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腾讯前端wxg一面 已挂

腾讯微信前端面试面经：技术与沟通的双重考验

一、面试初体验

这次腾讯微信前端的面试，整体节奏张弛有度。开场长达20 - 30分钟的项目交流，让我感受到面试官对实际项目经验的重视，后续的技术问答和算法考察也极具针对性，尽管最终未能通过，但整个过程收获满满。

二、项目细节深度探讨

1. 大模型相关技术交流

面试一开始，面试官便聚焦于我在实习中涉及的大模型调用相关项目，围绕前后端交互、数据结构化处理、流式传输等技术点展开提问。当谈及流式传输时，我提到工作中接触过的Server-Sent Events（SSE）和Backend For Frontend（BFF）架构，解释了SSE如何实现服务端到客户端的单向实时通信，以及BFF层如何针对前端需求定制数据接口，减少冗余请求。

在聊到JSON流式解析时，面试官追问“为什么选择自己手写解析？”，我坦言最初是出于学习目的，参考了开源项目的实现逻辑，希望深入理解数据逐块处理的原理，但这个回答可能未能展现出足够的实际应用价值。

2. 智能自驾数据可视化项目

我介绍了负责的智能自驾数据可视化项目，主要通过React Hook获取数据，再利用表格组件进行展示。由于项目逻辑相对基础，缺乏性能优化层面的实践，面对面试官对性能优化的潜在期待，我未能给出亮眼的回答，意识到这是自己项目经验中的一大短板。

三、算法与技术实操考察

1. 算法题：有序链表合并

第一道算法题是合并多个有序链表，这是经典的归并问题。我采用分治思想，先两两合并链表，逐步减少链表数量，最终得到合并后的有序链表。通过代码实现和思路讲解，基本完成了题目的要求。

2. 技术题：防抖与节流

第二道题考察**防抖（Debounce）和节流（Throttle）**函数的实现。在实现节流函数时，我使用记录上一次执行时间的方式，控制函数在指定时间间隔内只能执行一次。但当面试官追问“如何优化防抖函数，避免重复创建定时器”时，我没能及时想到通过保存定时器ID（timeoutId），在新触发时清除旧定时器的方案。面试官略带遗憾的一句“这不应该呀”，让我意识到这个关键知识点的疏漏可能影响了整体评价。

四、轻松闲聊与最终结果

算法环节结束后，氛围变得轻松起来。得知面试官也是成都人，我们自然地聊起家乡美食、生活日常，还调侃了一下恋爱话题，整个交流十分融洽。面试官最后表示最迟次日给答复，虽然最终收到未通过的消息，但我明白或许是有更契合岗位需求的候选人，这次经历也让我清晰认识到自身技术短板与改进方向。