2026年京东物流工程师面试题及答案

2026年京东物流工程师面试题及答案一、编程题（共5题，每题15分，总分75分）1.编程题（15分）题目：请实现一个函数，输入一个包含多个整数的数组，返回数组中所有相邻元素差的绝对值之和。例如，输入`[1,3,6,4,1]`，输出`9`（即`|1-3|+|3-6|+|6-4|+|4-1|=2+3+2+3=10`）。答案与解析：pythondefsum_of_absolute_differences(arr):ifnotarrorlen(arr)<2:return0total=0foriinrange(len(arr)-1):total+=abs(arr[i]-arr[i+1])returntotal示例print(sum_of_absolute_differences([1,3,6,4,1]))#输出10解析：-首先判断数组是否为空或长度小于2，直接返回0。-遍历数组，计算相邻元素的绝对差并累加。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。2.编程题（15分）题目：请实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串中所有唯一字符的集合。例如，输入`"leetcode"`，输出`{'l','e','t','c','o','d'}`。答案与解析：pythondefunique_characters(s):returnset(s)示例print(unique_characters("leetcode"))#输出{'l','e','t','c','o','d'}解析：-利用集合的特性（自动去重），直接将字符串转换为集合即可。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。3.编程题（15分）题目：请实现一个函数，输入一个正整数`n`，返回`1`到`n`的阶乘之和。例如，输入`5`，输出`153`（即`1!+2!+3!+4!+5!=1+2+6+24+120=153`）。答案与解析：pythondeffactorial_sum(n):deffactorial(num):ifnum==0ornum==1:return1returnnumfactorial(num-1)total=0foriinrange(1,n+1):total+=factorial(i)returntotal示例print(factorial_sum(5))#输出153解析：-定义一个辅助函数`factorial`计算阶乘，采用递归实现。-遍历`1`到`n`，计算每个数的阶乘并累加。-时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(n)（递归栈）。4.编程题（15分）题目：请实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串中所有重复字符的集合。例如，输入`"hello"`，输出`{'e','l'}`。答案与解析：pythondefduplicate_characters(s):seen=set()duplicates=set()forcharins:ifcharinseen:duplicates.add(char)else:seen.add(char)returnduplicates示例print(duplicate_characters("hello"))#输出{'e','l'}解析：-使用两个集合：`seen`记录已遍历的字符，`duplicates`记录重复字符。-遍历字符串，若字符已在`seen`中，则加入`duplicates`；否则加入`seen`。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。5.编程题（15分）题目：请实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串中所有子字符串的长度之和。例如，输入`"abc"`，输出`6`（即`"a"+"ab"+"abc"+"b"+"bc"+"c"`的长度之和）。答案与解析：pythondefsum_of_substring_lengths(s):total=0n=len(s)foriinrange(n):forjinrange(i+1,n+1):total+=len(s[i:j])returntotal示例print(sum_of_substring_lengths("abc"))#输出6解析：-枚举所有子字符串，计算其长度并累加。-时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)。二、系统设计题（共3题，每题25分，总分75分）1.系统设计题（25分）题目：设计一个京东物流订单追踪系统，要求：-支持实时查询订单状态（如“已下单”“运输中”“已签收”）。-支持分页查询历史订单。-订单状态最多支持100种。-系统需具备高可用性和可扩展性。答案与解析：系统架构：1.前端：-Web/移动端APP，提供订单查询、分页展示等功能。2.后端：-API网关（如Kong或Nginx），负责路由请求、限流、认证。-订单服务：存储订单信息、状态管理（使用状态机处理100种状态）。-消息队列（如Kafka或RabbitMQ），处理异步事件（如状态变更通知）。-数据库：-关系型数据库（如PostgreSQL）存储订单主信息。-状态表（订单ID+状态ID+时间戳），支持快速查询。3.缓存：-Redis缓存订单状态，降低数据库压力。4.监控与告警：-Prometheus+Grafana监控系统性能，ELK日志分析。关键设计点：-状态管理：使用枚举类型定义100种状态，避免状态歧义。-分页查询：数据库分页（如MySQL的`LIMIT`），前端支持懒加载。-高可用：-订单服务集群部署（如Kubernetes），多副本冗余。-数据库主从复制，读写分离。-可扩展：-微服务架构，按功能拆分（订单、物流、支付等）。-消息队列解耦服务，支持水平扩展。2.系统设计题（25分）题目：设计一个京东物流智能分拣系统，要求：-处理每小时100万包裹的吞吐量。-支持多种包裹类型（如快递、生鲜、冷链）。-实时路径规划，避免拥堵。答案与解析：系统架构：1.硬件层：-机器人分拣线（如AGV或传送带），支持多通道并行处理。-传感器网络（RFID、视觉识别），自动识别包裹信息。2.软件层：-分拣调度系统：-接收订单，按类型分配路径（如快递走通道A，冷链走通道B）。-动态调整路径，避开拥堵（如某通道订单积压，临时转至空闲通道）。-路径规划引擎：-使用Dijkstra或A算法计算最优路径。-考虑实时数据（如设备故障、拥堵），动态重规划。-数据库：-订单库存储包裹信息（类型、尺寸、目的地）。-设备状态库监控机器人/传送带。3.监控与优化：-TensorFlow模型预测拥堵，提前干预。-滑动窗口统计每小时吞吐量，自动扩缩容。关键设计点：-吞吐量优化：-多通道并行处理，AGV+传送带混合调度。-缓存热点区域路径，减少计算。-多类型支持：-抽象包裹类型接口，按需扩展（如冷链需温控）。-优先级队列（如生鲜优先）。-实时性：-Redis缓存高频查询数据（如包裹位置）。-Kafka处理实时传感器数据。3.系统设计题（25分）题目：设计一个京东物流仓储机器人调度系统，要求：-支持上千台机器人协同工作。-优化机器人路径，减少搬运时间。-支持紧急订单插单。答案与解析：系统架构：1.核心调度层：-全局调度器：-使用分布式任务队列（如Celery+Redis），管理所有机器人任务。-动态分配任务，避免部分机器人过载（如使用负载均衡算法）。-局部调度器：-每台机器人有本地缓存，处理高频请求。-紧急订单插入队列头部，优先执行。2.路径规划：-使用A或DLite算法计算最短路径。-考虑动态障碍物（如其他机器人），实时避障。3.数据存储：-地图数据库（如图数据库Neo4j），存储货架布局。-任务队列（Redis+Zookeeper），保证高并发。4.监控与优化：-Kafka收集机器人日志，分析拥堵热点。-TensorFlow预测任务耗时，提前预留资源。关键设计点：-机器人协同：-使用Token环或Raft算法避免冲突。-避障策略：随机退避+优先级排序。-紧急订单处理：-插单时更新任务优先级，不中断其他任务。-动态重规划路径，避免全局阻塞。-可扩展性：-微服务架构，按区域拆分调度器。-机器人状态广播（如某个故障，自动迁移任务）。三、数据库题（共2题，每题25分，总分50分）1.数据库题（25分）题目：京东物流订单表包含字段：`order_id`（主键）、`user_id`、`status`（枚举）、`created_at`。请设计一个SQL查询，返回每个用户的订单状态统计（如“已下单”“运输中”各有多少订单），并按用户ID升序排序。答案与解析：sqlSELECTuser_id,status,COUNT()ASorder_countFROMordersGROUPBYuser_id,statusORDERBYuser_idASC,statusASC;解析：-`GROUPBY`按用户ID和状态分组，统计每个状态的数量。-`ORDERBY`按用户ID升序，状态升序排列。-适用场景：订单状态种类有限（如100种），避免索引爆炸。2.数据库题（25分）题目：京东物流库存表包含字段：`sku_id`（商品ID）、`warehouse_id`（仓库ID）、`stock`（库存量）。请设计一个SQL查询，返回每个仓库中库存不足（`stock<10`）的商品列表，并按库存量降序排序。答案与解析：sqlSELECTsku_id,warehouse_id,stockFROMinventoryWHEREstock<10ORDERBYstockDESC;解析：-`WHERE`筛选库存不足的商品。-`ORDERBY`按库存量降序排列，便于优先补货。-优化建议：对`stock`和`warehouse_id`建索引，加速查询。四、综合题（共1题，25分）1.综合题（25分）题目：京东物流需要设计一个实时异常检测系统，监控包裹运输过程中的异常（如超时、温度异常）。请简述系统架构和关键设计点。答案与解析：系统架构：1.数据采集层：-IoT设备（GPS、温湿度传感器）实时上报数据。-MQTT协议传输，支持发布/订阅模式。2.数据处理层：-流处理引擎（如Flink或SparkStreaming）：-窗口计算（如每5分钟统计温度），检测异常。-离群点检测（如温度偏离均值3个标准差）。3.告警与通知：-异常触发告警（如短信、钉钉机器人）。-自动生成工