2026年IT企业软件开发工程师面试要点与问题集

2026年IT企业软件开发工程师面试要点与问题集一、编程能力测试（15题，共75分）1.简单算法实现（5题，每题15分）题目1（15分）：实现一个函数，输入一个非负整数，返回它的二进制表示中1的个数。例如：输入13，输出3（因为13的二进制是1101，有3个1）。答案解析：方法一：遍历每一位，判断是否为1。pythondefcount_bits(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount方法二：利用BrianKernighan算法，每次减去最低位的1。pythondefcount_bits(n):count=0whilen:n&=n-1count+=1returncount题目2（15分）：给定一个排序数组，实现二分查找算法，找到目标值的位置，如果不存在返回-1。答案解析：pythondefbinary_search(nums,target):left,right=0,len(nums)-1whileleft<=right:mid=left+(right-left)//2ifnums[mid]==target:returnmidelifnums[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1return-1题目3（15分）：实现一个函数，检查一个字符串是否是有效的括号组合（只考虑'(',')','{','}','['和']'）。答案解析：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack题目4（15分）：实现快速排序算法。答案解析：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)题目5（15分）：实现一个函数，找出数组中重复次数超过数组长度一半的元素。答案解析：摩尔投票算法：pythondefmajority_element(nums):candidate=Nonecount=0fornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)returncandidate2.数据结构应用（5题，每题15分）题目6（15分）：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持get和put操作。答案解析：使用哈希表+双向链表：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=Nonedefget(self,key):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=self.Node(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail.prevself._remove(lru)delself.cache[lru.key]def_remove(self,node):delself.cache[node.key]node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node):node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodeself.head.next=nodenode.prev=self.head题目7（15分）：实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序）。答案解析：前序遍历（根-左-右）：pythondefpreorder(root):ifnotroot:return[]result=[]stack=[root]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult中序遍历（左-根-右）：pythondefinorder(root):result=[]stack=[]current=rootwhilestackorcurrent:whilecurrent:stack.append(current)current=current.leftcurrent=stack.pop()result.append(current.val)current=current.rightreturnresult后序遍历（左-右-根）：pythondefpostorder(root):ifnotroot:return[]result=[]stack=[(root,False)]whilestack:node,visited=stack.pop()ifnode:ifvisited:result.append(node.val)else:stack.append((node,True))stack.append((node.right,False))stack.append((node.left,False))returnresult题目8（15分）：实现一个无重复字符的最长子串。答案解析：滑动窗口：pythondeflengthOfLongestSubstring(s):char_set=set()left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len题目9（15分）：实现一个最小栈，支持push、pop、top和getMin操作。答案解析：使用两个栈：pythonclassMinStack:def__init__(self):self.stack=[]self.min_stack=[]defpush(self,val):self.stack.append(val)ifnotself.min_stackorval<=self.min_stack[-1]:self.min_stack.append(val)defpop(self):ifnotself.stack:returnNonetop=self.stack.pop()iftop==self.min_stack[-1]:self.min_stack.pop()returntopdeftop(self):ifnotself.stack:returnNonereturnself.stack[-1]defgetMin(self):ifnotself.min_stack:returnNonereturnself.min_stack[-1]题目10（15分）：实现一个N叉树的层序遍历。答案解析：pythonfromcollectionsimportdequefromtypingimportListclassNode:def__init__(self,val=None,children=None):self.val=valself.children=childrenifchildrenisnotNoneelse[]deflevelOrder(root:'Node')->List[List[int]]:ifnotroot:return[]result=[]queue=deque([root])whilequeue:level_size=len(queue)current_level=[]for_inrange(level_size):node=queue.popleft()current_level.append(node.val)forchildinnode.children:queue.append(child)result.append(current_level)returnresult3.面向对象编程（5题，每题15分）题目11（15分）：设计一个单例模式，确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。答案解析：饿汉式：pythonclassSingleton:_instance=Nonedef__new__(cls):ifcls._instanceisNone:cls._instance=super(Singleton,cls).__new__(cls)returncls._instance懒汉式（线程安全）：pythonimportthreadingclassSingleton:_instance=None_lock=threading.Lock()def__new__(cls):withcls._lock:ifcls._instanceisNone:cls._instance=super(Singleton,cls).__new__(cls)returncls._instance题目12（15分）：实现一个工厂模式，创建不同类型的产品（如Car、Bike）。答案解析：pythonfromabcimportABC,abstractmethodclassVehicle(ABC):@abstractmethoddefstart(self):passclassCar(Vehicle):defstart(self):return"Carstarting"classBike(Vehicle):defstart(self):return"Bikestarting"classVehicleFactory:defget_vehicle(vehicle_type):ifvehicle_type=="car":returnCar()elifvehicle_type=="bike":returnBike()else:raiseValueError("Invalidvehicletype")使用vehicle=VehicleFactory.get_vehicle("car")print(vehicle.start())题目13（15分）：实现一个观察者模式，当主题对象状态改变时，通知所有观察者。答案解析：pythonclassSubject:def__init__(self):self._observers=[]self._state=Nonedefattach(self,observer):ifobservernotinself._observers:self._observers.append(observer)defdetach(self,observer):try:self._observers.remove(observer)exceptValueError:passdefnotify(self):forobserverinself._observers:observer.update(self)defset_state(self,state):self._state=stateself.notify()classObserver:defupdate(self,subject):passclassConcreteObserverA(Observer):defupdate(self,subject):print(f"ConcreteObserverA:Reactedtotheevent.State:{subject._state}")classConcreteObserverB(Observer):defupdate(self,subject):print(f"ConcreteObserverB:Reactedtotheevent.State:{subject._state}")使用subject=Subject()observer_a=ConcreteObserverA()observer_b=ConcreteObserverB()subject.attach(observer_a)subject.attach(observer_b)subject.set_state("State1")subject.set_state("State2")题目14（15分）：实现一个策略模式，定义一系列算法，使算法可互换。答案解析：pythonclassStrategy(ABC):@abstractmethoddefalgorithm(self,data):passclassConcreteStrategyA(Strategy):defalgorithm(self,data):returnsorted(data)classConcreteStrategyB(Strategy):defalgorithm(self,data):returnsorted(data,reverse=True)classContext:def__init__(self,strategy:Strategy):self._strategy=strategydefset_strategy(self,strategy:Strategy):self._strategy=strategydefdo_algorithm(self,data):returnself._strategy.algorithm(data)使用data=[3,1,4,1,5,9,2,6]context=Context(ConcreteStrategyA())print(context.do_algorithm(data))context.set_strategy(ConcreteStrategyB())print(context.do_algorithm(data))题目15（15分）：实现一个装饰器模式，动态地给对象添加额外的职责。答案解析：pythondefdecorator_function(func):defwrapper(args,kwargs):print("Beforecallingthefunction")result=func(args,kwargs)print("Aftercallingthefunction")returnresultreturnwrapper@decorator_functiondefsay_hello(name):print(f"Hello,{name}!")say_hello("Alice")二、系统设计（5题，共25分）1.微服务架构（2题，每题12.5分）题目16（12.5分）：设计一个短链接服务，要求高可用、高性能、可分布式。答案解析：1.系统架构：-前端服务：负载均衡器（如Nginx）分发请求到多个短链接服务实例-短链接服务：无状态服务，可水平扩展-数据库：分布式缓存（RedisCluster）存储原始URL和短链接映射关系-超时策略：设置合理的TTL，避免数据库压力2.核心流程：-生成短链接：使用Base62编码（a-z,A-Z,0-9）将随机ID映射为短字符串-缓存：将映射关系存储在Redis中，设置TTL（如24小时）-重定向：根据短链接从Redis获取原始URL，返回301永久重定向3.高可用设计：-服务熔断：使用Hystrix/Sentinel防止雪崩效应-异步处理：使用消息队列（Kafka/RabbitMQ）处理高并发请求题目17（12.5分）：设计一个简单的微博系统，支持发布、关注、点赞功能。答案解析：1.系统架构：-API网关：路由请求到微服务（用户、发布、关注、点赞）-服务发现：Eureka/Consul实现服务注册与发现-消息队列：Kafka/RabbitMQ处理异步事件（如关注通知）2.数据库设计：-用户表：用户ID、昵称、密码等-发布表：发布ID、用户ID、内容、时间等-关注关系表：用户ID、关注对象ID-点赞表：用户ID、发布ID3.关键功能设计：-发布：幂等性设计，防止重复发布-关注：实时推送关注者动态，使用WebSocket/WebRTC-点赞：分布式锁防止并发冲突2.高并发系统（3题，每题8.33分）题目18（8.33分）：设计一个高并发的秒杀系统，要求防超卖、高可用。答案解析：1.核心流程：-预减库存：前端发送请求时先预减库存，成功则支付，失败则回滚-分布式锁：使用Redis分布式锁防止超卖-异步处理：使用消息队列确认订单状态2.系统架构：-流量控制：熔断器、限流器（令牌桶算法）-数据一致性：数据库事务+消息队列最终一致性-缓存设计：Redis缓存库存，TTL设置短时间题目19（8.33分）：设计一个高并发的搜索系统，支持实时搜索。答案解析：1.系统架构：-前端搜索：负载均衡器分发请求到搜索集群-搜索服务：Elasticsearch/ShardingSphere集群-缓存层：Redis缓存热点查询结果2.关键设计：-分片策略：按字母或关键词分片-实时更新：消息队列订阅数据变更，触发索引更新-搜索优化：多字段加权、模糊查询优化题目20（8.33分）：设计一个分布式计数器系统，支持高并发计数。答案解析：1.核心实现：-Redis原子操作：INCR命令实现原子计数-分布式锁：当Redis计数器异常时使用锁保护2.系统架构：-分片设计：按业务线分片计数器-异步补偿：消息队列记录计数日志，定时修复异常-监控告警：计数器异常时触发告警三、数据库与缓存（5题，共25分）1.数据库设计（3题，每题8.33分）题目21（8.33分）：设计一个电商订单表，支持高并发写入和查询。答案解析：1.表结构：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEY,user_idBIGINT,product_idBIGINT,quantityINT,priceDECIMAL(10,2),statusVARCHAR(20),create_timeTIMESTAMP,update_timeTIMESTAMP)2.索引设计：-主键索引：order_id-覆盖索引：创建时间+用户ID（用于查询用户订单）-查询优化：为status和create_time添加索引3.高并发优化：-分表：按用户ID或订单ID哈希分表-读写分离：主库写，从库读题目22（8.33分）：设计一个社交关系表，支持快速添加/删除好友关系。答案解析：1.表结构：sqlCREATETABLEfriendships(user_id1BIGINT,user_id2BIGINT,statusVARCHAR(20),create_timeTIMESTAMP,PRIMARYKEY(user_id1,user_id2),FOREIGNKEY(user_id1)REFERENCESusers(id),FOREIGNKEY(user_id2)REFERENCESusers(id))2.索引设计：-复合主键：用户ID1+用户ID2（确保唯一性）-聚合索引：用户ID2+状态（用于查找某用户的所有好友）3.查询优化：-自关联查询：查找共同好友-朋友圈设计：使用递归查询或临时表题目23（8.33分）：设计一个新闻推荐系统数据库，支持实时更新推荐结果。答案解析：1.表结构：sqlCREATETABLEnews(idBIGINTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),contentTEXT,categoryVARCHAR(50),publish_timeTIMESTAMP)CREATETABLEuser_preferences(user_idBIGINT,categoryVARCHAR(50),weightINT,PRIMARYKEY(user_id,category))CREATETABLEnews_recommendations(user_idBIGINT,news_idBIGINT,scoreDECIMAL(10,2),PRIMARYKEY(user_id,news_id),FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(id),FOREIGNKEY(news_id)REFERENCESnews(id))2.索引设计：-新闻表：发布时间索引（用于最新推荐）-用户偏好：用户ID+分类索引（用于快速获取偏好）-推荐表：用户ID+新闻ID（确保唯一性）3.实时更新：-事件触发：使用触发器更新推荐结果-异步计算：消息队列触发推荐计算2.缓存应用（2题，每题8.33分）题目24（8.33分）：设计一个分布式缓存架构，支持高并发读操作。答案解析：1.架构设计：-缓存层：RedisCluster（分片+持久化）-分布式锁：使用Redis锁保护热点数据-