京东集团物流系统开发岗位面试题及答案解析

2026年京东集团物流系统开发岗位面试题及答案解析一、编程语言与数据结构（共5题，每题10分，总分50分）1.题目（10分）：编写一个Java函数，实现快速排序算法，并对输入的整数数组进行排序。要求：-手动实现快速排序，不能使用Java自带的`Arrays.sort()`方法。-输入示例：`int[]arr={3,6,8,10,1,2,1}`，输出排序后的数组。答案解析：快速排序的基本思想是分治法，通过一个基准值（pivot）将数组分为两部分，左侧元素均小于基准值，右侧元素均大于基准值，然后递归地对左右两部分进行排序。javapublicstaticvoidquickSort(int[]arr,intleft,intright){if(left>=right)return;intpivot=arr[left];inti=left,j=right;while(i<j){while(i<j&&arr[j]>=pivot)j--;if(i<j)arr[i++]=arr[j];while(i<j&&arr[i]<=pivot)i++;if(i<j)arr[j--]=arr[i];}arr[i]=pivot;quickSort(arr,left,i-1);quickSort(arr,i+1,right);}publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={3,6,8,10,1,2,1};quickSort(arr,0,arr.length-1);System.out.println(Arrays.toString(arr));//输出：[1,1,2,3,6,8,10]}解析：-快速排序的时间复杂度平均为O(nlogn)，最坏情况为O(n²)，可通过随机选择基准值优化。-本题考察基本算法实现能力，需注意边界条件（`left>=right`时停止递归）。2.题目（10分）：编写Python代码，实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持`get`和`put`操作。缓存容量为3，当新元素加入且缓存已满时，需淘汰最久未使用的元素。答案解析：LRU缓存通常使用双向链表+哈希表实现，哈希表记录键值对，链表维护访问顺序。pythonclassListNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=ListNode(),ListNode()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_tail()new_node=ListNode(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_to_head(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_to_head(node)def_add_to_head(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_remove_tail(self):tail=self.tail.prevself._remove_node(tail)delself.cache[tail.key]示例cache=LRUCache(3)cache.put(1,1)cache.put(2,2)cache.put(3,3)cache.get(1)#返回1cache.put(4,4)#去除键2print(cache.cache)#{1:<ListNode:1>,3:<ListNode:3>,4:<ListNode:4>}解析：-LRU的核心在于维护访问顺序，频繁访问的元素需移动到链表头部。-哈希表实现O(1)时间复杂度的查找，双向链表实现O(1)的插入和删除。3.题目（10分）：给定一个包含重复元素的数组，如`[1,2,2,3,3,3]`，请编写函数返回所有可能的子集，但每个子集不能包含重复的元素。答案解析：回溯法解决问题，需跳过重复元素以避免重复子集。pythondefsubsetsWithDup(nums):nums.sort()#先排序res=[]path=[]n=len(nums)defbacktrack(start):res.append(path.copy())foriinrange(start,n):ifi>startandnums[i]==nums[i-1]:continue#跳过重复元素path.append(nums[i])backtrack(i+1)path.pop()backtrack(0)returnres示例print(subsetsWithDup([1,2,2]))输出：[[],[1],[1,2],[1,2,2],[2],[2,2]]解析：-排序后通过`ifi>startandnums[i]==nums[i-1]`跳过重复元素。-回溯法的时间复杂度为O(2^n)，但实际受重复元素影响。4.题目（10分）：设计一个无重复字符的最长子串函数，输入`"abcabcbb"`，输出`"abc"`（长度为3）。答案解析：滑动窗口算法，使用哈希集合记录字符出现位置，避免重复。pythondeflengthOfLongestSubstring(s:str)->int:char_set=set()left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len示例print(lengthOfLongestSubstring("abcabcbb"))#输出：3解析：-滑动窗口通过`left`和`right`双指针维护无重复子串。-哈希集合实现O(1)的字符查找和删除。5.题目（10分）：编写一个函数，检查一个二叉树是否是平衡二叉树（左右子树高度差不超过1）。答案解析：递归计算子树高度，若任意子树不平衡则返回false。pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefisBalanced(root:TreeNode)->bool:defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)right_height,right_balanced=check(node.right)returnmax(left_height,right_height)+1,left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]示例构建二叉树：1/\22/\/\3443root=TreeNode(1)root.left=TreeNode(2)root.right=TreeNode(2)root.left.left=TreeNode(3)root.left.right=TreeNode(4)root.right.left=TreeNode(4)root.right.right=TreeNode(3)print(isBalanced(root))#输出：True解析：-平衡二叉树要求所有子树均平衡，因此需自底向上递归检查。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)（递归栈深度）。二、系统设计（共3题，每题20分，总分60分）1.题目（20分）：设计一个京东物流订单分配系统，支持实时将订单分配给最优的配送员。假设订单包含：-订单位置（经纬度）、配送时效要求（如30分钟内）。-配送员信息：位置、当前负载、服务范围（圆形区域）。要求：-输入：订单列表、配送员列表，输出分配结果（订单→配送员）。-算法需考虑配送员位置、负载、时效等因素。答案解析：可采用启发式算法（如贪心匹配）或优化算法（如遗传算法）。方案：1.预处理配送员状态：计算每个配送员到订单的距离，检查是否在服务范围内，并更新负载。2.贪心匹配：-对每个订单，选择距离最近且负载未满的配送员。-若无可用配送员，可扩展服务范围或增加奖励。3.优化考虑：-时效要求：若距离较远，可排除不符合时效的配送员。-负载均衡：优先分配给负载较低的配送员。伪代码：pythondefassign_orders(orders,couriers):assignments={}fororderinorders:best_courier=Nonemin_distance=float('inf')forcourierincouriers:distance=calculate_distance(order,courier)ifdistance<=courier.rangeanddistance<min_distanceandcourier.load<max_load:min_distance=distancebest_courier=courierifbest_courier:assignments[order]=best_courierbest_courier.load+=1returnassignments解析：-贪心算法简单高效，但可能不是全局最优。-实际场景可结合机器学习预测配送员最优分配。2.题目（20分）：设计京东物流的实时路径规划系统，假设：-配送员需同时处理多个订单，订单位置已知。-目标是最小化总配送时间（考虑道路拥堵情况）。要求：-输入：订单列表（含位置、时效要求）、配送员初始位置，输出最优路径。答案解析：可使用遗传算法或蚁群算法优化路径。方案：1.遗传算法：-编码：每个配送员按订单顺序排列的列表。-适应度函数：总配送时间，考虑拥堵权重。-交叉和变异操作生成新路径。2.蚁群算法：-模拟蚂蚁选择路径，使用信息素更新权重。-优先选择拥堵小的道路。伪代码（遗传算法）：pythondefgenetic_algorithm(orders,courier_pos):population=initial_population(orders)for_inrange(100):fitness=[calculate_fitness(order,courier_pos,path)forpathinpopulation]new_population=[]for_inrange(len(population)//2):parent1,parent2=select_parents(population,fitness)child=crossover(parent1,parent2)mutate(child)new_population.append(child)population=new_populationbest_path=min(population,key=lambdap:calculate_fitness(orders,courier_pos,p))returnbest_path解析：-遗传算法适合动态调整路径，但计算量较大。-实际系统可结合实时路况API（如高德地图）动态优化。3.题目（20分）：设计一个京东物流的库存管理系统，支持多仓库、多品类的库存实时同步。假设：-每个仓库有库存量、补货阈值、补货速度。-订单生成时需实时扣减库存，若库存不足则触发补货。要求：-输入：订单列表、仓库库存表，输出扣减后的库存及补货请求。答案解析：可使用分布式锁或事务保证库存一致性。方案：1.库存扣减：-使用乐观锁或分布式锁（如RedisLua脚本）。-扣减库存前检查库存是否充足。2.补货触发：-若库存低于阈值，生成补货请求并加入队列。-补货完成后更新库存。伪代码：pythondefprocess_order(order,warehouse_stock):foriteminorder.items:ifwarehouse_stock[item.id]>=item.quantity:warehouse_stock[item.id]-=item.quantityprint(f"扣减成功：{item.id}剩余{warehouse_stock[item.id]}")else:print(f"库存不足：{item.id}需补货")trigger_restock(item.id,warehouse_stock)returnwarehouse_stockdeftrigger_restock(item_id,stock):ifstock[item_id]<THRESHOLD:add_to_restock_queue(item_id)stock[item_id]+=REPLENISH_SPEED#模拟补货解析：-分布式锁可避免并发冲突。-实际系统需支持故障恢复（如补货失败重试）。三、数据库与中间件（共2题，每题15分，总分30分）1.题目（15分）：假设京东物流订单表`orders`包含字段：`order_id`（主键）、`user_id`、`status`（如"待配送"）、`created_at`。编写SQL查询：-统计每个状态下的订单数量，按数量降序排列。-若某状态订单数量超过1000，显示为"大量"；否则显示为"少量"。答案解析：使用`CASEWH