2026年科技公司面试指南技术岗位面试题及解答参考

2026年科技公司面试指南：技术岗位面试题及解答参考编程语言与数据结构（15题，共75分）1.Python编程基础（3题，每题25分）题目1（25分）：编写一个Python函数，接收一个列表（列表元素为整数），返回一个新列表，其中包含原列表中所有偶数的平方，并按升序排列。解答：pythondefeven_square_sort(nums):even_squares=[num2fornuminnumsifnum%2==0]returnsorted(even_squares)解析：-列表推导式筛选偶数并计算平方。-`sorted()`函数默认升序排序。-时间复杂度：O(nlogn)，其中n为输入列表长度。题目2（25分）：实现一个装饰器`@cache`，用于缓存函数的返回值。当相同参数再次调用函数时，直接返回缓存结果，无需重新计算。解答：pythonfromfunctoolsimportwrapsdefcache(func):cache_dict={}@wraps(func)defwrapper(args):ifargsincache_dict:returncache_dict[args]result=func(args)cache_dict[args]=resultreturnresultreturnwrapper解析：-使用`functools.wraps`保留原函数信息。-`cache_dict`存储参数与结果的映射。-适用于计算密集型函数，如斐波那契数列。题目3（25分）：给定一个字符串`s`，判断是否可以通过翻转其中一个子串使其成为回文字符串。例如，输入`"abca"`，返回`True`（翻转`"bca"`为`"abc"`，整体为`"abcba"`）。解答：pythondefcan_be_palindrome(s):defis_palindrome(sub):returnsub==sub[::-1]n=len(s)foriinrange(n):forjinrange(i+2,n+1):ifis_palindrome(s[i:j]):returnTruereturnFalse解析：-双层循环遍历所有子串。-子串长度至少为2（否则原字符串本身就是回文）。-时间复杂度：O(n²)，适用于小规模字符串。2.数据结构与算法（12题，共75分）题目4（25分）：设计一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get(key)`和`put(key,value)`操作。当缓存容量满时，删除最久未使用的键。解答：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.cache={}self.capacity=capacityself.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)eliflen(self.cache)==self.capacity:oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-使用字典存储键值对，哈希表O(1)访问。-列表`order`维护访问顺序，LRU通过`pop(0)`删除最久未使用项。-时间复杂度：`get`和`put`均为O(1)。题目5（25分）：给定一个二叉树，判断其是否为完全二叉树（即除最后一层外，其他层节点数满，且最后一层节点从左到右连续）。解答：pythonfromcollectionsimportdequedefis_complete_binary_tree(root):ifnotroot:returnTruequeue=deque([root])flag=Falsewhilequeue:node=queue.popleft()ifnode:ifflag:returnFalseflag=Truequeue.append(node.left)queue.append(node.right)else:whilequeue:node=queue.popleft()ifnode:returnFalsereturnTrue解析：-层序遍历，若遇到`None`后仍有非空节点，则不满足完全二叉树。-使用`flag`标记是否已遇到`None`，后续节点应为全空。题目6（25分）：实现快速排序算法，要求原地排序（不使用额外空间）。解答：pythondefquick_sort(arr,low,high):iflow<high:pivot=partition(arr,low,high)quick_sort(arr,low,pivot-1)quick_sort(arr,pivot+1,high)defpartition(arr,low,high):pivot=arr[high]i=low-1forjinrange(low,high):ifarr[j]<=pivot:i+=1arr[i],arr[j]=arr[j],arr[i]arr[i+1],arr[high]=arr[high],arr[i+1]returni+1解析：-选择末尾元素为枢轴（pivot），分区后左侧小于枢轴，右侧大于枢轴。-时间复杂度：平均O(nlogn)，最坏O(n²)。3.系统设计（2题，共25分）题目7（12分）：设计一个简单的URL短链接服务（如tinyURL），支持`shorten(url)`和`restore(short)`操作。解答：pythonimporthashlibimportrandomclassURLShortener:def__init__(self):self.base_url="/"self.url_map={}defshorten(self,url:str)->str:hash_code=hashlib.md5(url.encode()).hexdigest()[:6]short_code=self.base_url+hash_codeself.url_map[short_code]=urlreturnshort_codedefrestore(self,short:str)->str:returnself.url_map.get(short,"Invalidshortlink")解析：-使用MD5哈希URL并截取前6位作为短码。-哈希冲突概率极低，极端情况下可添加随机数。题目8（13分）：设计一个高并发的计数器服务，支持`increment()`操作，要求线程安全。解答：pythonimportthreadingclassConcurrentCounter:def__init__(self):self.value=0self.lock=threading.Lock()defincrement(self):withself.lock:self.value+=1解析：-使用`threading.Lock`确保原子操作。-适用于多线程场景，如分布式系统中统计请求量。数据库与分布式系统（10题，共50分）1.SQL与数据库优化（5题，共25分）题目9（5分）：给定表`Orders`（`order_id,customer_id,order_date,total_amount`），查询2023年每月的总订单金额。解答：sqlSELECTDATE_FORMAT(order_date,'%Y-%m')ASmonth,SUM(total_amount)AStotalFROMOrdersWHEREYEAR(order_date)=2023GROUPBYmonthORDERBYmonth;解析：-`DATE_FORMAT`提取年月，`SUM`聚合金额。-`GROUPBY`按月分组，`ORDERBY`排序。题目10（5分）：表`Employees`（`id,name,department,salary`），删除`department`为`'Sales'`且`salary`低于平均值的员工。解答：sqlDELETEe1FROMEmployeese1JOIN(SELECTdepartment,AVG(salary)ASavg_salaryFROMEmployeesGROUPBYdepartment)e2ONe1.department=e2.departmentANDe1.salary<e2.avg_salaryWHEREe1.department='Sales';解析：-子查询计算各部门平均薪资，主查询删除不满足条件的员工。题目11（5分）：表`Products`（`id,name,category,price`），按`category`分组，显示分组数量及最高价格。解答：sqlSELECTcategory,COUNT()ASnum_products,MAX(price)ASmax_priceFROMProductsGROUPBYcategoryORDERBYnum_productsDESC;解析：-`COUNT()`统计数量，`MAX(price)`找最高价。-`ORDERBY`可按数量降序排列。2.分布式与缓存（5题，共25分）题目12（5分）：解释分布式数据库中的分片（Sharding）概念及其优缺点。解答：分片概念：将大表按规则（如哈希、范围）拆分到不同数据库或服务器，提高查询和写入性能。优点：-扩展性：水平扩展，单机瓶颈解除。-高可用：分片间可独立维护。缺点：-跨分片查询复杂：需手动合并结果。-数据一致性问题。题目13（5分）：Redis中，`SET`和`SETNX`的区别是什么？解答：-`SET`：无论键是否存在，都会设置值。-`SETNX`：仅当键不存在时才设置值，否则不操作。应用场景：-`SETNX`用于分布式锁等场景，避免重复设置。题目14（5分）：设计一个分布式计数器，支持高并发递增，可用Redis实现。解答：redisINCRcounter_name解析：-Redis`INCR`命令原子递增，无需锁。-适用于秒杀等高并发场景。题目15（10分）：解释CAP理论，并说明分布式