华为研发工程师面试题库及答案详述

2026年华为研发工程师面试题库及答案详述一、编程语言与基础算法（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：编写一个函数，实现快速排序算法，并说明其时间复杂度和空间复杂度。假设输入数组为`[4,2,6,1,9,5,3]`，请输出排序后的数组。答案与解析：答案：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)input_array=[4,2,6,1,9,5,3]sorted_array=quick_sort(input_array)print(sorted_array)#输出:[1,2,3,4,5,6,9]解析：快速排序的时间复杂度平均为O(nlogn)，最坏情况为O(n²)（当每次选择的基准值都是最小或最大时）。空间复杂度为O(logn)，因为递归调用栈的深度为logn。上述代码采用分治法，将数组分为三部分（小于、等于、大于基准值），再递归排序左右子数组。2.题目：给定一个字符串`"华为成立于1987年"`，请编写代码统计其中每个字符的出现次数，并按出现次数降序排列。答案与解析：答案：pythonfromcollectionsimportCounterdefcount_chars(s):counter=Counter(s)sorted_counter=sorted(counter.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)returnsorted_counterinput_str="华为成立于1987年"char_counts=count_chars(input_str)print(char_counts)#输出:[('华',2),('于',1),('成',1),('立',1),('了',1),('1987年',1)]解析：使用`collections.Counter`统计字符频率，然后按频率降序排序。注意中文和数字也会被单独计数，`"1987年"`被视为一个整体。3.题目：实现一个函数，检查一个字符串是否为回文串（如`"abba"`或`"上海自来水来自海上"`）。要求忽略空格和大小写。答案与解析：答案：pythondefis_palindrome(s):s=''.join(s.split()).lower()returns==s[::-1]test1="abba"test2="上海自来水来自海上"print(is_palindrome(test1))#输出:Trueprint(is_palindrome(test2))#输出:True解析：先去除字符串中的空格并转换为小写，然后检查字符串是否与反转后的字符串相同。回文串对左右对称。4.题目：编写一个函数，找出数组中重复的数字，且不能使用额外空间。假设输入数组为`[1,2,3,4,2,3,5]`，请输出重复的数字。答案与解析：答案：pythondeffind_duplicates(arr):duplicates=[]fornuminarr:index=abs(num)-1ifarr[index]<0:duplicates.append(abs(num))else:arr[index]=-arr[index]returnduplicatesinput_array=[1,2,3,4,2,3,5]duplicates=find_duplicates(input_array)print(duplicates)#输出:[2,3]解析：利用数组索引作为标记，将数字对应的索引位置取反。如果某个索引已被取反，说明该数字重复。注意此方法仅适用于数字范围在数组长度内。5.题目：实现一个函数，计算二叉树的最大深度。假设二叉树如下：3/\920/\157答案与解析：答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefmax_depth(root):ifnotroot:return0return1+max(max_depth(root.left),max_depth(root.right))构建二叉树root=TreeNode(3)root.left=TreeNode(9)root.right=TreeNode(20,TreeNode(15),TreeNode(7))print(max_depth(root))#输出:3解析：递归计算左右子树的最大深度，取较大值加1。二叉树深度从根节点开始计算。二、系统设计（共3题，每题20分，总分60分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统（如`tinyurl`）。要求：-用户输入长链接，系统返回短链接。-短链接应具有唯一性和可访问性。-支持高并发访问。答案与解析：答案：系统架构：1.前端服务（APIGateway）：接收用户请求，负载均衡分发到后端服务。2.短链接服务（后端）：-使用哈希算法（如Base62）将长链接映射为短链接。-数据库存储映射关系（长链接<->短链接）。3.数据库：使用高可用数据库（如Redis或MySQLCluster）存储映射关系。4.CDN：缓存短链接，加速访问。技术选型：-短链接生成：-哈希算法：`hash(long_url)%62`，转换为`a-z`和`A-Z`。-也可使用分布式ID生成器（如Snowflake）。-数据库：-使用Redis缓存热点短链接，降低数据库压力。-MySQL存储所有映射关系，配合分库分表扩展。-高并发处理：-APIGateway使用Nginx负载均衡。-后端服务使用无状态架构，可水平扩展。示例：长链接`/article/12345`→哈希后生成`a1b2`→缓存到Redis。访问`a1b2`时，APIGateway查询Redis，若未命中则查询数据库。解析：关键点：1.唯一性：哈希算法或分布式ID生成确保短链接唯一。2.高并发：负载均衡、缓存、数据库扩展保证性能。3.可访问性：通过数据库或CDN返回长链接。2.题目：设计一个微博系统，要求支持亿级用户，实现实时动态发布和推送。答案与解析：答案：系统架构：1.用户服务：用户注册、登录、信息管理（使用分布式缓存Redis）。2.动态服务：-动态发布：写入Kafka或RabbitMQ，异步写入数据库。-数据库：分片存储动态（如按用户ID或时间分片）。3.实时推送：-WebSocket或MQTT实现实时通知。-用户订阅关注关系，推送动态。4.搜索服务：-Elasticsearch索引动态内容，支持分词搜索。5.CDN：缓存静态资源（如头像、图片）。技术选型：-高并发写入：-使用Kafka/RabbitMQ解耦动态发布和存储。-数据库分片（如ShardingSphere），单表不超过5000万行。-实时推送：-WebSocket保持长连接，减少延迟。-Redis订阅发布（PUB/SUB）加速通知。-搜索优化：-Elasticsearch索引全文内容，支持高亮显示。解析：关键点：1.可扩展性：分片、缓存、异步写入保证系统扩展。2.实时性：WebSocket/Redis保证消息实时推送。3.搜索效率：Elasticsearch提供快速全文搜索。3.题目：设计一个分布式限流系统，要求支持全局限流，且低延迟。答案与解析：答案：方案：1.限流算法：-滑动窗口：滑动固定窗口计数，动态调整。-令牌桶：按固定速率放行令牌，防止突发流量。2.分布式实现：-使用Redis记录每个用户/接口的请求计数。-使用分布式锁（如RedisLock）保证计数一致性。3.架构：-限流模块嵌入网关（如Nginx或SpringCloudGateway）。-配置中心（如Nacos）动态调整限流阈值。示例：用户请求`/api/user/login`，限流模块检查Redis中计数是否超过阈值，若超过则拒绝。技术选型：-Redis：记录请求计数，高可用集群。-分布式锁：防止多节点并发更新计数。-配置中心：动态调整限流策略。解析：关键点：1.一致性：分布式锁保证计数准确。2.低延迟：Redis高性能读写。3.灵活性：配置中心动态调整限流策略。三、数据库与存储（共2题，每题15分，总分30分）1.题目：设计一个电商订单表，要求支持高并发写入，并支持按用户ID和时间范围查询。答案与解析：答案：表结构：sqlCREATETABLEorders(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,order_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,total_amountDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusENUM('pending','paid','shipped','completed')NOTNULL,INDEXidx_user_time(user_id,order_time),INDEXidx_time(order_time));优化方案：1.高并发写入：-数据库分片（按`user_id`或`order_time`）。-使用Redis缓存热点用户订单，减少数据库压力。2.查询优化：-索引`idx_user_time`支持按用户和时间范围查询。-热点用户数据存入Redis，查询先走缓存。解析：关键点：1.分片：均衡写入压力，避免单表过大。2.索引：优化查询性能。3.缓存：减少数据库访问，提升响应速度。2.题目：为什么Redis的RDB持久化会卡顿？如何优化？答案与解析：答案：RDB问题：-全量快照：RDB持久化时，Redis停止所有写操作，生成临时文件，再恢复写。导致短暂卡顿。-内存占用大：RDB文件包含所有键值对，内存占用高。优化方案：1.AOF持久化：-持续记录写操作，不卡顿。但文件大，恢复慢。-混合模式（RDB+AOF）：定期全量快照，AOF恢复时补全。2.参数调整：-`save`指令优化（如`save601000`，60秒内至少1000次写操作触发快照）。-使用`bgrewriteaof`定期重写AOF文件。解析：关键点：1.RDB缺点：卡顿、内存占用高。2.替代方案：AOF或混合模式。3.参数优化：减少快照频率，降低卡顿。四、网络与安全（共2题，每题15分，总分30分）1.题目：解释TCP的三次握手过程，并说明为什么不能有四次握手？答案与解析：答案：三次握手：1.SYN：客户端发送`SYN=1`，请求连接，`seq=x`。2.SYN+ACK：服务器回复`SYN=1,ACK=1`，`seq=y`，`ack=x+1`。3.ACK：客户端发送`ACK=1`，`ack=y+1`，连接建立。为什么不能四次握手：-四次握手会导致资源浪费：-服务器需额外发送一个`ACK`，增加网络负载。-空间换时间，无实际收益。解析：关键点：1.握手目的：确认双方收发能力。2.四次握手问题：多发一个`ACK`，无必要。2.题目：设计一个防止SQL注入的方案。答案与解析：答案：方案：1.预处理语句（PreparedStatements）：-将SQL和参数分离，数据库自动转义。-如MySQL的`PREPARE`语句。2.ORM框架：-使用Hibernate、MyBatis等框架，自动转义参数。3.输入验证：-前端校验输入格式（如正则）。-后端再次校验，如`ESCAPE`转义特殊字符。4.参数化查询：-避免拼接SQL，使用`?`占位符。示例：sql--错误（拼接SQL）：SELECTFROMusersWHEREusername='admin'OR'1'='1'--正确（预处理语句）：PREPAREstmtFROM'SELECTFROMusersWHEREusername=?ANDpassword=?';EXECUTEstmtUSING'admin','password';解析：关键点：1.预处理语句：核心防御手段。2.ORM：减少手动SQL编写。3.输入验证：多层防御。五、综合题（共2题，每题20分，总分40分）1.题目：华为云推出分布式数据库，如何保证数据一致性和高可用性？答案与解析：答案：方案：1.数据一致性：-Raft协议：多节点选举Leader，统一写操作。-Paxos：用于分布式系统共识，但复杂。-同步复