2025年工程师招聘面试秘籍经典模拟题及答案解析

2025年工程师招聘面试秘籍：经典模拟题及答案解析一、编程能力测试（3题，每题20分）题目1（Python基础）题目：请编写一个Python函数，接受一个字符串作为参数，返回该字符串中所有唯一字符的列表。例如，输入"abaccde"，输出应为['b','c','d','e']。要求：1.不能使用内置的set或collections.Counter等直接去重方法2.需要考虑时间复杂度优化3.请说明你的实现思路题目2（算法设计）题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存机制。要求：1.支持get和put操作2.get(key)返回给定key的值，如果不存在返回-13.put(key,value)将键值对插入缓存，如果键已存在则更新其值，同时需要移除最久未使用的键值对，如果缓存容量已满4.请用Python实现，并说明时间复杂度题目3（数据结构与设计）题目：设计一个支持动态调整大小的数组（类似ArrayList）。要求：1.支持get(index)和set(index,value)操作2.支持add(index,element)和remove(index)操作3.当数组容量需要扩大时，新容量应为当前容量的1.5倍4.请用Python实现核心方法，并说明如何处理扩容和缩容操作二、系统设计（2题，每题30分）题目4（分布式系统）题目：设计一个高可用的短链接服务，要求：1.支持将任意长度的URL转换为固定长度的短链接2.支持从短链接反向解析出原始URL3.系统需要具备高并发处理能力，并支持水平扩展4.请说明你的设计思路、数据结构选择及如何保证系统可靠性题目5（数据库设计）题目：设计一个电商平台的订单数据库表结构，要求：1.表中应包含订单基本信息、用户信息、商品信息、支付信息2.考虑到查询性能，如何设计索引以优化以下场景：-根据用户ID查询该用户所有订单-根据时间范围查询订单-根据商品ID查询该商品所有订单3.说明外键约束的使用场景及必要性三、问题解决（2题，每题25分）题目6（复杂度分析）题目：给定一个包含n个整数的数组，其中可能有重复元素。设计一个算法找出数组中不重复的元素个数，要求时间复杂度不超过O(n)。提示：-可以使用辅助空间-不能使用排序方法题目7（并发编程）题目：在多线程环境下，如何安全地实现一个计数器，要求：1.支持increment和decrement操作2.请用Python实现线程安全的计数器3.说明你的实现原理及为什么这样设计四、行为面试题（2题，每题15分）题目8（团队协作）题目：描述一次你在项目中遇到的团队协作挑战，你是如何解决的？从中学到了什么？题目9（技术成长）题目：在过去一年中，你在技术方面最大的成长是什么？你是如何实现这种成长的？五、开放性问题（1题，20分）题目10（创新思维）题目：如果让你重新设计当前的移动支付系统，你会做出哪些创新性改进？请说明你的设计理念和具体方案。答案解析编程能力测试答案题目1答案实现代码：pythondefunique_chars(s):ifnots:return[]char_count={}forcharins:char_count[char]=char_count.get(char,0)+1result=[]forcharins:ifchar_count[char]==1:result.append(char)delchar_count[char]#防止重复添加相同字符returnresult思路解析：1.首先统计每个字符出现的次数2.然后遍历原字符串，只将出现次数为1的字符添加到结果列表3.使用字典存储字符计数，时间复杂度为O(n)4.第二次遍历时可能需要O(n)时间，但整体仍可视为线性复杂度题目2答案实现代码：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=Nonedefget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._move_to_front(node)returnnode.valuedefput(self,key,value):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_front(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_LRU_node()new_node=self.Node(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_node_to_front(new_node)def_move_to_front(self,node):self._remove_node(node)self._add_node_to_front(node)def_add_node_to_front(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_remove_LRU_node(self):lru=self.tail.prevself._remove_node(lru)delself.cache[lru.key]时间复杂度：-get和put操作均为O(1)设计说明：1.使用双向链表维护访问顺序，头节点为最近使用，尾节点为最久未使用2.使用哈希表实现O(1)时间复杂度的get操作3.扩容时移除最久未使用的节点（尾节点前一个节点）题目3答案实现代码：pythonclassDynamicArray:def__init__(self):self.size=0self.capacity=1self.array=[None]*self.capacitydefget(self,index):ifindex<0orindex>=self.size:raiseIndexError("Indexoutofbounds")returnself.array[index]defset(self,index,value):ifindex<0orindex>=self.size:raiseIndexError("Indexoutofbounds")self.array[index]=valuedefadd(self,index,element):ifindex<0orindex>self.size:raiseIndexError("Indexoutofbounds")ifself.size==self.capacity:self._resize(1.5*self.capacity)#从后往前移动元素foriinrange(self.size,index,-1):self.array[i]=self.array[i-1]self.array[index]=elementself.size+=1defremove(self,index):ifindex<0orindex>=self.size:raiseIndexError("Indexoutofbounds")removed_element=self.array[index]#从指定位置往后移动元素foriinrange(index,self.size-1):self.array[i]=self.array[i+1]self.array[self.size-1]=Noneself.size-=1#如果容量过小，进行缩容ifself.size<=self.capacity//2andself.capacity>1:self._resize(self.capacity//1.5)returnremoved_elementdef_resize(self,new_capacity):new_array=[None]*new_capacityforiinrange(self.size):new_array[i]=self.array[i]self.array=new_arrayself.capacity=new_capacity扩容缩容处理：1.扩容时将新容量设为当前容量的1.5倍2.缩容时将新容量设为当前容量的一半（但不超过初始容量）3.扩容时需要创建新数组并复制旧数据，缩容时直接调整引用系统设计答案题目4答案设计思路：1.短链接生成：使用哈希函数将长URL映射为固定长度的短链接2.数据存储：采用分布式缓存+数据库组合存储短链接映射关系3.高可用：通过负载均衡和副本机制保证服务可用性4.反向解析：通过缓存命中优先返回，缓存未命中查询数据库具体设计：-短链接生成：使用双向映射，生成短ID时同时记录原始URL-数据结构：redisHASH:shortlink:<short_id>->{original_url:"...",expire_time:...}HASH:longlink:<long_url>->{short_id:"...",expire_time:...}-扩展性：-使用Redis集群作为缓存层-数据库采用分片架构-负载均衡器分发请求到不同节点题目5答案表结构设计：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTDEFAULT1,priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,order_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,statusVARCHAR(20)DEFAULT'pending',payment_methodVARCHAR(20),payment_timeTIMESTAMP,shipping_addressTEXT,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(product_id)REFERENCESproducts(product_id));索引设计：1.用户订单查询：sqlCREATEINDEXidx_user_idONorders(user_id);2.时间范围查询：sqlCREATEINDEXidx_order_timeONorders(order_time);3.商品订单查询：sqlCREATEINDEXidx_product_idONorders(product_id);外键约束：-用户ID和商品ID作为外键，保证数据一致性-支持级联更新和删除，例如删除用户时自动删除相关订单问题解决答案题目6答案实现代码：pythondefcount_unique_elements(nums):count_dict={}fornuminnums:count_dict[num]=count_dict.get(num,0)+1returnsum(1forcountincount_dict.values()ifcount==1)思路解析：1.使用字典统计每个数字出现的次数2.遍历字典值，统计出现次数为1的数字数量3.时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)题目7答案实现代码：pythonfromthreadingimportLockclassThreadSafeCounter:def__init__(self,initial=0):self.value=initialself.lock=Lock()defincrement(self):withself.lock:self.value+=1defdecrement(self):withself.lock:self.value-=1defget(self):withself.lock:returnself.value实现原理：1.使用锁保证每次只有一个线程能修改计数器2.通过with语句自动管理锁的获取和释放3.get方法也使用锁保证数据一致性，尽