百度高级技术岗的面试全攻略及答案

2026年百度高级技术岗的面试全攻略及答案一、编程基础与数据结构（共5题，每题10分，总分50分）题目1：编写一个函数，实现快速排序算法，并分析其时间复杂度和空间复杂度。要求：-输入一个整数数组，返回排序后的数组。-提供Python或C++代码实现。答案1：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：快速排序的时间复杂度平均为O(nlogn)，最坏情况为O(n²)。空间复杂度为O(logn)，主要由递归调用栈决定。题目2：设计一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作，并说明其实现原理。要求：-使用Python实现，支持链表和哈希表的结合。答案2：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=ListNode(0,0)self.tail=ListNode(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=ListNode(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail.prevself._remove(lru)delself.cache[lru.key]def_remove(self,node:ListNode)->None:delself.cache[node.key]node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node:ListNode)->None:node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodeself.head.next=nodenode.prev=self.head解析：LRU缓存通过双向链表和哈希表实现，链表维护访问顺序，哈希表实现O(1)时间复杂度的get和put操作。题目3：给定一个二叉树，判断其是否为平衡二叉树。要求：-提供Python代码实现，并说明判断逻辑。答案3：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefis_balanced(root:TreeNode)->bool:defcheck(node:TreeNode)->int:ifnotnode:return0left=check(node.left)right=check(node.right)ifleft==-1orright==-1orabs(left-right)>1:return-1returnmax(left,right)+1returncheck(root)!=-1解析：通过后序遍历检查每个节点的左右子树高度差是否不超过1，若存在不平衡则提前返回。题目4：实现一个字符串匹配算法，支持KMP（Knuth-Morris-Pratt）模式匹配。要求：-提供Python代码实现，并说明其原理。答案4：pythondefkmp_search(text:str,pattern:str)->list:defcompute_lps(pattern:str)->list:lps=[0]len(pattern)length=0i=1whilei<len(pattern):ifpattern[i]==pattern[length]:length+=1lps[i]=lengthi+=1else:iflength!=0:length=lps[length-1]else:lps[i]=0i+=1returnlpslps=compute_lps(pattern)i=j=0matches=[]whilei<len(text):ifpattern[j]==text[i]:i+=1j+=1ifj==len(pattern):matches.append(i-j)j=lps[j-1]elifi<len(text)andpattern[j]!=text[i]:ifj!=0:j=lps[j-1]else:i+=1returnmatches解析：KMP通过预处理模式串构建最长前缀后缀表（LPS），避免无效回溯，实现O(n)时间复杂度匹配。题目5：设计一个算法，找出数组中第三大的数，要求不使用排序。要求：-提供Python代码实现，并说明逻辑。答案5：pythondefthird_largest(nums:list)->int:first,second,third=float('-inf'),float('-inf'),float('-inf')fornuminnums:ifnum>first:third,second,first=second,first,numeliffirst>num>second:third,second=second,numelifsecond>num>third:third=numreturnfirstifthird!=float('-inf')elsesecond解析：通过遍历数组时维护三个变量记录前三大的数，最终返回第三大的数。若不存在则返回第二大的数。二、系统设计（共3题，每题15分，总分45分）题目6：设计一个高并发的短链接系统，要求支持每日亿级访问量。要求：-说明系统架构和核心组件。-描述数据存储方案和负载均衡策略。答案6：系统架构：1.接入层：使用Nginx或HAProxy分发流量，结合CDN缓存静态资源。2.API网关：采用Kubernetes集群，部署多个副本，支持弹性伸缩。3.短链接服务：核心服务使用Redis缓存热点链接，MySQL存储全量数据。4.分布式任务队列：RabbitMQ处理异步生成短链接任务。数据存储：-Redis：缓存每日高频访问的短链接，TTL设为24小时。-MySQL：分表存储全量短链接，按日期分区，索引主键为短链接ID。负载均衡：-多级调度：接入层使用GeoIP分流，API网关采用轮询+权重策略。-本地缓存：每个节点本地缓存热点数据，减少Redis访问。解析：通过分布式架构和缓存分层设计，结合异步处理和负载均衡策略，实现高并发下的性能和可用性。题目7：设计一个实时数据监控平台，要求支持毫秒级延迟。要求：-说明数据采集、处理和展示的架构。-描述如何保证数据一致性。答案7：数据采集：-Flume：使用Source-Channel-Sink模型采集日志，按时间分区存储。-Kafka：作为消息队列，分Topic存储不同业务数据。数据处理：-Flink：实时流处理引擎，支持增量聚合和状态管理。-Redis：缓存中间结果，加速查询。数据展示：-Elasticsearch：索引处理后数据，配合Kibana实现可视化。-WebSocket：推送实时监控数据到客户端。数据一致性：-事务补偿：使用2PC协议保证跨服务数据一致性。-Idempotence：接口幂等设计，防止重复调用。解析：通过流处理引擎和分布式缓存，结合事务和幂等设计，实现毫秒级监控和强一致性保障。题目8：设计一个高可用的分布式存储系统，要求支持分片和副本。要求：-说明系统架构和分片策略。-描述如何处理数据一致性和容灾。答案8：系统架构：1.元数据服务：使用ZooKeeper管理分片信息。2.数据节点：采用Raft协议保证分片内数据一致性。3.副本管理：每个分片3副本，跨机房部署。4.客户端缓存：使用Memcached加速热点数据访问。分片策略：-哈希分片：根据Key哈希值分配到不同分片，避免热点问题。-动态扩容：分片数量自动调整，保持负载均衡。数据一致性：-Raft协议：保证分片内写操作顺序性。-Paxos：处理跨分片事务。容灾方案：-多活部署：数据节点跨机房部署，主从切换。-定期备份：使用对象存储备份全量数据。解析：通过分片、副本和一致性协议设计，结合动态扩容和容灾机制，实现高可用分布式存储。三、算法与工程（共4题，每题15分，总分60分）题目9：设计一个算法，计算两个无重叠的矩形区域的总面积。要求：-提供Python代码实现，并说明逻辑。答案9：pythondefcompute_area(ax1,ay1,ax2,ay2,bx1,by1,bx2,by2):计算交集宽度overlap_width=max(0,min(ax2,bx2)-max(ax1,bx1))计算交集高度overlap_height=max(0,min(ay2,by2)-max(ay1,by1))总面积=矩形A面积+矩形B面积-交集面积return(ax2-ax1)(ay2-ay1)+(bx2-bx1)(by2-by1)-overlap_widthoverlap_height解析：通过计算矩形交集的宽度和高度，避免重复计算重叠区域。题目10：实现一个算法，找出数组中所有重复的元素。要求：-提供Python代码实现，并说明时间复杂度。答案10：pythondeffind_duplicates(nums:list)->list:seen=set()duplicates=[]fornuminnums:ifnuminseen:duplicates.append(num)else:seen.add(num)returnduplicates解析：使用哈希集合记录已遍历元素，重复元素被记录到结果列表，时间复杂度为O(n)。题目11：设计一个算法，找出链表的中间节点。要求：-提供Python代码实现，并说明原理。答案11：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdeffind_middle(head:ListNode)->ListNode:slow=fast=headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextreturnslow解析：快慢指针法，快指针每次移动两步，慢指针移动一步，相遇时慢指针即为中间节点。题目12：实现一个算法，判断一个字符串是否为回文串。要求：-提供Python代码实现，并说明优化方法。答案12：pythondefis_palindrome(s:str