软件工程师岗位面试题库含答案

2026年软件工程师岗位面试题库含答案一、编程语言基础（5题，每题10分）1.题目：请用Python编写一个函数，输入一个正整数，返回该整数的所有质因数的列表。例如，输入12，返回[2,2,3]。2.题目：在Java中，解释`String`是不可变对象的原因，并给出一个代码示例证明其不可变性。3.题目：用C++实现一个单链表，包含插入、删除和查找功能，并展示如何删除链表中的所有重复元素。4.题目：在JavaScript中，解释`let`和`var`的区别，并说明在什么情况下优先使用`let`。5.题目：用Go语言编写一个并发程序，使用goroutine计算1到10000的所有偶数的和。答案与解析1.答案：pythondefprime_factors(n):i=2factors=[]whileii<=n:while(n%i)==0:factors.append(i)n=n//ii+=1ifn>1:factors.append(n)returnfactors解析：从最小的质数2开始，不断除以n，如果余数为0，则将i加入结果列表，并将n除以i。直到i的平方大于n，最后如果n仍大于1，则n本身是质数。2.答案：`String`是不可变的，因为一旦创建，其内容不能被修改。例如：javaStrings="hello";s=s+"world";//创建了新的String对象，原对象不变解析：Java中`String`对象存储在常量池中，修改字符串会生成新的对象，提高安全性但降低性能。3.答案：cppinclude<iostream>include<unordered_set>structListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx):val(x),next(nullptr){}};classSolution{public:ListNodedeleteDuplicates(ListNodehead){ListNodedummy=newListNode(0);dummy->next=head;ListNodepre=dummy;while(head){if(pre->val!=head->val){pre->next=head;pre=pre->next;}head=head->next;}pre->next=nullptr;returndummy->next;}};解析：使用dummy节点简化边界处理，遍历链表时，如果当前节点不重复，则移动pre指向该节点。4.答案：`let`是块级作用域（{}内有效），`var`是函数作用域。`let`有TDZ（暂时性死区），避免未初始化的变量访问。解析：`let`更适合现代JavaScript开发，避免`var`的常见错误（如变量提升）。5.答案：gopackagemainimport("fmt""sync")funcmain(){varwgsync.WaitGroupsum:=0fori:=0;i<=10000;i+=2{wg.Add(1)gofunc(nint){deferwg.Done()sum+=n}(i)}wg.Wait()fmt.Println("Sum:",sum)}解析：使用`sync.WaitGroup`确保所有goroutine执行完毕，计算所有偶数和。二、数据结构与算法（8题，每题12分）1.题目：用二分查找法实现一个函数，输入一个有序数组和一个目标值，返回目标值的索引。如果不存在，返回-1。2.题目：解释快速排序的原理，并说明其时间复杂度和最佳情况。3.题目：用栈实现一个队列，包含入队和出队操作。4.题目：给定一个二叉树，编写代码判断其是否是完全二叉树。5.题目：用动态规划实现斐波那契数列的第n项（优化时间复杂度）。6.题目：解释图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理，并说明适用场景。7.题目：给定一个字符串，判断其是否是有效的括号组合（如"()[]{}"）。8.题目：用哈希表实现LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。答案与解析1.答案：pythondefbinary_search(arr,target):left,right=0,len(arr)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifarr[mid]==target:returnmidelifarr[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1return-1解析：每次取中间值与目标比较，缩小搜索范围，时间复杂度O(logn)。2.答案：快速排序通过分治思想，选择一个基准值，将数组分为小于和大于基准的两部分，递归排序。时间复杂度：平均O(nlogn)，最坏O(n²)。3.答案：pythonclassQueue:def__init__(self):self.in_stack=[]self.out_stack=[]defpush(self,x):self.in_stack.append(x)defpop(self):ifnotself.out_stack:whileself.in_stack:self.out_stack.append(self.in_stack.pop())returnself.out_stack.pop()ifself.out_stackelseNone解析：入队时压入in_stack，出队时若out_stack为空，则将in_stack元素转移，优先弹出out_stack的元素。4.答案：pythondefis_complete_binary_tree(root):queue=[root]flag=Falsewhilequeue:node=queue.pop(0)ifnode:ifflag:returnFalsequeue.append(node.left)queue.append(node.right)else:flag=TruereturnTrue解析：层序遍历，若遇到空节点后仍有非空节点，则不是完全二叉树。5.答案：pythondeffib(n):ifn<=1:returnndp=[0,1]+[0](n-1)foriinrange(2,n+1):dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]returndp[n]解析：动态规划存储中间结果，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。可进一步优化至O(1)空间。6.答案：DFS使用递归或栈，深入探索一条路径；BFS使用队列，逐层探索。适用场景：DFS适合求解路径问题，BFS适合求解最短路径问题。7.答案：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(',']':'[','}':'{'}forcharins:ifcharinmapping:ifnotstackorstack[-1]!=mapping[char]:returnFalsestack.pop()else:stack.append(char)returnnotstack解析：遍历字符串，用栈匹配括号，时间复杂度O(n)。8.答案：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]return-1defput(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：用哈希表存储键值对，列表维护访问顺序，实现LRU缓存。三、系统设计与架构（6题，每题15分）1.题目：设计一个高并发的短URL生成系统，要求全球唯一且可快速访问。2.题目：解释微服务架构的优缺点，并说明如何解决分布式事务问题。3.题目：设计一个秒杀系统，要求支持高并发且防止刷单。4.题目：如何设计一个支持百万级用户的实时聊天系统？5.题目：解释CAP理论，并说明如何选择数据库类型（关系型或NoSQL）。6.题目：设计一个分布式文件存储系统，要求高可用、高容错。答案与解析1.答案：-使用Base62编码（a-z、A-Z、0-9），将64位长整型转为6位短码。-缓存热点URL，CDN加速访问。-数据库分片，避免单点瓶颈。解析：Base62编码压缩长度，分布式数据库分片提高性能。2.答案：优点：灵活性高、独立部署、技术异构。缺点：分布式事务复杂、运维难度大。解决方案：使用2PC或TCC分布式事务框架，或最终一致性方案（如消息队列）。3.答案：-使用分布式锁（Redis或ZooKeeper）控制并发。-限制用户秒杀次数，验证手机号/登录IP。-使用熔断机制防止雪崩。解析：分布式锁避免超卖，IP限制防止机器人。4.答案：-使用WebSocket实现实时通信。-用户消息存储在Redis，异步写入数据库。-聊天记录分片存储，支持历史消息拉取。解析：WebSocket保证实时性，Redis提高吞吐量。5.答案：CAP理论：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）。-关系型数据库（如MySQL）适合强一致性场景。-NoSQL（如MongoDB）适合高可用和水平扩展场景。解析：根据业务需求选择数据库类型。6.答案：-使用对象存储（如AWSS3），分片存储提高容错性。-多副本备份，数据冗余。-使用一致性哈希，避免热点节点。解析：分布式存储通过冗余和分片实现高可用。四、数据库与缓存（5题，每题12分）1.题目：解释数据库索引的原理，并说明B+树索引和哈希索引的区别。2.题目：如何优化SQL查询性能？举例说明。3.题目：解释Redis的过期策略，并说明如何实现LRU缓存。4.题目：设计一个高并发的订单数据库表结构，并说明如何防SQL注入。5.题目：解释数据库事务的ACID特性，并说明如何实现分布式事务。答案与解析1.答案：B+树索引：非叶子节点存储键，叶子节点有序存储数据，支持范围查询。哈希索引：键值直接映射，仅支持精确查询。解析：B+树适合全表扫描，哈希索引速度快但无法范围查询。2.答案：-为频繁查询字段建立索引。-避免SELECT，显式指定字段。-使用JOIN优化关联查询。示例：将`WHERE`条件字段提前，避免全表扫描。3.答案：Redis过期策略：主动删除、惰性删除、定期删除。LRU实现：使用`LRU`插件或自定义过期链表。4.答案：sqlCREATETABLEorders(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idINT,product_idINT,amountDECIMAL(10,2),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);防SQL注入：使用预编译语句（如PreparedStatement）。5.答案：ACID：原子性、一致性、隔离性、持久性。分布式事务：2PC（强一致性）、TCC（补偿事务）、Saga（异步补偿）。解析：根据业务选择分布式事务方案。五、操作系统与网络（5题，每题12分）1.题目：解释进程与线程的区别，并说明多线程的适用场景。2.题目：如何实现TCP的三次握手和四次挥手过程？3.题目：解释DNS解析过程，并说明如何优化DNS查询性能。4.题目：如何设计一个高并发的文件上传系统？5.题目：解释HTTP/2与HTTP/1.1的主要区别。答案与解析1.答案：进程：独立内存空间，资源分配单位。线程：共享内存空间，轻量级执行单元。适用场景：多线程适合I/O密集型任务（如网络请求），多进程适合CPU密集型任务。2.答案：三次握手：SYN->SYN+ACK->ACK。四次挥手：FIN->ACK->FIN->ACK。解析：TCP建立连接需要双方确认，断开连接需等待TIME_WAIT。3.答案：DNS解析过程：1.本地DNS缓存查询2.递归查询根DNS服务器3.查询顶级域DNS服务器4.查询权威DNS服务器优化：使用CDN缓存DNS记录，开启DNS泛解析。4.答案：-使用分片上传，并行上传分块。-使用断点续传，失败不重传。-压缩文件，减少传输量。解析：分片并行上传提高上传速度。5.答案：HTTP/2：多路复用、头部压缩、服务器推送。HTTP/1.