2026年程序员代码面试题及算法测试

2026年程序员代码面试题及算法测试一、编程语言基础（5题，每题10分，共50分）1.题目：请用Java实现一个方法，判断一个字符串是否是有效的括号组合。例如，输入`"()[]{}"`应返回`true`，输入`"(]"`应返回`false`。要求不使用额外的数据结构，时间复杂度尽可能低。2.题目：用Python编写一个函数，接收一个列表，返回一个新列表，其中包含原列表中所有不重复的元素，保持原顺序。例如，输入`[1,2,1,3,2]`，输出`[1,2,3]`。3.题目：请用C++实现一个函数，将一个罗马数字转换为整数。例如，输入`"III"`返回`3`，输入`"IV"`返回`4`，输入`"MCMXCIV"`返回`1994`。4.题目：用JavaScript编写一个闭包函数，实现一个计数器，每次调用时返回当前计数值并自增。例如：javascriptconstcounter=createCounter();console.log(counter());//1console.log(counter());//25.题目：请用Go语言实现一个简单的LRU（最近最少使用）缓存，支持`Get`和`Put`操作。缓存容量为3，例如：golru:=NewLRUCache(3)lru.Put(1,1)lru.Put(2,2)lru.Get(1)//返回1lru.Put(3,3)//原有2被淘汰lru.Get(2)//返回-1（未找到）二、算法与数据结构（8题，每题15分，共120分）6.题目：给定一个非负整数数组`nums`，返回一个数组`answer`，其中`answer[i]`等于`nums`中比`nums[i]`小的元素个数。例如，输入`[4,5,2,2,1]`，输出`[0,1,0,0,0]`。7.题目：请用Java实现快速排序算法，并分析其时间复杂度。输入一个整数数组，原地排序。8.题目：用Python实现二叉树的前序遍历（递归和迭代两种方式）。给定一棵二叉树：1/\23/\45前序遍历结果为`[1,2,4,5,3]`。9.题目：请用C++实现一个算法，检查一个字符串是否是回文串（忽略大小写和非字母字符）。例如，输入`"Aman,aplan,acanal:Panama"`应返回`true`。10.题目：用JavaScript实现一个深度优先搜索（DFS）算法，给定一个无向图（用邻接表表示），返回从起点到终点的所有路径。例如：javascriptconstgraph={1:[2,3],2:[1,4],3:[1],4:[2]};console.log(findAllPaths(graph,1,4));//[[1,2,4],[1,3]]11.题目：请用Go语言实现一个最小堆（MinHeap），支持`Push`和`Pop`操作。输入一系列整数，用堆排序输出有序数组。12.题目：用Java实现一个算法，找到链表的中间节点。例如，输入`1->2->3->4->5`，返回`3`。13.题目：用Python实现一个动态规划算法，计算斐波那契数列的第n项。优化时间复杂度至O(logn)。三、系统设计（5题，每题20分，共100分）14.题目：设计一个简单的消息队列系统，支持生产者-消费者模式。要求：-支持持久化消息（本地文件或数据库）。-支持至少1000个并发连接。-提供至少两种消息确认机制（如PUB/SUB）。15.题目：设计一个短链接服务（如TinyURL），要求：-输入任意长URL，输出固定长度短链接。-支持自定义短链接前缀。-支持点击统计和过期功能。16.题目：设计一个分布式限流系统，要求：-支持全局限流（如每秒1000个请求）。-支持分区分组限流。-高可用，支持Redis或Etcd。17.题目：设计一个实时推荐系统，输入用户行为日志（如点击、购买），输出个性化推荐列表。要求：-支持100万级用户。-推荐延迟小于500ms。-支持冷启动和热门商品优先。18.题目：设计一个分布式文件存储系统（类似HDFS），要求：-支持分片存储和自动容错。-支持多副本同步。-支持元数据索引和查询。答案与解析一、编程语言基础1.Java括号判断：javapublicbooleanisValidParentheses(Strings){if(s==null||s.length()%2!=0)returnfalse;Map<Character,Character>map=newHashMap<>();map.put(')','(');map.put('}','{');map.put(']','[');Stack<Character>stack=newStack<>();for(charc:s.toCharArray()){if(map.containsKey(c)){if(stack.isEmpty()||stack.pop()!=map.get(c))returnfalse;}else{stack.push(c);}}returnstack.isEmpty();}解析：-使用栈结构匹配括号，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。-先用哈希表映射闭括号到开括号，简化匹配逻辑。2.Python去重保持顺序：pythondefunique_elements(lst):seen=set()result=[]foriteminlst:ifitemnotinseen:seen.add(item)result.append(item)returnresult解析：-使用集合记录已见元素，列表存储结果，保持遍历顺序。3.C++罗马数字转整数：cppintromanToInt(strings){unordered_map<char,int>values={{'I',1},{'V',5},{'X',10},{'L',50},{'C',100},{'D',500},{'M',1000}};inttotal=0,prev=0;for(inti=s.size()-1;i>=0;--i){intval=values[s[i]];if(val<prev)total-=val;elsetotal+=val;prev=val;}returntotal;}解析：-逆向遍历，遇到小值前缀则减去，否则累加。4.JavaScript计数器闭包：javascriptfunctioncreateCounter(){letcount=0;returnfunction(){return++count;};}解析：-闭包捕获`count`变量，每次调用自增。5.GoLRU缓存：gotypeLRUCachestruct{capacityintcachemap[int]intorder[]int}funcConstructor(capacityint)LRUCache{returnLRUCache{capacity:capacity,cache:make(map[int]int),order:make([]int,0)}}func(thisLRUCache)Get(keyint)int{ifval,ok:=this.cache[key];ok{this.order=append(this.order,key)this.order=remove(this.order,key)returnval}return-1}func(thisLRUCache)Put(keyint,valueint){if_,ok:=this.cache[key];ok{this.order=append(this.order,key)this.order=remove(this.order,key)}elseiflen(this.cache)==this.capacity{oldest:=this.order[0]delete(this.cache,oldest)this.order=this.order[1:]}this.cache[key]=valuethis.order=append(this.order,key)}funcremove(arr[]int,keyint)[]int{fori,v:=rangearr{ifv==key{returnappend(arr[:i],arr[i+1:]...)}}returnarr}解析：-使用`order`数组维护访问顺序，淘汰最久未使用项。二、算法与数据结构6.数组中比当前小的元素个数：pythondefsmallerNumbersThanCurrent(nums):sorted_nums=sorted(nums)rank={val:ifori,valinenumerate(sorted_nums)}return[rank[num]fornuminnums]解析：-先排序并记录排名，时间复杂度O(nlogn)。7.Java快速排序：javapublicvoidquickSort(int[]nums,intleft,intright){if(left>=right)return;intpivot=partition(nums,left,right);quickSort(nums,left,pivot-1);quickSort(nums,pivot+1,right);}intpartition(int[]nums,intleft,intright){intpivot=nums[right];inti=left-1;for(intj=left;j<right;j++){if(nums[j]<=pivot){i++;swap(nums,i,j);}}swap(nums,i+1,right);returni+1;}解析：-分治法，平均时间O(nlogn)，最坏O(n²)。8.二叉树前序遍历：python递归defpreorder_recursive(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder_recursive(root.left)+preorder_recursive(root.right)迭代defpreorder_iterative(root):ifnotroot:return[]stack,result=[root],[]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult解析：-递归天然符合前序，迭代需调整栈顺序。9.回文串判断：cppboolisPalindrome(strings){stringfiltered="";for(charc:s){if(isalnum(c)){filtered+=tolower(c);}}intleft=0,right=filtered.size()-1;while(left<right){if(filtered[left]!=filtered[right])returnfalse;left++,right--;}returntrue;}解析：-过滤非字母数字后双指针对称比较。10.图的DFS路径：javascriptfunctionfindAllPaths(graph,start,end){constpaths=[];constcurrentPath=[];functiondfs(node){currentPath.push(node);if(node===end){paths.push([...currentPath]);}else{for(constneighborofgraph[node]){dfs(neighbor);}}currentPath.pop();}dfs(start);returnpaths;}解析：-递归回溯，收集所有从start到end的路径。11.Go最小堆实现：gotypeMinHeap[]intfunc(hMinHeap)Len()int{returnlen(h)}func(hMinHeap)Less(i,jint)bool{returnh[i]<h[j]}func(hMinHeap)Swap(i,jint){h[i],h[j]=h[j],h[i]}func(hMinHeap)Push(xinterface{}){h=append(h,x.(int))}func(hMinHeap)Pop()interface{}{old:=hn:=len(old)item:=old[n-1]h=old[0:n-1]returnitem}解析：-使用`container/heap`包实现堆操作。12.链表中间节点：javapublicListNodemiddleNode(ListNodehead){ListNodeslow=head,fast=head;while(fast!=null&&fast.next!=null){slow=slow.next;fast=fast.next.next;}returnslow;}解析：-快慢指针，快指针走两步，慢指针走一步。13.斐波那契数列O(logn)：pythondeffib(n):ifn==0:return0a,b=0,1forbitinbin(n)[2:]:a,b=aa+bb,2abifbit=='1':a,b=aa+bb,2abreturna解析：-使用矩阵快速幂加速计算。三、系统设计14.消息队列设计：go//核心接口typeMessagestruct{TopicstringPayload[]byte}typeProducerinterface{Publish(topicstring,msgMessage)}typeConsumerinterface{Subscribe(topicstring)(<-chanMessage,error)}//实现示例typeRedisMQstruct{pubSubredis.PubSub}func(mRedisMQ)Publish(topicstring,msgMessage){m.pubSub.Publish(topic,msg.Payload)}func(mRedisMQ)Subscribe(topicstring)(<-chanMessage,error){ch:=make(chanMessage)gofunc(){formsg:=rangem.pubSub.SubscribeTopic(topic){ch<-Message{Topic:topic,Payload:msg.Payload}}}()returnch,nil}解析：-基于Redis实现PUB/SUB，支持持久化。15.短链接设计：pythonimportbase64importhashlibclassShortener:def__init__(self):self.base_url="http://short.ly/"self.chars="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"defencode(self,num):encoded=""whilenum>0:encoded=self.chars[num%62]+encodednum//=62returnencoded.zfill(6)defshorten(self,long_url):hash_obj=hashlib.sha256(long_url.encode())num=int.from_bytes(hash_obj.digest()[:8],byteorder='big')short_code=self.encode(num)returnf"{self.base_url}{short_code}"示例shortener=Shortener()print(shortener.shorten(""))解析：-使用62进制编码哈希值，生成6位短码。16.分布式限流：gotypeRateLimiterstruct{bucketsmap[string]Bucketlocksync.Mutex}typeBucketstruct{capacityinttokensintlastRefilltime.Time}funcNewRateLimiter(capacityint,refillRateint)RateLimiter{return&RateLimiter{buckets:make(map[string]Bucket),lock:sync.Mutex{},}}func(rRateLimiter)Allow(keystring)bool{r.lock.Lock()deferr.lock.Unlock()bucket,exists:=r.buckets[key]if!exists{bucket=&Bucket{capacity:capacity,tokens:capacity,lastRefill:time.Now()}r.buckets[key]=bucket}now:=time.Now()refillTokens:=int(now.Sub(bucket.lastRefill).Seconds()float64(refillRate))bucket.tokens=min(bucket.capacity,bucket.tokens+refillTokens)bucket.lastRefill=nowifbucket.tokens>0{bucket.tokens--returntrue}returnfalse}解析：-使用漏桶算法，支持动态调整。17.实时推荐系统：go//核心逻辑typeRecommenderstruct{userItemsmap[string][]ItemitemScoresmap[string]float64}func(rRecommender)ProcessEvent(userstring,itemstring,actionstring){//更新用户行为r.userItems[user]=append(r.userItems[user],Item{Item:item,Action:action})//实时更新评分r.updateScores(user,item,action)}func(rRecommender)updateScores(userstring,itemstring,actionstring){//简化：根据action更新评分ifaction=="click"{r.itemScores[item]+=1.0}}func(rRecommender)Recommend(userstring)[]string{//基于评分排序推荐ifitems,ok:=r.userItems[user];ok{scores:=make(map[st