2026年阿里巴达摩院研发岗面试题集

2026年阿里巴达摩院研发岗面试题集一、编程基础与算法（共5题，每题10分）1.题目：编写一个函数，实现快速排序算法。输入一个无序数组，返回排序后的数组。请说明时间复杂度和空间复杂度。2.题目：给定一个字符串，判断其是否为回文串（忽略空格和大小写）。例如，"Aman,aplan,acanal:Panama"返回True。3.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。使用链表和哈希表结合的方式实现，并说明时间复杂度。4.题目：给定一个链表，删除其中的重复元素，使得每个元素只出现一次。返回删除后的链表头节点。5.题目：设计一个算法，找出数组中和为特定值的三元组数量。例如，输入[1,2,3,4,5],目标和为7，返回[[1,2,4],[2,3,2]]。二、系统设计（共3题，每题15分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统。要求支持高并发访问、可快速生成和解析短链接，并说明如何保证唯一性和分布式部署的可行性。2.题目：设计一个实时推荐系统，输入用户行为数据（如点击、购买），输出个性化推荐结果。说明系统架构、数据存储方案和推荐算法。3.题目：设计一个高可用的分布式存储系统，支持数据分片、容灾备份和快速读写。说明如何解决数据一致性问题。三、数据库与分布式（共4题，每题12分）1.题目：解释MySQL中的事务隔离级别，并说明脏读、不可重复读和幻读的区别。2.题目：设计一个分布式数据库的读写分离方案，说明如何实现负载均衡和故障转移。3.题目：解释Redis的持久化机制（RDB和AOF），并说明各自的优缺点。4.题目：如何解决分布式系统中的数据一致性问题？说明CAP理论及其应用场景。四、机器学习与数据挖掘（共3题，每题15分）1.题目：解释监督学习中的过拟合和欠拟合，并说明如何通过交叉验证避免过拟合。2.题目：设计一个异常检测算法，用于识别金融交易中的欺诈行为。说明数据预处理和模型选择。3.题目：解释协同过滤推荐算法的原理，并说明如何解决冷启动问题。五、编程语言与框架（共3题，每题12分）1.题目：解释Java中的垃圾回收机制，并说明常见的GC算法（如标记-清除、复制）。2.题目：说明SpringBoot中自动配置的原理，并举例说明如何自定义配置。3.题目：解释Python中的装饰器原理，并编写一个简单的装饰器实现日志记录功能。六、开放性问题（共2题，每题20分）1.题目：阿里巴巴的"双11"大促期间，如何保证系统的可用性和扩展性？请说明技术方案和架构设计。2.题目：达摩院在人工智能领域有哪些研究方向？你认为哪个方向最具商业价值？说明理由。答案与解析一、编程基础与算法1.快速排序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：-时间复杂度：平均O(nlogn)，最坏O(n^2)-空间复杂度：O(logn)（递归栈空间）2.回文串判断pythondefis_palindrome(s):s=''.join(c.lower()forcinsifc.isalnum())returns==s[::-1]解析：-忽略大小写和空格，转换为统一格式后比较正反向是否一致3.LRU缓存pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=collections.OrderedDict()defget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1self.order.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.move_to_end(key)self.cache[key]=valueself.order[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:oldest=self.order.popitem(last=False)delself.cache[oldest[0]]解析：-使用`OrderedDict`记录访问顺序，`get`和`put`时移动元素位置4.删除重复链表元素pythondefdelete_duplicates(head):dummy=ListNode(0)dummy.next=headcurrent=dummywhilecurrent.next:ifcurrent.next.val==current.next.next.val:duplicate=current.nextwhileduplicate.nextandduplicate.val==duplicate.next.val:duplicate=duplicate.nextcurrent.next=duplicate.nextelse:current=current.nextreturndummy.next解析：-使用虚拟头节点简化边界处理，遍历链表删除连续重复节点5.三数之和pythondefthree_sum(nums):nums.sort()result=[]foriinrange(len(nums)-2):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,len(nums)-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==0:result.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<0:left+=1else:right-=1returnresult解析：-排序后双指针遍历，去重避免重复解二、系统设计1.短链接系统方案：-使用hash算法（如SHA256）生成短码，如`http://alibaba.me/abc123`-分布式部署，将短码映射到长链接存储在Redis（缓存）+HBase（持久化）-高并发处理：使用Nginx反向代理，负载均衡到多个服务节点解析：-唯一性：通过hash算法保证短码不可冲突-分布式：使用分布式缓存和数据库避免单点瓶颈2.实时推荐系统方案：-数据存储：使用Kafka收集用户行为，HBase存储用户画像-推荐算法：基于协同过滤（UserCF/CollaborativeFiltering）或深度学习（如Wide&Deep）-实时计算：使用Flink或SparkStreaming进行流式计算解析：-实时性：流式处理保证推荐结果及时更新-算法选择：根据业务场景选择离线或在线模型3.分布式存储系统方案：-数据分片：使用一致性哈希（如RedisCluster）-容灾备份：多副本存储（如HDFS副本机制）-一致性：使用Raft/Paxos协议保证分布式事务解析：-分片解决扩展性问题，副本保证高可用，共识算法解决一致性问题三、数据库与分布式1.事务隔离级别-读未提交（DirtyRead）：可能读到其他事务未提交的数据-读已提交（ReadCommitted）：避免脏读，但可能出现不可重复读-可重复读（RepeatableRead）：避免不可重复读，但可能出现幻读-串行化（Serializable）：完全隔离，但性能最低解析：-级别越高，性能越差，但数据一致性越好2.读写分离方案-主库处理写操作，从库处理读操作-使用Keepalived或DNS轮询实现主从切换-读请求路由到从库，写请求强制走主库解析：-负载均衡提升读性能，主从切换保证高可用3.Redis持久化机制-RDB：定期快照，占用空间小但恢复慢-AOF：记录每条写操作，恢复快但文件大解析：-RDB适合写少读多的场景，AOF适合写频繁的场景4.CAP理论-C（一致性）：所有节点数据实时同步-A（可用性）：节点故障仍可提供服务-P（分区容错性）：网络分区时仍能运行解析：-分布式系统无法同时满足CAP，需根据场景取舍四、机器学习与数据挖掘1.过拟合与欠拟合-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差-欠拟合：模型复杂度不足，无法捕捉数据规律-解决：交叉验证选择最优参数，增加数据量或简化模型解析：-过拟合需正则化，欠拟合需增加模型复杂度2.异常检测算法-方法：基于统计（如3σ原则）或机器学习（如IsolationForest）-预处理：标准化数据，处理缺失值解析：-异常检测常用于金融风控等领域3.协同过滤推荐-原理：利用用户行为相似性（UserCF）或物品相似性（ItemCF）-冷启动：结合内容推荐或随机推荐解析：-UserCF需用户多数据足，ItemCF更稳定五、编程语言与框架1.Java垃圾回收-GC算法：-标记-清除：简单但内存碎片-复制：效率高但内存浪费-分代收集：兼顾效率与空间解析：-Java11后使用ZGC/G1优化延迟2.SpringBoot自动配置-原理：根据依赖自动配置Bean-自定义：扩展`@Configuration`或覆盖默认配置解析：-自动配置提升开发效率，但需避免冲突3.Python装饰器pythondeflog(func):defwrapper(args,kwargs):print(f"Calling{func.__name__}")returnfunc(args,kwargs)returnwrapper@logdefadd(a,b):returna+b解析：-装饰器本质是高阶函数，用于扩展函数功能六、开放性问题1.双11系统设计-方案：-基础设施：