2026年华为技术研究院研发岗位面试题及答案

2026年华为技术研究院研发岗位面试题及答案一、编程与算法（10题，每题10分，共100分）1.题目：给定一个未排序的整数数组，返回其中缺失的最小正整数。例如，输入`[3,4,-1,1]`，输出`2`。请用Python实现该功能，并说明时间复杂度。2.题目：实现快速排序算法，并解释其工作原理。假设输入数组为`[10,7,8,9,1,5]`，请展示排序过程。3.题目：编写一个函数，判断一个字符串是否为回文字符串（如“level”）。要求不使用内置函数，并说明思路。4.题目：设计一个算法，找出数组中重复次数最多的元素及其出现次数。例如，输入`[1,2,2,3,3,3,4]`，输出`(3,3)`。5.题目：实现二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序），并选择其中一种进行代码实现。6.题目：给定一个链表，删除其中的重复元素，使每个元素只出现一次。例如，输入`[1,1,2,2,3]`，输出`[1,2,3]`。7.题目：编写一个函数，计算二进制字符串表示的十进制数。例如，输入`"1011"`，输出`11`。8.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，要求支持`get`和`put`操作，并说明数据结构选择。9.题目：设计一个算法，找出无序数组中的第K大元素。例如，输入`[3,2,1,5,6,4]`，K=2，输出`5`。10.题目：给定一个字符串，统计其中每个字符的出现频率，并按频率降序排列。例如，输入`"hello"`，输出`{'l':2,'o':1,'h':1,'e':1}`。二、数据结构与系统设计（5题，每题20分，共100分）1.题目：设计一个分布式数据库的缓存机制，要求支持高并发读写、数据一致性和快速恢复。请说明关键设计思路和选型。2.题目：假设需要设计一个实时数据监控系统，要求每秒处理百万级数据点，请说明系统架构和关键技术选型。3.题目：设计一个秒杀系统，要求支持每秒千级并发请求，请说明防刷单、数据库优化和负载均衡策略。4.题目：解释CAP定理，并说明在分布式系统中如何进行权衡。举例说明在华为云场景下的实际应用。5.题目：设计一个高可用存储系统，要求支持故障自动切换和数据冗余，请说明RAID方案和数据同步机制。三、网络与通信（5题，每题20分，共100分）1.题目：解释TCP三次握手和四次挥手过程，并说明为什么需要四次挥手。2.题目：设计一个HTTP/3协议的优化方案，要求提升高延迟网络环境下的传输效率。3.题目：假设需要优化华为5G基站的数据传输，请说明mMTC（海量机器类通信）场景下的关键技术。4.题目：解释OSI七层模型和TCP/IP四层模型的区别，并说明华为CloudEngine交换机在数据平面的作用。5.题目：设计一个QUIC协议的实现方案，要求提升视频直播的流畅度，并说明与TCP相比的优势。四、数据库与存储（5题，每题20分，共100分）1.题目：设计一个高并发订单数据库表结构，要求支持秒杀场景下的写入优化，请说明索引设计。2.题目：解释MySQL的InnoDB和MyISAM存储引擎的区别，并说明华为OceanStor存储的优化方案。3.题目：设计一个分布式数据库的Sharding（分片）方案，要求支持水平扩展和读写分离。4.题目：解释分布式数据库的一致性协议（如Paxos/Raft），并说明华为GaussDB的最终一致性实现。5.题目：设计一个数据备份方案，要求支持分钟级恢复，并说明华为CloudBackup的关键技术。五、华为技术相关（5题，每题20分，共100分）1.题目：解释华为昇腾（Ascend）AI芯片的架构特点，并说明其在智能视频监控场景的应用。2.题目：设计一个基于华为鲲鹏（Kunpeng）服务器的分布式计算方案，要求支持AI训练任务。3.题目：解释华为鸿蒙（HarmonyOS）的分布式软总线技术，并说明其在多设备协同场景的优势。4.题目：设计一个华为云ECS实例的弹性伸缩方案，要求支持业务波峰波谷的自动扩缩容。5.题目：解释华为FusionInsight大数据平台的生态架构，并说明其与Hadoop的区别。答案与解析一、编程与算法1.答案：pythondeffirst_missing_positive(nums):n=len(nums)foriinrange(n):while1<=nums[i]<=nandnums[nums[i]-1]!=nums[i]:nums[nums[i]-1],nums[i]=nums[i],nums[nums[i]-1]foriinrange(n):ifnums[i]!=i+1:returni+1returnn+1解析：通过原地哈希将数字放到对应位置，如`1`放在索引`0`，然后遍历数组找出第一个不满足`nums[i]==i+1`的位置，该位置的索引+1即为缺失数字。时间复杂度O(n)。2.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)解析：快速排序通过分治思想，选择基准值（pivot），将数组分为小于、等于、大于三部分，递归排序左右部分。输入`[10,7,8,9,1,5]`的排序过程：-pivot=8，left=[7,1,5],middle=[8],right=[10,9]-left:pivot=5，left=[1],middle=[5],right=[7]-合并：[1,5,7,8,10,9]-right:pivot=9，left=[],middle=[9],right=[10]-合并：[1,5,7,8,9,10]3.答案：pythondefis_palindrome(s):left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:returnFalseleft+=1right-=1returnTrue解析：双指针法，从两端向中间遍历，比较字符是否相同。时间复杂度O(n)。4.答案：pythondefmost_frequent(nums):freq={}fornuminnums:freq[num]=freq.get(num,0)+1max_freq=-1result=Nonefornum,countinfreq.items():ifcount>max_freq:max_freq=countresult=numreturnresult,max_freq解析：统计每个数字的频率，然后遍历找出最大频率的数字。时间复杂度O(n)。5.答案：pythondefpreorder(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder(root.left)+preorder(root.right)解析：前序遍历（根-左-右），递归实现。时间复杂度O(n)。6.答案：pythondefdelete_duplicates(head):current=headwhilecurrentandcurrent.next:ifcurrent.val==current.next.val:current.next=current.next.nextelse:current=current.nextreturnhead解析：遍历链表，删除重复节点。时间复杂度O(n)。7.答案：pythondefbin_to_dec(s):returnint(s,2)解析：Python内置函数`int`支持二进制转十进制。时间复杂度O(n)。8.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:delself.cache[self.order.pop(0)]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：使用字典存储键值对，列表维护访问顺序。时间复杂度O(1)。9.答案：pythondeffind_kth_largest(nums,k):nums.sort(reverse=True)returnnums[k-1]解析：排序后取第k大元素。时间复杂度O(nlogn)。10.答案：pythonfromcollectionsimportCounterdeffrequency_sort(s):returndict(Counter(s).most_common())解析：使用`Counter`统计频率，`most_common`按频率降序排列。时间复杂度O(n)。二、数据结构与系统设计1.答案：-设计思路：采用分布式缓存（如RedisCluster）+数据库分片方案。-关键点：-缓存层使用RedisCluster实现高可用和分片。-数据库使用MySQLSharding（如ProxySQL）进行分片。-使用Raft协议保证数据一致性。-异步复制和故障自动切换。2.答案：-架构：流处理+消息队列（如Kafka）+数据库。-关键技术：-Kafka集群分片和副本机制。-Flink或SparkStreaming实时计算。-数据库使用InnoDB+分片。3.答案：-防刷单：验证码+IP限制+用户行为分析。-数据库优化：使用Redis缓存热点数据+分库分表。-负载均衡：Nginx+Keepalived实现高可用。4.答案：-CAP定理：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）。-华为云场景：使用华为云分布式数据库GaussDB，在分区时选择最终一致性，保证可用性。5.答案：-RAID方案：RAID10（读写性能高）。-数据同步：使用华为OceanStor的智能数据复制技术，支持毫秒级同步。三、网络与通信1.答案：-三次握手：客户端发送SYN，服务端回复SYN-ACK，客户端回复ACK。-四次挥手：客户端发送FIN，服务端回复ACK，服务端发送FIN，客户端回复ACK。因为TCP是全双工，需分别关闭。2.答案：-优化方案：使用QUIC协议，避免TCP慢启动和队头阻塞。-关键技术：多路复用、拥塞控制优化。3.答案：-mMTC关键技术：低功耗广域网（LPWAN）技术，如NB-IoT和eMTC。-华为方案：使用FusionConnect平台实现设备接入管理。4.答案：-OSI七层：物理、数据链路、网络、传输、会话、表示、应用。-TCP/IP四层：网络接口、网际、传输、应用。-CloudEngine作用：数据平面使用ASIC硬件加速。5.答案：-QUIC优化：无队头阻塞，快速重传，多路复用。-优势：降低延迟，提升视频直播体验。四、数据库与存储1.答案：-表结构：sqlCREATETABLEorders(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINT,product_idBIGINT,quantityINT,order_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);-索引设计：`user_id`+`product_id`联合索引，`order_time`索引。2.答案：-InnoDB：支持事务、行级锁。-MyISAM：表级锁，适合读多写少。-华为OceanStor：使用分布式存储架构，支持多副本。3.答案：-Sharding方案：按用户ID哈希分片。-读写分离：主库写，从库读。4.答案：-一致性协议：Raft算法保证分布式事务一致性。-GaussDB：使用LSM树+多副本同步。5.答案：-备份方案：使用华为CloudBackup，支持增量备份和分钟级恢复。-关键技术：数据压缩和去重。五、华为技术相关1.答案：-昇腾架构