TikTok 技术面试题目回顾：算法 + 系统设计

TikTok技术面试以算法难度高、系统设计贴近业务场景著称，尤其注重实时数据处理和高并发优化。以下是 2025 年最新面试真题及解题思路，涵盖 算法、系统设计、行为面试 三部分。

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一、算法题目回顾（80% 出现率）

1. 高频算法题型

【1】图算法（BFS/DFS/Dijkstra）—— 40%

题目示例：

"给定用户关注关系图（有向图），判断用户 A 是否间接关注用户 B（存在可达路径）。"

解法（BFS + 邻接表）：

from collections import deque  

def is_following(graph, A, B):  
    queue = deque([A])  
    visited = set()  
    while queue:  
        user = queue.popleft()  
        if user == B:  
            return True  
        for neighbor in graph.get(user, []):  
            if neighbor not in visited:  
                visited.add(neighbor)  
                queue.append(neighbor)  
    return False  

考察点：

• 图的表示（邻接表 vs 邻接矩阵）
• 时间/空间复杂度优化（避免重复访问）

【2】动态规划（DP）—— 30%

题目示例：

"视频推荐优化：用户每天最多观看 k 个视频，给定视频热度列表，最大化一周观看总热度。"

解法（类背包问题）：

def max_hotness(videos, k):  
    n = len(videos)  
    dp = [0] * (n + 1)  
    for i in range(1, n + 1):  
        dp[i] = max(dp[i-1], dp[max(0, i-k)] + sum(videos[max(0, i-k):i]))  
    return dp[n]  

优化点：

• 前缀和预处理避免重复计算 sum()
• 滚动数组降低空间复杂度

【3】字符串/数组处理 —— 20%

题目示例：

"检测视频标题是否近似重复（忽略大小写和空格，如 'TikTok' vs 'TiK ToK'）。"

解法（标准化 + 哈希）：

def is_duplicate(title1, title2):  
    def normalize(s):  
        return s.lower().replace(" ", "")  
    return normalize(title1) == normalize(title2)  

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二、系统设计题目回顾（20% 出现率）

1. 经典题目：设计 TikTok 直播评论区

需求：

• 支持 每秒 10 万+ 评论 实时展示
• 保证 全球用户低延迟（<200ms）
• 处理 敏感词过滤

设计方案：

1. 数据流架构：

   graph LR  
       A[客户端] --> B[API Gateway]  
       B --> C[消息队列 Kafka]  
       C --> D[流处理 Flink]  
       D --> E[敏感词过滤]  
       E --> F[Redis 缓存]  
       F --> G[客户端 WebSocket]  

1. 关键决策：
   • 消息队列：Kafka 高吞吐量缓冲
   • 实时处理：Flink 做流式过滤
   • 缓存：Redis Sorted Set 存储热评
   • 分片策略：按直播间 ID 水平分片

2. 2025 新题型：AI 推荐系统设计

题目：

"如何为 TikTok 的‘发现’页设计视频推荐系统？"

核心模块：

1. 特征工程：
   • 用户画像（观看历史、点赞、停留时长）
   • 视频 Embedding（CNN 提取视觉特征）
2. 模型训练：
   • 图神经网络（GNN）分析社交关系
   • 协同过滤（用户-视频交互矩阵）
3. 在线服务：
   • 推荐结果预计算 + Redis 缓存
   • A/B 测试框架（对比不同算法效果）

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三、行为面试（100% 出现）

TikTok 核心价值与答题模板

1. "Fast Iteration"（快速迭代）

   • 问题："如何在不降低质量的前提下加速开发？"
   • STAR 模板：

    Situation: 竞品上线新功能，需 2 周内响应  
    Task: 开发相似功能并保证稳定性  
    Action: 采用模块化设计，复用现有组件  
    Result: 提前 3 天上线，DAU 提升 12%  
   

2. "Data-Driven"（数据驱动）

   • 问题："如何决定一个功能的去留？"
   • 回答要点：
     • 定义核心指标（如留存率、观看时长）
     • A/B 测试对比基线

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四、面试准备资源推荐

• 算法：LeetCode TikTok 标签（150+ 题）
• 系统设计：
  • 《Grokking the System Design Interview》
  • TikTok 工程博客 技术案例
• 行为面试：TikTok Careers 页面 核心价值