2026年百度技术专家面试流程及答案

2026年百度技术专家面试流程及答案一、编程与算法（15分，共5题）1.字符串处理问题（3分）题目：给定一个字符串，其中包含数字和字母，请编写函数实现：统计字符串中所有数字字符的总和，并返回其对应的数值。例如，输入`"a1b2c3"`，输出`6`（即`1+2+3=6`）。答案：pythondefsum_of_digits(s:str)->int:total=0forcharins:ifchar.isdigit():total+=int(char)returntotal示例print(sum_of_digits("a1b2c3"))#输出：6解析：通过遍历字符串，判断每个字符是否为数字，如果是则累加其整数值。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(1)`。2.排序与查找（3分）题目：给定一个包含重复元素的数组，请编写函数实现：删除所有重复元素，并返回去重后的数组长度。例如，输入`[1,2,2,3,4,4,5]`，输出`5`（即去重后为`[1,2,3,4,5]`）。答案：pythondefremove_duplicates(nums:list)->int:ifnotnums:return0slow=0forfastinrange(1,len(nums)):ifnums[fast]!=nums[slow]:slow+=1nums[slow]=nums[fast]returnslow+1示例print(remove_duplicates([1,2,2,3,4,4,5]))#输出：5解析：使用双指针法，`slow`指针指向当前不重复的最后一个元素，`fast`指针遍历数组。若`nums[fast]`与`nums[slow]`不同，则更新`slow`并复制值。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(1)`。3.树的遍历（4分）题目：给定一个二叉树，请编写函数实现：返回其层序遍历的结果（即按从上到下、从左到右的顺序）。例如，输入以下二叉树：1/\23/\\456输出：`[[1],[2,3],[4,5,6]]`。答案：pythonfromcollectionsimportdequeclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdeflevel_order(root:TreeNode)->list:ifnotroot:return[]result=[]queue=deque([root])whilequeue:level=[]for_inrange(len(queue)):node=queue.popleft()level.append(node.val)ifnode.left:queue.append(node.left)ifnode.right:queue.append(node.right)result.append(level)returnresult示例构建树node4=TreeNode(4)node5=TreeNode(5)node6=TreeNode(6)node2=TreeNode(2,node4,node5)node3=TreeNode(3,None,node6)root=TreeNode(1,node2,node3)print(level_order(root))#输出：[[1],[2,3],[4,5,6]]解析：使用队列实现广度优先遍历（BFS）。初始化队列包含根节点，每次处理当前层的所有节点，并将其子节点加入队列。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(n)`。4.动态规划（5分）题目：给定一个整数数组，其中包含若干正数和负数，请编写函数实现：返回子数组的最大和（即连续子数组的元素之和的最大值）。例如，输入`[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]`，输出`6`（即子数组`[4,-1,2,1]`）。答案：pythondefmax_subarray(nums:list)->int:ifnotnums:return0max_sum=nums[0]current_sum=nums[0]fornuminnums[1:]:current_sum=max(num,current_sum+num)max_sum=max(max_sum,current_sum)returnmax_sum示例print(max_subarray([-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]))#输出：6解析：使用Kadane算法。维护两个变量：`current_sum`表示当前子数组的最大和，`max_sum`表示全局最大和。每次遍历时，更新`current_sum`为`num`或`current_sum+num`的最大值，并更新`max_sum`。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(1)`。5.位运算（4分）题目：请编写函数实现：计算一个数的二进制表示中`1`的个数。例如，输入`11`（即`1011`），输出`3`。答案：pythondefcount_bits(n:int)->int:count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount示例print(count_bits(11))#输出：3解析：通过不断与`1`进行位与运算，并右移一位，统计`1`的个数。该方法适用于Python，但在其他语言中可能需要更高效的位运算技巧（如`BrianKernighan算法`）。时间复杂度为`O(logn)`，空间复杂度为`O(1)`。二、系统设计（20分，共2题）1.微服务架构设计（10分）题目：假设你要设计一个支持百万级用户的短链接服务（如`tinyurl`），请简述其系统架构设计要点，并说明如何处理高并发和容灾问题。答案：系统架构设计要点：1.短链接生成与解析：-使用哈希算法（如`SHA-256`）将长链接映射为短链接（如`6位随机字符`）。-存储映射关系：使用分布式缓存（如`RedisCluster`）存储短链接与长链接的映射，支持高并发读写。2.高并发处理：-使用负载均衡（如`Nginx`或`HAProxy`）分发请求到多个后端服务。-异步处理：采用消息队列（如`Kafka`）处理热点链接的请求，避免短时高峰压垮服务。3.容灾与高可用：-数据备份：将短链接映射关系定期备份到分布式存储（如`HDFS`或`S3`）。-多地域部署：在不同机房部署服务，通过DNS轮询或全局负载均衡（如`Cloudflare`）实现故障转移。4.安全防护：-限制访问频率（如`RateLimit`）防止恶意攻击。-HTTPS加密传输，防止中间人攻击。解析：短链接服务核心在于高效映射和分布式存储。高并发可通过缓存、异步队列解决，容灾需考虑多地域部署和备份机制。2.分布式数据库设计（10分）题目：假设你要设计一个支持百万级用户的社交系统数据库，请说明如何进行数据库分片（Sharding）设计，并解释如何解决跨分片查询问题。答案：数据库分片设计：1.分片键选择：-选择用户ID作为分片键（如`ID%N`，`N`为分片数量），确保数据均匀分布。2.分片策略：-水平分片：将用户数据分散到多个数据库实例中。-垂直分片：将不同表分散到不同数据库（如用户信息、关系表、动态表）。3.分片路由：-使用中间件（如`ProxySQL`或`ShardingSphere`）根据分片键路由请求到对应数据库。跨分片查询解决方案：1.单表跨分片：-聚合查询时，通过中间件汇总各分片结果（如`GROUPBY`）。2.多表跨分片：-预聚合：定期将跨分片数据汇总到中央数据库（如`Redis`），查询时直接读取。-最终一致性：允许数据短暂不一致，通过事务补偿机制保证一致性。解析：分片设计需考虑数据均匀性和查询效率。跨分片查询是难点，可通过预聚合或最终一致性解决。三、系统分析与问题解决（15分，共2题）1.高并发场景下的缓存设计（7分）题目：假设你要为电商秒杀活动设计缓存策略，请说明如何避免缓存雪崩和缓存击穿问题。答案：缓存雪崩防范：1.缓存预热：-活动开始前，将热门商品信息预加载到缓存中。2.随机过期：-设置缓存过期时间随机（如`5-10分钟`），避免大量缓存同时过期。缓存击穿防范：1.互斥锁：-对热点数据加锁，确保同一时间只有一个请求查询数据库。2.热点数据永不过期：-对秒杀商品设置永不过期，通过内存淘汰机制控制容量。解析：缓存雪崩需通过预热和随机过期解决；缓存击穿需通过互斥锁或热点数据永不过期解决。2.系统性能优化（8分）题目：假设你的系统在高峰期出现响应延迟，请说明如何排查并优化。答案：1.监控指标：-查看CPU、内存、网络、磁盘IO使用率。2.瓶颈定位：-使用`Prometheus+Grafana`监控，分析慢SQL或热点API。3.优化措施：-SQL优化：添加索引、分库分表。-网络优化：使用CDN加速静态资源。-异步化：将耗时任务放入队列（如`RabbitMQ`）。解析：性能优化需先定位瓶颈，再针对性优化。监控和自动化工具是关键。四、开放性问题（10分，共1题）1.大数据与AI应用（10分）题目：假设你要在百度搜索中引入AI技术提升搜索相关性，请说明具体方案。答案：1.自然语言处理（NLP