2026年IT大厂技术面试常见问题集

2026年IT大厂技术面试常见问题集一、编程基础（3题，每题10分，共30分）1.题目：请实现一个函数，输入一个正整数`n`，返回`n`的阶乘。要求不使用递归，并考虑大数相乘的情况。答案：pythondeffactorial(n):result=1foriinrange(2,n+1):result=ireturnresult解析：阶乘计算涉及大数相乘，直接使用整数类型可能导致溢出。Python的`int`类型支持大数，但效率较低。实际面试中可能要求优化，如使用`d`（Python3.8+）或第三方库`gmpy2`。但题目要求不使用递归，因此循环实现是基础解法。2.题目：请实现一个函数，输入一个字符串`s`，判断其是否为有效的括号组合（例如`"()"`、`"()[]{}"`为有效，`"([)]"`为无效）。答案：pythondefis_valid_brackets(s):stack=[]mapping={')':'(',']':'[','}':'{'}forcharins:ifcharinmapping:top=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：利用栈结构是解决括号匹配的经典方法。遍历字符串，遇到左括号入栈，遇到右括号时与栈顶元素对比，若不匹配则返回`False`。最终栈为空则有效。3.题目：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：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)`，最坏为`O(n^2)`（当每次选择的中轴是最大或最小元素时）。空间复杂度为`O(logn)`（递归栈深度），最坏为`O(n)`。实际面试中可能要求原地排序（不使用额外空间）。二、数据结构与算法（5题，每题12分，共60分）1.题目：请实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作，容量为`capacity`。答案：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：LRU缓存的核心是维护一个有序列表`order`，记录访问顺序。`get`操作时将元素移到末尾，`put`操作时若已存在则更新位置，若满则删除最久未使用元素。实际面试可能要求使用`OrderedDict`（Python3.7+）简化实现。2.题目：请实现二叉树的层序遍历（广度优先遍历）。答案：pythonfromcollectionsimportdequeclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdeflevel_order(root):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解析：层序遍历使用队列实现，按层级逐个出队并记录子节点。每次遍历一层时，将子节点加入队列，直到队列为空。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(n)`。3.题目：请实现一个函数，判断一个无向图是否存在环。答案：pythondefhas_cycle(n,edges):fromcollectionsimportdefaultdict,dequegraph=defaultdict(list)foru,vinedges:graph[u].append(v)graph[v].append(u)visited=[False]nparent=[-1]ndefbfs(start):queue=deque([start])visited[start]=Truewhilequeue:node=queue.popleft()forneighboringraph[node]:ifnotvisited[neighbor]:visited[neighbor]=Trueparent[neighbor]=nodequeue.append(neighbor)elifparent[node]!=neighbor:returnTruereturnFalseforiinrange(n):ifnotvisited[i]:ifbfs(i):returnTruereturnFalse解析：使用广度优先搜索（BFS）检测环。遍历每个节点，若其邻居已访问且不是父节点，则存在环。时间复杂度为`O(n+e)`，空间复杂度为`O(n)`。深度优先搜索（DFS）也可实现，但BFS更直观。4.题目：请实现一个算法，找出数组中第三大的数。假设数组至少有三个元素。答案：pythondefthird_max(nums):first,second,third=float('-inf'),float('-inf'),float('-inf')fornuminnums:ifnum>first:first,second,third=num,first,secondeliffirst>num>second:second,third=num,secondelifsecond>num>third:third=numreturnthird解析：维护三个变量`first`、`second`、`third`记录前三大的数。遍历数组时更新这三个变量。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(1)`。实际面试可能要求处理重复元素。5.题目：请实现一个算法，统计一个字符串中所有唯一字符的个数。答案：pythondefcount_unique_chars(s):returnlen(set(s))解析：使用集合`set`自动去重，返回集合长度即为唯一字符个数。时间复杂度为`O(n)`，空间复杂度为`O(n)`。实际面试可能要求按顺序统计（不使用额外空间）。三、系统设计（2题，每题15分，共30分）1.题目：设计一个短链接系统（如`t.co`），要求支持以下功能：-输入长链接，生成短链接。-输入短链接，解析为长链接。-考虑高并发、高可用性、URL唯一性。答案：plaintext1.生成短链接：-将长链接MD5哈希，取前6位作为ID（如`a1b2c3`）。-检查ID是否唯一，若重复则重新哈希。-将ID与长链接存入数据库（如Redis+RocksDB）。2.解析短链接：-从数据库查询ID对应的长链接。-若未命中，则可能是过期或错误，返回404。3.高并发优化：-使用Redis缓存热点短链接。-数据库分片（如按ID前缀分片）。-异步写入数据库。解析：核心是哈希映射长链接到短ID，并存储到高性能数据库。URL唯一性通过哈希冲突处理（如重新哈希）保证。高并发通过缓存和数据库优化实现。实际系统可能使用自定义短ID而非哈希。2.题目：设计一个实时消息推送系统（如微信、抖音），要求支持以下功能：-用户订阅主题（如股票、新闻）。-发布消息到主题，推送给所有订阅者。-考虑消息可靠性、低延迟、高并发。答案：plaintext1.架构设计：-发布者-订阅者模式：-使用Kafka/RabbitMQ分发消息。-消息队列持久化，保证可靠性。-用户订阅管理：-用户ID→主题ID映射（Redis）。-主题ID→用户ID列表（Redis）。2.低延迟优化：-使用内存缓存（Redis）存储热点主题订阅者。-发布时先缓存，批量写入数据库。3.高并发优化：-消息队列水平扩展。-订阅者分组推送（如按手机号前缀）。解析：核心是消息队列（如Kafka）处理高并发发布，Redis缓存订阅者。可靠性通过消息持久化保证，低延迟通过内存缓存实现。实际系统可能使用WebSocket或Server-SentEvents（SSE）实时推送。四、数据库与存储（2题，每题15分，共30分）1.题目：设计一个用户表（`users`），包含以下字段：-用户ID（主键，自增）-用户名（唯一）-邮箱（唯一）-手机号（唯一）-创建时间-更新时间-索引建议。答案：plaintextsqlCREATETABLEusers(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,usernameVARCHAR(50)UNIQUENOTNULL,emailVARCHAR(100)UNIQUENOTNULL,phoneVARCHAR(20)UNIQUENOTNULL,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,INDEXidx_username(username),INDEXidx_email(email),INDEXidx_phone(phone));解析：主键使用自增ID，保证唯一性。邮箱、手机号、用户名需唯一索引，提高查询效率。创建时间和更新时间使用`TIMESTAMP`自动记录。实际系统可能增加密码哈希、状态字段等。2.题目：比较MySQL和Redis在缓存场景下的优缺点。答案：plaintextMySQL：-优点：事务支持、持久化（RDB/Monogo）、SQL优化。-缺点：高并发性能差、内存有限（GB级）。Redis：-优点：内存高性能、支持多种数据结构（Hash/SortedSet）。-缺点：无事务、易宕机（需哨兵/Master-Slave）。场景选择：-事务场景（如订单）→MySQL。-热点数据缓存（如商品详情）→Redis。解析：MySQL适合需要事务和持久化的场景，但缓存性能较差。Redis内存高速，适合热点数据缓存，但无事务且易宕机。实际系统通常混合使用（如Redis+MySQL）。五、网络与分布式（2题，每题15分，共30分）1.题目：解释HTTP和HTTPS的区别，HTTPS的优化方案。答案：plaintextHTTPvsHTTPS：-HTTP：明文传输，易被窃听。-HTTPS：TLS加密传输，防窃听、防篡改。HTTPS优化：1.证书优化：使用ACME自动续期（Let'sEncrypt）。2.HSTS：强制浏览器仅信任HTTPS。3.TLS版本：使用TLS1.3，禁用旧版本。4.CDN缓存：减少源站压力。5.HTTP/2：多路复用、头部压缩。解析：HTTPS通过TLS加密提升安全性，但消耗更多资源。优化方案包括证书管理、HSTS、TLS版本选择、CDN和HTTP/2。实际系统可能使用QUIC协议进一步提升性能。2.题目：解释CAP理论，并说明分布式数据库如何实现CA（一致性、可用性、分区容错性）。答案：plaintextCAP理论：-C（一致性）：所有节点数据实时同步。-A（可用性）：任何请求都能得到响应（