最近參加了 TikTok 的面試，下是我的面 試經歷和經驗分享，包含 TikTok 面经 各個環節，並提供實戰解決方案，希望能説明到大家。
TikTok 面試詳情
1. Coding
題目重現：
給定一個二維陣列表示的圖像，起始圖元點和新的顏色值，實現“洪水填充”演算法
最優解：
from collections import deque
def floodFill(image, sr, sc, newColor):
original = image[sr][sc]
if original == newColor:
return image
m, n = len(image), len(image[0])
queue = deque([(sr, sc)])
while queue:
x, y = queue.popleft()
image[x][y] = newColor
for dx, dy in [(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)]:
nx, ny = x + dx, y + dy
if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and image[nx][ny] == original:
queue.append((nx, ny))
return image面試技巧：
- 複雜度分析：明確說明 BFS 的 O（mn）時間複雜度和最壞情況下 O（mn）的空間複雜度
- 邊界處理：特別討論原始顏色等於新顏色的情況
- 变种问题：準備“如何優化大圖像處理”的回答（分塊處理/並行計算）
2. 推薦系統設計（LLM 應用）
系統架構：
graph TB
A[用戶行為數據] --> B[實時特徵工程]
A --> C[離線特徵存儲]
B --> D[LLM 特徵增強]
C --> D
D --> E[多模態融合層]
E --> F[深度排序模型]
F --> G[AB 測試平臺]
G --> H[線上服務]LLM 整合關鍵點：
- 特徵增強：使用 LLM 提取文本/視頻的語義特徵
- 冷啟動：利用 LLM 生成用戶興趣畫像
- 可解釋性：通過 LLM 生成推薦理由
高頻問題應答：
- “如何處理數據偏差？” → 答案：通過對抗學習減少曝光偏差
- 模型更新策略？” → 答案：在線學習+周級全量更新
TikTok 面試三大特點
- 演演算法題偏好：
- 高頻：圖演算法（特別是 DFS/BFS）
- 常考：動態規劃（股票買賣變種）
- 新趨勢：多線程題目
- 系統設計重點：
- 短視頻推薦系統
- 全球 CDN 設計
- 社交圖譜存儲
- 行為面試陷阱：
- “如何應對緊急上線壓力？”
- “跨時區協作經驗？”
專業面試輔助方案
1. 算法冲刺训练
- TikTok 高頻題庫（50+精選題目）
- 代碼風格優化（符合 Google Style Guide）
- 白板編碼類比（帶實時回饋）
2. 系統設計深度準備
title TikTok 系統設計考點分佈
“推薦系統” ： 45
“存儲系統” ： 25
“分散式計算” ： 20
“其他” ： 103. 行為面試打磨
- STAR-L 法則：Situation-Task-Action-Result-Learning
- 20 個故事範本：覆蓋所有領導力原則
- 壓力測試類比：突發問題應對訓練
成功案例分享
背景：L 同學，雙非院校，2 年後端經驗
服務選擇：全程護航套餐
成果：
- 演算法題全部最優解
- 系統設計獲得“設計非常全面”評價
- 拿到 2-2 級 offer（總包比上份工作+180%）
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