微软技术专家面试题库及答案

2026年微软技术专家面试题库及答案一、编程题（共5题，每题20分）1.题目：实现一个函数，输入一个非负整数数组，返回数组中所有可能的子集。子集不能重复。例如：输入`[1,2,3]`，输出`[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]`。答案：pythondefsubsets(nums):result=[]subset=[]defbacktrack(index):result.append(subset.copy())foriinrange(index,len(nums)):subset.append(nums[i])backtrack(i+1)subset.pop()backtrack(0)returnresult解析：使用回溯算法（递归），通过遍历所有可能的组合，避免重复。每层递归中，选择当前数字加入子集，或跳过，确保不遗漏任何组合。时间复杂度O(2^n)，空间复杂度O(n)。2.题目：给定一个字符串，判断是否可以通过删除一些字符使其变为回文串。如果可以，返回任意一种删除方案。例如：输入`"abca"`，输出`"aba"`（删除`c`）。答案：pythondefvalid_palindrome(s):left,right=0,len(s)-1delete_chars=[]whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:delete_chars.append(s[left])ifs[left]notindelete_charselseNonedelete_chars.append(s[right])ifs[right]notindelete_charselseNoneright-=1else:left+=1right-=1return''.join([cforcinsifcnotindelete_chars])解析：双指针法，从两端向中间遍历，当字符不匹配时，记录需要删除的字符（保留先出现的）。最终返回删除后形成的回文串。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。3.题目：实现一个Trie（前缀树），支持插入、搜索和前缀搜索操作。例如：-`insert("apple")`-`search("apple")`→`True`-`search("app")`→`False`-`startsWith("app")`→`True`答案：pythonclassTrieNode:def__init__(self):self.children={}self.is_end=FalseclassTrie:def__init__(self):self.root=TrieNode()definsert(self,word):node=self.rootforcharinword:ifcharnotinnode.children:node.children[char]=TrieNode()node=node.children[char]node.is_end=Truedefsearch(self,word):node=self._find(word)returnnodeisnotNoneandnode.is_enddefstartsWith(self,prefix):returnself._find(prefix)isnotNonedef_find(self,word):node=self.rootforcharinword:ifcharnotinnode.children:returnNonenode=node.children[char]returnnode解析：Trie树通过节点和子节点映射实现高效前缀搜索。插入时逐字符创建节点，搜索时逐字符匹配。时间复杂度O(m)，空间复杂度O(m)，其中m为单词长度。4.题目：给定一个二叉树，判断其是否为平衡二叉树（左右子树高度差不超过1）。例如：3/\920/\157输出`True`。答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefis_balanced(root):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]解析：递归计算左右子树高度，同时判断平衡性。若任意子树不平衡或高度差超过1，则整棵树不平衡。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(h)，其中h为树高度。5.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持`get`和`put`操作。例如：-`put(1,1)`→缓存为`{1:1}`-`put(2,2)`→缓存为`{1:1,2:2}`-`get(1)`→`1`-`put(3,3)`→哈希表更新为`{1:1,2:2,3:3}`，删除最久未使用的`1`-`get(4)`→`-1`（未找到）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)self.cache[key]=valueself.order.append(key)iflen(self.cache)>self.capacity:oldest_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]解析：使用哈希表存储键值对，双向列表维护使用顺序。`get`操作将访问的键移到末尾，`put`操作同样将键移到末尾，若超出容量则删除最久未使用的键。时间复杂度O(1)，空间复杂度O(capacity)。二、系统设计题（共3题，每题40分）1.题目：设计一个高并发的短链接生成服务。要求：-支持秒级访问（如`/abc123`）-支持分布式部署-高可用性-支持链路追踪（记录访问日志）答案：架构设计：1.短链接生成：-使用自增ID+哈希算法（如Base62）将长链接转换为短链接。-分布式ID生成器（如Snowflake算法）确保ID唯一性。2.缓存层：-Redis缓存热点短链接，减少数据库压力。-设置过期时间（如5分钟）。3.数据库层：-分片存储（按ID范围分片），支持水平扩展。-主从复制，保证高可用。4.链路追踪：-Kafka消息队列记录访问日志，Elasticsearch存储。-可按短链接聚合统计访问量。5.负载均衡：-Nginx分发请求，支持多副本部署。解析：短链接系统需兼顾性能和可扩展性。自增ID+哈希算法高效生成短码；Redis缓存热点数据；分布式ID生成器解决并发问题；Kafka+Elasticsearch实现日志追踪。分片和主从复制提升可用性。2.题目：设计一个支持百万级用户的实时消息通知系统。要求：-支持单聊、群聊、广播-支持消息离线存储-低延迟（秒级）-高并发处理答案：架构设计：1.消息存储：-MySQL存储历史消息（按用户/群组分表）。-Redis缓存热消息，加速读取。2.消息队列：-Kafka分发消息，支持消息重试。-消息抵达成批处理（如每100条）。3.实时推送：-WebSocket长连接（低延迟）。-FCM/APNS推送离线设备。4.同步机制：-分布式锁（Redis）防止并发写入冲突。-群聊使用Trie树快速匹配成员。5.监控与告警：-Prometheus+Grafana监控延迟、错误率。解析：实时消息系统需平衡性能和可靠性。Kafka解决高并发写入；WebSocket保证低延迟；MySQL+Redis存储历史数据；FCM/APNS处理离线设备。分布式锁和Trie树优化同步和群聊性能。3.题目：设计一个支持百万级用户的在线音乐播放器。要求：-支持并发播放-支持个性化推荐-支持歌词同步-高可用性答案：架构设计：1.音视频处理：-转码服务（FFmpeg）支持多种格式。-CDN分发音频文件，减少服务器压力。2.播放服务：-gRPC服务处理播放请求（高性能）。-WebSocket实时同步歌词和进度。3.个性化推荐：-Elasticsearch索引用户行为（播放历史、评分）。-协同过滤算法（如ALS）生成推荐列表。4.缓存层：-Redis缓存热门歌曲和用户画像。-分片存储用户播放记录（按ID范围）。5.监控与扩容：-Hystrix实现服务降级。-Kubernetes动态扩容播放节点。解析：在线音乐播放器需兼顾用户体验和系统扩展性。CDN降低访问延迟；gRPC和WebSocket优化实时交互；Elasticsearch+协同过滤实现个性化推荐。分片存储和Kubernetes提升可用性。三、数据库题（共2题，每题30分）1.题目：设计一个电商平台的订单表，要求：-支持高并发写入-支持按用户、时间、商品查询-支持事务性操作答案：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,amountDECIMAL(10,2)NOTNULL,order_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,statusENUM('pending','paid','shipped','completed','cancelled')NOTNULL,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(product_id)REFERENCESproducts(product_id),INDEXidx_user_time(user_id,order_time),INDEXidx_product_time(product_id,order_time));解析：订单表需支持高并发写入和复杂查询。自增主键+外键约束保证数据一致性；多索引优化查询性能（按用户/商品/时间）；ENUM状态字段限制枚举值。2.题目：优化以下SQL查询：sqlSELECTproduct_id,COUNT()ASorder_countFROMordersWHEREorder_timeBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYproduct_idORDERBYorder_countDESCLIMIT10;答案：1.分库分表：-按`product_id`分表，减少单表数据量。2.物化视图：-创建按月统计的物化视图，预聚合数据。3.查询优化：sql--使用物化视图SELECTproduct_id,order_countFROMmonthly_order_statsORDERBYorder_countDESCLIMIT10;4.缓存：-Redis缓存热点查询结果（如每日Top10商品）。解析：原始查询执行成本高，通过分库分表、物化视图和缓存优化性能。物化视图预计算聚合结果，减少实时计算开销；Redis缓存高频查询结果。四、算法题（共2题，每题25分）1.题目：给定一个数组，返回所有和为target的4元组。例如：输入`[1,2,3,4,5]`，target=10，输出`[[1,2,3,4],[1,2,5,2]]`。答案：pythondeffour_sum(nums,target):nums.sort()result=[]n=len(nums)foriinrange(n-3):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueforjinrange(i+1,n-2):ifj>i+1andnums[j]==nums[j-1]:continueleft,right=j+1,n-1whileleft<right:s=nums[i]+nums[j]+nums[left]+nums[right]ifs==target:result.append([nums[i],num