2026年华为技术部面试指南及答案

2026年华为技术部面试指南及答案一、编程能力测试（共5题，每题20分，总分100分）1.题目（20分）：编写一个函数，实现快速排序算法。输入为一个无序数组，输出为排序后的数组。要求在函数中处理递归调用，并优化空间复杂度。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)答案与解析：快速排序是一种分治算法，通过选择一个基准值（pivot），将数组分为三部分：小于基准值的、等于基准值的、大于基准值的。然后对小于和大于基准值的部分递归进行快速排序。-时间复杂度：平均O(nlogn)，最坏O(n^2)（当基准值选择不当时）。-空间复杂度：O(logn)（递归栈的深度）。-优化：可以选择中位数作为基准值，以减少最坏情况发生的概率。2.题目（20分）：编写一个函数，实现二叉树的深度优先遍历（前序遍历）。输入为二叉树的根节点，输出为遍历结果的列表。要求使用递归方式实现。pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefpreorder_traversal(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder_traversal(root.left)+preorder_traversal(root.right)答案与解析：二叉树的前序遍历顺序为：根节点->左子树->右子树。递归实现时，首先访问根节点，然后递归遍历左子树，最后递归遍历右子树。-时间复杂度：O(n)，每个节点访问一次。-空间复杂度：O(h)，递归栈的深度等于二叉树的高度。3.题目（20分）：编写一个函数，实现链表的合并。输入为两个有序链表的头节点，输出为合并后的有序链表的头节点。要求不使用额外空间。pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefmerge_two_lists(l1,l2):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答案与解析：合并两个有序链表时，可以使用虚拟头节点（dummy）简化边界条件的处理。遍历两个链表，每次选择较小的节点连接到当前节点，然后移动指针。-时间复杂度：O(n)，每个节点访问一次。-空间复杂度：O(1)，只使用常数额外空间。4.题目（20分）：编写一个函数，实现字符串的子串查找。输入为一个字符串和子串，输出为子串在字符串中的起始索引（从0开始）。要求使用KMP算法实现。pythondefkmp_search(text,pattern):defcompute_lps(pattern):lps=[0]len(pattern)length=0i=1whilei<len(pattern):ifpattern[i]==pattern[length]:length+=1lps[i]=lengthi+=1else:iflength!=0:length=lps[length-1]else:lps[i]=0i+=1returnlpslps=compute_lps(pattern)i=j=0whilei<len(text):ifpattern[j]==text[i]:i+=1j+=1ifj==len(pattern):returni-jj=lps[j-1]elifi<len(text)andpattern[j]!=text[i]:ifj!=0:j=lps[j-1]else:i+=1return-1答案与解析：KMP算法通过计算部分匹配表（lps数组）来避免重复比较。当不匹配时，利用lps数组找到之前已经匹配的前缀，继续比较。-时间复杂度：O(n)，每个字符最多比较两次。-空间复杂度：O(m)，lps数组的大小等于子串长度。5.题目（20分）：编写一个函数，实现动态规划解决斐波那契数列。输入为正整数n，输出为第n个斐波那契数。要求使用记忆化搜索优化。pythondeffib(n):memo={}defhelper(x):ifxinmemo:returnmemo[x]ifx<=2:return1memo[x]=helper(x-1)+helper(x-2)returnmemo[x]returnhelper(n)答案与解析：斐波那契数列的定义为：F(1)=1,F(2)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)。动态规划通过记忆化搜索避免重复计算，提高效率。-时间复杂度：O(n)，每个子问题计算一次。-空间复杂度：O(n)，存储子问题的结果。二、系统设计测试（共3题，每题33分，总分99分）1.题目（33分）：设计一个短链接生成与解析系统。要求支持高并发访问，具备高可用性和可扩展性。请说明系统架构、核心模块、数据存储方案及负载均衡策略。答案与解析：系统架构：-前端：负载均衡器（如Nginx）分发请求到后端服务集群。-后端：无状态应用服务器集群（如Kubernetes），处理短链接生成与解析请求。-数据库：分布式数据库（如Cassandra或RedisCluster），存储短链接映射关系。-缓存：分布式缓存（如Redis），缓存热点短链接，减少数据库访问。核心模块：-短链接生成模块：接收长链接，生成唯一短链接（如Base62编码）。-短链接解析模块：根据短链接解析为原始长链接。-负载均衡模块：动态调整后端服务实例数量，应对流量波动。数据存储方案：-短链接与原始链接的映射关系存储在数据库中，使用短链接作为主键。-缓存热点短链接，减少数据库压力。负载均衡策略：-使用轮询或随机策略分发请求到后端服务。-通过健康检查剔除故障实例。-使用限流策略防止过载。2.题目（33分）：设计一个高并发秒杀系统。要求支持每秒处理百万级请求，具备高可用性和反作弊能力。请说明系统架构、核心模块、数据存储方案及反作弊策略。答案与解析：系统架构：-前端：CDN与负载均衡器（如F5）分发请求到秒杀服务集群。-后端：无状态应用服务器集群（如Kubernetes），处理秒杀请求。-数据库：分布式数据库（如MySQLCluster或TiDB），存储商品库存与用户购买记录。-缓存：分布式缓存（如RedisCluster），缓存商品库存与用户预扣状态。核心模块：-预扣库存模块：用户提交秒杀请求时，预扣库存并记录到缓存。-校验库存模块：确认库存是否充足，不足则拒绝请求。-事务模块：使用分布式事务（如Seata）保证库存扣减与订单生成的原子性。数据存储方案：-商品库存存储在数据库中，使用乐观锁或分布式锁防止超卖。-用户预扣状态存储在缓存中，超时未支付则释放库存。反作弊策略：-限制用户并发请求次数。-使用验证码防止机器人攻击。-监控异常行为（如短时间大量购买），触发风控系统拦截。3.题目（33分）：设计一个实时消息推送系统。要求支持百万级用户，具备高可用性和低延迟。请说明系统架构、核心模块、数据存储方案及消息队列方案。答案与解析：系统架构：-前端：用户设备（移动端或PC端）通过WebSocket或MQTT连接消息服务器。-后端：消息服务器集群（如Kafka或RabbitMQ），处理消息发布与订阅。-数据库：分布式数据库（如RedisCluster），存储用户订阅关系与消息状态。核心模块：-消息接入模块：接收应用或管理员发布的消息。-消息推送模块：将消息推送到目标用户设备。-订阅管理模块：管理用户订阅关系，支持分组推送。数据存储方案：-用户订阅关系存储在数据库中，支持快速查询。-消息状态（如已推送/未推送）存储在缓存中，提高推送效率。消息队列方案：-使用Kafka或RabbitMQ作为消息队列，保证消息的可靠传输。-通过分区和副本机制提高消息吞吐量和可用性。-使用延迟队列处理定时消息推送。三、数据库与中间件测试（共3题，每题33分，总分99分）1.题目（33分）：设计一个高并发订单系统数据库表结构。要求支持高并发写入、查询和事务。请说明表结构设计、索引优化及事务隔离级别。答案与解析：表结构设计：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULL,total_priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusVARCHAR(20)NOTNULLDEFAULT'pending',create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,update_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,INDEXidx_user_id(user_id),INDEXidx_product_id(product_id),INDEXidx_status(status));索引优化：-主键索引（order_id）：唯一标识订单。-聚合索引（user_id,status）：支持按用户和状态查询订单。-分区索引（create_time）：按时间范围查询订单。事务隔离级别：-使用可重复读（REPEATABLEREAD）隔离级别，防止脏读和不可重复读。-使用乐观锁（version字段）防止并发写入冲突。2.题目（33分）：说明Redis在分布式缓存中的应用场景及优化策略。请列举至少三种使用场景，并说明优化方法。答案与解析：使用场景：1.热点数据缓存：缓存高频访问数据（如商品详情、用户信息），减少数据库压力。2.分布式锁：使用Redis实现分布式锁，协调多实例并发操作。3.消息队列：使用Redis作为消息队列，处理异步任务（如短信发送）。优化策略：-缓存穿透：使用布隆过滤器或空对象缓存防止恶意查询。-缓存击穿：使用热点数据预加载或永不过期策略。-缓存雪崩：使用分布式锁或限流策略防止缓存失效导致大并发。3.题目（33分）：说明Kafka在实时数据处