大厂面经：字节跳动今日头条前端技术面经，教你轻松面试上岸！

2023-10-25 14:36:58

字节跳动今日头条前端技术面经（4轮技术面+hr面）

字节跳动今日头条是国内互联网巨头，也是近年来发展最快的企业之一。字节跳动今日头条的前端开发岗位竞争非常激烈，面试难度很大。为了帮助大家更好地准备字节跳动今日头条前端开发岗位的面试，我们整理了字节跳动今日头条前端技术面经（4轮技术面+hr面），涵盖了算法题、后端题、产品题和hr面，希望对大家有所帮助。

第一轮技术面

1. 算法题：

题目：老师分饼干，每个孩子只能得到一块饼干，但每个孩子想要的饼干大小不尽相同。目标是尽量让更多的孩子满意。如孩子的要求是 1, 3, 5, 4, 2，饼干是1, 1，最多能让1个孩子满足。如孩子的要求是 10, 9, 8, 7, 6，饼干是7, 6, 5，最多能让2个…

答案：

将孩子们的要求从小到大排序，将饼干也从小到大排序，然后从第一个孩子开始，依次给每个孩子分配饼干。如果当前饼干的大小大于或等于孩子要求的大小，则将饼干分配给孩子，并将饼干数量减一；否则，跳过当前孩子，继续给下一个孩子分配饼干。重复以上步骤，直到所有的孩子都分配到饼干或所有的饼干都被分配完。

def assign_cookies(children, cookies):
  """
  :type children: List[int]
  :type cookies: List[int]
  :rtype: int
  """

  # Sort the children's requests and the cookies in ascending order
  children.sort()
  cookies.sort()

  # Initialize the number of satisfied children to 0
  satisfied_children = 0

  # Iterate over the children's requests
  for child in children:
    # Find the first cookie that is greater than or equal to the child's request
    i = 0
    while i < len(cookies) and cookies[i] < child:
      i += 1

    # If a cookie is found, assign it to the child and increment the number of satisfied children
    if i < len(cookies):
      satisfied_children += 1
      cookies.pop(i)

  # Return the number of satisfied children
  return satisfied_children

2. 后端题：

题目：给定一个字符串，找出其中最长的回文子串。

答案：

可以使用动态规划算法来解决这个问题。首先创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示字符串中从第i个字符到第j个字符的子串是否是回文子串。然后从左到右、从上到下填充dp数组。如果当前子串是回文子串，则将dp[i][j]设置为True，否则设置为False。最后，找到dp数组中值为True的子矩阵，并返回对应的子字符串。

def longest_palindrome(s):
  """
  :type s: str
  :rtype: str
  """

  # Create a 2D array to store the longest palindrome substrings
  dp = [[False for _ in range(len(s))] for _ in range(len(s))]

  # Initialize the diagonal elements to True
  for i in range(len(s)):
    dp[i][i] = True

  # Iterate over the string from left to right and from top to bottom
  for i in range(len(s) - 1, -1, -1):
    for j in range(i + 1, len(s)):
      # If the current substring is a palindrome, mark it as True
      if s[i] == s[j] and (j - i <= 2 or dp[i + 1][j - 1]):
        dp[i][j] = True

  # Find the longest palindrome substring
  max_length = 0
  max_palindrome = ""
  for i in range(len(s)):
    for j in range(i, len(s)):
      if dp[i][j] and j - i + 1 > max_length:
        max_length = j - i + 1
        max_palindrome = s[i:j + 1]

  # Return the longest palindrome substring
  return max_palindrome

3. 产品题：

题目：设计一个新闻推荐系统，能够根据用户的兴趣和历史行为推荐新闻。

答案：

新闻推荐系统可以分为以下几个步骤：

收集用户信息： 收集用户的个人信息、兴趣爱好、历史行为等数据。
构建用户画像： 根据收集到的用户信息，构建用户画像，了解用户的兴趣和偏好。
获取新闻数据： 从各种新闻来源获取新闻数据，包括标题、正文、图片、视频等。
新闻预处理： 对新闻数据进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等。
新闻向量化： 将新闻数据向量化，以便于计算新闻之间的相似度。
计算新闻相似度： 计算新闻之间的相似度，相似度高的新闻更有可能被用户感兴趣。
生成推荐列表： 根据用户的兴趣和历史行为，生成个性化的新闻推荐列表。

新闻推荐系统是一个复杂的系统，涉及到很多技术和算法。要想设计一个好的新闻推荐系统，需要综合考虑多种因素。

第二轮技术面

1. 算法题：

题目：给定一个数组，找出其中最长的连续子数组的和。

答案：

可以使用动态规划算法来解决这个问题。首先创建一个数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最长连续子数组的和。然后从左到右填充dp数组。如果当前子数组的和大于0，则将dp[i]设置为dp[i-1] + nums[i]；否则，将dp[i]设置为nums[i]。最后，找到dp数组中的最大值，并返回对应的子数组。

def max_subarray_sum(nums):
  """
  :type nums: List[int]
  :rtype: int
  """

  # Create an array to store the longest continuous subarray sums
  dp = [0 for _ in range(len(nums))]

  # Initialize the first element of the dp array
  dp[0] = nums[0]

  # Iterate over the array from left to right
  for i in range(1, len(nums)):
    # If the current subarray sum is greater than 0, add the current element to the subarray sum
    if dp[i-1] > 0:
      dp[i] = dp[i-1] + nums[i]
    # Otherwise, set the current subarray sum to the current element
    else:
      dp[i] = nums[i]

  # Find the maximum value in the dp array
  max_sum = max(dp)

  # Return the maximum value
  return max_sum