世界就是个巨大的草台班子

-面试时间：2026年3月2日15:00-面试部门：腾讯文档（感谢捞捞）-面试岗位：后端开发-面试市场：一小时左右本人年前压着ddl投递的,就想着年后面试多准备一些，刚好事如所愿，年后初八发邮件预约面试时间选到了3月2号，今天下午面上了，也是本人第一次面试，把问题制作为面经，欢迎各位UU参考，祝大家面试顺利：算法：删除链表重复元素（不难）但是面试官会追问：空间复杂度，时间复杂度，优化方案，并且全部手写（如果只刷Leetcode的UU注意下，还是很需要锻炼从0开始手撕的，结构体，写用例等等）八股（少，问的难度适中）1.TCP三次握手，四次挥手，为什么2.TCP与UDP区别，优缺点3.HTTP协议常见状态码，不同开头对应4.HTTP（302）是什么意思（忘看了。。。。。。。。。搞后端最近没咋见过）中间件（只问了RabbitMQ)先介绍RabbitMQ干什么的，哪里用，怎么用。1.消息堆积怎么办2.生产者顺序影响吗，消费者如何接收？3.重试机制，重试在哪里设置项目（我也很蒙，八股就问了点计网）1.RAG流程？2.RAG切片策略？3.RAG评测/优化4.FunctionCalling是什么，怎么用5.Skills?用过吗，干什么的6.用过哪些AI工具7.AI辅助编程，有什么好的心得？策略？8.MCP用过吗？干什么的？（我不是Agent开发，补药啊，会消失的）最后反问，差不多就这么多。有些细节想不起来了...刚面完，出结果了就更3-3更新:已挂，还是多沉淀沉淀吧

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、核心概念界定热查询、冷查询是基于数据访问频次、响应时效要求、业务价值划分的两类查询场景，核心差异体现在访问频率、资源消耗、用户容忍度三个维度，是大数据、分布式系统、数据库优化中最常见的性能瓶颈场景。1.1 热查询定义与特征热查询是针对高频访问、低延迟要求的热数据发起的查询请求，热数据多为近期产生、核心业务流转、用户高频触发的数据（如近30天订单、商品详情、用户活跃信息）。访问特征：QPS高、并发量大、请求集中，单次查询数据量小，要求毫秒级响应；业务场景：电商商品查询、用户...

纯文学专业 毫无专业技能 有两段大厂运营实习，一段硅谷ai初创的增长运营（腾讯内容运营 本科时候做的；搜狐策略产品运营 研究生做的 但其实是包装成策略产品运营的 实际上干的工作更偏内容）去年12月想转产品 海投80份简历现在在高途做ai产品实习（但是感觉这个产品还在内测，实习的产出预计不会有多少）中途也有骑驴找马 但是约面率很低 面了一个快手的电商策略产品 一个滴滴的用增产品 都一面挂 现在在犹豫要不要继续投产品的暑期 还是转投运营（前段时间面了腾讯的某产运岗二面挂、字节byte intern的产运岗hr面横向挂 感觉运营也不好进）看能不能先捞到一个运营的暑期 然后实习之余准备体制和泛体制的行测申论 等于是争取在秋招之前捞一个转正offer稳住自己的心态 ？好迷茫 到了这个关头才觉得自己的规划很晚 学生干部也没做 校级奖励也没有 互联网实习也不是最好的那批 好死不死拿了一个这样子的学历 也脱不下长衫 每天都很焦虑+绝望

面了十多家公司，拿了大厂和中小厂的实习offer，也踩过不少面试的坑，发现很多C++同学不是技术不行，而是回答方式不对、踩了面试官的雷区，明明会的知识点，一说就错，明明能拿分的问题，直接答崩。其实C++面试，尤其是实习面，面试官不仅看你会不会，更看你懂不懂职场规矩、思不思路清晰、靠不靠谱，分享几个我踩过坑后总结的回答思路，还有高频坑点，记住这些，至少面试不丢分，甚至能加分。一、技术题别只会“报答案”，要会“讲逻辑”这是最容易踩的坑，也是C++面试最核心的点，面试官问技术问题，不是考你背题，而是看你理解底层、能落地、会思考。比如问你“为什么用shared_ptr而不是裸指针”，别只说“防止内存泄...