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面试进行中

代码题第 3 / 6 题

实现一个 LRU 缓存，要求 get 和 put 操作的时间复杂度均为 O(1)。

提示

考虑哈希表 + 双向链表的组合
容量满时淘汰最久未使用的节点

代码语言typescript

solution.ts

1// 哈希表 + 双向链表，get/put 均 O(1)
2class LRUCache {
3  private map = new Map();
4  get(key: number) {
5    if (!this.map.has(key)) return -1;
6    const v = this.map.get(key)!;
7    this.map.delete(key);
8    this.map.set(key, v);
9    return v;
10  }
11}

AI 评分将在你完成全部题目后统一进行，答题过程中只需保存。

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评分完成

面试报告

后端工程师 · 高级 · 2026-05-28

综合得分

82/ 100

良好

题目数

完成率

6/6

用时

24 分钟

评分维度

为什么选择 Offersly

不是题库刷题，是基于你简历的真实模拟。

简历感知出题

AI 解析你简历里的项目、技术栈、岗位经历，针对性出题，不再做无关的八股。

多岗位 · 多级别

前端、后端、算法、数据、产品，初级到资深，覆盖中外大厂常见考察方向。

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内置代码编辑器与语法高亮，回答算法题就像在面试官屏幕共享里写代码。

维度化打分

相关性、深度、清晰度、正确性四维打分，附逐题改进建议，知道下次怎么答更好。

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每一次面试都被完整记录，方便复盘、对比成长曲线。

多语言

一键切换语言，出题、评分、反馈全部跟随你的选择，备战国内大厂、外企或海外岗位都不掉链子。

三步开始，五分钟见效

无需等待，简历上传后立刻进入面试。

01 · 上传简历

支持 PDF / Word，AI 提取你的关键技能与项目经历。

02 · 选岗位与级别

告诉我们目标岗位，AI 立刻生成 5–8 道贴合你的题目。

03 · 答题并获取报告

逐题作答，AI 当场打分，结束后给出综合评估与改进建议。

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常见问题

不会。简历仅用于生成本次面试题，存储在你的私有空间，可以随时删除。我们不会用任何用户数据训练模型。

目前覆盖前端、后端、算法、数据、客户端、SRE / DevOps 与产品，每个岗位均区分初级 / 中级 / 高级三个等级。

我们让模型从相关性、深度、清晰度、正确性四个维度给出独立评分，并要求附理由。整体趋势可参考，但绝不替代真实面试官。

可以。每次面试都自动保存进度，你可以随时离开、稍后从工作台继续。

每月 1 次完整面试、最近 7 天历史。升级到专业版可解锁完整功能。

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1// 哈希表 + 双向链表，get/put 均 O(1) 2class LRUCache { 3 private map = new Map(); 4 get(key: number) { 5 if (!this.map.has(key)) return -1; 6 const v = this.map.get(key)!; 7 this.map.delete(key); 8 this.map.set(key, v); 9 return v; 10 } 11}