软件工程师岗位面试题及答案全解

2026年软件工程师岗位面试题及答案全解一、编程题（共5题，每题20分）1.题目（20分）：编写一个函数，实现字符串的逆序。例如，输入`"hello"`，输出`"olleh"`。要求不使用现成的反转函数，仅用Python实现。答案：pythondefreverse_string(s):result=""forcharins:result=char+resultreturnresult测试用例print(reverse_string("hello"))#输出:olleh解析：通过遍历字符串的每个字符，并将其逐个添加到结果字符串的前面，实现逆序。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。2.题目（20分）：给定一个整数数组，找出其中三个数，使得它们的乘积最大。例如，输入`[1,2,3,4]`，输出`24`（即3×4×2）。答案：pythondefmax_product(nums):nums.sort()n=len(nums)情况1：三个最大的数的乘积product1=nums[n-1]nums[n-2]nums[n-3]情况2：两个最小的数（负数）与最大的数的乘积product2=nums[0]nums[1]nums[n-1]returnmax(product1,product2)测试用例print(max_product([1,2,3,4]))#输出:24解析：最大乘积可能来自两种情况：1.三个最大的正数相乘；2.两个最小的负数（绝对值大）与最大的正数相乘。排序后，比较这两种情况的最大值即可。3.题目（20分）：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持`get`和`put`操作。要求：-`get(key)`：返回键对应的值，如果不存在返回-1；-`put(key,value)`：插入或更新键值对，如果缓存已满，则删除最久未使用的项。答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:oldest_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]self.cache[key]=valueself.order.append(key)测试用例cache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)print(cache.get(1))#输出:1cache.put(3,3)#去除键2print(cache.get(2))#输出:-1解析：使用哈希表`cache`存储键值对，维护一个列表`order`记录访问顺序。-`get`操作：如果键存在，将其移到`order`末尾，返回值；-`put`操作：如果键已存在，更新值并移动到末尾；如果缓存已满，删除`order`第一个元素（最久未使用），并从`cache`中删除对应键。4.题目（20分）：编写一个函数，判断一个字符串是否是有效的括号组合。例如，输入`"()[]{}"`，返回`True`；输入`"([)]"`，返回`False`。答案：pythondefisValid(s:str)->bool:stack=[]mapping={')':'(',']':'[','}':'{'}forcharins:ifcharinmapping:top=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack测试用例print(isValid("()[]{}"))#输出:Trueprint(isValid("([)]"))#输出:False解析：使用栈结构，遍历字符串：1.如果是右括号，检查栈顶是否匹配对应的左括号；2.如果不匹配或栈为空（无对应左括号），返回`False`；3.否则，继续遍历。最后，栈应为空表示所有括号匹配。5.题目（20分）：实现二叉树的层序遍历（BFS）。例如，输入：3/\920/\157输出：`[3,9,20,15,7]`。答案：pythonfromcollectionsimportdequeclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdeflevelOrder(root:TreeNode)->list:ifnotroot:return[]result=[]queue=deque([root])whilequeue:level_size=len(queue)current_level=[]for_inrange(level_size):node=queue.popleft()current_level.append(node.val)ifnode.left:queue.append(node.left)ifnode.right:queue.append(node.right)result.append(current_level)returnresult测试用例root=TreeNode(3)root.left=TreeNode(9)root.right=TreeNode(20,TreeNode(15),TreeNode(7))print(levelOrder(root))#输出:[[3],[9,20],[15,7]]解析：使用队列实现BFS：1.初始化队列，将根节点入队；2.每次处理当前层的所有节点，将其子节点入队；3.层级结束后，将当前层结果添加到`result`中。二、系统设计题（共3题，每题30分）1.题目（30分）：设计一个高并发的短链接系统（如TinyURL）。要求：-输入长链接，输出短链接；-支持通过短链接快速查询长链接；-支持高并发访问。答案：系统架构：1.前端服务（APIGateway）：-接收长链接请求，生成短链接，返回给客户端；-接收短链接请求，查询长链接并返回。-使用负载均衡（如Nginx/HAProxy）分发请求。2.短链接生成：-使用哈希函数（如MD5或自定义算法）将长链接映射为固定长度的短码（如5位随机字母数字组合）。-避免冲突：可使用布隆过滤器预判冲突。3.存储层：-关系型数据库（如MySQL）存储短链接与长链接的映射关系（主键为短码，索引优化查询）。-高并发场景下，使用Redis缓存热点短链接，降低数据库压力。4.分布式部署：-多实例部署前端服务，配合Redis实现会话共享。-数据库读写分离，主库处理写操作，从库处理读操作。技术选型：-APIGateway：Nginx+HAProxy；-缓存：Redis；-数据库：MySQL+Redis读写分离。解析：核心在于短链接生成与高并发处理：1.短链接生成需高效且无冲突，哈希+随机码结合是常用方案；2.高并发通过负载均衡、缓存、数据库优化实现。2.题目（30分）：设计一个实时聊天系统（支持一对一和群聊）。要求：-支持高并发消息传输；-消息实时到达；-支持消息离线存储。答案：系统架构：1.前端（WebSocket）：-使用WebSocket实现全双工通信，实时推送消息。-客户端连接后，服务端分配唯一`sid`（SessionID）。2.消息队列（Kafka/RabbitMQ）：-用户发送消息时，先发送到消息队列，确保消息不丢失。-服务端消费消息队列，推送到目标用户。3.数据库：-用户表：存储用户信息。-聊天记录表：存储消息内容、发送者、接收者/群组ID、时间戳，索引优化按会话查询。4.离线消息处理：-用户在线时，消息直接推送到WebSocket；-用户离线时，将消息存入Redis（过期自动清理），用户上线后拉取。5.群聊支持：-群聊ID关联多个用户，消息广播给所有成员。技术选型：-WebSocket：前端的实时通信；-Kafka：消息队列，确保高吞吐和可靠性；-Redis：离线消息缓存；-MySQL：存储聊天记录。解析：实时性通过WebSocket实现，可靠性通过消息队列保证，离线场景通过Redis缓存解决。3.题目（30分）：设计一个类似美团外卖的订单系统。要求：-支持用户下单、骑手接单、订单状态流转；-支持高并发处理（如秒杀场景）；-支持实时通知（如接单、完成通知）。答案：系统架构：1.前端（APIGateway）：-用户端API：下单、查询订单、取消订单；-骑手端API：接单、完成订单。2.订单状态流转：-状态机管理：`待支付→已支付→骑手接单→配送中→已完成→已取消`。-状态变更触发事件（如接单通知骑手）。3.高并发处理：-秒杀场景：-使用Redis分布式锁控制并发；-订单号预生成（如Snowflake算法）；-数据库读写分离，主库写订单，从库读。-限流：-APIGateway层使用令牌桶算法限流。4.实时通知：-消息队列（RabbitMQ/Kafka）处理状态变更事件；-推送服务（如NginxUDS或WebSocket）通知客户端。5.数据库：-订单表：存储订单详情、状态、时间戳，索引优化按用户/状态查询。-骑手表：存储骑手在线状态。技术选型：-Redis：分布式锁、缓存；-Kafka：消息队列，解耦系统；-MySQL：订单数据存储；-NginxUDS：实时推送。解析：核心在于状态流转的可靠性、高并发下的性能优化，以及实时通知的及时性。三、算法题（共3题，每题20分）1.题目（20分）：给定一个数组，找出其中和最大的连续子数组（如`[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]`，输出`6`，对应子数组`[4,-1,2,1]`）。答案：pythondefmaxSubArray(nums):max_sum=nums[0]current_sum=nums[0]fornuminnums[1:]:current_sum=max(num,current_sum+num)max_sum=max(max_sum,current_sum)returnmax_sum测试用例print(maxSubArray([-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]))#输出:6解析：动态规划思想：-`current_sum`表示以当前元素结尾的最大子数组和；-如果`current_sum`为负，则重新开始；-`max_sum`记录全局最大值。2.题目（20分）：实现快速排序（QuickSort），并说明其时间复杂度。答案：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)测试用例print(quick_sort([3,6,8,10,1,2,1]))#输出:[1,1,2,3,6,8,10]解析：快速排序核心是分治：-选择枢轴（pivot），将数组分为`<pivot`、`==pivot`、`>pivot`三部分；-递归排序左右两部分。平均时间复杂度O(nlogn)，最坏O(n²)（枢轴选择不当）。3.题目（20分）：实现二分查找（BinarySearch），并说明其适用条件。答案：pythondefbinary_search(nums,target):left,right=0,len(nums)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifnums[mid]==target:returnmidelifnums[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1return-1测试用例print(binary_search([1,2,3,4,5],3))#输出:2解析：前提是数组必须有序：-每次取中间元素比较，缩小搜索范围；-时间复杂度O(logn)，高效但要求输入有序。四、基础知识题（共5题，每题10分）1.题目（10分）：简述TCP三次握手过程及其作用。答案：1.第一次握手：客户端发送SYN包（seq=x）给服务器，请求建立连接。2.第二次握手：服务器回复SYN+ACK包（seq=y，ack=x+1）确认连接。3.第三次握手：客户端发送ACK包（ack=y+1）完成连接。作用：确保双方收发能力正常，防止历史连接请求干扰。2.题目（10分）：HTTP和HTTPS的区别是什么？答案：|特性|HTTP|HTTPS|||--|||安全性