2026年软件工程师技术能力面试题含答案

2026年软件工程师技术能力面试题含答案一、编程语言基础（共5题，每题10分，总分50分）1.题目（Java）：javapublicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={5,2,9,1,5,6};System.out.println(findSecondLargest(arr));}publicstaticintfindSecondLargest(int[]arr){//实现查找数组中第二大的数，要求时间复杂度为O(n)}}要求：-完成`findSecondLargest`方法的实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：javapublicstaticintfindSecondLargest(int[]arr){intmax=Integer.MIN_VALUE,secondMax=Integer.MIN_VALUE;for(intnum:arr){if(num>max){secondMax=max;max=num;}elseif(num>secondMax&&num!=max){secondMax=num;}}returnsecondMax;}解析：-初始化两个变量`max`和`secondMax`为`Integer.MIN_VALUE`，确保能正确处理负数。-遍历数组一次，若当前数大于`max`，则将`max`赋值给`secondMax`，并更新`max`；若当前数大于`secondMax`且不等于`max`，则更新`secondMax`。-时间复杂度为O(n)，因为只需遍历数组一次。2.题目（Python）：pythondeffind_unique_char(s):实现查找字符串中第一个不重复的字符，要求时间复杂度为O(n)pass示例：find_unique_char("abaccde")->'b'要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：pythondeffind_unique_char(s):count={}forcharins:count[char]=count.get(char,0)+1forcharins:ifcount[char]==1:returncharreturnNone解析：-使用字典统计每个字符的出现次数，时间复杂度为O(n)。-再次遍历字符串，返回第一个出现次数为1的字符，时间复杂度仍为O(n)。-总时间复杂度为O(n)。3.题目（C++）：cppinclude<iostream>include<vector>usingnamespacestd;intmain(){vector<int>nums={1,2,3,4,5};cout<<sumEvenNumbers(nums)<<endl;return0;}intsumEvenNumbers(vector<int>&nums){//实现计算数组中所有偶数的和，要求时间复杂度为O(n)}要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：cppintsumEvenNumbers(vector<int>&nums){intsum=0;for(intnum:nums){if(num%2==0){sum+=num;}}returnsum;}解析：-遍历数组一次，对每个偶数求和。-时间复杂度为O(n)，因为只需遍历数组一次。4.题目（JavaScript）：javascriptfunctionfindMaxProduct(nums){//实现计算数组中三个数的最大乘积，要求时间复杂度为O(n)//示例：findMaxProduct([1,2,3,4])->24}要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：javascriptfunctionfindMaxProduct(nums){nums.sort((a,b)=>a-b);constn=nums.length;returnMath.max(nums[0]nums[1]nums[n-1],nums[n-1]nums[n-2]nums[n-3]);}解析：-排序后，最大乘积可能是前两个最小数与最大数的乘积，或后三个数的乘积。-时间复杂度为O(nlogn)（排序），但可优化为O(n)。-优化版：javascriptletmax1=-Infinity,max2=-Infinity,max3=-Infinity;letmin1=Infinity,min2=Infinity;for(letnumofnums){if(num>max1){max3=max2;max2=max1;max1=num;}elseif(num>max2){max3=max2;max2=num;}elseif(num>max3){max3=num;}if(num<min1){min2=min1;min1=num;}elseif(num<min2){min2=num;}}returnMath.max(max1max2max3,max1min1min2);-时间复杂度为O(n)。5.题目（Go）：gopackagemainimport"fmt"funcmain(){nums:=[]int{1,3,5,2,4,8}fmt.Println(findMissingNumber(nums))}funcfindMissingNumber(nums[]int)int{//实现查找数组中缺失的数字（1到n），要求时间复杂度为O(n)}要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：gofuncfindMissingNumber(nums[]int)int{n:=len(nums)+1expectedSum:=(n(n+1))/2actualSum:=0for_,num:=rangenums{actualSum+=num}returnexpectedSum-actualSum}解析：-计算数组中所有数字的和，与理论总和（1到n）的差即为缺失的数字。-时间复杂度为O(n)，因为只需遍历数组一次。二、数据结构与算法（共5题，每题10分，总分50分）1.题目（链表）：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefremoveNthFromEnd(head,n):实现删除链表的第n个节点，要求时间复杂度为O(n)要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：pythondefremoveNthFromEnd(head,n):dummy=ListNode(0)dummy.next=headfast=slow=dummyfor_inrange(n+1):fast=fast.nextwhilefast:fast=fast.nextslow=slow.nextslow.next=slow.next.nextreturndummy.next解析：-使用双指针，`fast`先移动n+1步，然后`slow`和`fast`同时移动，当`fast`到达末尾时，`slow`指向要删除的前一个节点。-时间复杂度为O(n)。2.题目（栈）：javapublicclassMinStack{//实现一个支持获取最小值的栈privateStack<Integer>stack;privateStack<Integer>minStack;publicMinStack(){stack=newStack<>();minStack=newStack<>();}publicvoidpush(intx){stack.push(x);if(minStack.isEmpty()||x<=minStack.peek()){minStack.push(x);}}publicvoidpop(){inttop=stack.pop();if(top==minStack.peek()){minStack.pop();}}publicinttop(){returnstack.peek();}publicintgetMin(){returnminStack.peek();}}要求：-解释该实现如何保证`getMin`的时间复杂度为O(1)。答案与解析：-`minStack`始终存储当前栈中的最小值，因此`getMin`只需返回`minStack`的栈顶元素，时间复杂度为O(1)。3.题目（树）：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefmaxDepth(root):实现计算二叉树的最大深度，要求时间复杂度为O(n)要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：pythondefmaxDepth(root):ifnotroot:return0return1+max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right))解析：-递归计算左子树和右子树的最大深度，加1即为当前节点的高度。-时间复杂度为O(n)，因为每个节点被访问一次。4.题目（哈希表）：javascriptfunctionfindPairs(nums,k){//实现查找数组中和为k的数对的数量，要求时间复杂度为O(n)}要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：javascriptfunctionfindPairs(nums,k){constmap=newMap();letcount=0;for(letnumofnums){if(map.has(k-num)){count++;}map.set(num,map.get(num)+1||1);}returncount;}解析：-使用哈希表记录每个数字的出现次数，遍历数组时检查`k-num`是否存在于哈希表中。-时间复杂度为O(n)。5.题目（动态规划）：pythondefclimbStairs(n):实现计算爬到n阶楼梯的方法数（每次可爬1或2阶），要求时间复杂度为O(n)要求：-完成函数实现。-解释时间复杂度为何为O(n)。答案与解析：pythondefclimbStairs(n):ifn==1:return1dp=[0](n+1)dp[1]=1dp[2]=2foriinrange(3,n+1):dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]returndp[n]解析：-使用动态规划，`dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]`，时间复杂度为O(n)。三、系统设计（共3题，每题20分，总分60分）1.题目（短URL系统）：要求：-设计一个短URL系统，要求：1.输入长URL，输出短URL。2.短URL应全球唯一且易于记忆。3.支持将短URL解析回长URL。4.系统需支持高并发访问。答案与解析：-核心思想：将长URL哈希为固定长度的短码，存储映射关系。-步骤：1.对长URL进行哈希（如SHA-256），截取前6位作为短码（62进制：a-z、A-Z、0-9）。2.使用Redis或内存缓存存储短码与长URL的映射，确保快速查找。3.若短码冲突，可重新哈希或添加随机数。4.高并发可通过分布式缓存（如RedisCluster）和负载均衡实现。2.题目（消息队列）：要求：-设计一个消息队列系统，要求：1.支持至少一次、至少一次和最多一次消息传递。2.具备消息持久化（防止服务器宕机丢失消息）。3.支持消息重试机制。4.高可用性。答案与解析：-核心思想：使用生产者-消费者模式，结合持久化、确认机制和重试队列。-步骤：1.持久化：将消息写入磁盘（如RocksDB或LevelDB）或持久化队列（如Kafka）。2.确认机制：消费者确认消息处理后，删除消息。若未确认，重入重试队列。3.重试机制：设置最大重试次数，超时则丢弃或告警。4.高可用：使用集群部署（如Kafka、RabbitMQ），多副本存储。3.题目（限流系统）：要求：-设计一个分布式限流系统，要求：1.支持按IP或用户ID限流。2.支持预热和冷启动。3.高并发下限流准确。答案与解析：-核心思想：使用滑动窗口或漏桶算法，结合Redis实现分布式计数。-步骤：1.滑动窗口：使用Redis的ZSET存储每个IP/用户ID的时间戳，计算窗口内计数。2.预热：初期降低限流阈值，逐步提升。3.分布式计数：Redis集群确保高并发下计数准确。4.算法选择：-漏桶：固定速率出流，平滑突发请求。-令牌桶：允许短时超额，适合突发流量。四、数据库与SQL（共3题，每题20分，总分60分）1.题目（SQL查询）：sql--查询2023年每个月的订单总金额，要求：--1.空月份（无订单）也要显示，按月份升序排列。--2.使用SQL窗口函数。要求：-完成SQL实现。答案与解析：sqlWITHmonthsAS(SELECTDATE_FORMAT(order_date,'%Y-%m')ASmonthFROMordersUNIONALLSELECTDATE_FORMAT(DATE_ADD('2023-01-31',INTERVAL1MONTH),'%Y-%m')WHEREmonth<='2023-12')SELECTm.month,COALESCE(SUM(o.amount),0)AStotal_amountFROMmonthsmLEFTJOINordersoONm.month=DATE_FORMAT(o.order_date,'%Y-%m')GROUPBYm.monthORDERBYm.month;解析：-使用`UNIONALL`生成完整月份列表。-左连接订单表，`COALESCE`处理空值。2.题目（数据库设计）：要求：-设计一个博客系统数据库表结构，要求：1.支持文章分类、标签、评论。2.关系：文章-分类（多对多），文章-标签（多对多），文章-评论（一对多）。答案与解析：sqlCREATETABLEcategories(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,nameVARCHAR(50)NOTNULL);CREATETABLEarticles(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,titleVARCHAR(100)NOTNULL,contentTEXT,category_idINT,FOREIGNKEY(category_id)REFERENCEScategories(id));CREATETABLEtags(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,nameVARCHAR(50)NOTNULL);CREATETABLEarticle_tags(article_idINT,tag_idINT,PRIMARYKEY(article_id,tag_id),FOREIGNKEY(article_id)REFERENCESarticles(id),FOREIGNKEY(tag_id)REFERENCEStags(id));CREATETABLEcomments(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,article_idINT,user_n