2025年编程入职考试题及答案

2025年编程入职考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于红黑树与跳表的描述，错误的是（）A.红黑树插入操作的平均时间复杂度为O(logn)，跳表为O(logn)B.跳表支持范围查询时的遍历效率高于红黑树C.红黑树的平衡通过颜色标记和旋转保证，跳表通过随机层数实现概率平衡D.在并发场景中，跳表比红黑树更容易实现无锁操作2.某AI推理服务需处理用户实时输入的文本，要求对“重复字符超过3次的连续子串”进行截断（如“abbbbc”处理为“abbc”）。以下最优算法的时间复杂度为（）A.O(n)B.O(n²)C.O(nlogn)D.O(2ⁿ)3.用Rust实现一个并发日志处理器时，若多个线程需共享日志队列，且要求严格的所有权转移，应优先选择（）A.Arc<Mutex<Vec<Log>>>B.Rc<RefCell<Vec<Log>>>C.Channel<Log>D.AtomicPtr<LogQueue>4.微服务架构中，某支付服务需调用库存服务完成订单扣减，要求“支付成功则库存必须扣减，支付失败则库存回滚”。以下方案中，满足最终一致性且性能最优的是（）A.两阶段提交（2PC）B.TCC（Try-Confirm-Cancel）C.本地消息表D.事务消息5.关于LSM树（Log-StructuredMerge-Tree）与B+树的对比，正确的是（）A.LSM树写操作延迟更低，适合高写入场景B.B+树读操作需遍历多层磁盘，延迟高于LSM树C.LSM树的Compaction过程不会影响读写性能D.B+树更适合存储时间序列数据的追加写6.HTTP/3协议相比HTTP/2的核心改进是（）A.支持服务器推送B.基于QUIC协议实现C.头部压缩（HPACK）D.二进制分帧传输7.训练一个预测用户次日活跃的二分类模型，样本中活跃用户占比5%。以下指标中，最不适合作为模型评估标准的是（）A.F1分数B.准确率（Accuracy）C.AUC-ROCD.召回率（Recall）8.用Go语言实现一个高并发的API网关，需限制单个IP每分钟最多100次请求。以下方案中，性能最优的是（）A.为每个IP维护一个环形缓冲区记录请求时间戳，每次请求时检查B.使用滑动窗口算法，基于sync.Map存储IP对应的窗口计数器C.基于令牌桶算法，用原子操作（atomic）更新IP对应的令牌数D.利用Nginx的limit_req模块反向代理9.某边缘计算设备需实时处理传感器数据（1000Hz采样率），要求延迟低于1ms。以下开发方案中，最合理的是（）A.Python+asyncio协程处理B.Rust+实时操作系统（RTOS）C.JavaScript+WebWorkerD.Java+线程池10.大语言模型（LLM）微调时，若训练数据包含大量口语化文本，需避免模型在提供时出现“重复口头禅”问题。以下优化策略中，效果最差的是（）A.增加温度参数（Temperature）B.启用重复惩罚（RepetitionPenalty）C.对训练数据进行去重预处理D.调整注意力机制中的位置编码二、填空题（每题3分，共15分）1.在Rust中，`fnprocess(data:&[u8])->Result<Vec<u32>,ParseError>`函数的参数`data`的生命周期标注可省略，因为符合______规则。2.Kubernetes调度器（Scheduler）的核心流程包括______（筛选符合条件的节点）和______（为节点打分并选择最优节点）。3.Redis7.0中，若要同时开启RDB持久化和AOF持久化，当重启时，优先加载______文件恢复数据。4.卷积神经网络（CNN）中，3×3卷积核在输入5×5特征图（padding=1，stride=1）上的输出特征图尺寸为______。5.WebAssembly（Wasm）通过______接口实现与JavaScript的高效通信，该接口支持传递数值类型和______类型数据。三、编程题（共65分）1.（10分）用Python实现一个函数`compress_string(s:str)->str`，要求将连续重复的字符压缩为“字符+次数”（次数为1时省略）。例如，输入“aaabccdd”输出“a3bc2d2”，输入“abcd”输出“abcd”。2.（12分）用Go语言编写一个并发任务分发器，要求：接收一个整数通道`jobs<-chanint`，输出结果通道`resultschan<int`启动n个worker协程，每个worker从jobs中取任务，计算其平方值（如输入3，输出9）当jobs关闭且所有任务处理完成后，自动关闭results通道3.（15分）用Rust实现一个线程安全的计数器（Counter），要求：支持原子递增（increment）和原子递减（decrement）操作提供获取当前计数值的方法（get）当计数值为负数时，递减操作应返回错误（DecrementError）4.（18分）设计一个轻量级的分布式锁（DistributedLock），基于Redis实现，需满足：可重入（同一客户端可多次加锁）自动续期（防止锁过期但任务未完成）异常情况下（如客户端崩溃）锁能自动释放要求：写出关键数据结构、加锁/解锁的核心逻辑（伪代码或关键代码片段）。5.（10分）某电商推荐系统需对用户行为日志进行实时处理，日志格式为JSON字符串（如`{"user_id":1001,"item_id":2002,"action":"click","timestamp":1717171717}`）。要求用FlinkSQL写出计算“近1小时内每个用户点击次数TOP5的商品”的SQL语句。答案--一、单项选择题1.B（跳表范围查询时需遍历链表，红黑树通过中序遍历更高效）2.A（一次遍历记录当前字符和计数，时间复杂度O(n)）3.C（Channel天然支持线程间通信，避免锁竞争；Arc+Mutex可能因锁争用影响性能）4.D（事务消息通过消息队列保证最终一致性，性能优于2PC和TCC）5.A（LSM树将随机写转换为顺序写，写延迟更低）6.B（HTTP/3基于QUIC，解决了TCP的队头阻塞问题）7.B（样本极不平衡时，准确率无法反映模型真实性能）8.C（原子操作比锁和哈希表查询更高效，适合高频请求）9.B（Rust的零成本抽象和RTOS的实时性满足低延迟要求）10.A（增加温度参数会增加提供随机性，但无法针对性解决重复问题）二、填空题1.第一条生命周期省略规则（输入参数只有一个引用，输出引用的生命周期与输入绑定）2.过滤（Filter）；打分（Score）3.AOF（AOF文件记录更详细的操作，优先加载）4.5×5（(5+2×1-3)/1+1=5）5.WebAssemblyInterfaceTypes（WIT）；指针（或“引用”）三、编程题1.Python实现：```pythondefcompress_string(s:str)->str:ifnots:return""res=[]current_char=s[0]count=1forcharins[1:]:ifchar==current_char:count+=1else:res.append(current_char+(str(count)ifcount>1else""))current_char=charcount=1处理最后一组字符res.append(current_char+(str(count)ifcount>1else""))return"".join(res)```2.Go语言实现：```gofunctaskDispatcher(jobs<-chanint,resultschan<int,nint){varwgsync.WaitGroup//启动n个workerfori:=0;i<n;i++{wg.Add(1)gofunc(){deferwg.Done()forjob:=rangejobs{results<jobjob}}()}//等待所有worker完成后关闭resultsgofunc(){wg.Wait()close(results)}()}```3.Rust实现（使用原子类型和互斥锁组合）：```rustusestd::sync::{Arc,Mutex};usestd::sync::atomic::{AtomicI32,Ordering};[derive(Debug)]structDecrementError;structCounter{value:AtomicI32,reentrant:Mutex<()>,//用于保证decrement操作的原子性检查}implCounter{fnnew()->Self{Counter{value:AtomicI32::new(0),reentrant:Mutex::new(()),}}fnincrement(&self){self.value.fetch_add(1,Ordering::SeqCst);}fndecrement(&self)->Result<(),DecrementError>{let_lock=self.reentrant.lock().unwrap();//保证检查和修改的原子性letcurrent=self.value.load(Ordering::SeqCst);ifcurrent<=0{returnErr(DecrementError);}self.value.fetch_sub(1,Ordering::SeqCst);Ok(())}fnget(&self)->i32{self.value.load(Ordering::SeqCst)}}```4.分布式锁设计（关键逻辑）：数据结构：Redis中存储`lock_key:{client_id:count,expire_time:timestamp}`（使用Hash结构）加锁逻辑：1.客户端提供唯一ID（client_id），尝试通过`HSETNX`设置`lock_key`的client_id字段，若成功则初始化count=1，设置过期时间（如30s），启动续期定时器。2.若HSETNX失败，检查当前lock_key的client_id是否等于自身：若是则count+1，更新过期时间；否则加锁失败。解锁逻辑：1.检查lock_key的client_id是否为自身，若是则count-1；若count减至0则删除lock_key，停止续期定时器。自动续期：使用定时器每隔10s（过期时间的1/3）执行`EXPIRElock_key30s`，直到锁释放。5.FlinkSQL实现：```sql-创建临时表映射Kafka数据源CREATETEMPORARYTABLEuser_behavior(user_idBIGINT,item_idBIGINT,actionSTRING,times