巨人网络面试题 · 技术原理
巨人网络相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 137 道真题 · 当前筛选命中 53 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理
考察点
技术栈
第 1 题你对该开源框架是日常使用还是深入阅读过其源码？请结合具体模块说明。 考察候选人对技术栈的使用深度与源码理解第 2 题如果要实现一个霓虹灯闪烁特效，你会怎么设计思路？ 考察对动效原理的理解和实现方案设计能力第 3 题是否做过完整的游戏 Demo？请介绍其中一个，包括它的类型、核心玩法以及你负责的部分。 考察候选人的游戏开发实际经验与项目参与深度第 4 题栈和堆的区别是什么？ 考察对内存布局、生命周期和分配开销的基本理解第 5 题游戏测试和软件测试的区别是什么？ 考察对游戏测试领域特点与传统软件测试差异的理解第 6 题RLHF中损失函数如何计算？请重点说明PPO阶段和奖励模型训练阶段的损失计算方式。 考察对RLHF中损失函数细节的掌握第 7 题请解释RLHF（基于人类反馈的强化学习）的基本流程和主要组成部分。 考察对RLHF核心流程和组件构成的理解第 8 题为什么关系型数据库更适合范式建模而数仓适合维度建模？ 考察对关系型与数仓建模范式适用场景的本质理解第 9 题详细介绍堆排序的过程 考察堆数据结构理解与排序算法实现步骤第 10 题你的Python和SQL掌握情况如何？ 评估候选人技术基础的扎实程度与自我认知第 11 题介绍虚函数的原理 考察对C++多态实现机制的理解深度第 12 题嵌入层(Embedding Layer) 和 输出层(Output Layer) 是参数共享的吗? 考察对神经网络模型嵌入层与输出层参数共享机制的理解第 13 题如何理解MVC 考察对MVC架构模式核心概念和职责划分的理解第 14 题请解释什么是归一化，以及在深度学习中常见的归一化方式有哪些？ 考察对归一化概念及其在深度学习中共通实现方式的理解第 15 题C++ 中 vector 的扩容倍数（如 1.5 倍或 2 倍）可以修改吗？ 考察对标准库实现细节与定制能力的理解第 16 题如何判断一个点是否位于给定扇形区域内？请说明算法思路和关键边界条件。 考察几何计算、向量运算和边界场景处理能力第 17 题请介绍你的项目中使用到的标准模板库（STL）组件。 考察候选人对STL常用容器的理解及实际应用能力第 18 题说一说TCP和UDP的区别 考察对传输层协议特性与适用场景的理解第 19 题请说明快速排序的底层实现原理，并写出其核心代码。 考察快速排序的分治思想、基准选取、分区算法及复杂度分析第 20 题如何使用Selenium进行自动化测试，请简述基本流程和关键注意点？ 考察对Selenium自动化测试基础流程和常见实践的理解