2026年华为技术招聘工程师面试题及解析

2026年华为技术招聘工程师面试题及解析一、编程题（共3题，每题20分，总分60分）1.题目：编写一个函数，实现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，其他字符保持不变。例如，输入"HelloWorld"，输出"hELLOwORLD"。要求不使用任何内置的字符串翻转或转换函数。答案：pythondefswap_case(s):result=[]forcharins:ifchar.isupper():result.append(char.lower())elifchar.islower():result.append(char.upper())else:result.append(char)return''.join(result)示例print(swap_case("HelloWorld"))#输出：hELLOwORLD解析：-遍历字符串中的每个字符，判断其是否为大写或小写字母，分别进行转换。-使用`isupper()`和`islower()`方法判断字符类型，使用`lower()`和`upper()`方法进行转换。-最后将转换后的字符列表合并为字符串返回。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)，其中n为字符串长度。2.题目：实现一个无重复字符的最长子串查找函数。例如，输入"abcabcbb"，输出"abc"，长度为3。要求不使用额外的数据结构。答案：pythondeflength_of_longest_substring(s):max_len=0start=0char_set=set()forendinrange(len(s)):whiles[end]inchar_set:char_set.remove(s[start])start+=1char_set.add(s[end])max_len=max(max_len,end-start+1)returnmax_len示例print(length_of_longest_substring("abcabcbb"))#输出：3解析：-使用滑动窗口技术，`start`和`end`分别表示窗口的左右边界。-遍历字符串，如果当前字符在窗口中，则移动`start`直到窗口中没有重复字符。-每次更新最大长度`max_len`。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(min(m,n))，其中m为字符集大小，n为字符串长度。3.题目：实现一个二叉树的最大深度计算函数。例如，输入二叉树[3,9,20,null,null,15,7]，输出3。要求使用递归方法。答案：python定义二叉树节点classTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefmax_depth(root):ifnotroot:return0return1+max(max_depth(root.left),max_depth(root.right))示例构建二叉树[3,9,20,null,null,15,7]root=TreeNode(3)root.left=TreeNode(9)root.right=TreeNode(20,TreeNode(15),TreeNode(7))print(max_depth(root))#输出：3解析：-递归计算左子树和右子树的最大深度，取较大值加1。-如果节点为空，返回0。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)，其中n为节点数量，h为树的高度。二、算法题（共3题，每题20分，总分60分）1.题目：给定一个整数数组，判断是否存在三个元素a,b,c，使得a+b+c=0。要求不使用重复的元素。答案：pythondefthree_sum(nums):nums.sort()n=len(nums)foriinrange(n-2):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==0:returnTrueeliftotal<0:left+=1else:right-=1returnFalse示例print(three_sum([-1,0,1,2,-1,-4]))#输出：True解析：-先对数组排序，方便使用双指针。-遍历数组，对于每个元素，使用双指针在剩余部分查找两个数使和为0。-如果找到，返回True；如果和小于0，移动左指针；如果和大于0，移动右指针。-时间复杂度为O(n²)，空间复杂度为O(1)。2.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。例如，容量为2的缓存，初始为[""],get(1)返回-1，put(1,1)后缓存为[1,1]，put(2,2)后缓存为[2,1]，get(1)返回1。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)self.cache[key]=valueself.order.append(key)iflen(self.cache)>self.capacity:oldest_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]示例lru=LRUCache(2)print(lru.get(1))#-1lru.put(1,1)lru.put(2,2)print(lru.get(1))#1lru.put(3,3)#去除键2print(lru.get(2))#-1解析：-使用字典存储键值对，列表维护访问顺序。-get操作时，如果键存在，将其移到列表末尾；如果不存在，返回-1。-put操作时，如果键存在，更新值并移到列表末尾；如果不存在，添加到字典和列表末尾。-如果字典大小超过容量，删除列表第一个元素对应的键值对。-时间复杂度为O(1)，空间复杂度为O(capacity)。3.题题：实现一个二叉搜索树的中序遍历非递归版本。例如，输入二叉树[5,3,7,2,4,6,8]，输出[2,3,4,5,6,7,8]。答案：python定义二叉树节点classTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefinorder_traversal(root):stack,node=[],rootresult=[]whilestackornode:whilenode:stack.append(node)node=node.leftnode=stack.pop()result.append(node.val)node=node.rightreturnresult示例构建二叉树[5,3,7,2,4,6,8]root=TreeNode(5)root.left=TreeNode(3,TreeNode(2),TreeNode(4))root.right=TreeNode(7,TreeNode(6),TreeNode(8))print(inorder_traversal(root))#输出：[2,3,4,5,6,7,8]解析：-使用栈模拟递归过程。-遍历左子树，将节点压栈。-当左子树遍历完毕，弹出节点并访问，然后遍历右子树。-时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)，其中n为节点数量，h为树的高度。三、系统设计题（共1题，40分）1.题目：设计一个简单的微博系统，要求支持用户注册、登录、发布微博、获取关注用户微博流、关注/取消关注用户。假设系统用户量每天100万，微博量每天1000万。要求：1.描述系统架构，包括前端、后端、数据库、缓存等。2.说明关键技术选型及理由。3.分析系统高并发、高可用性解决方案。答案：1.系统架构：-前端：Web端使用React/Vue，移动端使用原生App或ReactNative。-后端：使用微服务架构，包括用户服务、微博服务、关系服务、推荐服务等，采用SpringCloud/Go。-数据库：用户和关系数据使用MySQL（分库分表），微博数据使用MongoDB（分片存储）。-缓存：使用Redis缓存热点数据，如用户信息、微博内容。-消息队列：使用Kafka处理异步任务，如日志、通知。-负载均衡：使用Nginx/ALB分发流量。-CDN：使用CDN加速静态资源。2.关键技术选型及理由：-微服务：模块解耦，易于扩展和维护。-MySQL/MongoDB：MySQL适合关系型数据，MongoDB适合文档型数据。-Redis：高性能缓存，减少数据库压力。-Kafka：高吞吐量消息队列，保证系统稳定性。-Nginx/ALB：高效负载均衡，提升系统可