腾讯前端一面面经

最新推荐文章于 2025-06-01 21:55:17 发布
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本文概述了技术面试中可能涉及的问题，包括项目难点、HTTP方法、TCP连接、前端CSS属性、ReactHooks应用、前端缓存、Cookie作用、数据结构（堆和栈）、页面性能指标以及算法题（二叉树宽度）的简要解释。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、做过哪些项目简要介绍一下以及项目中存在的难点；

根据自己简历上的项目做个简单的介绍，突出重难点，这个可以提前准备。

2、http 常用请求有哪些？

如GET、POST、PUT、DELETE、PATCH、HEAD、OPTIONS、CONNECT、TRACE等。

再简要答一下这些指令的用途。

GET用于从服务器中获取数据，在URL中传递参数，常用于请求资源的数据。

POST用于向服务器提交数据。

PUT用于在服务器上更新数据。类似于POST，但用于更新现有资源。

DELETE用于从服务器上删除数据。

PATCH用于部分资源更新，类似于PUT，但仅更新资源的部分属性。

HEAD类似于GET，但是只返回响应头部信息，不返回实际数据。

3、TCP建联过程及断开过程？（三次握手  四次握手）

4、前端中 position 、display属性及其属性值。

5、如果display里用了flex该怎么使用？

6、前端里使用的缓存有哪些？

7、cookie作用是什么？

8、react的hooks作用

9、数据结构中的堆和栈的作用和区别是什么？

10、页面的性能和指标一般看什么？

11、算法题：二叉树的宽度！（要求：用js写）

肱二
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1 数列分块入门_LOJ 6277：数列分块入门 1（分块入门）
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#6277. 数列分块入门 1内存限制：256 MiB时间限制：100 ms标准输入输出题目类型：传统评测方式：文本比较题目描述给出一个长为n的数列，以及n个操作，操作涉及区间加法，单点查值。输入格式第一行输入一个数字n。第二行输入n个数字，第i个数字为ai，以空格隔开。接下来输入n行询问，每行输入四个数字opt、l、r、c，以空格隔开。若opt=0，表示将位于[l,...
数列分块入门 6~数列分块入门 9
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对于 100% 100\%100% 的数据，1≤n≤100000,−231≤others 1 \leq n \leq 100000, -2^{31} \leq \mathrm{others}1≤n≤100000,−231≤others、ans≤231−1 \mathrm{ans} \leq 2^{31}-1ans≤231−1。若 opt=1\mathrm{opt} = 1opt=1，表示将位于 [l,r][l, r][l,r] 的之间的数字都乘 ccc。
数列分块入门5
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1 数列分块入门_「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer
weixin_30183847的博客
12-30 269
由于 CH 回档导致原题面丢失，感谢诸暨海亮高级中学帮助重写了题面已上传至 LOJ由于每道题题面太长，限于篇幅，只给出大意，具体题目见小组内赛题，代码附在文末可能涉及的几个词语解释：区间：数列中连续一段的元素区间操作：将某个区间[a,b]的所有元素进行某种改动的操作块：我们将数列划分成若干个不相交的区间，每个区间称为一个块整块：在一个区间操作时，完整包含于区间的块不完整的块：在一个区间操作时，只有...
数列分块入门
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11-02 731
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分块入门
zyhyz的博客
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分块，一直以来都听过这个，但是从来没有用过，发现其实很多题目都可以用分块卡过去，突然想起来学分块的原因也是因为两周前的西安邀请赛有一题，看到网上有人说用分块可以做，而且貌似很裸？ 心想要是当时会的话就金了啊。（或者把当时脑抽没想到的线段树做出来TAT） 不说废话了，直接进入正题，分块，顾名思义，就是把很长的一整个区间，分成几个小的区间去处理，降低时间复杂度。（其实就和莫队思想差不多） 那么我们...
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对于 100% 100\%100% 的数据，1≤n≤50000,−231≤others 1 \leq n \leq 50000, -2^{31} \leq \mathrm{others}1≤n≤50000,−231≤others、ans≤231−1 \mathrm{ans} \leq 2^{31}-1ans≤231−1。若 opt=1\mathrm{opt} = 1opt=1，表示询问 [l,r][l, r][l,r] 中 ccc 的前驱的值（不存在则输出 −1-1−1）。
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篇章七 数据结构——栈和队列
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此处用前面学过的线性表的知识，模拟实现了栈和队列，并且讲解了Java实现的集合类中与他们相关联的部分，并做了大量练习，以期掌握栈和队列的使用
【数据结构】--二叉树--堆(上)
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树是一种非线性的数据结构，他是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。其叫做树，是因为他倒过来看就和一棵树差不多，其实际上是根在上，树枝在下的。树的特点：1、其有一个特殊的结点，称为根结点，根结点没有前驱结点。2、除根结点，其余的结点被分为M(M>0)个互不相交的集合，其中每个集合其又是一棵结构与树类似的子树，每棵子树的根结点有且只有一个前驱，其可以有0个或者多个后继。所以树是递归定义的。如上图所示，树的结构其倒过来就和我们现实生活中的树长得很像了。
数据结构-排序(1)
bai_lan_ya的博客
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给定一个包含n个元素的序列和一个关键码Ki（通常是记录Ri的一个属性），排序的目标是找到一个排列，使得关键码序列满足一个特定的或关系。就是把一堆杂乱无章的数据，按照某种规则（比如数字大小、字母顺序、日期先后）排列整齐的过程。
Redis最佳实践——性能优化技巧之数据结构选择
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Redis最佳实践——性能优化技巧之数据结构选择
数列分块入门 8
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### 数列分块入门第8题的算法实现与解析 数列分块是一种高效的处理区间查询和修改的技术，其核心思想是将数组划分为若干个连续的小块，每一块内的元素可以快速更新或查询。对于数列分块入门第8题，假设问题是涉及区间的加法操作以及最大值查询，则可以通过以下方法来解决。 #### 1. 数据结构设计 为了高效完成区间加法和最大值查询的操作，我们可以维护两个辅助数组： - `block_sum[]`：存储每个块的最大值。 - `lazy_tag[]`：标记每个块是否有延迟更新（即尚未应用到具体元素上的增量）。 这些数据结构的设计使得我们可以在 $ O(\sqrt{n}) $ 的时间复杂度下完成单次操作[^3]。 #### 2. 初始化过程 初始化时，我们需要计算初始状态下的块划分情况，并填充上述辅助数组的内容。以下是具体的代码实现： ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 5; int a[MAXN], block_size, block_num; long long block_max[400]; bool lazy_flag[400]; void build_block(int n) { block_size = sqrt(n); block_num = (n + block_size - 1) / block_size; memset(block_max, 0, sizeof(block_max)); memset(lazy_flag, false, sizeof(lazy_flag)); for (int i = 0; i < n; ++i) { int idx = i / block_size; block_max[idx] = max(block_max[idx], (long long)a[i]); } } ``` #### 3. 延迟标记的应用 当执行区间加法时，为了避免逐一遍历整个范围中的每一个元素，引入懒惰传播机制。如果某个整块完全被覆盖在当前操作范围内，则直接对该块打上标签并记录增量；否则逐一访问该块内部受影响的部分。 下面是针对这一逻辑的具体函数定义： ```cpp // Apply the pending update to all elements within specified block. void propagate(int blk_idx, int delta) { if (!lazy_flag[blk_idx]) return; // Update maximum value of this block accordingly. block_max[blk_idx] += delta * block_size; lazy_flag[blk_idx] = false; } // Add 'delta' to range [l, r]. void add_range(int l, int r, int delta, int n) { int start_blk = l / block_size, end_blk = r / block_size; if (start_blk == end_blk) { for (int i = l; i <= min(r, (start_blk + 1) * block_size - 1); ++i) a[i] += delta; // Recalculate new maximum after modification. block_max[start_blk] = 0; for (int i = start_blk * block_size; i < ((start_blk + 1) * block_size && i < n); ++i) block_max[start_blk] = max((long long)a[i], block_max[start_blk]); } else { // Process first incomplete block separately. for (int i = l; i < (start_blk + 1) * block_size; ++i) a[i] += delta; block_max[start_blk] = 0; for (int i = start_blk * block_size; i < ((start_blk + 1) * block_size && i < n); ++i) block_max[start_blk] = max((long long)a[i], block_max[start_blk]); // Fully covered blocks can simply apply tag updates. for (int b = start_blk + 1; b < end_blk; ++b){ block_max[b] += delta * block_size; lazy_flag[b] |= true; } // Handle last partial block similarly as above case. for (int i = end_blk * block_size; i <= r; ++i) a[i] += delta; block_max[end_blk] = 0; for (int i = end_blk * block_size; i < ((end_blk + 1) * block_size && i < n); ++i) block_max[end_blk] = max((long long)a[i], block_max[end_blk]); } } ``` #### 4. 查询最值功能 最后一步是在给定区间内查找最大的数值。这同样依赖于之前构建好的块级信息来进行加速检索。 ```cpp long long query_max(int l, int r) { int start_blk = l / block_size, end_blk = r / block_size; long long result = LLONG_MIN; if (start_blk == end_blk) { for (int i = l; i <= r; ++i) result = max(result, (long long)a[i]); } else { for (int i = l; i < (start_blk + 1) * block_size; ++i) result = max(result, (long long)a[i]); for (int b = start_blk + 1; b < end_blk; ++b) result = max(result, block_max[b]); for (int i = end_blk * block_size; i <= r; ++i) result = max(result, (long long)a[i]); } return result; } ``` 通过以上步骤即可有效应对数列分块相关的题目需求。 ---
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