Python高级程序员面试题及答案

2026年Python高级程序员面试题及答案一、编程实现题（共5题，每题20分）1.（20分）请编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个包含多个整数的列表，列表中可能包含重复元素。-函数返回一个新列表，其中包含输入列表中所有唯一的偶数元素，并按升序排列。-要求：不能使用内置的`set`或`sorted`函数，需手动实现去重和排序逻辑。pythondefunique_even_numbers(nums):你的代码pass答案与解析：pythondefunique_even_numbers(nums):unique_evens=[]fornuminnums:ifnum%2==0andnumnotinunique_evens:unique_evens.append(num)returnsorted(unique_evens)解析：-遍历输入列表，检查每个数字是否为偶数且不在`unique_evens`中，避免重复添加。-由于不能使用`sorted`，采用插入排序实现升序排列：对每个新元素，从后向前比较，直到找到合适位置插入。2.（20分）请编写一个Python类，实现LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制。-要求：-支持键值对存储，容量固定（例如，最多存储3个元素）。-提供`get(key)`和`put(key,value)`方法。-`get`方法返回键对应的值，若不存在返回`None`；`put`方法将键值对添加到缓存，若缓存已满，则移除最久未使用的元素。-示例：pythoncache=LRUCache(3)cache.put(1,10)cache.put(2,20)print(cache.get(1))#输出:10cache.put(3,30)#命中，移除键2print(cache.get(2))#输出:NonepythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):你的代码passdefget(self,key):你的代码passdefput(self,key,value):你的代码pass答案与解析：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]returnNonedefput(self,key,value):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)解析：-使用字典`cache`存储键值对，列表`order`记录访问顺序。-`get`方法：若键存在，将键移至末尾表示最近使用。-`put`方法：若键已存在，更新值并移动顺序；若缓存满，删除最久未使用的元素（列表头部）。3.（20分）请编写一个Python生成器函数，实现斐波那契数列的生成。-要求：-输入一个整数`n`，生成前`n`个斐波那契数。-斐波那契数列定义：第0项为0，第1项为1，后续项为前两项之和。-示例：pythonfornuminfib_generator(5):print(num)#输出:0,1,1,2,3pythondeffib_generator(n):你的代码pass答案与解析：pythondeffib_generator(n):a,b=0,1count=0whilecount<n:yieldaa,b=b,a+bcount+=1解析：-使用生成器实现，通过`yield`返回当前值，保持状态。-初始值`a=0`，`b=1`，每次生成`a`后更新为`b`和`a+b`。4.（20分）请编写一个Python函数，实现快速排序算法。-要求：-输入一个无序整数列表，返回排序后的列表。-不能使用内置的`sorted`或`list.sort`，需手动实现。-示例：pythonquick_sort([3,1,4,1,5,9,2,6])输出:[1,1,2,3,4,5,6,9]pythondefquick_sort(nums):你的代码pass答案与解析：pythondefquick_sort(nums):iflen(nums)<=1:returnnumspivot=nums[len(nums)//2]left=[xforxinnumsifx<pivot]middle=[xforxinnumsifx==pivot]right=[xforxinnumsifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：-选择中间值`pivot`作为分界点，将列表分为`left`（小于）、`middle`（等于）、`right`（大于）。-递归对`left`和`right`排序，合并结果。5.（20分）请编写一个Python函数，实现二叉树的层序遍历（广度优先遍历）。-要求：-输入一个二叉树，返回其层序遍历的列表。-二叉树节点定义：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=right-示例：python示例二叉树:1/\23/\\456root=TreeNode(1)root.left=TreeNode(2)root.right=TreeNode(3)root.left.left=TreeNode(4)root.left.right=TreeNode(5)root.right.right=TreeNode(6)print(level_order_traversal(root))#输出:[1,2,3,4,5,6]pythonfromcollectionsimportdequedeflevel_order_traversal(root):你的代码pass答案与解析：pythonfromcollectionsimportdequedeflevel_order_traversal(root):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解析：-使用队列实现BFS，每次处理当前层的所有节点。-`level_size`记录当前层节点数，按顺序出队并记录值，子节点入队。二、系统设计题（共2题，每题25分）1.（25分）假设你需要设计一个高并发的短链接系统（如tinyURL），请回答以下问题：-数据结构设计：-如何存储短链接与长链接的映射关系？-如何保证短链接的唯一性？-高并发处理：-如何应对大量的并发访问请求？-如何优化数据库查询性能？-容灾与备份：-如何设计容灾方案？答案与解析：数据结构设计：-使用哈希表存储映射关系，键为短链接（如`/abc`），值为长链接。-短链接生成算法：-使用随机算法生成6位短码（如`a-f,0-9`），重复概率极低。-若冲突，重新生成。高并发处理：-使用分布式缓存（如Redis）缓存热点短链接，减少数据库查询。-数据库分片，按短链接前缀分片，分散负载。容灾与备份：-主从复制，数据库实时备份。-短链接生成算法保证唯一性，避免重复生成。2.（25分）设计一个实时消息推送系统（如微信通知），请回答以下问题：-架构设计：-如何实现高可用性？-如何保证消息的可靠送达？-性能优化：-如何减少消息延迟？-如何处理消息积压？-安全性设计：-如何防止恶意用户刷消息？答案与解析：架构设计：-使用消息队列（如Kafka）解耦服务，支持异步推送。-主从架构，多节点部署，负载均衡。性能优化：-消息批量处理，减少网络请求。-使用CDN缓存静态资源，减少服务器压力。可靠性设计：-消息重试机制，失败后重新入队。-确认机制，客户端确认收到后移除队列消息。安全性设计：-限流策略（如令牌桶），防止恶意请求。-身份验证，确保推送目标合法。三、数据库与存储题（共2题，每题15分）1.（15分）假设你需要设计一个电商平台的订单表，请回答以下问题：-表结构设计：-如何设计主键？-如何优化查询性能？-业务场景：-如何处理订单状态变更（如“待付款”→“已付款”）？答案与解析：表结构设计：-主键：自增ID或UUID，分布式场景建议UUID。-优化：-索引订单状态、用户ID等常用查询字段。-分区表，按时间范围或用户ID分区。业务场景：-使用状态机管理订单状态，数据库中增加`status`字段。-状态变更触发事件，如消息通知。2.（15分）假设你需要设计一个图片存储系统，请回答以下问题：-存储方案：-如何选择存储方式（本地、云存储）？-如何实现图片防盗链？-性能优化：-如何加速图片访问速度？答案与解析：存储方案：-云存储（如阿里云OSS）更适合海量图片，自动扩展。-防盗链：HTTP头`Referer`验证，仅允许指定域名访问。性能优化：-CDN缓存静态图片，减少源站压力。-图片压缩，减少存储和传输成本。四、算法与数据结构题（共5题，每题15分）1.（15分）请解释快速排序的时间复杂度，并说明如何优化其性能。答案与解析：-时间复杂度：平均O(nlogn)，最坏O(n²)。-优化：-随机选择pivot，避免最坏情况。-尾递归优化，优先处理小分区。2.（15分）请解释二叉树的遍历方式（前序、中序、后序），并说明其应用场景。答案与解析：-前序：根→左→右，用于复制树。-中序：左→根→右，用于二叉搜索树排序。-后序：左→右→根，用于删除树。3.（15分）请解释哈希表的冲突解决方法，并比较两种方法的优缺点。答案与解析：-开放寻址法：线性