软件工程师岗位面试题目集

2026年软件工程师岗位面试题目集一、编程基础（3题，每题10分）1.题目：请用Python实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串中所有唯一字符的列表（不区分大小写）。示例：输入：`"HelloWorld"`输出：`['H','e','l','o','W','r','d']`2.题目：用C++实现快速排序算法，并要求在排序过程中输出每次划分的子数组。示例：输入数组：`{5,3,8,4,2}`输出划分过程：第一次划分：[2,3,4,5,8](划分点为4)第二次划分：[2,3][4][5,8](划分点为3和5)第三次划分：[2][3][5][8](划分点为2,3,5)3.题目：请用Java实现一个单例模式，要求支持多线程环境（双重校验锁方式）。二、数据结构与算法（5题，每题10分）1.题目：给定一个无重复元素的数组`nums`和一个目标值`target`，请返回所有和为`target`的`nums[i]+nums[j]`的索引对。示例：输入：`nums=[2,7,11,15],target=9`输出：`[[0,1]]`2.题目：请用JavaScript实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序），并要求以递归方式实现。3.题目：用Python实现一个最小堆（Heap），支持`push`和`pop`操作，并要求在`pop`时返回最小元素。4.题目：给定一个字符串，请判断它是否是回文串（忽略非字母数字字符且不区分大小写）。示例：输入：`"Aman,aplan,acanal:Panama"`输出：`True`5.题目：用C++实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持`get`和`put`操作，并要求使用哈希表+双向链表实现。三、系统设计与架构（3题，每题15分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统，要求支持实时生成短链接并快速跳转。2.题目：假设你要设计一个支持百万级用户的实时消息推送系统（如微信、钉钉），请简述系统架构和关键技术选型。3.题目：如何设计一个高可用的分布式数据库集群（如MySQL集群），并说明如何解决数据一致性问题。四、数据库与SQL（4题，每题10分）1.题目：请用SQL查询出每个员工的薪水范围（如：`<10k`,`10k-20k`等），假设表名为`employees`，薪水字段为`salary`。2.题目：用SQL实现一个分页查询功能，要求支持动态页码和每页数量（例如：`limit`和`offset`）。3.题目：请用SQL编写一个查询，找出所有重复订单（订单号相同且金额不同）的订单号和数量。4.题目：用PostgreSQL实现一个窗口函数，计算每个部门的平均薪水，并按平均薪水从高到低排序。五、网络与分布式（4题，每题10分）1.题目：简述HTTP/2与HTTP/1.1的主要区别，并说明HTTP/2如何解决队头阻塞问题。2.题目：假设你要设计一个分布式文件存储系统（如HDFS），请说明其架构和容错机制。3.题目：解释CAP理论，并说明分布式数据库如何实现最终一致性。4.题目：请用Python编写一个简单的RPC（远程过程调用）客户端，调用远程服务的`add`方法（假设服务地址为`/api/add`）。六、操作系统与并发（3题，每题10分）1.题目：简述Linux中的进程调度算法（如CFS），并说明其如何提高CPU利用率。2.题目：用Java实现一个线程池，要求支持核心线程数、最大线程数和任务队列。3.题目：解释死锁的四个必要条件，并说明如何避免死锁（如资源按序分配）。答案与解析一、编程基础1.Python唯一字符函数：pythondefunique_chars(s:str)->list:s=s.lower()seen=set()result=[]forcharins:ifcharnotinseen:seen.add(char)result.append(char)returnresult解析：-将字符串转为小写统一处理，避免大小写重复。-使用集合`seen`记录已出现字符，确保唯一性。-遍历字符串，若字符未出现过则加入结果列表。2.C++快速排序输出划分过程：cppinclude<iostream>include<vector>usingnamespacestd;voidquickSortPrint(vector<int>&arr,intleft,intright){if(left>=right)return;intpivot=arr[right];inti=left-1;for(intj=left;j<right;j++){if(arr[j]<=pivot){i++;swap(arr[i],arr[j]);}}swap(arr[i+1],arr[right]);cout<<"划分："<<arr<<"(划分点为"<<arr[i+1]<<")"<<endl;quickSortPrint(arr,left,i);quickSortPrint(arr,i+2,right);}intmain(){vector<int>arr={5,3,8,4,2};quickSortPrint(arr,0,arr.size()-1);return0;}解析：-递归实现快速排序，每次选择`right`为基准。-划分后输出当前子数组，并递归处理左右子数组。3.Java双重校验锁单例：javapublicclassSingleton{privatestaticvolatileSingletoninstance;privateSingleton(){}publicstaticSingletongetInstance(){if(instance==null){synchronized(Singleton.class){if(instance==null){instance=newSingleton();}}}returninstance;}}解析：-`volatile`防止指令重排，确保多线程安全。-双重校验锁解决初始化时的同步开销问题。二、数据结构与算法1.两数之和索引对：pythondeftwo_sum(nums,target):num_to_index={}fori,numinenumerate(nums):complement=target-numifcomplementinnum_to_index:return[[num_to_index[complement],i]]return[]解析：-使用哈希表记录数字及其索引，O(n)时间复杂度。2.JavaScript二叉树DFS遍历：javascriptclassTreeNode{constructor(val){this.val=val;this.left=this.right=null;}}functionpreorder(node){if(!node)return[];return[node.val].concat(preorder(node.left),preorder(node.right));}functioninorder(node){if(!node)return[];returninorder(node.left).concat([node.val],inorder(node.right));}functionpostorder(node){if(!node)return[];returnpostorder(node.left).concat(postorder(node.right),[node.val]);}解析：-前序：根左右；中序：左根右；后序：左右根。3.Python最小堆实现：pythonimportheapqclassMinHeap:def__init__(self):self.heap=[]defpush(self,val):heapq.heappush(self.heap,val)defpop(self):returnheapq.heappop(self.heap)解析：-使用`heapq`库实现最小堆，`push`和`pop`均为O(logn)时间复杂度。4.回文串判断：javapublicbooleanisPalindrome(Strings){s=s.replaceAll("[^a-zA-Z0-9]","").toLowerCase();intleft=0,right=s.length()-1;while(left<right){if(s.charAt(left)!=s.charAt(right))returnfalse;left++;right--;}returntrue;}解析：-去除非字母数字字符并统一大小写，双指针从两端向中间比较。5.C++LRU缓存：cppinclude<unordered_map>include<list>classLRUCache{private:intcapacity;std::unordered_map<int,int>cache;std::list<int>keys;voidtouch(intkey){autoit=std::find(keys.begin(),keys.end(),key);if(it!=keys.end()){keys.erase(it);keys.push_front(key);}}public:LRUCache(intcapacity_):capacity(capacity_){}intget(intkey){if(cache.find(key)==cache.end())return-1;touch(key);returncache[key];}voidput(intkey,intvalue){if(cache.find(key)!=cache.end()){cache[key]=value;touch(key);}else{if(cache.size()==capacity){intoldest=keys.back();keys.pop_back();cache.erase(oldest);}cache[key]=value;keys.push_front(key);}}};解析：-使用双向链表记录访问顺序，哈希表实现O(1)查找。三、系统设计与架构1.短链接系统设计：-架构：-前端：HTTP服务（Nginx负载均衡）-中间层：短链接生成服务（Redis缓存+短ID算法）-后端：长链接解析服务（分布式文件存储+CDN加速）-关键技术：-短ID算法：Base62编码，如`5yuvM`-Redis缓存热点短链接2.实时消息推送系统：-架构：-消息队列（Kafka/RabbitMQ）-消息推送服务（分区分群）-客户端长连接（WebSocket/Server-SentEvents）-关键技术：-消息重试机制-服务端推送（PushNotification）3.分布式数据库集群：-架构：-主从复制（如MySQLGroupReplication）-分片（Sharding）+路由器（Proxy）-读写分离（如PolarDB）-数据一致性：-使用Paxos/Raft协议保证一致性-最终一致性通过时间戳+补偿机制实现四、数据库与SQL1.薪水范围查询：sqlSELECTCASEWHENsalary<10000THEN'<10k'WHENsalaryBETWEEN10000AND20000THEN'10k-20k'ELSE'>20k'ENDASsalary_range,COUNT()AScountFROMemployeesGROUPBYsalary_rangeORDERBYsalary_range;2.分页查询：sqlSELECTFROMemployeesLIMIT:pageSizeOFFSET:pageOffset;3.重复订单查询：sqlSELECTorder_id,COUNT()ASduplicatesFROMordersGROUPBYorder_idHAVINGCOUNT()>1;4.窗口函数：sqlSELECTdepartment,AVG(salary)OVER(PARTITIONBYdepartmentORDERBYsalary)ASavg_salaryFROMemployeesORDERBYavg_salaryDESC;五、网络与分布式1.HTTP/2与HTTP/1.1区别：-HTTP/2：二进制分帧（头部压缩+多路复用）-解决HTTP/1.1队头阻塞：通过流控制（优先级队列）2.分布式文件存储架构：-HDFS架构：-NameNode（元数据管理）-DataNode（数据块存储）-SecondaryNameNode（热备）-容错机制：-数据块多副本存储（默认3份）3.CAP理论：-C（一致性）：所有节点实时同步-A（可用性）：节点故障仍可服务-P（分区容错性）：网络分区下仍可运行-分布式数据库通过最终一致性实现CA4.PythonRPC客户端：pythonimportrequestsdefrpc_call(url,method,params):response=requests.post(url,json={"method":method,"params":params})returnresponse.json()六、操作系统