大厂面经在 2026 年最大的变化，不是某一道 LeetCode 题突然变难，而是面试正在从“纯算法速度测试”转向“真实工程能力 + AI 原生工作流”。这份面经汇总整理于 2026-07-14，并计划每月更新，覆盖 Meta、Amazon、Google、TikTok / 字节跳动四家公司。它的核心价值在于：不只讲“Meta 有 AI 环节”这种框架性信息，而是把近期候选人遇到的具体题目放到同一个页面里比较，例如 Meta 的迷宫求解器、Google 的 snake_case 到 camelCase 仓库级重命名、Amazon 的枢纽环无人机配送、TikTok 的 N 叉树路径和均衡化。
2026 年的大厂面经里，AI 编程面试已经不是边缘话题。它不一定在每家公司、每个岗位都成为标准环节，但已经开始影响面试设计：候选人不再只需要写出答案，还要证明自己能读懂现有代码、判断 AI 输出是否可信、补测试、解释取舍，并在安全、扩展性和失败模式上给出工程化判断。
谁在考 AI，考什么：
| 公司 | AI 面试变化 | 当前判断 |
|---|---|---|
| Meta | 题库显示 Meta 正在从传统 coding/OA 过渡到 AI-native loop，包含 AI coding、AI-enabled system design、AI-oriented behavioral。公开报道也确认 Meta 已计划让部分候选人在 coding 测试中使用 AI 助手。 | AI 辅助编程是最值得优先准备的新增能力。 |
| 公开报道显示 Google 在 2026 年面向初中级 SWE 试点 AI-assisted code comprehension，候选人使用 Gemini 阅读、调试和优化代码。近期 Google FDE 面经还出现 agentic system design，包括 agent 扩展、安全、infinite loop 防护。 | 传统算法仍重要，但代码理解和代理式工程能力开始进入面试。 | |
| Amazon | 题库中出现 AI Assistant Repo Bug-Fix：给定 buggy full-stack repo 和浏览器内 AI assistant，要求复现、定位、修复并跑测试。近期 onsite 样本也出现 AI Literacy。 | AI 更像工程流程题和 GenAI 使用行为题，而不是单纯 prompt 技巧。 |
| TikTok / 字节跳动 | 当前仍以经典逻辑代码、现场变体、自写测试、MLE/SRE 口头基础为主。题库没有显示 AI 环节已经成为标准配置。 | 暂时仍应把主要精力放在算法、八股和现场沟通。 |
外部参考方面，据 404 Media 报道，Meta 从 2025 年 10 月起试点 AI-enabled coding 面试，让候选人在编码环节使用 AI 助手，考察的是如何引导和验证 AI，而不是让 AI 直接给出整段答案；据 Business Insider 报道，Google 计划从 2026 下半年起，面向部分美国团队的初中级 SWE 试点 code comprehension 轮，候选人用 Gemini 阅读、调试和优化现有代码（Google CEO 在 2026 年 4 月也公开表示，公司约 75% 的新代码由 AI 生成、再由工程师审核）。具体到某个团队是否采用、采用什么工具、是否替代一轮 coding，仍应以 recruiter 通知和最新面经为准。
资料可信度说明：
参考链接：
https://www.1point3acres.com/bbs/forum-145-1.htmlhttps://www.1point3acres.com/interview/problems/company/metahttps://www.1point3acres.com/interview/problems/company/amazonhttps://www.1point3acres.com/interview/problems/company/googlehttps://www.1point3acres.com/interview/problems/company/bytedancehttps://www.404media.co/meta-is-going-to-let-job-candidates-use-ai-during-coding-tests/https://www.entrepreneur.com/business-news/google-is-testing-a-new-rule-transform-job-interviewsMeta 近期面试经验最值得关注的是“双轨并行”：一边仍有经典 phone screen / onsite coding，另一边 AI 编程面试和 AI-native loop 正在变得更重要。Meta 题库页显示共有 498 道聚合题，近期热门分类包括 Coding、System Design、Behavioral 和 Other。题库描述称，2026 年 Meta 处在 legacy track 与 AI-native track 并行的阶段，具体进入哪条流程，取决于 org 和 recruiter。
近期高频的 AI coding 题目不是“让 AI 替你写答案”，而是看候选人能否把 AI 当作工程工具来管理。
典型题型包括：
AI Coding：Maze Solver
从修复已有代码 bug 开始，逐步推进到 BFS，再加入钥匙/门的 bitmask 状态，最后可能出现炸弹爆炸变体。重点不是背一个迷宫模板，而是读懂 starter code、修 bug、补状态建模，并解释为什么 BFS 状态足够。
Maximum Unique Character Subset
给一组 words，选择一个子集，使合并后的字符互不重复并覆盖尽可能多的不同字母。常见推进路线是 backtracking 到 bitmask，再到 state-compression DP。它很适合考察“从暴力到可扩展”的思路。
Card Game：Three Cards Summing to 15
题目从调试 draw method 开始，接着写 naive scorer，再做 simulation 衡量策略质量，最后用 DP 优化。这个题的信号点是：候选人能否把一个游戏规则拆成可测试的小模块。
Friend Recommendation
starter codebase 暴露 User、friends 和 valid_recommend helper。候选人从 bug fix 开始，再做 random recommender，最后实现 mutual friends Top-K。它更像真实产品代码，而不是孤立算法题。
AI Project Round / Take-home-style Session
题库记录了多小时 AI-assisted project：先理解 mock full-stack app，再独立实现，最后和面试官 walkthrough 并 live extension。这类题的关键是代码审查、测试、解释和产品感。
传统题仍然不能丢。Meta 高频题包括 Binary Tree Vertical Order / Right Side View、第 K 大数 / Quickselect、LRU Cache、Basic Calculator、Subarray Sum Equals K、Random Pick with Weight、Walls and Gates、Minimum Window Substring、Valid Number、Group Anagrams、Remove Nth Node From End of List 等。
MLE / AI 方向则出现 Attention implementation、FlashAttention / linear attention follow-up，以及 AI-native data engineering round。候选人需要能在 numpy / PyTorch 层面说清 attention 的计算、复杂度和优化动机。
备考判断：
想系统刷 Meta 高频题，可以对照 Meta 面经高频题全量榜，也可以看 2026 年 4 月 Meta 面试总结 了解单月细节。
下半年亚马逊面试经验分享里，最稳定的信号仍然是 LP。近期一个 2026 NG onsite 样本显示，4 轮 onsite 中包含 HM + AI Literacy + coding、纯 LP、LP + coding、LP + 类似 Amazon Locker。作者反馈是 Fail / Average，并强调不是 LeetCode 原题，OOD 和 Discuss 类题较多。
Amazon 题库页显示共有 903 道聚合题，更新于 2026-07-14，热门分类包括 Coding、System Design、Behavioral 和 Other。页面总结也很贴近亚麻面经的常见体感：Amazon 更看重 Leadership Principles 和 scenario thinking，coding 偏 OOD、需求不完整、需要 clarify；现代 loop 中经常出现 GenAI usage 相关 BQ。
近期常见题型：
AI 代码库 bug 修复开放式问题
AI Assistant Repo Bug-Fix 给候选人一个 buggy full-stack repo 和浏览器内 AI assistant，要求复现问题、定位模块、提出 targeted fix，并通过测试。评分重点是工程流程，不是纯算法灵感。
服务关闭 / 拓扑排序
给定服务依赖图和被 shutdown 的服务，返回所有会受影响的服务。它本质上是依赖传播、BFS/DFS 或拓扑相关建模。
枢纽环上的无人机配送
m 个 hub 在环上，drone 从 hub 1 出发，按 requestedHubs 顺序访问，每段取顺时针或逆时针较短路径。常见坑是环形边界、prefix sum、m == 2。
OOD / 数据结构设计
LRU Cache、Event Filter & Queue Routing Service、Inventory Allocation by Bid Priority、Org-chart Salary Aggregation、Reverse Trie Domain Score、Amazon Locker。
语法分析 / 日志处理
Postfix Basic Calculator、CSV send/receive log 计算 message latency、Caesar Cipher、stream 中找 anagram。
备考判断：
Amazon 的完整高频题可以对照 Amazon 面经高频题汇总 一起刷。
Google 面经仍然以稳定的 coding bar 为主，但近期样本显示，面试官越来越喜欢把一个小算法题扩展成工程实施问题。Google 题库页显示共有 406 道聚合题，更新于 2026-07-14，过去 30 天有多条近期题目记录。热门标签包括 simulation、hashmap、tree、DFS、array、string、grid、DP、greedy、graph、heap、BFS、two-pointer。
近期样本一：Google FDE 面筋。候选人遇到两轮，一轮是 agentic system design，讨论 agent 如何扩展、如何保证安全、如何避免 infinite loop；另一轮是 coding，先做 meeting room / 停车场类似题，follow-up 转成二维空间中矩形覆盖计数，作者提到类似 LC 2536 风格。
近期样本二：谷歌L5 R1 挂经。coding 先是 snake_case 转 camelCase，例如 foo_bar -> fooBar。后续不再只是字符串处理，而是扩展到整个 repo：如何把所有 snake_case 变量和函数名替换成 camelCase，如何验证替换后 repo 还能 work，如何测试，如果 test package 也被替换怎么办，第三方函数和 public interface 如何保持不变。
这两类题说明 Google 的变化不是“算法不考了”，而是算法答案必须能转化为工程方案。L3、L4、L5、L6 的差异也不仅是题目难度，而是评估严格程度、沟通深度、设计判断和 behavioral signal。
备考重点：
刷题时可以对照 Google 面经高频题汇总，也可以直接看 谷歌本月高频题。
TikTok 面经和字节跳动面经的独特价值在于：英文竞品往往完全不覆盖 TikTok / ByteDance，而中文求职者又很需要它。ByteDance / TikTok 题库页显示共有 342 道聚合题，更新于 2026-07-14，热门分类包括 Coding、System Design、Behavioral 和 Other。页面描述其流程为 one-round-at-a-time，不同 org 在 bar、语言、轮次和面试体验上差异明显。
近期样本：TT USDS 一轮游。流程先问 BQ，例如最喜欢的 project、技术难点；coding 两题，一题是整数数组中返回最高频元素，tie 时返回较小数字；另一题是非二叉树，每个节点有 value，每次操作可把某个节点 +1，求最少操作使所有 root-to-leaf path sum 相等。
题库中常见题型：
网格 / BFS / DFS
Number of Islands family、带障碍消除的最短路径、带燃料和充电点的网格路径、最长之字形路径、Word Search II + Trie。
链表 / 数据结构
Reverse Nodes in K-Group、LRU with TTL / LFU follow-up、MinStack / MaxStack、streaming median。
语法分析 / 字符串
Basic Calculator、Reverse Words in Place、Valid Parentheses with Wildcard、Longest Substring with At Most K Distinct。
树 / 图
N-ary Tree Path Sum Count、Binary Tree Right Side View、Course Schedule、Photo Groups via Transitive Similarity。
MLE / RS OA
CodeSignal ML/RS 方向会出现 ML multiple choice、forward pass、局部最大数组算法、从零实现 Bagging 和 k-Means。
备考要点：
TikTok / 字节跳动的完整高频题可以在 TikTok 面经高频题汇总 查看。
这份大厂面经的核心价值，是把 Meta、Amazon、Google、TikTok / 字节跳动放在同一个视角下比较，而不是只看单个帖子。
| 维度 | Meta | Amazon | TikTok / ByteDance | |
|---|---|---|---|---|
| 近期关键词 | AI-native loop、AI coding、classic LC mixed | LP、GenAI BQ、OOD、Bar Raiser | 稳定 coding bar、HC、agentic system design | 经典 LC-medium、grid/tree/graph、组别差异 |
| 编程风格 | 传统题 + AI codebase + progressive subtasks | 需求模糊、OOD、工程实现 | 算法扎实 + 工程 follow-up | 算法题变体、手写测试、口头基础 |
| 系统设计 | AI-enabled system design 增加 | Senior/AS 更重，scenario thinking | L4+ / FDE 可能出现 agent/system design | 有但取决于组，SWE 一面多为 coding |
| 行为面试 | AI usage、project、collaboration | LP 是主菜，几乎每轮都可能问 | Culture、project、leveling | BQ 有，但通常不是主轴 |
| 备考优先级 | AI coding + LC 高频 + codebase debugging | LP stories + OOD + testing/clarify | LC medium/hard + 工程化 follow-up | grid/tree/graph/DFS/BFS + 八股 |
这份面试经验汇总不是为了制造焦虑，而是为了把刷题路线变得更具体。2026 年准备大厂面试，建议按能力模块规划，而不是只按公司 tag 做题。
每家公司都准备一个 AI 应用案例
你需要能讲清楚：用了什么 AI 工具、解决了什么问题、如何验证输出、什么时候不用 AI、如何处理 hallucination、security、privacy 和版权风险。
按能力块刷题
Grid BFS/DFS：islands、shortest path with state、fuel / obstacle。
Tree / graph：N-ary tree、prefix sum、topological sort、LCA、right side view。
Hashmap / prefix / sliding window：subarray sum、minimum window、anagram stream。
Data structure design：LRU、TTL/LFU、queue routing、locker、org chart。
Parsing：calculator、valid number、postfix notation、CSV / log parsing。
每道题都练 follow-up
不要写完最优解就停。继续问自己：输入变成 streaming 怎么办，多 query 怎么办，TTL 怎么办，并发怎么办，如何写测试，如何验证边界条件。
做一次工程编码模拟
准备一个小 repo，故意植入 bug。用 AI 提出修复建议，但自己审查 diff、补测试、跑测试、解释为什么这个修复足够安全。这正好覆盖 Meta / Amazon / Google 的新增趋势。
按公司定制最后一周冲刺
Meta：AI coding + bitmask/backtracking/DP + classic LC。
Amazon：LP 12 到 16 个故事 + OOD + clarify + GenAI BQ。
Google：经典算法深度 + system/agent safety + repo 重构验证。
TikTok：grid/tree/graph 高频 + 口头 ML/CS 基础 + 主动沟通。
想要更高强度的实战演练，可以用我们的 模拟面试工具 反复练手，把上面这些能力块过一遍。
Meta 题库显示 AI coding 正在进入面试流程，常见形式是给候选人现有代码库或渐进式任务，考察 bug fix、AI 输出验证、测试和工程判断。
最大变化是 AI 进入编程环节。Meta、Google、Amazon 都出现 AI 或代码库理解相关题型，TikTok / 字节跳动目前仍以经典算法和现场变体为主。
是。近期 Amazon onsite 样本显示 4 轮里至少 3 轮混合 LP。Coding 也常围绕模糊需求、OOD、测试和工程场景展开。
Google 的新趋势包括用 AI 阅读、调试、优化代码，以及在 FDE/SWE 面试里讨论 agent 扩展、安全和 infinite loop 防护等工程问题。
TikTok / 字节跳动仍偏经典算法和现场变体，高频包括 grid、BFS/DFS、树图、链表、LRU、Calculator、CodeSignal MLE/RS 基础题。