企业官网建设流程全解析

快手2019年秋季校园招聘，算法A卷，这份试卷在当年可以说让不少投递算法岗的同学栽了跟头。我身边就有朋友考完出来直摇头，说题目看着面熟，一上手全是坑。到现在每年秋招，还有不少人翻出这套题来刷，把它当成大厂算法笔试的风向标之一。我自己也把这套卷子翻来覆去研究过好几遍，今天就把这套试卷背后的考察逻辑、高频知识点的拆解方法、以及我当时刷题和带人准备时总结出来的实战经验，一并整理出来，给准备算法岗笔试的同学一个完整的参考。

这篇文章不打算给你逐题报答案，因为各家题库每年都在更新，死记答案没有任何意义。我会从“这套试卷到底在考什么”出发，把算法A卷背后那份筛选逻辑讲透，再结合KMP、排序、贪心、动态规划、图论这些高频考点，讲清楚每一类题在笔试里的变形套路和最容易翻车的细节，最后聊一聊从这套卷子反推出来的备考节奏。无论你是刚开始准备校招的低年级同学，还是马上要上战场的秋招选手，这篇都能帮你把力气花在刀刃上。

1. 快手算法A卷到底在考什么：先读懂试卷的筛选逻辑

很多同学拿到算法笔试卷子，第一反应就是赶紧看题、赶紧敲代码，恨不得把每道题都现场AC掉。但我的建议是，拿到卷子先别急着动手，花两分钟把整张卷子扫一遍，搞清楚这十五到二十分钟里，出题人到底在测你什么。

1.1 算法A卷的定位：基础能力还是综合能力

“A卷”这个词在快手的秋招体系里不是随便标的。一般来说，多套并行的笔试试卷，A卷往往是面向算法工程师、机器学习工程师等偏研究型岗位的通用卷。它不会只考纯工程代码能力，也不会只考模型调参，而是一条线串起“数据结构与算法基本功 + 概率统计/机器学习基础 + 场景应用题”三个板块。这和纯后端岗位的笔试卷有明显区别，后者更偏重工程实现、系统设计，而A卷里你会看到大量和算法复杂度、模型原理、策略优化相关的题目。

从历年考生反馈和公开的面经来看，快手算法A卷的题型大致分成三类：选择题、编程题、以及少量问答或设计题。选择题部分覆盖面很广，从排序算法的稳定性到底层数据结构的时间复杂度，再到机器学习中的偏差方差、损失函数，都会涉及。编程题部分通常有两到三道，难度梯度拉开得非常明显：第一道是让你找找手感的热身题，第二道才是真正区分层次的核心题，第三道往往带有一定的竞赛色彩，用来筛出真正有算法功底的候选人。

1.2 出题人要筛选的是什么人

要想在这套卷子上拿到高分，关键不是把题海战术做到极致，而是理解出题人的心理。快手这类短视频平台，算法团队的核心工作场景是什么？是推荐系统、内容理解、视频编解码优化、审核策略、增长实验。日常工作中，你面对的不是一本教科书，而是大规模数据流和实时反馈。因此笔试题目设计时会特别看重两样东西：一是你把抽象问题转化成可计算模型的能力，二是你对算法效率的敏感度。

举个很典型的例子，同样是字符串匹配题，朴素解法写出来只有几行，时间复杂度是O(n*m)，但如果数据规模到了10的6次方级别，这种解法直接超时。出题人不会明说“请用KMP”，他只会把数据范围悄悄写在那里，看你能不能敏锐地意识到需要更优的算法。很多同学栽跟头，不是因为不会KMP，而是根本没意识到这题需要KMP。这就是筛选逻辑：不只是考你会不会，更是考你在真实环境中能不能做出正确的技术判断。

1.3 那批热搜词背后的信号

我注意到这几年和“快手算法笔试卷”关联的热搜词里，反复出现粒子群算法、KMP算法、音频重采样算法、规则引擎Rete算法、PID算法、卡尔曼滤波、BM25算法、图像锐化拉普拉斯算法等等。这些词暴露了一个重要信号：算法岗的考察范围正在从“纯数据结构”向“领域算法”扩散。也就是说，你把排序和DP背得滚瓜烂熟只是入场券，真正决定你能不能进面试的，是你对特定业务场景中常用算法的理解深度。

所以这套A卷虽然名字上叫“算法”，但它不是一个单纯的编程竞赛卷。准备的时候，既要把基础算法补扎实，还要有意识地积累几个领域的常用算法，比如推荐系统里必然要碰的协同过滤、Embedding、粗排精排，音视频技术里的重采样、编解码，策略端的PID控制、卡尔曼滤波等。这种积累不是让你每个算法都推一遍公式，而是至少要知道它们解决什么问题、核心思想是什么、和别的方法比优劣在哪。

2. 字符串算法怎么考：KMP的next数组是入门不是终点

热搜词里那条“在KMP算法中，对于模式串p="abacaba"，其next数组（next[i]定义为……）”特别扎眼，因为这就是典型的大厂笔试选择题出题风格：给一个具体字符串，让你推next数组。看起来是送分题，但很多人在这一步就开始丢分，原因不是不懂KMP，而是对next数组的定义理解得不够精确。

2.1 next数组的两种定义和一把心酸泪

如果你去翻不同教材，会发现next数组有两种主流定义：一种表示“当前字符之前的子串中，最长相等前后缀的长度”，另一种是“当失配时，模式串指针应该回退到的位置”。这两种定义在具体数值上会差1，很多同学最开始学的时候记混了，一换教材就懵。我自己当年第一次笔试就吃过这个亏，后来总结出一个记忆方法：别去背定义，去画匹配过程。

拿p="abacaba"举例。我们手动推一遍最长相等前后缀长度（也就是经典教材里的前缀表）：

• 子串"a"，最长相等前后缀长度是0。
• 子串"ab"，前缀"a"和实际后缀"b"不相等，长度是0。
• 子串"aba"，前缀"a"等于后缀"a"，长度为1；再看"ab"不等于"ba"，所以最长是1。
• 子串"abac"，前缀"a"不等于后缀"c"，"ab"不等于"ac"，长度为0。
• 子串"abaca"，前缀"a"等于后缀"a"，长度1；"ab"不等于"ca"，"aba"不等于"aca"，所以最长是1。
• 子串"abacab"，前缀"a"不等于后缀"b"，"ab"等于"ab"，长度2；"aba"不等于"cab"，所以最长是2。
• 子串"abacaba"，前缀"a"等于后缀"a"，长度1；"ab"等于"ba"？不等于；"aba"等于"aba"，长度3；所以最长是3。

这样推下来，以“最长相等前后缀长度”为定义的next数组就是[0, 0, 1, 0, 1, 2, 3]。如果题目采用“失配时回退位置”的定义，一般会在这个基础上整体做偏移，所以做题前第一件事是看清题目给的到底是哪个定义。

2.2 笔试里KMP的三种考法

KMP在笔试里基本不会让你把完整的匹配代码跑通，而是通过三种方式考察你对其原理的掌握度。

第一种就是上面说的，给一个具体模式串，让你推next数组。这种题的坑在于对定义的理解，以及对“最长相等前后缀”这个概念是否真正掌握。第二种是问你KMP相比朴素匹配的优化点在哪里，标准答案是消除了主串指针的回溯，让时间复杂度稳定在O(n+m)。这里有个很容易写错的点：KMP的优化并不是让模式串不回退，而是让模式串的指针按照next数组精准回退，主串指针只进不退。第三种是给你一段KMP代码，让你填缺失的循环条件或next数组更新逻辑。这种题考的是工程实现细节，很多人原理明白但代码写不对，归根到底是手写太少。

2.3 别把KMP当孤立算法，它是字符串题的地基

我在准备时候有一个很深的体会：KMP不是单独背的一个算法模板，它背后是“前缀函数”的思想——预处理模式串自身的匹配信息，用它来加速后续匹配。这个思想在字符串哈希、自动机、后缀数组里都有一脉相承的逻辑。快手笔试卷子不会只出一道KMP，它可能把字符串题和DP结合，比如让你计算一个字符串的最小编辑距离；也可能把字符串和滑动窗口结合，比如求不重复字符的最长子串。

所以我的建议是：准备字符串算法时，把KMP、Boyer-Moore、Rabin-Karp、Trie树、AC自动机串成一条线来学，搞清楚它们各自解决什么场景、时间复杂度是多少、核心优化思想是什么。笔试考的不只是一个算法，而是你脑子里有没有“字符串算法工具箱”的概念。遇到一道字符串题，你能快速判断该用哪个工具，这比会默写某个算法的代码重要得多。

3. 排序算法那点事：能用但要会讲，会写还要会选

热搜词里“冒泡排序算法c++”“堆排序算法”“快速幂算法c++”“排序算法”扎堆出现，说明排序依然是算法笔试的绝对高频考点。但你有没有发现，大厂笔试题里几乎不会直接出“请实现快排”，而是把排序包装成各种场景。

3.1 从一道经典变形题看排序的重要性

剑指Offer和各家题库里有一道常青树题目：最小的K个数。快手算法A卷的笔试题目里大概率会有类似影子。最低级的解法是把数组整体排序，取前K个，时间复杂度O(n log n)。这个解法不能算错，但显然不是出题人想看到的。更优的路径有三条：第一，维护一个大小为K的最大堆，遍历一遍数组，堆顶就是当前候选最小值中的最大值，最后堆里就是最小的K个，时间复杂度O(n log K)；第二，用快速排序的partition思想，平均时间复杂度能做到O(n)，但需要修改原数组且平均情况分析比较复杂；第三，数据范围有限时用桶排序或计数排序，时间复杂度能到O(n)。

一道看似基础的题，能把“你是否理解堆这种数据结构”“你是否掌握快排partition的边界处理”“你是否具备分析数据范围并选择最优算法”这三个层次的功力全部测出来。这就是大厂排序题的核心考法：不是考你会不会排序，而是考你会不会根据场景做选择。

3.2 手写快排最容易翻车的三个地方

如果你在编程题里决定手写快速排序，有几个坑你一定要注意。

第一个坑是递归退出的边界条件。我在带人练题的时候发现，很多同学写quickSort函数，left和right参数对着对着就串了，导致无限递归或者数组越界。正确写法是递归前判断left >= right就返回，这个条件错一个符号就是完全不同的结果。

第二个坑是partition的轴选择。经典写法选最右边的元素为轴，然后从左往右扫，把小于轴的交换到左边，这种写法简单但存在一个隐患：当数组已经有序时，每次划分都极度不平衡，递归深度变成O(n)，最坏时间复杂度退化成O(n²)。笔试中如果你的解法因此超时，是很冤枉的。解决办法是随机选轴，或者取左中右三数取中，后者在工程中更稳定。

第三个坑是元素相等的情况。如果数组里大量元素相等，简单partition会把相等的元素全部堆积在一侧，一样会导致退化。这时候要用三路partition，把等于轴的元素单独放中间一段。虽然笔试数据不见得会卡这一点，但你在复杂度分析时主动提到这个优化，会让面试官觉得你是真懂排序，而不只是背了模板。

3.3 归并排序、堆排序的隐藏考点

归并排序在笔试里最常见的变形是“数组中的逆序对”。这个问题经典的解法就是在归并排序的合并过程中，顺带统计逆序对数量。为什么把这两个知识点绑定在一起？因为归并排序合并两个有序数组时，右半边的元素插到左半边元素前面，中间跨过的元素个数就是逆序对数量。理解了这层关系，你用归并写逆序对题就不需要死记代码。

堆排序的考点则在两个方向：一个是TopK问题，前面说过的最大堆思路；另一个是堆这个数据结构的插入、删除、调整操作。笔试里经常给你一个数组，让你画出它建堆之后的样子，或者问删除堆顶元素之后如何调整。很多人写堆排序代码的时候脑子里没有“上浮”和“下沉”的清晰区分，写出来的调整逻辑四个if套来套去，自己都绕晕。我的建议是先画出二叉树结构，再在纸上手动跑一遍调整过程，跑通两遍之后再写代码，思路会顺很多。

4. 动态规划与贪心：从“我会套模板”到“我能设计状态”

动态规划和贪心算法在算法A卷里的比重非常高，而且往往是拉开分数差距的核心题目。热搜词里“贪心算法”“剪枝算法”频繁出现，也印证了这点。但很多同学学DP的方式有问题，他们不是在学DP，而是在背“背包九讲”。

4.1 动态规划题的核心是状态转移，不是背诵

笔试里的DP题永远不会和你平时刷的题一模一样，它一定会在场景上做包装：可能是买卖股票的最佳时机，可能是编辑距离，可能是正则表达式匹配，也可能是机器人走格子。但无论包装成什么样，解题链路都一样：定义状态 -> 找转移方程 -> 确定初始值和边界 -> 推演答案。

关键在于“定义状态”这一步。状态定义得好不好，直接决定转移方程写不写得出来。我经常打一个比方：状态定义就是给问题定位坐标轴，坐标系建得好，每个位置都有清晰含义；坐标系建得歪，后面全在瞎转。以经典的最长递增子序列为例，如果你把dp[i]定义为“以第i个元素结尾的最长递增子序列长度”，转移方程就是dp[i] = max(dp[j] + 1)（其中j < i且nums[j] < nums[i]），非常自然。但如果你把dp[i]定义成“前i个元素中最长递增子序列的长度”，转移起来反而绕，因为你不知道之前子序列最后一个元素是谁，没法判断能不能接上。

4.2 贪心算法：什么时候敢用，什么时候别用

贪心算法是笔试里最让人纠结的题型。它的代码往往很短，短到你会怀疑答案是不是太简单了。但判断一道题能不能用贪心，需要严谨的论证，而不是靠感觉。我的经验是，笔试中能用贪心解决的题目通常有一个明显的信号：局部最优选择会在每一步推进时逐步累积成全局最优，而且没有后效性。

什么叫没有后效性？拿经典的“跳跃游戏”来说，你在第i个位置能跳到的最远距离，只取决于当前位置的覆盖范围，不会因为之前选择跳到了这里而改变。这种问题就可以放心贪心。但像“0-1背包”这类问题，你在这个物品上选了装或不装，会直接影响后续容量，就不能贪心，必须DP。很多同学栽跟头的点就在这里：遇到一道题，感觉贪心能解，直接写了一版，样例能过，交上去超时或答案错误，回头看才发现贪心局部最优推不出全局最优。

如果你想彻底搞清楚一道题能不能贪心，可以在练习时多问自己一个问题：“如果我这一步选了看似最优的方案，会不会导致后面失去一个更优的选择？”如果会，基本不能用贪心；如果不会，贪心大概率可行。这个思维习惯一旦养成，远比多刷几十道题有用。

4.3 剪枝算法的本质：搜索优化也是算法基本功

热搜词里“剪枝算法”单独出现，但笔试很少直接考剪枝概念，而是把它藏在搜索题里。比如N皇后问题、数独求解、子集枚举，这些题本质是DFS回溯，数据规模一大就要剪枝。快手算法A卷里的压轴编程题有时会落到这种类型上。

剪枝的核心思想一句话就能概括：在搜索树中，如果某个分支已经能判断出不可能产生更优解，就提前停止搜索。具体手段包括可行性剪枝、最优性剪枝、记忆化搜索。我建议准备的时候把“回溯 + 剪枝”当做一个整体来练，从全排列问题入手，理解状态重置，再过渡到N皇后和数独。这类题写对不容易，但一旦你把搜索树在脑子里画出来了，很多题目会豁然开朗。

5. 图论与数值算法：A卷里的“领域题”怎么准备

前面几部分讲的是通用算法地基，但快手算法A卷不是单纯的通用算法考试。从热搜词可以看出，音视频重采样、PID控制、卡尔曼滤波、粒子群算法这些领域算法也频繁出现在大家的搜索记录里。这说明快手的算法团队在招人时，对不同方向的候选人会有针对性的考察。

5.1 最短路、最小生成树、拓扑排序：图论是通用硬通货

由于快手整个推荐系统、内容分发网络、用户关系链背后都是大规模图结构，图论算法在笔试试卷里的出场率相当稳定。常规考点包括Dijkstra最短路、Floyd多源最短路、Prim和Kruskal最小生成树、拓扑排序判断有向图是否有环、二分图匹配等。

准备这一块，我的建议是把每个算法的适用条件和复杂度烂熟于心。比如Dijkstra不能处理负权边，Floyd适合稠密图的任意两点最短路，Kruskal靠并查集实现且适合边稀疏的图，Prim适合点少边多的图。这些特性不是死记硬背，而是要理解它们各自的实现原理后自然记住。笔试题喜欢这么出：给你一个场景，问应该用哪种算法。你要是只记得算法代码但不知道适用条件，这种题就直接送掉了。

5.2 粒子群、卡尔曼滤波、PID：这些“热搜算法”怎么准备

算法A卷会不会直接考粒子群算法？说实话，直接考的概率很低，但作为选项出现在选择题里是完全可能的，比如让你判断“粒子群算法属于哪一类优化算法”，答案应该是群体智能优化算法。或者问你“卡尔曼滤波的核心思想是什么”，你要能答出“预测 + 更新”这两个交替进行的步骤。

准备这类领域算法，不要过度恐慌，也不要完全忽略。我当时的策略是列出十几个高频领域算法，每个算法用一张卡片记五要素：解决什么问题、核心思想是什么、输入输出是什么、和同类算法比优缺点在哪、有没有经典应用场景。这样记下来的东西，应付选择题和简答题绰绰有余，而且这些积累在面试环节的价值远大于笔试。

音频重采样算法、BM25、图像锐化拉普拉斯算法这类题目，一般出现在与具体方向匹配的笔试试卷里。如果你是投递音视频算法岗，那重采样、FFT、编解码这些要重点准备；如果是推荐算法岗，BM25可以作为文本匹配基础了解一下；如果是图像方向，拉普拉斯算子属于图像锐化的基础卷积核。方向匹配比大而全更重要。

5.3 概率统计与机器学习基础题：别被“纯算法”迷惑

除了标准算法题，算法A卷里通常还有概率统计和机器学习的基础题。常见的有：贝叶斯公式计算后验概率、朴素贝叶斯的独立性假设、过拟合的解决办法、精确率与召回率的区别、AUC曲线怎么理解。

这一块很多科班同学反而不太重视，觉得笔试嘛，代码写出来不就行了。但现实是，算法岗位的笔试选择题里，机器学习基础题往往占比不低。而且这些题拿分相对容易，属于“背了就能拿分”的部分，性价比极高。我在刷题后期把李航老师的《统计学习方法》前几章配合面经里出现过的选择题过了两遍，效果非常明显。

6. 笔试里的隐藏坑：时间复杂度和边界条件是怎么吃掉你的分的

这部分是我最想重点说的，因为太多同学明明算法思路正确，代码也写得出来，但最后分数就是上不去。问题往往不在算法本身，而在那些你觉得自己没问题的细节上。

6.1 数据范围里藏着的玄机

笔试编程题不会直接把“请用O(n log n)算法”写在题目里，它通过数据范围来暗示你。如果n <= 100，O(n³)的Floyd可以大胆用；如果n <= 10⁵，O(n²)的暴力基本就不可能过了，最少也要O(n log n)；如果n <= 10⁹，那你连O(n)都要掂量一下，基本得靠数学公式或矩阵快速幂了。

我在批改别人代码的时候见过太多次这样的惨案：一道题给n到10⁵，循环里套循环，测试样例全过，一提交超时。笔试题的测试数据分布往往在小规模和大规模两个极端都有覆盖，你在大数据下超时，就是整道题判错。所以拿到题先看一眼数据范围，马上估算一下自己解法的时间复杂度是否可行，这应该成为肌肉记忆。

6.2 边界条件不是无聊的细节

很多同学代码写完之后满脑子都是主逻辑，测试样例一过就舒一口气，直接交卷。但算法笔试最先跑的就是各种极端情况：空数组、只有一个元素、所有元素相等、目标值不存在、数组越界。

边界条件这类问题在编程题里非常致命，因为判题系统不会告诉你错在哪个测试点。我给你一个我坚持了很多年的习惯：写代码前先在注释里写清楚边界条件，写完后一步步手动走一遍伪代码，涵盖最小值、空值、重复值。虽然看上去麻烦，但真的能救回严重的分数损失。

6.3 int溢出这种低级错误

大厂笔试的数据范围经常会给到10⁹甚至更大，两个int一乘直接溢出，结果就是整道题答案错误。避免的办法很简单：看到涉及加法乘法的计算，尤其是累加、阶乘、组合数，立刻设long long。虽然这看起来是低级问题，但越是紧张越容易犯，我建议在刷题阶段就养成无脑long long的习惯，把风险直接掐死在摇篮里。

另外还有一个很少被提起的坑：Java中的Arrays.sort在极端情况下可能会触发TimSort的比较器一致性检查，如果你在比较器里返回的结果不满足自反性、对称性、传递性，会直接抛异常。这个坑在LeetCode上出现过，笔试现场一旦踩中，排查起来相当费时间。

7. 从快手A卷反推出来的备考节奏：三个月我这样安排

现在秋招节奏越来越早，很多人六七月份就开始投提前批了。如果你的目标是算法岗大厂offer，留出三个月做系统性准备是比较稳妥的。我根据自己的实战经验和带人的经历，给你一个可执行的节奏参考。

7.1 第一个月：基础算法地毯式复习

第一个月的任务不是刷题，而是建立完整的知识体系。数据结构上，数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图这些都要过一遍，知道每个数据结构的操作复杂度。算法上，排序、二分、双指针、滑动窗口、DFS、BFS、回溯、贪心、DP、图论最短路、最小生成树，逐个吃透。

这一阶段最忌讳眼高手低。你看懂了KMP原理和你能手写出无bug的KMP是两码事。我建议每个算法都从最朴素的版本写起，然后尝试优化，最后默写一遍。写完之后对照标准答案看边界条件处理有没有遗漏。这个过程比较折磨人，但基础扎实与否，三个月后你会在考场上真切感受到差距。

7.2 第二个月：按专题刷题加总结

有了基础框架之后，第二个月开始按专题刷题。每天给自己定一个专题方向，比如今天全做字符串题，明天全做DP题。刷题量不在多，一天三到五道完全足够，但要求每一道都复盘。

复盘怎么写？我自己的模板是这样：这道题考察的核心知识点是什么？我的第一思路是什么？最优解的关键一步是什么？我卡在哪个细节上？如果换个数据范围我还敢用这个方法吗？这样一条条写下来，一周之后你就能发现自己哪类题目最容易卡壳，然后再针对性强化。相反，如果只刷题不复盘，刷一百道效果也有限。

7.3 第三个月：真题模拟和心态管理

第三个月进入冲刺阶段，这时候不要再盲目刷题了，要做整套模拟。找几套历年大厂算法笔试题或者LeetCode周赛题，给自己设置一个和正式笔试一样的时间，比如90分钟，到点就停，然后客观评分。模拟的目的有两个：一是练时间分配，很多同学在一道题上死磕太久，导致后面简单的题都来不及写；二是练心态，很多同学平时刷题很顺，一上考试环境就紧张，大脑一片空白。提前适应这种紧张感很有用。

到考前一到两周，我建议把之前整理过的算法复杂度表、边界条件checklist、领域算法卡片拿出来反复看，不再接触新题。这个时候再学新东西只会增加焦虑，不如把手头已有的知识稳稳拿住。考试的时候，遇到没思路的题先跳过，把能拿的分全部拿到，再回头啃硬骨头。

如果你能把这一套流程走下来，快手算法A卷这种级别的笔试，大概率不会成为你的拦路虎。退一步说，即使某一套卷子发挥不佳，这套方法论和知识体系也不会浪费，因为接下来你还要面对更多大厂的笔试，每一场都是对你算法功底的校验。把每一次笔试当成一次修行，踩过的坑、写过的代码，最后都会变成你手里实实在在的筹码。