斑马网络-语音算法日常实习面经

数据库平台开发实习生 - 技术一面（算法太烂了，建个链表建半天，面试官等不住了，居然还用了c++语法，太招笑了）面试问题速览1. 请做个自我介绍。2. 能讲一下你实习项目中，分布式锁这块你是怎么实现的吗？3. 讲一下你自学的 Raft 一致性算法。4. （追问）讲一下 Raft 的日志复制这块。5. 你的 AI 项目里，RAG 是怎么做的？向量数据库是怎么选型的？6. 讲一下 Function Calling 的概念和应用。7. 现场算法编程：删除链表的倒数第 N 个节点。（LeetCode 19）我的回答策略与分析【针对问题】分布式锁的实现原理【回答策略】：我采用了“方案演进式”的回答方法。1. 起点：从最基础的 SETNX + EXPIRE 方案讲起，这是最容易想到的起点。2. 主动暴露问题：立刻指出该方案的缺陷，即两条命令非原子性，在极端情况下会导致死锁。这能体现出你思考的严谨性。3. 方案升级：提出使用 Redis 2.6.12 之后提供的原子性命令 SET key value NX PX milliseconds 来解决上述问题。4. 再次深入：继续主动挖掘该方案的潜在问题，即“锁过期了但业务没执行完怎么办？”，引出更高级的“锁续期”概念。5. 最终方案：最后点出 Redisson 等成熟框架是如何通过“看门狗（Watchdog）”机制来自动续期，保证业务执行期间锁的有效性。【回答分析】：这个回答策略的效果非常好。它向面试官展示的不仅仅是你“知道”分布式锁，更是你“理解”它背后的设计权衡和技术演进逻辑。这种结构化的、由浅入深的讲解方式，能清晰地展现出你的技术深度和体系化的知识结构，是面试中一个巨大的加分项。【针对问题】Raft 共识算法的核心原理【回答策略】：我使用了“框架先行，细节填充”的策略来解释这个复杂的理论。1. 理论破题：先用一句话的 CAP 理论来给 Raft 定位，表明它是一个保证一致性（C）和分区容错性（P）的系统，这能快速和面试官对齐上下文。2. 结构化拆解：直接引用 Raft 论文的核心思想，即“将复杂问题拆解为三个子问题：领导者选举、日志复制、安全性”，为后续的讲解搭建清晰的框架。3. 分点阐述：逐一讲解“领导者选举”（Follower -> Candidate -> Leader 的状态转换、心跳、任期、投票过半）和“日志复制”（日志强制覆盖、复制到大多数节点才 commit）的核心机制。【回答分析】：对于复杂的理论问题，最忌讳的是一上来就陷入细节。先搭框架再填充细节，能让你的讲解非常有条理，也方便面试官跟上你的思路。能够清晰阐述自学的底层理论，是展现学习能力和技术热情的绝佳机会。【针对问题】现场算法编程（复盘与反思）【回答策略】：我的第一反应是采用最稳妥的“两次遍历”解法：第一次遍历计算链表总长度 L，从而确定要删除的是正数第 L-n+1 个节点；第二次遍历找到该节点的前一个节点，执行删除操作。【回答分析】：这个思路本身是完全正确的，能够解决问题。但在这次面试中，我最大的不足暴露在了编码的熟练度上。1. “辅助代码”耗时过长：我在“如何根据输入数组构建一个测试用的链表”这个环节卡了比较久，占用了宝贵的思考和编码时间。2. 语法细节混淆：在紧张状态下，写出了 int* 这种非 Java 语法，说明对语言细节的肌肉记忆不够牢固。3. 核心反思：这提醒我，平时刷题不能只停留在 LeetCode 网页上写核心函数。一定要在本地 IDE 里，进行从零开始的、包含数据结构定义和测试用例的“实战模拟”，才能真正提升现场编码的速度和准确率。对于“快慢指针”这种更优解法，也应当做到熟练掌握。

1.自我介绍；2.介绍之前做的一个ai产品；3.业务规则的制定？用哪些指标去衡量效果？4.深挖指标的设定原理和规则；5.满意度指标以及用户的响应度？对满意度较低的bad case如何处理？6.在产品开发和上线过程中负责了哪些部分？发现了哪些问题？如何解决的？最终达到了什么样的成果？7.用户增长层面关注了哪些指标？8.关注的最核心的指标是什么？从哪些指标发现问题？9.举一个实习中通过数据发现问题并解决的例子；10.上段实习团队的人数和分工？11.上段实习中另一个ai产品的功能并追问如何改进迭代产品；12.上段实习ai产品中RAG的作用；13.如何设计Prompt？如何压制ai幻觉？14.调pro...

1、自我介绍2、挑一个项目来介绍一下3、Java 的 GC 过程会有 Stop the World，谈谈为什么要有 STW 的机制？4、谈谈 Java 的SGC、G1、ZGC 垃圾回收器5、G1 已经很不错了，为什么还要有 ZGC 这样的垃圾回收器，为了解决什么问题？6、比如一个订机票的场景，涉及多个外部系统，首先要去看有没有票，然后第二个是支付要调支付宝或者微信去做付款，定完票可能过了半个小时才告诉我订票有没有成功。对于这种场景下的分布式事务，你认为怎么去处理和设计来保证一致性比较好？7、基于消息传递的方案，消息可能传递失败，如何解决？8、如果用消息队列，这种场景，怎么做技术选型？9、做题：新兵报到，指导员命令所有人按身高大小，从低到高，依次站好，每次从头这边开始调整，但是要求，每次一次只能进行一次交换。输入 N(N <=  20)，输出 N 个士兵最终的排列结果。示例：N = 5，heights = [170, 167, 180, 175, 168]，输出：[167, 168, 170, 175, 180]10、谈谈基于数据库的方式如何实现分布式锁？11、谈谈基于 Redis 如何实现分布式锁？12、为什么基于 Redis 实现分布式锁时，Set 命令要加 PX 参数？13、基于数据库方式实现和基于 Redis 实现的区别？应用场景？14、反问

比如问问面试官我表现怎么样啊，一共有几面啊情商高点换个问法多问几句，试试面试官对你的态度。像我遇到过的有些面试官直接当场就给出结果了另外还有一种情况，就是有些面试官全场情绪不高，也没怎么问问题，跟走个过场一样，这种情况百分之八十都是挂