华为技术专家面试题目集及解析

2026年华为技术专家面试题目集及解析一、编程与算法（共5题，每题20分）1.题目：给定一个无重复元素的整数数组，返回所有可能的子集。要求：-使用递归或迭代方法实现。-时间复杂度尽可能低。-示例输入：`[1,2,3]`，输出：`[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]`。2.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作。要求：-使用哈希表和双向链表实现。-`get(key)`返回键对应的值，若不存在返回-1。-`put(key,value)`将键值对插入缓存，如果键已存在则更新值，如果缓存已满则删除最久未使用的元素。-示例输入：`put(1,1);put(2,2);get(1);put(3,3);get(2);put(4,4);get(1);get(3);get(4)`，输出：`1,-1,3,4`。3.题目：设计一个算法，找出数组中第k个最大的元素。要求：-不使用排序，时间复杂度优于O(nlogn)。-示例输入：`[3,2,1,5,6,4]`，k=2，输出：5。4.题目：给定一个字符串`s`和一个字符规律`p`，判断`s`是否符合`p`的规则。要求：-`p`可能包含``，表示前一个字符可以出现任意次（包括0次）。-示例输入：`s="aab"`,`p="cab"`，输出：true。5.题目：实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序）。要求：-使用递归或迭代方法实现。-示例输入：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：[3,9,20,15,7]（前序）二、系统设计（共3题，每题30分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统。要求：-输入长链接，输出短链接（如`/abc123`）。-支持高并发访问和快速跳转。-简述核心组件和数据结构设计。2.题目：设计一个分布式消息队列（类似Kafka），支持高吞吐和容错。要求：-说明核心模块（生产者、消费者、Broker、Topic等）。-如何保证消息不丢失？如何实现负载均衡？3.题目：设计一个秒杀系统，支持百万级并发。要求：-说明限流方案（如令牌桶、漏桶）。-如何防止超卖？数据库和缓存如何协同工作？三、数据库与分布式（共4题，每题25分）1.题目：解释MySQL事务的ACID特性，并说明如何实现持久化。要求：-描述binlog、redolog的作用。-如何解决脏读？2.题目：设计一个分布式数据库的读写分离方案。要求：-说明主从复制原理。-如何处理主库故障切换？3.题目：解释Redis的持久化机制（RDB和AOF）。要求：-比较两种方式的优缺点。-如何优化Redis内存占用？4.题目：如何解决分布式系统中的数据一致性问题？（CAP理论）要求：-描述Paxos或Raft算法的核心思想。-实际项目中如何应用？四、网络与安全（共3题，每题25分）1.题目：解释TCP三次握手和四次挥手过程。要求：-说明每个步骤的作用。-如何处理网络延迟或丢包？2.题目：设计一个HTTPS协议的实现方案。要求：-说明SSL/TLS握手过程。-如何防止中间人攻击？3.题目：设计一个DDoS攻击防护方案。要求：-说明WAF、黑洞路由、CDN等技术的应用。-如何识别恶意流量？五、项目与架构（共3题，每题25分）1.题目：描述你参与过的最复杂的项目，重点说明技术难点和解决方案。要求：-围绕架构设计、性能优化、团队协作等方面展开。2.题目：如何优化一个高并发接口的性能？要求：-说明缓存策略、异步处理、数据库优化等手段。-给出具体案例。3.题目：设计一个支持百万用户的实时推荐系统。要求：-说明核心算法（如协同过滤、深度学习）。-如何处理冷启动问题？答案与解析一、编程与算法1.子集问题答案：-递归方法：pythondefsubsets(nums):res=[]subset=[]defbacktrack(start):res.append(subset.copy())foriinrange(start,len(nums)):subset.append(nums[i])backtrack(i+1)subset.pop()backtrack(0)returnres解析：-使用回溯算法，每次选择当前元素或不选择，递归构建所有子集。-时间复杂度：O(2^n)，空间复杂度：O(n)。2.LRU缓存答案：-双向链表+哈希表实现：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(0,0),Node(0,0)self.head.next,self.tail.prev=self.tail,self.headclassNode:def__init__(self,key,val):self.key=keyself.val=valself.prev,self.next=None,Nonedefget(self,key):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valreturn-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.val=valueself._move_to_head(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_lru_node()new_node=self.Node(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_node(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_add_node(self,node):node.prev,node.next=self.head,self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node,next_node=node.prev,node.nextprev_node.next,next_node.prev=next_node,prev_nodedef_remove_lru_node(self):lru=self.tail.prevself._remove_node(lru)delself.cache[lru.key]解析：-使用双向链表维护访问顺序，哈希表实现O(1)访问。-`get`操作将节点移动到头部，`put`操作先删除最久未使用节点，再插入新节点。3.第k个最大元素答案：-快速选择算法（Quickselect）：pythondeffindKthLargest(nums,k):defpartition(left,right,pivot_index):pivot=nums[pivot_index]nums[pivot_index],nums[right]=nums[right],nums[pivot_index]store_index=leftforiinrange(left,right):ifnums[i]>pivot:nums[store_index],nums[i]=nums[i],nums[store_index]store_index+=1nums[right],nums[store_index]=nums[store_index],nums[right]returnstore_indexdefselect(left,right,k_smallest):ifleft==right:returnnums[left]pivot_index=random.randint(left,right)pivot_index=partition(left,right,pivot_index)ifk_smallest==pivot_index:returnnums[k_smallest]elifk_smallest<pivot_index:returnselect(left,pivot_index-1,k_smallest)else:returnselect(pivot_index+1,right,k_smallest)returnselect(0,len(nums)-1,k-1)解析：-类似快速排序的分区过程，但只递归查找k小的元素，时间复杂度O(n)。4.字符串匹配（含）答案：-动态规划：pythondefisMatch(s,p):m,n=len(s),len(p)dp=[[False](n+1)for_inrange(m+1)]dp[0][0]=Trueforjinrange(2,n+1):ifp[j-1]=='':dp[0][j]=dp[0][j-2]foriinrange(1,m+1):forjinrange(1,n+1):ifp[j-1]=='':dp[i][j]=dp[i][j-2]or(dp[i-1][j]and(s[i-1]==p[j-2]orp[j-2]=='.'))else:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]and(s[i-1]==p[j-1]orp[j-1]=='.')returndp[m][n]解析：-`dp[i][j]`表示`s[:i]`与`p[:j]`是否匹配。-``可以匹配0个或多个前一个字符，分两种情况处理。5.二叉树深度优先遍历答案：-前序遍历（递归）：pythondefpreorder(root):res=[]defdfs(node):ifnotnode:returnres.append(node.val)dfs(node.left)dfs(node.right)dfs(root)returnres-中序遍历（递归）：pythondefinorder(root):res=[]defdfs(node):ifnotnode:returndfs(node.left)res.append(node.val)dfs(node.right)dfs(root)returnres-后序遍历（递归）：pythondefpostorder(root):res=[]defdfs(node):ifnotnode:returndfs(node.left)dfs(node.right)res.append(node.val)dfs(root)returnres解析：-前序：根-左-右；中序：左-根-右；后序：左-右-根。二、系统设计1.短链接系统答案：-核心组件：-ID生成器：使用分布式ID算法（如Snowflake）。-短链接服务：接收长链接，生成短ID，存储映射关系。-缓存层：Redis缓存热点短链接。-数据库：存储长链接和短ID的映射。-反向解析服务：根据短ID返回长链接。-数据结构：长链接->短ID（base62编码）2.分布式消息队列答案：-核心模块：-生产者：发送消息到Broker。-Broker：存储消息，分发给消费者。-消费者：接收消息并处理。-Topic：消息分类。-高吞吐方案：-批处理：生产者批量发送。-零拷贝：减少内核态数据复制。3.秒杀系统答案：-限流方案：-令牌桶：按时间匀速放行请求。-防止超卖：-分布式锁：Redis或Zookeeper锁。-数据库乐观锁：更新库存时检查版本号。三、数据库与分布式1.MySQL事务ACID答案：-ACID：-原子性（Atomicity）：使用事务日志（binlog）确保全部操作或全部不操作。-一致性（Consistency）：通过事务隔离级别（如RC隔离）防止脏读。-隔离性（Isolation）：使用锁或MVCC（多版本并发控制）。-持久性（Durability）：数据写入磁盘通过binlog和redolog保证。2.读写分离答案：-主从复制：-主库写入binlog，从库异步读取并应用。-故障切换：-使用Keepalived或Zookeeper实现主库故障自动切换。3.Redis持久化答案：-RDB：定期全量备份，节省内存但恢复慢。-AOF：记录每次写操作，恢复快但性能略低。4.CAP理论答案：-Paxos/Raft：-通过多副本共识算法保证分布式一致性。-实际应用：