最近参加了TikTok的面试，下是我的面试经历和经验分享，包含 TikTok 面经 各个环节，并提供实战解决方案，希望能帮助到大家。
TikTok面试详情
1. Coding
题目重现：
给定一个二维数组表示的图像，起始像素点和新的颜色值，实现”洪水填充”算法
最优解：
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面试技巧：
- 复杂度分析：明确说明BFS的O(mn)时间复杂度和最坏情况下O(mn)的空间复杂度
- 边界处理：特别讨论原始颜色等于新颜色的情况
- 变种问题：准备”如何优化大图像处理”的回答（分块处理/并行计算）
2. 推荐系统设计（LLM应用）
系统架构：
graph TB
A[用户行为数据] --> B[实时特征工程]
A --> C[离线特征存储]
B --> D[LLM特征增强]
C --> D
D --> E[多模态融合层]
E --> F[深度排序模型]
F --> G[AB测试平台]
G --> H[线上服务]LLM整合关键点：
- 特征增强：使用LLM提取文本/视频的语义特征
- 冷启动：利用LLM生成用户兴趣画像
- 可解释性：通过LLM生成推荐理由
高频问题应答：
- “如何处理数据偏差？” → 答案：通过对抗学习减少曝光偏差
- “模型更新策略？” → 答案：在线学习+周级全量更新
TikTok面试三大特点
- 算法题偏好：
- 高频：图算法（特别是DFS/BFS）
- 常考：动态规划（股票买卖变种）
- 新趋势：多线程题目
- 系统设计重点：
- 短视频推荐系统
- 全球CDN设计
- 社交图谱存储
- 行为面试陷阱：
- “如何应对紧急上线压力？”
- “跨时区协作经验？”
专业面试辅助方案
1. 算法冲刺训练
- TikTok高频题库（50+精选题目）
- 代码风格优化（符合Google Style Guide）
- 白板编码模拟（带实时反馈）
2. 系统设计深度准备
title TikTok系统设计考点分布
"推荐系统" : 45
"存储系统" : 25
"分布式计算" : 20
"其他" : 103. 行为面试打磨
- STAR-L法则：Situation-Task-Action-Result-Learning
- 20个故事模板：覆盖所有领导力原则
- 压力测试模拟：突发问题应对训练
成功案例分享
背景：L同学，双非院校，2年后端经验
服务选择：全程护航套餐
成果：
- 算法题全部最优解
- 系统设计获得”设计非常全面”评价
- 拿到2-2级offer（总包比上份工作+180%）
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Programehelp 团队深知大家在求职路上的不易，尤其是面对 TikTokh 这样难度颇高的面试。我们专业的代面试服务和全面的面试辅助，就是为了帮助大家少走弯路。不管是令人头疼的 OA ，还是后续的VO 面试环节，我们都有丰富的经验和专业的技巧，能为你提供全方位的支持。
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