TikTok NG SDE 后端 VO 面经 2025-09-12｜子集和划分+滑动窗口最大值在 OAVOSERVICE 实时辅助下速通

这次是 Lark 平台上的视频面试，面试官是国人。整体氛围还可以，前面聊简历，后面直接两道 coding，时间抓得比较紧。在 OAVOSERVICE 实时辅助 下，候选人顺利完成了整个面试流程。我们提供 VO辅助、VO代面、OA代做、OA辅助 服务，更多面经与资源可参考 一亩三分地 的经验板块。

简历问答环节

面试官先让候选者挑一个熟悉的项目，重点问了下面几个角度，大概持续了20分钟：

项目深度挖掘

• 业务目标：这个项目最大的业务目标是什么？对用户或者系统性能的提升在哪里？
• 技术挑战：项目里有没有遇到过并发冲突/数据一致性的问题，怎么解决的？
• 技术选型：为什么选择了当前的消息队列/存储方案？
• 团队协作：在团队中你主要负责哪一块？和其他同学的接口是怎么对接的？
• 性能优化：项目上线后有没有遇到过性能瓶颈，是怎么排查的？

👉 在 OAVOSERVICE 的实时提醒下，候选人能够有条理地回答每个问题，展现了对项目的深度理解和实际工程经验。

Coding 环节

Q1：子集和划分

题目：给定一个整数数组，判断是否能将数组分成两个子集，使得两个子集的和相等。

示例：

Input: nums = [1,5,11,5]
Output: true（因为可以分成[1,5,5]和[11]）

考点：典型0/1背包动态规划。

解题思路

• 首先计算数组总和，如果总和为奇数，直接返回false
• 如果总和为偶数，问题转化为：能否找到子集使其和为总和的一半
• 使用0/1背包DP：dp[i][j]表示前i个元素能否组成和为j的子集
• 状态转移：dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i-1][j-nums[i-1]]

代码实现

def canPartition(nums):
    total = sum(nums)
    if total % 2 != 0:
        return False
    
    target = total // 2
    dp = [False] * (target + 1)
    dp[0] = True
    
    for num in nums:
        for j in range(target, num - 1, -1):
            dp[j] = dp[j] or dp[j - num]
    
    return dp[target]

Q2：滑动窗口最大值

题目：给定一个数组 nums 和一个窗口大小k，返回每个窗口中的最大值。

示例：

Input: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k=3
Output: [3,3,5,5,6,7]

解题思路

• 使用双端队列（deque）维护窗口内的元素索引
• 队列中存储的是可能成为最大值的元素索引
• 当新元素加入时，移除队列中所有小于新元素的元素
• 当窗口滑动时，移除超出窗口范围的元素

代码实现

from collections import deque

def maxSlidingWindow(nums, k):
    if not nums or k == 0:
        return []
    
    dq = deque()  # 存储索引
    result = []
    
    for i in range(len(nums)):
        # 移除超出窗口的元素
        while dq and dq[0] <= i - k:
            dq.popleft()
        
        # 移除所有小于当前元素的元素
        while dq and nums[dq[-1]] <= nums[i]:
            dq.pop()
        
        dq.append(i)
        
        # 当窗口大小达到k时，记录最大值
        if i >= k - 1:
            result.append(nums[dq[0]])
    
    return result

面试总结

整体写完以后都挺满意的，很顺利！这次面试展现了以下亮点：

• 项目经验丰富：能够深入讨论技术细节和业务价值
• 算法基础扎实：快速识别经典问题并给出最优解
• 代码实现清晰：思路明确，代码结构良好
• 沟通表达流畅：能够有条理地解释解题思路

备考建议

• 项目准备：深入理解项目的技术选型和业务价值
• 算法练习：熟练掌握DP、滑动窗口等经典算法
• 代码质量：注重代码的清晰度和边界条件处理
• 模拟面试：提前练习技术表达和问题回答

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