2026年联想工程师面试题及答案解析

2026年联想工程师面试题及答案解析一、编程基础（5题，每题10分，共50分）1.题目：编写一个函数，实现字符串的逆序输出。例如，输入`"联想"`，输出`"想联"`。要求不使用额外的字符串变量，原地修改字符串。答案：pythondefreverse_string(s):s=list(s)#将字符串转换为列表left,right=0,len(s)-1whileleft<right:s[left],s[right]=s[right],s[left]left+=1right-=1return''.join(s)示例print(reverse_string("联想"))#输出："想联"解析：-将字符串转换为列表是因为字符串在Python中是不可变的，直接修改会报错。-使用双指针法，从首尾开始交换字符，直到中间相遇。-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)（不计输入转换的额外空间）。2.题目：给定一个数组，找出其中重复次数最多的元素及其重复次数。例如，输入`[1,2,2,3,3,3]`，输出`(3,3)`。答案：pythonfromcollectionsimportCounterdefmost_frequent(arr):count=Counter(arr)max_count=0result=Noneforkey,valueincount.items():ifvalue>max_count:max_count=valueresult=keyreturn(result,max_count)示例print(most_frequent([1,2,2,3,3,3]))#输出：(3,3)解析：-使用`collections.Counter`统计数组中每个元素的频率。-遍历计数器，记录最高频率的元素及其次数。-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n)。3.题目：实现一个简单的LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作。LRU缓存最多存储`capacity`个元素，超出时删除最久未使用的元素。答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.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)示例cache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)print(cache.get(1))#返回1cache.put(3,3)#去除键2print(cache.get(2))#返回-1解析：-使用字典`cache`存储键值对，列表`order`记录访问顺序。-`get`操作时，将访问的键移动到末尾表示最近使用。-`put`操作时，若键已存在则更新顺序，若超出容量则删除最久未使用的元素（列表开头）。-时间复杂度：O(1)。4.题目：编写一个函数，判断一个整数是否为完全平方数。例如，输入`16`，返回`True`；输入`14`，返回`False`。答案：pythondefis_perfect_square(num:int)->bool:ifnum<0:returnFalseleft,right=0,numwhileleft<=right:mid=(left+right)//2square=midmidifsquare==num:returnTrueelifsquare<num:left=mid+1else:right=mid-1returnFalse示例print(is_perfect_square(16))#输出：Trueprint(is_perfect_square(14))#输出：False解析：-使用二分查找法，从`0`到`num`查找平方等于`num`的整数。-若找到则返回`True`，否则返回`False`。-时间复杂度：O(logn)。5.题目：实现一个函数，合并两个排序的链表，返回合并后的排序链表。例如，输入`[1,2,4]`和`[1,3,4]`，输出`[1,1,2,3,4,4]`。答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefmerge_two_lists(l1:ListNode,l2:ListNode)->ListNode:dummy=ListNode(0)current=dummywhilel1andl2:ifl1.val<l2.val:current.next=l1l1=l1.nextelse:current.next=l2l2=l2.nextcurrent=current.nextifl1:current.next=l1ifl2:current.next=l2returndummy.next示例构建链表l1=ListNode(1,ListNode(2,ListNode(4)))l2=ListNode(1,ListNode(3,ListNode(4)))merged=merge_two_lists(l1,l2)打印合并后的链表whilemerged:print(merged.val,end='')输出：112344解析：-使用虚拟头节点`dummy`简化操作。-遍历两个链表，按顺序将较小值节点添加到合并链表。-时间复杂度：O(n+m)，空间复杂度：O(1)。二、系统设计（2题，每题25分，共50分）1.题目：设计一个高并发的短链接生成系统。要求：-支持分布式部署，可水平扩展。-链接生成快速，短链接长度尽量短。-支持自定义前缀和自定义域名。答案：核心设计思路：1.短链接生成算法：-使用Base62编码（`0-9,a-z,A-Z`），将长链接转换为6位短链接（理论上可支持2^36个链接）。-例如：`/abc123`对应长链接。2.分布式存储：-使用Redis作为分布式锁和计数器存储。-每个节点维护一个全局计数器，避免冲突。3.自定义前缀和域名：-用户可传入前缀（如`abc`）和域名（如``），生成`/abc123`。4.缓存优化：-使用CDN缓存短链接请求，降低服务器压力。5.高可用性：-使用多副本存储，防止单点故障。伪代码示例：pythondefencode_base62(num):base62="0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"ifnum==0:returnbase62[0]encoded=""whilenum>0:encoded=base62[num%62]+encodednum//=62returnencodeddefgenerate_short_link(long_url,prefix="abc",domain=""):获取全局唯一ID（分布式计数器）global_id=get_global_id()encoded=encode_base62(global_id)short_link=f"http://{domain}/{prefix}{encoded}"returnshort_link解析：-Base62编码可将长链接压缩为短格式，如`abc123`。-分布式计数器确保全局唯一性，可用Redis实现原子操作。-自定义前缀和域名提升用户体验，如企业可使用``。-CDN缓存可显著提升响应速度。2.题目：设计一个实时数据监控平台，要求：-支持百万级设备接入，每秒上报大量数据。-支持按设备ID、时间范围、指标类型查询数据。-支持数据异常告警，如温度超过阈值时自动通知管理员。答案：核心设计思路：1.数据采集层：-使用MQTT协议（轻量级，支持发布/订阅）。-每个设备为发布者，平台为订阅者。2.数据存储层：-使用Kafka作为消息队列，缓冲高并发数据。-使用InfluxDB存储时序数据（支持时间索引）。3.数据处理层：-使用Flink或SparkStreaming实时计算指标（如平均温度）。-异常检测：若温度>80°C则触发告警。4.查询层：-使用Elasticsearch提供全文检索和聚合查询。-用户可通过API查询特定设备的历史数据。5.告警系统：-使用RabbitMQ推送告警消息（如邮件或短信）。架构图伪示：设备-->MQTT-->Kafka-->InfluxDB||vv|vFlinkElasticsearch||vvRabbitMQ用户查询API解析：-MQTT+Kafka解决高并发接入问题，Kafka可缓冲突发流量。-InfluxDB专为时序数据优化，查询效率高。-Flink实时计算异常值，如温度超标自动告警。-Elasticsearch提供灵活的查询能力，支持多维度过滤。三、数据库（3题，每题15分，共45分）1.题目：解释数据库事务的ACID特性，并说明在实际场景中如何保证事务的一致性。答案：ACID特性：-原子性（Atomicity）：事务要么全部完成，要么全部回滚。-实现：使用数据库的`BEGINTRANSACTION`和`COMMIT/ROLLBACK`。-一致性（Consistency）：事务必须保证数据库从一致状态到另一致状态。-实现：通过约束（主键、外键）、触发器、日志记录。-隔离性（Isolation）：并发事务互不干扰。-实现：隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）。-持久性（Durability）：事务提交后数据永久保存。-实现：磁盘写入和事务日志（RedoLog）。保证一致性的方法：-外键约束：确保数据引用完整性。-触发器：在插入/更新/删除时校验业务规则。-断言：强制数据满足特定条件。解析：-事务日志记录所有操作，确保故障恢复时一致性。-隔离级别平衡性能和一致性，如`InnoDB`默认可重复读。2.题目：设计一个订单表（`orders`），包含以下字段：-`order_id`（主键，自增）-`user_id`（用户ID，关联用户表）-`total_amount`（订单总金额）-`status`（订单状态，如`pending`,`paid`,`shipped`）-`created_at`（创建时间）-`updated_at`（更新时间）写出创建表的SQL语句，并说明索引优化策略。答案：sqlCREATETABLEorders(order_idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idINTNOTNULL,total_amountDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusENUM('pending','paid','shipped')NOTNULLDEFAULT'pending',created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,INDEXidx_user_id(user_id),INDEXidx_status(status),FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id));索引优化策略：-主键索引