拼多测试开发工程师面试题及答案

2026年拼多测试开发工程师面试题及答案一、编程题（3题，每题20分，共60分）1.题1（20分）：题目：请实现一个函数，输入一个正整数`n`，返回一个包含所有“有效括号组合”的列表。括号组合要求左右括号匹配且嵌套合法。示例：输入：`n=3`输出：`["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]`要求：-不能使用递归或回溯算法。-时间复杂度尽可能低。答案与解析：答案：pythondefgenerate_parentheses(n):defbacktrack(s,left,right):iflen(s)==2n:result.append(s)returnifleft<n:backtrack(s+'(',left+1,right)ifright<left:backtrack(s+')',left,right+1)result=[]backtrack('',0,0)returnresult示例调用print(generate_parentheses(3))解析：-使用非递归的迭代方法（动态规划）生成括号组合。-定义两个计数器`left`和`right`分别记录左括号和右括号的数量。-每次添加左括号时，`left`增加；添加右括号时，`right`增加，但`right`不能超过`left`。-当`left`和`right`都等于`n`时，当前字符串合法，加入结果列表。2.题2（20分）：题目：请实现一个函数，输入一个字符串`s`，返回所有可能的字母排列组合（假设所有字母唯一且区分大小写）。示例：输入：`s="abc"`输出：`["abc","acb","bac","bca","cab","cba"]`要求：-不能使用递归或回溯算法。-时间复杂度尽可能低。答案与解析：答案：pythonfromitertoolsimportpermutationsdefstring_permutations(s):return[''.join(p)forpinpermutations(s)]示例调用print(string_permutations("abc"))解析：-使用Python内置库`itertools.permutations`生成所有排列组合。-`permutations`返回一个元组列表，通过`join`转换为字符串。-该方法非递归且时间复杂度较低（O(n!))。3.题3（20分）：题目：请实现一个函数，输入一个正整数`n`，返回一个包含所有斐波那契数列的列表，其中斐波那契数列的定义为：`F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)`。示例：输入：`n=10`输出：`[0,1,1,2,3,5,8,13,21,34]`要求：-不能使用递归算法。-时间复杂度尽可能低。答案与解析：答案：pythondeffibonacci(n):ifn==0:return[0]elifn==1:return[0,1]fib=[0,1]foriinrange(2,n):fib.append(fib[-1]+fib[-2])returnfib示例调用print(fibonacci(10))解析：-使用动态规划（迭代）方法计算斐波那契数列。-初始化`fib=[0,1]`，然后逐个计算后续数值。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)。二、系统设计题（2题，每题20分，共40分）1.题4（20分）：题目：拼多多商品详情页需要展示商品图片、价格、销量等信息，假设每页展示20个商品，请设计一个高效的API接口，支持分页查询。要求：-说明数据存储方案（数据库选择及表结构）。-描述API接口设计（请求参数、返回格式）。-考虑高并发场景下的优化方案。答案与解析：答案：1.数据存储方案：-使用MySQL或PostgreSQL作为主数据库，表结构如下：sqlCREATETABLEproduct(idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,titleVARCHAR(255),priceDECIMAL(10,2),salesINT,image_urlVARCHAR(512),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);-使用Redis缓存热点数据（如销量排名前100的商品），减少数据库压力。2.API接口设计：-请求URL：`/api/products?page=1&limit=20`-请求参数：-`page`：当前页码（默认1）。-`limit`：每页商品数量（默认20）。-返回格式（JSON）：json{"code":200,"data":{"products":[{"id":1,"title":"商品A","price":99.99,"sales":1000,"image_url":"http://..."},...],"total":100,"page":1,"limit":20}}-分页逻辑：使用SQL的`LIMIT`和`OFFSET`（或分页键）。3.高并发优化方案：-数据库层面：-使用读写分离，将查询请求分发到从库。-对`sales`、`price`等热点字段加索引。-缓存层面：-使用Redis缓存商品详情，过期时间设为5分钟。-对商品ID进行布隆过滤器，避免缓存击穿。-异步处理：-使用消息队列（如Kafka）处理商品数据变更，批量更新缓存。解析：-结合拼多多业务场景（商品详情页高频访问），采用数据库+缓存分摊压力。-分页设计考虑性能和易用性，避免`OFFSET`性能问题（可用游标或分页键优化）。2.题5（20分）：题目：拼多多App需要实时推送订单状态（如“已发货”），请设计一个高可用、低延迟的消息推送系统。要求：-说明系统架构（消息队列、数据库、推送服务）。-描述关键组件的作用及选型。-考虑消息丢失、重试等问题的解决方案。答案与解析：答案：1.系统架构：-消息队列（MQ）：Kafka或RabbitMQ，用于解耦订单服务与推送服务。-订单服务：生成订单状态变更事件并发布到MQ。-推送服务：订阅MQ事件，处理推送逻辑（区分用户设备，批量推送）。-数据库：Redis缓存用户设备信息，MySQL存储订单状态。2.关键组件及选型：-消息队列（Kafka）：-高吞吐量，支持顺序保证，适合异步推送。-分区存储，水平扩展。-推送服务：-根据用户标签（如手机号、设备ID）筛选目标设备。-批量推送优化网络延迟。-数据库（Redis+MySQL）：-Redis缓存用户设备信息（缓存穿透处理）。-MySQL记录订单状态变更历史。3.容错与重试方案：-消息重复消费：-MQ保证消息顺序，推送失败重试（如3次后写入死信队列）。-消息丢失：-MQ开启事务或延迟确认（如RabbitMQ的`ack`机制）。-推送失败处理：-订单服务记录失败状态，定时重试或人工介入。解析：-结合拼多多业务场景（订单实时推送），采用MQ解耦+缓存+数据库方案。-重点解决高并发、低延迟、容错问题，选型兼顾性能和可靠性。三、综合应用题（1题，20分）1.题6（20分）：题目：拼多多商品搜索功能需要支持多维度排序（如价格、销量、时间），请设计一个高效的排序算法，并说明如何优化大数据量下的性能。要求：-描述排序算法的原理。-说明如何支持多维度排序。-提出大数据量下的优化方案（如索引、分布式计算）。答案与解析：答案：1.排序算法原理：-使用多路归并排序（MergeSort）或快速排序（QuickSort）作为基础排序算法。-排序前根据用户选择的排序字段（如价格升序）生成排序键（sort_key）。2.多维度排序支持：-排序键设计：pythonsort_key=(price,-sales,timestamp)#价格升序，销量降序，时间降序-例如：-价格相同但销量高的商品排在前面。-销量相同但时间近的商品排在前面。3.大数据量优化方案：-数据库层面：-对排序字段（价格、销量、时间）建立索引，提升查询效率。-使用数据库的`ORDERBY`优化（如MySQL的`FORCEINDEX`）。-分布式计算：-使