2026年互联网行业软件工程师面试问题集

2026年互联网行业软件工程师面试问题集一、编程基础与数据结构（共5题，总分25分）题目1（5分）请实现一个函数，输入一个非负整数n，返回它的二进制表示中1的个数。例如，输入5（二进制为101），返回2。答案与解析：pythondefcount_bits(n):count=0whilen:n&=(n-1)count+=1returncount解析：该算法利用了BrianKernighan算法，每次操作会将n最右边的1变为0，直到n变为0。时间复杂度为O(位数)，对于32位整数最多32次操作。题目2（5分）给定一个包含n个整数的数组，设计一个算法找出其中多数元素（出现次数超过n/2），要求时间复杂度为O(n)空间复杂度为O(1)。答案与解析：pythondefmajority_element(nums):count=0candidate=Nonefornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)returncandidate解析：Boyer-Moore投票算法。初始化计数器为0，遍历数组时，如果计数器为0则将当前元素设为候选，否则根据当前元素是否等于候选增减计数器。由于多数元素出现次数超过一半，最终候选就是多数元素。题目3（5分）实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作，要求get操作时间复杂度为O(1)，put操作时间复杂度为O(1)。答案与解析：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)解析：使用哈希表存储键值对，维护一个双向链表记录访问顺序。get操作时将访问的键移动到链表尾部，put操作时如果键已存在则更新值并将键移动到尾部，如果超出容量则删除链表头部元素。题目4（5分）请实现快速排序算法，并说明其时间复杂度和空间复杂度。答案与解析：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：快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况为O(n²)。空间复杂度为O(logn)，因为递归调用栈的深度。题目5（5分）设计一个算法判断二叉树是否是平衡二叉树（即任意节点的左右子树高度差不超过1）。答案与解析：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefis_balanced(root):defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)right_height,right_balanced=check(node.right)returnmax(left_height,right_height)+1,left_balancedandright_balancedandabs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]解析：使用后序遍历方式，同时计算高度和平衡状态。如果任意节点不平衡，则整个树不平衡。二、算法与设计（共5题，总分30分）题目6（6分）设计一个算法，给定一个字符串，找出其中不重复的最长子串长度。例如，输入"abcabcbb"，返回3（"abc"）。答案与解析：pythondeflength_of_longest_substring(s:str)->int:char_map={}left=0max_len=0forright,charinenumerate(s):ifcharinchar_mapandchar_map[char]>=left:left=char_map[char]+1char_map[char]=rightmax_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：滑动窗口算法。维护一个窗口[left,right]表示当前不重复子串，哈希表记录字符上一次出现位置。如果遇到重复字符且位置大于等于left，则将left移动到重复字符后一位。题目7（6分）设计一个算法实现LRU缓存的高效实现，要求使用Python实现，并说明时间复杂度。答案与解析：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)解析：使用哈希表存储键值对，维护一个双向链表记录访问顺序。get操作将访问的键移动到链表尾部，put操作如果键已存在则更新值并将键移动到尾部，如果超出容量则删除链表头部元素。题目8（6分）设计一个算法，给定一个整数数组，找出其中和为特定值的最长子数组长度。例如，输入[1,-2,3,5,-1,2],和为3，返回4（子数组[1,-2,3,5]）。答案与解析：pythondeflength_of_subarray_with_sum(nums,target):sum_map={0:-1}current_sum=0max_len=0fori,numinenumerate(nums):current_sum+=numifcurrent_sum-targetinsum_map:max_len=max(max_len,i-sum_map[current_sum-target])ifcurrent_sumnotinsum_map:sum_map[current_sum]=ireturnmax_len解析：使用前缀和哈希表。记录前缀和第一次出现的位置，如果当前前缀和与target之差在哈希表中，则表示从该位置到当前位置的子数组和为target。题目9（6分）设计一个算法，给定一个包含n个整数的数组，找出其中最长上升子序列的长度。例如，输入[10,9,2,5,3,7,101,18]，返回4（[2,5,7,101]）。答案与解析：pythondeflength_of_lis(nums):tails=[]fornuminnums:left,right=0,len(tails)whileleft<right:mid=(left+right)//2iftails[mid]<num:left=mid+1else:right=midifleft==len(tails):tails.append(num)else:tails[left]=numreturnlen(tails)解析：使用二分查找维护一个tails数组，tails[i]表示长度为i+1的上升子序列的最小末尾元素。遍历数组时，如果当前元素大于tails最后一个元素则添加到tails末尾，否则找到第一个大于等于当前元素的元素并替换。题目10（6分）设计一个算法，给定一个包含n个整数的数组，找出其中和为特定值的最长子数组长度。例如，输入[1,-2,3,5,-1,2],和为3，返回4（子数组[1,-2,3,5]）。答案与解析：pythondeflength_of_subarray_with_sum(nums,target):sum_map={0:-1}current_sum=0max_len=0fori,numinenumerate(nums):current_sum+=numifcurrent_sum-targetinsum_map:max_len=max(max_len,i-sum_map[current_sum-target])ifcurrent_sumnotinsum_map:sum_map[current_sum]=ireturnmax_len解析：使用前缀和哈希表。记录前缀和第一次出现的位置，如果当前前缀和与target之差在哈希表中，则表示从该位置到当前位置的子数组和为target。三、系统设计（共5题，总分30分）题目11（6分）设计一个简单的微博系统，需要支持用户发布微博、关注/取消关注用户、获取关注用户的最新微博。说明系统架构和关键组件。答案与解析：系统架构：1.用户服务：管理用户信息、登录认证2.微博服务：处理微博发布、存储、检索3.关注关系服务：管理用户关注关系4.消息队列：处理异步操作5.缓存：缓存热点数据6.数据库：持久化存储关键组件：-微博发布：用户发布微博时，微博服务接收请求，验证用户权限，将微博数据写入数据库，并更新关注用户的缓存数据-关注关系：用户关注/取消关注时，关注关系服务更新数据库，并通知相关用户更新缓存-微博获取：用户获取关注用户的最新微博时，先从缓存中获取，缓存未命中则从数据库查询，并按时间倒序返回题目12（6分）设计一个短URL生成系统，要求：1.支持将长URL转换为短URL2.支持将短URL解析为原始长URL3.系统高可用、高并发答案与解析：系统设计：1.URL转换服务：接收长URL，生成短URL，存储映射关系2.缓存服务：缓存热点URL映射，提高解析效率3.分布式数据库：持久化存储URL映射关系4.负载均衡器：分发请求到不同服务器5.服务发现：动态注册/发现服务实例关键算法：-短URL生成：使用hash算法（如MD5）或自增ID+base62编码生成短标识-URL解析：根据短标识从缓存或数据库查询原始URL高可用设计：-使用Redis等缓存提高解析性能-数据库主从复制和读写分离-异步处理URL转换请求题目13（6分）设计一个高并发的秒杀系统，需要考虑系统架构、数据一致性、防止恶意刷单等问题。答案与解析：系统架构：1.验证服务：校验用户资格、库存2.订单服务：创建订单、处理支付3.库存服务：扣减库存4.消息队列：异步处理订单5.缓存：缓存库存和订单信息关键设计：-分布式锁：使用Redis或Zookeeper实现分布式锁，保证库存扣减和订单创建的一致性-行锁：在数据库层面使用行锁或乐观锁防止超卖-熔断器：防止系统过载-请求去重：使用分布式缓存或布隆过滤器防止重复请求数据一致性：-使用2PC或SAGA模式保证事务一致性-利用消息队列实现最终一致性防止恶意刷单：-限制用户购买频率-人机验证-监控异常行为并限制IP题目14（6分）设计一个简单的消息推送系统，需要支持多种推送渠道（短信、App推送、微信等）。答案与解析：系统架构：1.推送管理服务：管理推送任务、调度2.渠道适配器：封装不同推送渠道的API3.用户服务：管理用户设备信息4.消息队列：异步处理推送任务5.缓存：缓存用户设备信息关键设计：-插件式架构：为每种推送渠道设计适配器，便于扩展-消息模板管理：支持多种消息模板-推送状态跟踪：记录推送状态（待发送、发送中、成功、失败）-定时任务：处理延迟推送高并发设计：-使用消息队列解耦推送服务-负载均衡器分发推送请求-缓存用户设备信息减少数据库访问题目15（6分）设计一个分布式文件存储系统，要求支持文件上传、下载、删除，并保证数据高可用。答案与解析：系统架构：1.文件服务：处理文件上传、下载请求2.元数据服务：存储文件元数据（文件名、大小、存储位置等）3.存储节点：实际存储文件数据4.分布式锁：保证文件操作的一致性5.数据库：持久化存储元数据6.缓存：缓存热点元数据关键设计：-文件分片：将大文件切分成多个分片存储在不同节点-一致性哈希：保证文件分片存储的均衡性-数据冗余：每个文件分片存储多个副本，实现高可用-文件版本控制：支持文件版本管理高可用设计：-元数据服务使用集群部署和主从复制-存储节点定期同步数据-使用心跳检测和自动故障转移-使用分布式锁保证文件操作的原子性四、数据库与存储（共5题，总分25分）题目16（5分）设计一个数据库表来存储用户信息，包括用户基本信息、联系方式和地址信息。要求表结构合理，并说明索引设计。答案与解析：表结构：sqlCREATETABLEusers(user_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,usernameVARCHAR(50)NOTNULLUNIQUE,emailVARCHAR(100)NOTNULLUNIQUE,phoneVARCHAR(20),password_hashVARCHAR(255)NOTNULL,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP);CREATETABLEuser_profiles(profile_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,first_nameVARCHAR(50),last_nameVARCHAR(50),addressVARCHAR(255),cityVARCHAR(100),stateVARCHAR(100),zip_codeVARCHAR(10),countryVARCHAR(50),FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id));索引设计：-users表：user_id主键，username和email唯一索引-user_profiles表：user_id外键索引，用于快速查找用户地址信息题目17（5分）解释数据库事务的ACID特性，并说明在实际应用中如何保证事务的隔离性。答案与解析：ACID特性：-原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不做-一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态转移到另一个一致性状态-隔离性（Isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰-持久性（Durability）：一旦事务提交，其对数据库的更改就是永久性的保证隔离性：-使用事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）-在高并发场景下，可重复读或串行化能更好地保证隔离性-使用锁机制（行锁、表锁）防止并发冲突-使用乐观锁通过版本号或CAS操作解决冲突题题18（5分）设计一个数据库表来存储订单信息，包括订单基本信息、商品信息和地址信息。要求表结构合理，并说明索引设计。答案与解析：表结构：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,order_dateTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,total_amountDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusVARCHAR(20)NOTNULL,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id));CREATETABLEorder_items(item_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,order_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULL,priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,FOREIGNKEY(order_id)REFERENCESorders(order_id));CREATETABLEorder_addresses(address_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,order_idBIGINTNOTNULL,address_typeVARCHAR(20)NOTNULL,--发货/收货streetVARCHAR(255),cityVARCHAR(100),stateVARCHAR(100),zip_codeVARCHAR(10),countryVARCHAR(50),FOREIGNKEY(order_id)REFERENCESorders(order_id));索引设计：-orders表：order_id主键，user_id索引-order_items表：item_id主键，order_id索引-order_addresses表：address_id主键，order_id索引题目19（5分）解释数据库索引的B+树原理，并说明什么时候应该创建索引。答案与解析：B+树原理：-B+树是一种自平衡树，所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储键值信息-叶子节点之间通过指针相连，形成有序链表，便于范围查询-B+树的所有操作（查找、插入、删除）都能保持对数时间复杂度创建索引的时机：-经常作为查询条件的列：如用户表的username、email-经常用于排序的列：如订单表的order_date-经常用于连接的列：如订单项表的order_id-经常用于聚合的列：如商品表的category题目20（