2024-08-01 20:36 武汉大学 后端 发布于北京
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腾讯光子游戏客户端kpi面
😅**面试官，不想面可以不面，上来做四道题（30分钟做完了）。
做完问了一个红黑树相比于哈希表的优点，跟他扯了有序，他说不对，内存上有优势，没想起来，他直接就说后续没什么好问的了，我**当场红温，直接退了。
面完看状态秒挂。全程不开摄像头，**一个问题直接否定，那你让我做四个题干什么，浪费两方时间，**越想越气，**面试官。
#腾讯# #提前批# #光子# #面经#
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全部评论
就要上岸了的小辣鸡很快乐
合肥工业大学 C++
红黑树和哈希表是两种常见的数据结构，它们各自有不同的特点和适用场景。相比于哈希表，红黑树具有以下优点：
有序性:
红黑树是一种平衡二叉搜索树，能够维持元素的有序性。这使得它非常适合用于需要排序、范围查找和顺序遍历的场景。
哈希表中的元素没有顺序，通常用于快速查找、插入和删除。
性能稳定性:
红黑树的查找、插入和删除操作的时间复杂度是
𝑂
(
log
𝑛
)
O(logn)，不受数据分布影响。
哈希表的平均查找、插入和删除操作的时间复杂度是
𝑂
(
1
)
O(1)，但在哈希冲突严重时可能退化为
𝑂
(
𝑛
)
O(n)。
避免哈希冲突:
红黑树不依赖于哈希函数，因此不存在哈希冲突问题。
哈希表需要处理哈希冲突，这可能导致额外的性能开销和复杂性。
内存使用:
红黑树不需要额外的内存来存储哈希函数或处理哈希冲突（如链表或开放地址法），内存使用较为稳定。
哈希表通常需要额外的空间来处理哈希冲突。
灵活性:
红黑树可以方便地实现更多高级操作，例如：查找前驱、后继，按顺序输出所有元素，以及范围查找。
哈希表不直接支持这些操作，通常需要额外的处理。
可预见性:
红黑树的性能相对可预测，因为不依赖于数据的哈希分布。
哈希表的性能可能受哈希函数的质量和数据分布影响。
适用场景
红黑树: 适用于需要保持元素有序的场景，例如数据库索引、排序相关操作和需要快速获取最大最小值等。
哈希表: 适用于快速查找、插入和删除而不关心元素顺序的场景，例如实现字典、集合等。
根据具体需求选择适合的数据结构，可以更好地满足性能和功能要求。
我想去米哈游
南京航空航天大学 C++
我就不一样了 上来四道题做了一个小时 一题没做出来
喵了个咪的a
电子科技大学 Java
不太懂，红黑树和哈希表相比的最大的优点不就是有序吗，考虑内存的应该很少吧😅，感觉就是纯恶心人的
牛客849499890号
东北大学 C++
今天面的，同秒挂
到底是谁在拿我的offer
研发工程师
同光子kpi秒挂
太恶心人了
太恶心人了 自闭咕
西安电子科技大学 C++
最近我看鹅的面经都挺一言难尽的
echo991206
同济大学 golang
最近也有光子后台提前批，可能和你一样吧
真是菜菜又菜菜呀
百度_算法工程师
不太明白，为什么kpi但还是要捞人啊？
42今天吃什么
门头沟学院 UE4
我没做题，面试官还说我ue挺熟悉，一样kpi秒挂。😅
贝拉大魔王
门头沟学院 Java
支持，不能惯着他们
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