2026年京东物流研发中心面试题及答案

2026年京东物流研发中心面试题及答案一、编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）1.题目（10分）：编写一个函数，输入一个整数数组，返回数组中所有奇数数字的乘积。如果数组为空或不存在奇数数字，返回0。pythondefproduct_of_odds(nums):pass#请在此处编写代码2.题目（10分）：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，支持get和put操作。使用Python实现，要求时间复杂度为O(1)。3.题目（10分）：编写一个算法，将一个字符串中的所有大写字母转换为小写字母，所有小写字母转换为大写字母，其余字符保持不变。4.题目（10分）：给定一个包含n个整数的数组，编写一个函数，返回数组中所有连续子数组的最大和。要求时间复杂度为O(n)。5.题目（10分）：实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序），选择其中一种方式用Python编写。二、系统设计（共2题，每题25分，总分50分）1.题目（25分）：设计一个高并发的订单处理系统，要求支持每秒处理至少10000个订单，并说明系统架构、关键技术选型及数据存储方案。2.题目（25分）：设计一个京东物流路径优化系统，输入起点、终点和实时路况信息，输出最优路径。说明系统架构、数据结构及算法选择。三、算法与数据结构（共3题，每题15分，总分45分）1.题目（15分）：给定一个字符串，判断其是否为回文串（忽略空格和大小写）。2.题目（15分）：实现一个快速排序算法，并分析其时间复杂度和空间复杂度。3.题目（15分）：设计一个算法，找出无序数组中的第k个最大元素。四、开放性问题（共1题，25分）1.题目（25分）：结合京东物流的业务场景，谈谈如何利用大数据和人工智能技术提升物流效率，并举例说明可能的解决方案。答案及解析一、编程能力测试1.答案：pythondefproduct_of_odds(nums):product=1has_odd=Falsefornuminnums:ifnum%2!=0:product=numhas_odd=Truereturnproductifhas_oddelse0解析：-遍历数组，判断每个数字是否为奇数，如果是则累乘到product中。-如果数组中没有奇数数字，返回0。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。2.答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-使用哈希表存储键值对，链表维护访问顺序。-get操作：如果键存在，移动到链表末尾。-put操作：如果键存在，更新值并移动到链表末尾；如果不存在，删除最旧的键（链表头部），插入新键值对。-时间复杂度为O(1)。3.答案：pythondefswap_case(s):return''.join([char.lower()ifchar.isupper()elsechar.upper()forcharins])解析：-遍历字符串，对每个字符判断大小写并转换。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。4.答案：pythondefmax_subarray_sum(nums):max_sum=float('-inf')current_sum=0fornuminnums:current_sum=max(num,current_sum+num)max_sum=max(max_sum,current_sum)returnmax_sum解析：-使用Kadane算法，维护当前子数组和最大子数组。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。5.答案（前序遍历）：pythondefpreorder(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder(root.left)+preorder(root.right)解析：-前序遍历顺序：根节点->左子树->右子树。-递归实现，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)（递归栈）。二、系统设计1.答案：系统架构：-接入层：使用Nginx进行负载均衡，支持高并发请求。-业务层：微服务架构，包括订单解析、库存校验、支付接口等模块。-数据层：使用Redis缓存热点数据，MySQL存储订单信息，MongoDB存储日志。-监控层：使用Prometheus和Grafana进行实时监控。关键技术选型：-负载均衡：Nginx-消息队列：Kafka（处理异步任务）-缓存：Redis-数据库：MySQL+MongoDB-监控：Prometheus+Grafana数据存储方案：-订单信息：MySQL（关系型数据库，支持事务）-热点数据：Redis（内存缓存，高并发读取）-日志：MongoDB（非关系型数据库，灵活存储）2.答案：系统架构：-输入层：接收起点、终点和实时路况数据。-计算层：使用Dijkstra或A算法计算最优路径。-输出层：返回最优路径及预计时间。数据结构：-使用邻接表表示地图，节点表示地点，边表示路径。-使用优先队列优化算法执行效率。算法选择：-Dijkstra算法：适用于无负权边场景。-A算法：结合启发式函数，更高效。三、算法与数据结构1.答案：pythondefis_palindrome(s):s=''.join(filter(str.isalnum,s)).lower()returns==s[::-1]解析：-去除空格和大小写，反转字符串比较。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。2.答案：pythondefquicksort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquicksort(left)+middle+quicksort(right)解析：-分治法：选择基准值，分区并递归排序。-平均时间复杂度O(nlogn)，最坏O(n^2)（选择最差基准值），空间复杂度O(logn)。3.答案：pythondeffind_kth_largest(nums,k):nums.sort(reverse=True)returnnums[k-1]解析：-排序后取第k个元素。-时间复杂度O(nlogn)，可优化为O(n)。四、开放性问题答案：结合京东物流的业务场景，利用大数据和人工智能技术提升物流效率的方案：1.智能路径优化：-利用实时路况、天气、订单分布等数据，通过机器学习模型动态规划最优配送路径，减少配送时间和油耗。-举例：在京东到家业务中，系统可根据订单密度和用户等待时间，自动调整配送员路线。2.需求预测与库存管理：-通过历史销售数据、促销活动、季节性因素等，使用时间序列模型预测订单量，优化仓储库存分配。-举例：在618大促前，系统自动增加热门商品库存，并预分配配送资源。3.自动化分拣与仓储：-引入机器视觉和机器人技术，实现包裹自动分拣，降低人工成本。-举例：在京东亚洲一号仓库，使用AGV