2026年小米技术专家面试题及答案

2026年小米技术专家面试题及答案一、编程基础与数据结构（5题，共30分）题型说明：考察编程语言基础、数据结构应用及算法实现能力。1.（6分）输出斐波那契数列的前10项，要求使用动态规划优化时间复杂度。答案：pythondeffibonacci(n):ifn<=0:return[]dp=[0]ndp[0]=0ifn>1:dp[1]=1foriinrange(2,n):dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]returndpprint(fibonacci(10))#[0,1,1,2,3,5,8,13,21,34]解析：动态规划避免重复计算，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。可进一步优化空间为O(1)。2.（6分）实现一个二叉树的前序遍历（根-左-右），要求使用递归和非递归两种方法。答案：递归：pythondefpreorder_recursive(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder_recursive(root.left)+preorder_recursive(root.right)非递归（栈）：pythondefpreorder_iterative(root):ifnotroot:return[]stack,res=[root],[]whilestack:node=stack.pop()res.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnres解析：递归更简洁但可能栈溢出；非递归需手动维护栈，适合大深度树。3.（6分）给定一个无重复元素的数组，找出所有和为target的三元组。答案：pythondefthree_sum(nums,target):nums.sort()n=len(nums)res=[]foriinrange(n-2):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:s=nums[i]+nums[left]+nums[right]ifs==target:res.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1elifs<target:left+=1else:right-=1returnres解析：排序后双指针，时间复杂度O(n²)，需跳过重复元素避免冗余。4.（6分）实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache=OrderedDict()defget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):self.cache[key]=valueself.cache.move_to_end(key)iflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)解析：使用`OrderedDict`记录访问顺序，get时移动元素，put时先插入再删除最旧项。5.（12分）实现快速排序，要求随机选择基准点优化最坏情况性能。答案：pythonimportrandomdefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[random.randint(0,len(arr)-1)]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：随机选择基准点可降低最坏情况概率，时间复杂度平均O(nlogn)，最坏O(n²)。二、系统设计（3题，共30分）题型说明：考察分布式系统、高并发、数据库等设计能力。1.（10分）设计一个高并发短链接系统（如t.co）。答案：核心流程：1.请求入站：用户请求短链接时，通过Nginx负载均衡分配到API网关，网关校验请求后转发到服务集群。2.ID生成：使用Redis分布式锁+原子自增生成唯一短ID（如62进制编码）。3.存储：短ID+长URL存入MySQL（主从复制+分库分表），热点数据缓存到Redis。4.跳转：查询Redis命中则直接返回；未命中则查询MySQL，命中后缓存并返回长URL。架构图要点：-API网关（Nginx+Kong）防攻击+限流。-服务集群（3副本，K8s部署）水平扩展。-Redis集群（主从+哨兵）高可用。-MySQL读写分离+分片（按ID哈希）。解析：关键点在于ID生成效率、缓存命中率及数据库扩展性。2.（10分）设计一个微信级消息推送系统（支持离线推送）。答案：架构：1.消息队列（Kafka/RabbitMQ）：应用层推送请求进入队列，异步处理。2.推送服务（MQTT+WebSocket）：-离线：用户不在线时，消息存入Redis+定时任务重推。-在线：WebSocket实时推送，MQTT支持多设备订阅。3.用户状态管理：Redis记录设备ID+用户关系，支持多端推送。优化：-消息分批推送（如每10条/秒），避免长延迟。-限流策略（令牌桶算法）防过载。解析：核心在于消息可靠性（重试机制）和状态同步（设备变更）。3.（10分）设计一个高并发秒杀系统，要求支持10万QPS。答案：关键设计：1.流量削峰：API网关（Kong）+熔断器（Sentinel）。2.分布式锁：RedisLua脚本原子扣库存。3.库存预减：用户请求时先查Redis缓存库存，命中则扣减+下单。4.消息队列：事务消息确保下单成功后才推库存回扣。数据库优化：-SQL优化：`SELECTFORUPDATE`锁定库存表。-NoSQL优化：MongoDB多文档事务（4.0+）。解析：关键在于锁的原子性和库存同步的可靠性。三、数据库与存储（2题，共20分）题型说明：考察SQL优化、NoSQL应用及分布式存储。1.（10分）优化以下SQL查询：sqlSELECTFROMordersWHEREuser_id=?ANDorder_time>?ORDERBYorder_timeLIMIT100;答案：优化措施：1.索引：创建复合索引`(user_id,order_time)`。2.覆盖索引：若查询列少，可改为`SELECTuser_id,order_time...`。3.缓存：热点用户订单存入Redis（Hash结构）。SQL示例：sqlCREATEINDEXidx_user_timeONorders(user_id,order_time);解析：复合索引可减少排序开销，缓存降低数据库压力。2.（10分）设计一个分布式文件存储系统（如Ceph），要求支持高可用和分片。答案：架构：1.分片：文件切分为对象（如1GB/块），每个块随机分片到3个副本（CRUSH算法）。2.存储节点：多节点部署，OSD（对象存储设备）定期校验数据完整性。3.客户端：通过S3API访问，使用librbd驱动挂载。高可用：-集群管理（Mon）监控节点状态，自动恢复故障OSD。-快照+RBD镜像备份。解析：关键在于数据冗余和故障自愈能力。四、网络与分布式（2题，共20分）题型说明：考察TCP/IP、分布式事务及一致性协议。1.（10分）解释CAP理论，并说明如何实现分布式锁。答案：CAP理论：-C（一致性）：所有节点数据实时同步。-A（可用性）：每次请求都能返回（非错误）。-P（分区容错性）：网络分区时仍能运行。通常只能满足两项，高并发系统优先AP（如Redis锁）。分布式锁实现：-Redis：SETNX+过期时间。-ZooKeeper：临时有序节点竞争。解析：CAP取舍需根据业务场景（如秒杀选AP）。2.（10分）设计一个分布式事务解决方案（如Seata）。答案：架构：1.事务协调器（TC）：SeataServer管理全局事务。2.本地事务模块：各业务系统集成SeataAgent。3.协议：TCC（Try-Confirm-Cancel）或SAGA补偿。流程示例（TCC）：-Try：扣减库存（预占）。-Confirm：下单成功。-Cancel：回滚库存。解析：Seata通过本地事务+分布式协议保证一致性。五、综合与开放题（1题，共20分）题型说明：考察问题解决能力和行业理解。1.（20分）小米电视需要支持多用户同时在线观看，如何设计该功能？答案：架构：1.流媒体服务：HLS/MP4