计算机科学与技术专业的硕士生毕业设计面试题参考

2026年计算机科学与技术专业的硕士生毕业设计面试题参考一、编程实现题（共3题，每题15分，总分45分）1.题1（15分）：基于Python的分布式文件系统负载均衡模拟实现题目要求：设计一个简单的分布式文件系统负载均衡模拟程序，要求如下：（1）模拟一个包含3个节点的分布式文件系统，每个节点的初始存储容量为1000GB，负载为0%。（2）实现一个文件上传功能，用户上传文件时，程序需根据节点的当前负载（存储容量占比）将文件分配到负载最低的节点。若所有节点负载相近，优先分配给存储容量较大的节点。（3）输出每个节点的最终存储容量和负载百分比，保留两位小数。示例输入：上传文件：文件A（200GB）上传文件：文件B（300GB）上传文件：文件C（400GB）示例输出：节点1：存储容量980.00GB，负载98.00%节点2：存储容量1000.00GB，负载100.00%节点3：存储容量1000.00GB，负载100.00%答案与解析：pythonclassNode:def__init__(self,id,capacity):self.id=idself.capacity=capacityself.used=0defadd_file(self,size):ifself.used+size<=self.capacity:self.used+=sizereturnTruereturnFalsedefload_percentage(self):return(self.used/self.capacity)100defdistribute_files(nodes,files):forfile_sizeinfiles:min_load_node=Nonemin_load=float('inf')fornodeinnodes:load=node.load_percentage()ifload<min_loador(load==min_loadandnode.capacity>min_load_node.capacityifmin_load_nodeelseTrue):min_load=loadmin_load_node=nodeifmin_load_nodeandmin_load_node.add_file(file_size):passelse:print(f"Error:Noavailablespaceforfile{file_size}GB")nodes=[Node(1,1000),Node(2,1000),Node(3,1000)]files=[200,300,400]distribute_files(nodes,files)fornodeinnodes:print(f"节点{node.id}：存储容量{node.capacity-node.used:.2f}GB，负载{node.load_percentage():.2f}%")解析：（1）设计`Node`类管理每个节点的存储容量和已用空间，计算负载百分比。（2）`distribute_files`函数遍历文件列表，根据节点负载和剩余容量选择最优节点分配文件。优先选择负载最低的节点，若负载相同则优先分配给剩余容量较大的节点。（3）输出时计算每个节点的剩余容量和负载百分比，确保格式符合要求。二、算法设计题（共2题，每题20分，总分40分）2.题2（20分）：基于B树索引的数据库查询优化设计题目要求：某数据库表包含字段`ID`（主键，范围1~1亿）、`Timestamp`（时间戳，范围2020-01-01至2023-12-31）和`Value`（数值型），索引采用B树实现。设计算法优化以下查询：SELECTFROMtableWHERETimestampBETWEEN'2021-01-01'AND'2022-12-31'ANDValue>5000要求：（1）描述B树索引的查询过程，如何利用`Timestamp`和`Value`的多字段索引加速查询？（2）若B树节点度为4，假设`Timestamp`和`Value`字段分别占20%和30%的索引节点权重，设计一个启发式算法动态调整索引节点分裂策略，以减少查询时间。提示：B树节点包含键值和子节点指针，分裂时需平衡子节点权重。答案与解析：（1）B树索引查询过程B树索引查询分两步：-时间范围查找：在`Timestamp`字段上递归查找`2021-01-01`和`2022-12-31`的边界键值，定位包含所有目标时间戳的子树。-数值过滤：在子树中进一步遍历，筛选`Value>5000`的记录。多字段索引优化：若`Timestamp`和`Value`联合索引，B树节点可存储时间戳和数值的元组，分裂时优先保留更多时间范围的键值（如`Timestamp`占20%权重），减少分裂次数。（2）动态分裂策略设计启发式算法：-节点权重计算：每个键值根据`Timestamp`和`Value`的权重（如`Timestamp`占0.2，`Value`占0.3）计算“重要性得分`score=0.2timestamp_weight+0.3value_weight`”。-分裂优先级：分裂时优先保留得分高的键值（如时间跨度大或数值接近5000的键），避免频繁分裂。伪代码：pythondefsplit_node(node,keys,children):分裂前计算各键的得分scores=[(key,0.2key.timestamp_weight+0.3key.value_weight)forkeyinkeys]scores.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)#按得分降序排序优先保留得分高的键值high_priority_keys=scores[:len(keys)//2]low_priority_keys=scores[len(keys)//2:]returnhigh_priority_keys,low_priority_keys解析：动态分裂策略通过量化字段权重，平衡时间范围和数值过滤的查询负载，减少索引层数。三、系统设计题（共1题，25分）3.题3（25分）：面向金融行业的分布式事务系统设计题目要求：设计一个支持跨多银行账户实时转账的分布式事务系统，要求：（1）系统需支持高并发（QPS>10000），数据一致性采用2PC协议实现。（2）若某笔转账因网络故障中断，系统需自动重试或回滚，保证最终一致性。（3）设计系统架构图，说明各模块职责及交互流程。（4）针对分布式事务的“脑裂”问题，提出解决方案。提示：可参考RedisCluster、Raft协议等。答案与解析：（1）系统架构图mermaidgraphTDA[客户端]-->B{转账请求};B-->C{事务协调器};C-->D{银行A事务管理器};C-->E{银行B事务管理器};D-->F{银行A账户数据库};E-->G{银行B账户数据库};D&E-->H{事务日志存储};F&G-->I{结果汇总};I-->C;C--成功-->A;C--失败-->A;模块职责：-事务协调器：发起2PC协议，协调银行A和B的事务管理器。-事务管理器：执行本地事务，记录二阶段日志。-银行数据库：本地事务执行与回滚。（2）中断处理策略-超时重试：本地事务超时后，协调器发送`ABORT`或`COMMIT`命令。-心跳检测：通过Raft协议（如RedisCluster）确保节点活性，若节点宕机则选举新协调器。（3）脑裂解决方案-多主复制：银行数据库采用Raft协议（如Paxos），避免主节点分裂。-心跳超时检测：协调器定期