应届生必看:C++ 面试八股文总结

校招和暑期实习里,岗位写「C/C++」「客户端」「基础软件」的,C++ 八股几乎躲不掉。很多人项目里用的是「能跑的 C++」,面试却被问到虚表、移动语义、智能指针底层——不是题偏,是考察点和日常写法本来就不是一回事。

这篇文章会把应届生最常遇到的 C++ 八股,整理成 50 道标题题单,按模块归类,方便大家按块过一遍。

一、C++ 和 C 的关系、基础语法

  1. C 和 C++ 的主要区别是什么?
  2. struct 和 class 在 C++ 里有什么区别?
  3. const 修饰变量、指针、成员函数分别是什么含义?
  4. static 关键字在全局变量、局部变量、类成员、类成员函数里各表示什么?
  5. extern "C" 是干什么的?为什么需要它?
  6. 引用和指针的区别是什么?什么时候优先用引用?
  7. 左值、右值、左值引用、右值引用分别是什么?
  8. typedef 和 using 有什么区别?
  9. 头文件为什么要加 include guard 或 #pragma once
  10. 声明和定义的区别是什么?为什么不能在头文件里随意定义非 inline 函数?

二、面向对象:封装、继承、多态

  1. 面向对象三大特性是什么?在 C++ 里分别怎么体现?
  2. 构造函数、析构函数、拷贝构造函数、拷贝赋值运算符各自什么时候被调用?
  3. 什么是深拷贝和浅拷贝?默认拷贝构造有什么问题?
  4. 什么时候需要手写「三法则 / 五法则 / 零法则」?
  5. 继承方式 public / protected / private 对基类成员可见性有什么影响?
  6. 同名函数隐藏(隐藏)和重写(override)有什么区别?
  7. 虚函数是什么?虚函数表(vtable)大致怎么工作?
  8. 纯虚函数、抽象类是什么?接口类一般怎么设计?
  9. 构造函数可以是虚函数吗?析构函数为什么常常要写成虚函数?
  10. 多态里的静态绑定和动态绑定分别指什么?

核心大厂开发面试题以及基础八股文资料汇总:

https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/Mq7XWW

三、内存、对象模型、资源管理

  1. 程序内存分区大致有哪些?栈和堆分别存什么?
  2. new / delete 和 malloc / free 有什么区别?
  3. 什么是内存泄漏?常见原因有哪些?
  4. 什么是野指针、悬空指针?怎么避免?
  5. 智能指针 unique_ptrshared_ptrweak_ptr 各解决什么问题?
  6. shared_ptr 引用计数是线程安全的吗?循环引用怎么破?
  7. RAII 是什么?在 C++ 里有哪些典型应用?
  8. 对象按值传递、按指针传递、按引用传递,性能和语义上怎么选?
  9. 成员初始化列表有什么作用?为什么有些成员必须用初始化列表?
  10. sizeof 空类为什么是 1?空基类优化(EBO)了解吗?

四、现代 C++:移动、完美转发、常用特性

  1. 什么是移动语义?std::move 做了什么?
  2. 移动构造函数和移动赋值运算符在什么场景下会用到?
  3. 右值引用存在的意义是什么?和「将亡值」有什么关系?
  4. 完美转发是什么?std::forward 解决什么问题?
  5. nullptr 相比 NULL 好在哪里?
  6. enum 和 enum class 有什么区别?
  7. lambda 表达式捕获列表 [] 里各写法含义是什么?
  8. auto 和 decltype 分别适合什么场景?
  9. 范围 for 循环底层大致等价于什么?
  10. explicit 关键字防止什么问题?

五、STL、模板、异常与进阶常考点

  1. vector 底层如何实现?扩容时会发生什么?
  2. vector 里 push_back 和 emplace_back 区别是什么?
  3. map 和 unordered_map 底层与复杂度区别?
  4. 迭代器失效是什么?哪些操作会导致 vector / map 迭代器失效?
  5. 函数模板和类模板的区别?模板实例化发生在哪个阶段?
  6. 模板特化、偏特化是什么?
  7. const 迭代器和 iterator 有什么关系?
  8. 异常处理的机制大致流程?实际项目为什么有人禁用异常?
  9. inline 函数和宏相比有什么优缺点?
  10. 单例模式有几种写法?懒汉和饿汉各有什么问题?

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大佬,能不能帮我看看我主页的offer帮选
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发布于 05-25 16:16 山东

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在我来鹅之后,接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill,之前的实习也写过一些skill,但是在我的理解中skill就是跟提示词没差,把你需要的目标全写上就好了,所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md,被mt打了回去,为了完成这个需求,我又赶紧请教了我身边的大神同学,获取一些写skill的经验,将原先1200行的md进行了对应的references拆封,又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果,最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill,那么今天来给大家分享怎么去写一个好的,可以实际用来工作的skill,摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0:先写 EvalsEval(Evaluation,评估)是一套结构化的、可重复运行的测试用例集,用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下",而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例:- 正例(Positive):用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”,验证 Skill 应该被加载- 负例(Negative):用户说“帮我把代码格式化一下”,验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界(Edge):“这个 PR 改了一行日志,要不要审”,验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写,而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次:如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大,只在一种模型上过了不够。没有 evals,你改 description 就是在盲改,一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1:写 Description(最难的一行)description 是路由触发器,不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容,只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式,每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么,好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子:不要写这个 Skill 做什么,要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单:- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图,最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2:写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具,只要提名字,模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多,尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例,它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条,gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md,放到 accessory file 里渐进加载。Step 3:用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑,模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档,条件触发才读("如果 API 返回非 200,读 api-errors.md")- assets/ —— 输出模板,模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置,问一次保存下来对于极其复杂的 Skill,进一步考虑是否应该拆成一组 Skill,用 depends: 声明加载关系。Step 4:迭代切分支出来,在无 Skill 的状态下跑 hero query(核心用户场景查询),建 eval 集,反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大,甚至会 spillover(溢出)到其他 Skill,所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5:发布大家快把这5步实行起来,成为写skill专家吧!
AI了,我在打一种很新的...
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