字节后端二面：Agent 优化、ReAct 伪代码与四道手撕

轮次: 二面
时间: 2026-09
来源: 牛客网

Agent ReAct HashMap MySQL 深分页手撕代码

《面试题目》

讲一下你这些实习和个人项目中最有价值的一个项目，亮点在哪？
Agent 底层做了哪些优化，举个例子？
说一下 ReAct，并且写出 ReAct 的伪代码？
一段代码做 CR，找出问题、修改代码、运行成功，并分析时空复杂度？
HashMap 为什么 get 是 O(1)？
桶的数据结构是怎样的，数组为什么能做到是 O(1)？
讲一下数组 get 的过程，有哪些步骤？
MySQL 深分页优化的手段？

手撕四题

手撕 ReAct 伪代码，并讲清思路
代码 CR（线程池相关）
MySQL 深分页优化
手撕：找到第 n 个素数

《参考解析》

HashMap 为什么 get 是 O(1)，以及数组为什么也能 O(1)。 这里面试官连着问了两题，其实是在探你分不分得清「哈希」和「寻址」。数组的 O(1) 来自随机访问的地址计算：base + index * sizeof(T) 一条指令算出来，与元素个数无关——前提是内存连续、元素等长。HashMap 的 O(1) 是期望复杂度：先用 hash(key) 算出哈希值，再对桶数组长度取模（JDK 里因为容量是 2 的幂，用 (n-1) & hash 替代取模）定位到桶，这一步和数组寻址一样是常数时间；桶里的链表或红黑树才是决定最坏情况的部分——冲突少时链表长度是常数，冲突极端时退化为 O(n)，JDK 1.8 引入红黑树把最坏压到 O(log n)。两个必要补充：哈希函数的目的是让 key 尽量均匀分布，所以自定义对象必须同时重写 hashCode 和 equals；容量取 2 的幂是为了让 (n-1) & hash 等价于取模且分布均匀。

MySQL 深分页为什么慢、怎么优化。 LIMIT offset, size 的语义是「扫描并丢弃前 offset 行」，所以 LIMIT 1000000, 20 要让存储引擎取出 1000020 行、再扔掉前 100 万行——慢的不是返回的 20 行，而是被丢弃的部分。而且如果走二级索引还要回表，成本更上一层。优化按代价从低到高：① 游标分页，用上一次结果的最大排序键做锚点（WHERE id > :last_id ORDER BY id LIMIT 20），把偏移量换成范围条件，索引可以直接定位，是首选；排序键不唯一时用「(a, b) 的元组比较」写法保证不跳行不漏行。② 延迟关联，先在覆盖索引上分页拿主键，再回表取整行（SELECT * FROM t JOIN (SELECT id FROM t ORDER BY ... LIMIT 1000000, 20) x USING(id)），把回表次数从 100 万降到 20。③ 业务上限制最大可翻页数，或把深翻需求改成条件筛选/搜索。④ 只查总数用于展示时，COUNT(*) 往往比列表本身还慢，可以用近似值或单独的计数表。

Agent 的底层优化该怎么说。 这道题问的是「优化」而不是「架构」，所以要落到具体机制和数字上，常见的言之有物的方向有五个：上下文管理（长工具输出外置成文件只留摘要、对历史做分段摘要、把稳定前缀放在最前面以命中 prompt cache）；工具调用（并行化无依赖调用、把串行编排改成状态机、给工具加重试与幂等键、对同一工具同参数做去重熔断）；模型侧（按任务难度分级选模型和 thinking 预算、结构化输出用约束解码而不是靠提示词祈祷）；延迟（把中间结果流式透出、长任务异步化并回报进度）；成本（命中缓存的 token 比例、单任务平均 token 与失败重试率）。回答时至少给出一个「优化前 vs 优化后」的对比数字，否则听起来只是罗列。

ReAct 伪代码该怎么写。 核心就是「想 → 做 → 看」的循环，面试时要同时写出终止条件和上下文管理，这两点才是加分项：

messages = [system_prompt, user_goal]
for step in 1..max_steps:
    out = llm(messages, tools)          # 一次调用同时可能返回文本和 tool_calls
    if out.has_tool_calls:
        for call in out.tool_calls:      # 无依赖的可以并行执行
            result = execute(call)       # 带超时、幂等键、错误归因
            messages.append(tool_result(call, truncate(result)))
        continue
    if out.text: return out.text         # 模型给出最终答案
    break                                # 既无工具调用也无文本 = 异常，退出
return fallback("达到最大步数，已完成：…，未完成：…")

要主动补的三点：终止条件不能只靠最大步数，还应有「连续 N 轮没有新信息」「同一工具同参数重复调用」的熔断，以及命中不可恢复错误时转人工；上下文要外置，长工具结果不进 messages 全文而只留摘要或文件句柄；可观测性，每一步的思考、调用、结果都要落 trace，否则线上出问题无法复盘。

线程池代码 CR 的常见考点。 给一段线程池代码让你 CR，问题通常埋在这几处：队列用了 LinkedBlockingQueue 无界（maximumPoolSize 形同虚设，任务堆积到 OOM）；用了 Executors.newFixedThreadPool/newCachedThreadPool 这类快捷方法；拒绝策略是静默丢弃（应该用 CallerRunsPolicy 做反压，或至少打日志+告警）；没有自定义 ThreadFactory（线程名默认 pool-N-thread-M，线上 dump 出来找不着人）；任务里吞异常（submit 返回的 Future 不 get 时异常会被静默吃掉）；shutdown() 之后没 awaitTermination 也没有兜底 shutdownNow()；共享可变状态没有同步。答题结构建议先讲资源边界（队列/线程数/内存），再讲错误处理（拒绝、异常、超时），最后讲可观测性（命名、指标、优雅关闭）。

求第 n 个素数的思路。 朴素做法是逐个试除到 sqrt(x)，复杂度约 O(n·√p)，n 很大时不够。更稳的是埃氏筛：预处理到某个上界（第 n 个素数约等于 n·ln n，估上界时留 1.5 倍余量），复杂度 O(N log log N)。若 n 极大需要分段筛或线性筛。写的时候注意边界：n = 1 返回 2，n = 0 无意义要提前拒绝；试除只需到 i * i <= x，且先排除偶数再只试奇数因子可以省一半时间。

《面试题目》

《参考解析》

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