中国移动技术人才面试题目

2026年中国移动技术人才面试题目一、编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）考察方向：基础编程能力、算法思维、代码规范1.题目：编写一个Python函数，实现判断一个字符串是否为“回文数”（正读反读相同）。例如，输入“madam”，输出`True`；输入“12345”，输出`False`。要求不使用Python内置的字符串反转方法。2.题目：给定一个无重复元素的整数数组`nums`和一个目标值`target`，编写代码找出数组中和为目标值`target`的两个数，并返回它们的索引。假设每个输入都只对应一个答案，不能重复使用同一个元素。例如：输入：`nums=[2,7,11,15]`,`target=9`输出：`[0,1]`（因为`nums[0]+nums[1]=2+7=9`）3.题目：编写一个Java方法，实现二叉树的层序遍历（按深度优先顺序输出每一层的节点值）。假设二叉树节点定义如下：javaclassTreeNode{intval;TreeNodeleft;TreeNoderight;TreeNode(intx){val=x;}}4.题目：实现一个简单的LRU（最近最少使用）缓存机制，支持`get`和`put`操作。要求使用哈希表和双向链表结合的方式实现，时间复杂度为O(1)。5.题目：编写一个C++函数，实现快速排序算法的递归实现。输入一个整数数组，返回排序后的数组。二、系统设计能力测试（共3题，每题15分，总分45分）考察方向：分布式系统设计、高并发处理、移动端特性1.题目：设计一个支持百万级用户的短消息服务（SMS）系统，要求：-用户发送消息时，需支持高并发处理（QPS>10000）。-系统需保证消息至少发送一次（at-least-oncedelivery）。-描述系统架构、关键组件（如消息队列、数据库选型）、数据一致性解决方案。2.题目：假设中国移动需要推出一个基于地理位置的“附近的人”功能（类似微信的LBS推荐），设计系统架构，要求：-用户位置数据实时更新，支持动态推荐。-解决数据隐私问题（如用户可选择性暴露位置信息）。-说明技术选型（如Redis、Elasticsearch）和负载均衡策略。3.题目：设计一个移动端消息推送服务（PushNotificationService），要求：-支持iOS和Android双平台推送。-保证消息的可靠投递（如离线推送、重试机制）。-如何处理大规模用户下的消息分发效率问题？三、数据库与存储测试（共2题，每题20分，总分40分）考察方向：SQL优化、NoSQL应用场景1.题目：假设中国移动用户数据库中有以下表结构：-`users`（用户表：`id`,`name`,`city`,`reg_date`）-`traffic`（流量表：`id`,`user_id`,`date`,`used_traffic`）请编写SQL查询：1.查询某个城市（如“北京”）注册用户数量最多的前10名用户。2.统计每个用户过去30天的总流量使用量，按流量从高到低排序。2.题目：分析以下场景是否适合使用Redis代替MySQL存储用户会话信息：-场景：用户登录后，需缓存用户token、登录时间、权限信息。-指出Redis的优缺点，并说明如何解决Redis的内存淘汰策略问题。四、网络与通信测试（共3题，每题15分，总分45分）考察方向：5G网络特性、移动通信协议1.题目：解释5GNR（NewRadio）中“小区重选”（CellReselection）和“切换”（Handover）的区别，并说明它们在移动网络中的重要性。2.题目：假设用户使用4G网络时，下载速度为50Mbps，上传速度为10Mbps。如果切换到5G网络，理论最高下载速度可达2Gbps，上传速度可达100Mbps。请分析：-5G网络在哪些应用场景（如高清直播、VR）中优势明显？-如何通过QoS（服务质量）保证不同业务（如语音、视频、物联网）的网络优先级？3.题目：解释TCP协议中的“三次握手”过程，并说明为什么不能省略第二步（即服务器发送`SYN+ACK`）。五、综合案例分析（共2题，每题30分，总分60分）考察方向：实际问题解决能力、行业洞察1.题目：中国移动计划推出一款面向年轻人的“流量共享”APP，用户可通过邀请好友获得额外流量。请设计：-APP的核心功能模块（如邀请码生成、流量结算）。-如何防止恶意刷单行为（如机器人大量注册邀请）。-描述数据埋点方案，用于分析用户活跃度和裂变效果。2.题目：假设某城市因网络拥堵导致用户投诉率上升，作为技术负责人，请提出解决方案：-分析可能的原因（如基站覆盖不足、频谱资源紧张）。-提出优化方案（如升级设备、引入AI网络优化算法）。-如何评估方案效果（如KPI指标选择：如用户满意度、掉线率）。答案与解析一、编程能力测试1.Python回文数判断：pythondefis_palindrome(s:str)->bool:left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left].lower()!=s[right].lower():returnFalseleft+=1right-=1returnTrue解析：双指针法从两端向中间遍历，忽略大小写差异，时间复杂度O(n)。2.两数之和：pythondeftwo_sum(nums,target):num_dict={}fori,numinenumerate(nums):iftarget-numinnum_dict:return[num_dict[target-num],i]num_dict[num]=i解析：哈希表记录已遍历数字及其索引，时间复杂度O(n)。3.二叉树层序遍历（Java）：javapublicList<List<Integer>>levelOrder(TreeNoderoot){List<List<Integer>>result=newArrayList<>();if(root==null)returnresult;Queue<TreeNode>queue=newLinkedList<>();queue.offer(root);while(!queue.isEmpty()){intsize=queue.size();List<Integer>level=newArrayList<>();for(inti=0;i<size;i++){TreeNodenode=queue.poll();level.add(node.val);if(node.left!=null)queue.offer(node.left);if(node.right!=null)queue.offer(node.right);}result.add(level);}returnresult;}解析：广度优先遍历，使用队列按层输出。4.LRU缓存（Java）：javaclassLRUCache{privateMap<Integer,Node>map;privateNodehead,tail;privateintcapacity;classNode{intkey,value;Nodeprev,next;Node(intk,intv){key=k;value=v;}}publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;map=newHashMap<>();head=newNode(0,0);tail=newNode(0,0);head.next=tail;tail.prev=head;}publicintget(intkey){if(map.containsKey(key)){Nodenode=map.get(key);moveToHead(node);returnnode.value;}return-1;}publicvoidput(intkey,intvalue){if(map.containsKey(key)){Nodenode=map.get(key);node.value=value;moveToHead(node);}else{if(map.size()==capacity){map.remove(tail.prev.key);removeNode(tail.prev);}Nodenode=newNode(key,value);map.put(key,node);addToHead(node);}}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}privatevoidaddToHead(Nodenode){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privatevoidremoveNode(Nodenode){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}}解析：双向链表+哈希表实现，get和put操作均需O(1)时间。5.快速排序（C++）：cppvoidquickSort(intarr[],intleft,intright){if(left>=right)return;intpivot=arr[left],l=left,r=right;while(l<r){while(l<r&&arr[r]>=pivot)r--;arr[l]=arr[r];while(l<r&&arr[l]<=pivot)l++;arr[r]=arr[l];}arr[l]=pivot;quickSort(arr,left,l-1);quickSort(arr,l+1,right);}解析：分治法实现，时间复杂度O(nlogn)，最坏情况O(n²)。二、系统设计能力测试1.短消息服务（SMS）设计：-架构：-用户端APP（iOS/Android）→API网关（Kubernetes集群）→消息队列（RabbitMQ/Kafka）→短信网关（与三大运营商对接）→SMSC（短信中心）。-关键组件：-消息队列：保证消息不丢失，高并发时异步处理。-数据库：使用Redis缓存用户状态，MySQL存储消息日志。-数据一致性：消息发送成功后写入数据库，采用“补偿机制”处理失败重试。-优化方案：-负载均衡：API网关使用Nginx分发请求。-弹性伸缩：根据QPS动态调整队列消费者数量。2.“附近的人”功能设计：-架构：-用户位置数据实时上传至Elasticsearch（支持地理空间查询）。-前端通过WebSocket实时推送附近用户列表。-隐私保护：-用户可设置“可见范围”（如1km内）。-使用GeoHash加密位置数据，仅返回加密后的经纬度。-技术选型：-Redis缓存用户ID与GeoHash映射，减少Elasticsearch查询压力。3.消息推送服务（PushNotification）：-架构：-用户注册时绑定设备ID，使用APNS（iOS）/FCM（Android）推送。-中间层使用MQTT协议（如EMQX）实现消息分发给各平台。-可靠投递：-APP离线时，推送消息存入Redis，APP启动后重试。-设置重试间隔（如5s、30s、1min）。-效率优化：-用户标签体系（如“新用户”“VIP”），按组推送。三、数据库与存储测试1.SQL查询：sql--查询北京用户数量最多的前10名SELECTname,COUNT()ASuser_countFROMusersWHEREcity='北京'GROUPBYnameORDERBYuser_countDESCLIMIT10;--统计每个用户30天总流量SELECTuser_id,SUM(used_traffic)AStotal_trafficFROMtrafficWHEREdateBETWEENDATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL30DAY)ANDCURDATE()GROUPBYuser_idORDERBYtotal_trafficDESC;解析：聚合查询+排序，注意时间范围使用`DATE_SUB`。2.Redis与MySQL对比：-Redis优点：内存读写快（O(1)），支持原子操作。-缺点：仅支持简单数据类型，无事务支持。-解决方案：使用Redis过期淘汰策略（如LRU），关键数据同步至MySQL。四、网络与通信测试1.小区重选与切换：-小区重选：用户主动离开当前