今天这篇面经想聊聊最近刚带学员过的一场 ByteDance 2026 Summer SDE Intern 电面（VO 一轮）。一开始我们都以为美国 base 的岗位会更偏重 coding + project，结果这场面下来直接被“教育”了——八股扎实程度完全决定面试上限。
这轮 60min 电面结构非常典型，分成三部分：
1️⃣ Coding 实战（30min）
2️⃣ Project 深挖（15min）
3️⃣ 计算机基础（15min）
下面我就按顺序细拆下整场 bytedance interview process 的节奏、考点、以及准备重点。
一、Coding 部分：LeetCode 1209 Remove All Adjacent Duplicates in String II
这题在 bytedance coding interview questions 里出现频率非常高，考察逻辑清晰度和栈的应用能力。题意是：
给你一个字符串 s 和一个整数 k，要求不断移除连续出现 k 次的相同字符，直到不能再删为止。
示例：
Input: s = "deeedbbcccbdaa", k = 3
Output: "aa"
题目要求不难，关键在于面试官看你：
- 是否能用 stack 快速建模
- 能否正确处理多层嵌套删除的情况
- 是否考虑了时间复杂度和内存开销
学员用 Python 实现的核心思路是：
用一个 stack 存字符和出现次数，每次 push 时判断如果次数 == k，就 pop 掉。最后再拼回字符串即可。
def removeDuplicates(s: str, k: int) -> str:
stack = []
for ch in s:
if stack and stack[-1][0] == ch:
stack[-1][1] += 1
if stack[-1][1] == k:
stack.pop()
else:
stack.append([ch, 1])
return ''.join(ch * cnt for ch, cnt in stack)
面试官的 follow-up 是：“如果字符串非常长（比如百万级），如何优化内存使用？”
回答重点是空间复杂度 O(n) 已经是理论下限，除非题目允许 in-place 修改或者 stream 输入。
整体来说，这题稳稳拿下。面试官更关注你的思考逻辑表达能力，学员边写边 verbalize 每个判断的意义，这一点加分不少。
二、Project 深挖：Amazon 实习项目
Project 部分属于“半聊技术半聊系统设计”，面试官明显想通过项目判断候选人的系统理解能力和 ownership。
学员简单介绍了自己在 Amazon 实习时做的一个服务优化项目，内容是关于提升内部 API 的响应时间（latency 优化）。
面试官追问了三点：
- 你是如何定位性能瓶颈的？
- 优化过程中使用了哪些 profiling 工具？
- 结果如何验证？
这里建议大家注意：ByteDance 面试官不太喜欢听高层叙述（比如“我们做了系统优化”），而是想听到细节，比如：
- “我们用 CloudWatch + FlameGraph 分析 CPU hotspot”
- “发现 40% 时间消耗在 JSON parsing，于是改成 Protocol Buffers”
- “部署前后我们用 A/B 测试验证延迟从 200ms → 120ms”
我们建议的答法是用 STAR 结构（situation-task-action-result）讲项目，但重点放在 Action 细节和 Result 可量化，这样显得更专业。
三、八股部分（计算机基础）
这一段是整场面试的关键差异点。学员之前主要准备 coding + behavior，对 CS fundamentals 没太花时间，结果这里被问得很细。
考点包括：
1. Hashtable implementation
问法：“你能讲一下 HashTable 是怎么实现的吗？如果发生 collision 怎么处理？”
面试官想听的不只是定义，而是底层实现：
- Hash function 如何计算 index
- 冲突解决策略：chaining（链地址法） vs open addressing（线性探测、二次探测、双重哈希）
- rehashing 时机（load factor > threshold）
答题建议：
“HashTable 底层是数组 + hash 函数定位 index。碰撞时常用 chaining（即每个 bucket 是一个链表或 tree），也可以用 open addressing。负载因子超过阈值时会扩容并 rehash 全表。”
这一段讲得清晰、结构化，会让面试官感觉你对代码实现层面理解透彻。
2. Load Balancing (DBMS 方向)
问法：“在数据库层面，如何实现 load balancing？”
回答逻辑建议：
- 应用层负载均衡：通过 proxy（如 HAProxy、Nginx）实现 read/write 分流
- 数据层负载均衡：master-slave 结构 + replica 分配
- 动态 scaling：借助 consistent hashing 实现节点动态扩展
整体逻辑建议先讲目标（均衡请求量、降低瓶颈）→ 再讲策略（静态 vs 动态）→ 最后举例技术方案。
3. How DNS works
问法：“Can you explain how DNS works when you visit a website?”
回答模板：
“When a user enters a URL, the browser first checks the local DNS cache. If not found, it queries the OS, then the resolver (usually the ISP). The resolver performs recursive queries — root → TLD → authoritative name server — until it gets the IP address. Finally, the IP is cached locally and the browser initiates a TCP connection.”
如果能补一句 “Modern CDNs may use DNS-based load balancing to return geographically nearest IPs”，会让答案更完整。
面后总结
整场 bytedance software engineer interview questions 不算刁钻，面试官语气温和，但思维要求非常清晰。他们想看到：
- 你能不能在 coding 中保持结构化表达
- 你讲项目是不是能触及技术深度
- 你对基础原理是否真的懂而不是背
这位学员因为 coding 和 project 表现不错，虽然八股有些卡顿，但整体仍拿下 strong hire。
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