《腾讯音乐》专题

发面经攒人品 1. 自我介绍 2. go是自学的吗 3. 实习时长 4. 挑项目中亮点 5. Java和go的区别 6. Go中的垃圾回收机制 7. go的并发机制 8. sql怎么进行优化&定位 9. explain的哪些字段可以调优 10. 表/库级的优化 11. 怎么拆表 12. shardingsphone怎么进行分片的？ 13. 在分库条件下，搜索一个时间段之后的数据，这些数据分布在很多

bg：双非本，从大二开始实习，有两端实习经历，一段大厂golang开发，一段小厂java开发。项目上写的基于golang的分布式缓存系统和12306。 腾讯音乐oc啦，找了一个月的暑期实习，拿到了讯飞和腾讯音乐的offer，准备去腾讯音乐啦，这一个月过的真挺痛苦的，因为hc确实很少，但是大家不要慌，现在好像又开hc了，所以一直相信自己就好啦，这一个月反复在怀疑自己和焦虑中度过，甚至有转测试的想法，

客户端

2、搜索，回溯（100） 3、数位dp板子（100） 4、循环节 （100）

#软件开发2024笔面经# 1.后端为什么想着投安卓（安卓可以用java开发） 2.lc53，有没有更好的解决方法 3.多线程打印01020304 4.join干什么的，怎么实现拥塞 5.synchronized是如何锁住这一块代码块的 6.synchronized不是final，发生了改变会发生什么 7.synchronized的owner是如何记录的 补：读锁可以升级成写锁吗 8.https和

今天（4.30）刚面完，45min，无手撕，虽然是前端岗位但是问的计网很多，有点像KPI

腾讯音乐面试流程挺快的，但是hr到背调之间隔了一周左右，背调完两天发放offer。 已拒，有缘人接offer！ timeline： 投递 0313 笔试 0328 一面 0407 二面 0408 三面 0417 hr面 0422 背调 0426 offer 0428 #晒一晒我的offer##腾讯音乐##软件开发2024笔面经##我的OC时间线##我的实习求职记录##前端#

第一题 签到题 ezez🥰 第二题 回溯 ezez nm怎么超时啊🥲 第三题 dp ezez nm怎么又超时啊😡 第四题 不做了不做了 随便排个序给它😆😆😆

2024年8月26日 自我介绍，项目介绍。 项目难点 对原生 和flutter，react native动态化框架的理解，一定需要动态化框架吗，全部动态化行不行，还有那些动态化框架 题目：里程表没有数字4，跳过了，比如40,14,没有，真实里程是多少，数位DP?拆分数位，把带4的去掉。没做完，讲了思路。 os 的线程进程区别，线程切换调度，虚拟内存等 计网的https，加密方式等 反问：有客户端i

4.8 约一面 4.10 一面 当天约二面 4.12 二面 4.21 约三面 4.23 三面 当天约 HR 面 4.25 HR 面 4.26 OC 背调 除了二面完等三面还是比较快的，二面三面都没有八股，聊项目聊前端发展聊生活。 笔试从未参加过，也没有什么问题，二面面试官上来就给了个算法过了就没了，三面就这一次手写。 总体面试体验感觉很好，尤其是二面三面面试官非常温柔！

1.简介项目，实习项目非常简单，面试官简单的问了一下。 2.服务器send内容给客户端，描述具体过程 3.linux基本命令，查看服务器负载 4.缺页中断 5.mysql索引(聚簇，二级，联合)，回表 6.stl底层数据结构，红黑树特性 7.堆排序 快速排序  8.raft算法(领导者选取，脑裂，任期) 9.binlog undo redo三种数据库日志，重点问了binlog 10.new mal

1.实习的一个点，为什么想到用web worker 2.web worker有什么限制吗 3.web worker主线程和work线程的通信 4.跨域问题 5.jsonp的实现原理以及缺陷 6.cors怎么设置域名吗，如果不用框架是怎么设置的 7.事件委托 8.代码题 用事件委托实现点击ul下的span时，alert展示出该span节点在url下所有span中的排序信息，序号从1开始 9.考虑下代

三道算法题，最后一个填空也是设计算法…… 两道二叉树一道字符串直接g

全程好卡。。 自我介绍 主要在聊项目，聊了很久。 游戏的实习项目，主要工作在哪里。开发和测试比例。 分布式项目，讲解了一下效能评估项目，内容。 技术栈：C++、Qt、客户端。 游戏测试场景题：羊了个羊。 反问。 测试和测试开发的区别。经验主要偏测试。 测试开发要求软/硬件，开发偏多。前/后端/客户端开发经验比较重要。

公司：腾讯音乐娱乐 岗位：数据科学 岗位描述 基于平台的海量数据，结合数理统计、数据挖掘、机器学习等技术，设计可执行的方案并推动产品决策； 深入理解业务问题，传递数据驱动的可视化方案和建议给到业务对接人； 和用研，产品，工程师团队密切合作，部署和落地算法模型方案； 通过执行和分析A/B test来加快产品的实验和迭代。 岗位要求 有相关工作经验，计算机、统计、数学等专业背景优先； 有数据驱动意识和