括能力,以及其经历与后端岗位的匹配度。
626

请介绍你第二段实习的主要内容,包括你负责的模块、技术难点和最终产出。

通过实习经历判断候选人的实际工程能力、问题解决能力和产出意识。
627

请介绍你第一段实习的主要内容,并说明它对你后续后端发展的影响。

考察候选人早期实习的含金量、成长轨迹以及自我认知。
628

请介绍一个你个人项目,重点说明架构设计、技术选型和你的个人贡献。

考察候选人在没有公司业务约束下的技术选型能力、架构思维和动手能力。
629

请实现一个算法,两两交换链表中的节点,并说明你的思路和复杂度。

考察候选人的链表操作能力、边界处理能力和代码实现基本功。
630

请设计一个素材生产Agent,并说明你会如何压缩上下文、保证重要信息不被压缩掉,以及大模型如何与Agent交互。

考察候选人对Agent架构设计、上下文管理、信息压缩与大模型交互机制的理解,以及能否结合业务场景做工程化设计。
631

请实现一个算法,找出给定字符串中的所有最长回文子串。

考察候选人对动态规划的理解以及处理字符串问题的能力,特别是如何高效地找到所有最长回文子串。
632

请设计一个函数,解析给定的XML字符串并返回其值。

考察候选人对字符串解析和模拟的能力,以及对XML基本结构的理解。
633

给定一个只包含两种字符的字符串,要求每两个相邻字符不同,求最小操作次数。

考察候选人对动态规划和状态设计的理解,以及处理字符串相邻字符约束的能力。
634

RAG知识库的业务场景是什么?

考察候选人是否理解RAG知识库的实际业务价值、使用场景以及技术选型与业务需求的匹配度。
635

针对高并发写热点问题,你有哪些优化思路?

考察候选人对高并发写热点问题的理解深度和实际优化经验,包括数据库、缓存、架构等多层面。
636

向量库为什么选Milvus?

考察候选人在向量数据库选型时的考量因素,包括性能、扩展性、生态等。
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