2026年华为终端研发中心高级软件工程师面试题集

2026年华为终端研发中心高级软件工程师面试题集一、编程能力测试（共5题，每题20分）1.题目：请用C++实现一个单链表，包含头节点，并实现插入、删除和查找功能。要求在O(1)时间内删除第一个节点，O(n)时间内查找指定值的节点。cpp//示例输入//插入元素：1->2->3//删除第一个节点//查找值为2的节点答案：cppinclude<iostream>usingnamespacestd;structListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx):val(x),next(nullptr){}};classLinkedList{public:ListNodehead;LinkedList():head(newListNode(0)){}voidinsert(intval){ListNodenewNode=newListNode(val);newNode->next=head->next;head->next=newNode;}voidremoveFirst(){if(head->next!=nullptr){ListNodetemp=head->next;head->next=temp->next;deletetemp;}}ListNodefind(intval){ListNodecurrent=head->next;while(current!=nullptr){if(current->val==val)returncurrent;current=current->next;}returnnullptr;}};intmain(){LinkedListlist;list.insert(3);list.insert(2);list.insert(1);list.removeFirst();ListNodenode=list.find(2);if(node!=nullptr)cout<<"Found:"<<node->val<<endl;return0;}解析：-插入操作在O(1)时间内完成，因为直接在头节点后插入新节点。-删除第一个节点也是O(1)时间，直接修改头节点的next指针。-查找操作是O(n)时间，需要遍历整个链表。2.题目：请用Java实现一个线程安全的HashMap，要求支持高并发场景下的读写操作。答案：javaimportjava.util.concurrent.ConcurrentHashMap;publicclassConcurrentHashMapExample{publicstaticvoidmain(String[]args){ConcurrentHashMap<String,Integer>map=newConcurrentHashMap<>();//并发插入Threadthread1=newThread(()->{for(inti=0;i<1000;i++){map.put("key"+i,i);}});Threadthread2=newThread(()->{for(inti=0;i<1000;i++){map.put("key"+i,i);}});thread1.start();thread2.start();try{thread1.join();thread2.join();}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}//打印结果map.forEach((key,value)->System.out.println(key+":"+value));}}解析：-使用Java自带的`ConcurrentHashMap`实现线程安全，内部采用分段锁机制，支持高并发。-通过`put`方法实现并发插入，`ConcurrentHashMap`会自动处理并发问题。3.题目：请用Python实现一个快速排序算法，要求时间复杂度为O(nlogn)。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)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：-快速排序通过分治策略实现，选择一个基准值（pivot），将数组分为小于、等于和大于基准值的三部分。-递归对左右两部分进行排序，最终合并结果。-时间复杂度为O(nlogn)，在最坏情况下为O(n^2)，但实际应用中性能较好。4.题目：请用C#实现一个异步方法，读取一个文本文件的内容，并返回读取结果。csharpusingSystem;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.IO;publicclassFileReadExample{publicstaticasyncTask<string>ReadFileAsync(stringfilePath){returnawaitFile.ReadAllTextAsync(filePath);}publicstaticvoidMain(){stringfilePath="example.txt";stringcontent=awaitReadFileAsync(filePath);Console.WriteLine(content);}}答案：csharpusingSystem;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.IO;publicclassFileReadExample{publicstaticasyncTask<string>ReadFileAsync(stringfilePath){returnawaitFile.ReadAllTextAsync(filePath);}publicstaticvoidMain(){stringfilePath="example.txt";stringcontent=awaitReadFileAsync(filePath);Console.WriteLine(content);}}解析：-使用C#的`async`和`await`关键字实现异步方法，`ReadFileAsync`通过`File.ReadAllTextAsync`异步读取文件内容。-在`Main`方法中调用异步方法，等待结果并输出。5.题目：请用Go实现一个简单的HTTP服务器，支持GET和POST请求。gopackagemainimport("fmt""net/http")funcmain(){http.HandleFunc("/get",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){fmt.Fprintf(w,"GETrequestreceived")})http.HandleFunc("/post",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){ifr.Method=="POST"{fmt.Fprintf(w,"POSTrequestreceived")}else{http.Error(w,"Invalidrequestmethod",http.StatusMethodNotAllowed)}})http.ListenAndServe(":8080",nil)}答案：gopackagemainimport("fmt""net/http")funcmain(){http.HandleFunc("/get",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){fmt.Fprintf(w,"GETrequestreceived")})http.HandleFunc("/post",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){ifr.Method=="POST"{fmt.Fprintf(w,"POSTrequestreceived")}else{http.Error(w,"Invalidrequestmethod",http.StatusMethodNotAllowed)}})http.ListenAndServe(":8080",nil)}解析：-使用Go的`net/http`包实现HTTP服务器。-通过`http.HandleFunc`注册处理函数，支持GET和POST请求。-在`/get`路径处理GET请求，在`/post`路径处理POST请求。二、系统设计测试（共3题，每题30分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统，要求支持每秒百万级请求，并实现URL的生成和解析。答案：-系统架构：-使用分布式架构，前端部署负载均衡器（如Nginx），后端使用微服务架构。-每个微服务负责一部分短链接的生成和解析，通过数据库分片或Redis集群存储短链接数据。-使用消息队列（如Kafka）处理高并发请求，实现削峰填谷。-URL生成：-使用哈希算法（如SHA-256）将长链接哈希为固定长度的短链接。-使用随机算法生成短链接，确保唯一性。-URL解析：-前端接收短链接，通过负载均衡器分发到后端服务。-后端服务查询数据库或Redis，获取对应的长链接并返回。-技术选型：-前端：Nginx-后端：SpringBoot/Go-数据库：MySQL分片/Redis集群-消息队列：Kafka解析：-高并发场景下，需要使用分布式架构和负载均衡器分散请求压力。-使用哈希算法或随机算法生成短链接，确保唯一性和效率。-使用消息队列处理请求，实现削峰填谷，提高系统吞吐量。2.题目：设计一个实时推荐系统，要求支持用户实时行为追踪和推荐结果的快速更新。答案：-系统架构：-使用微服务架构，前端部署推荐服务，后端使用消息队列和实时计算平台。-用户行为数据通过消息队列（如Kafka）收集，实时计算平台（如Flink）处理数据并更新推荐结果。-推荐结果存储在Redis中，确保快速读取。-用户行为追踪：-前端通过SDK收集用户行为数据（点击、浏览等），发送到消息队列。-后端实时计算平台处理数据，更新用户画像和推荐模型。-推荐算法：-使用协同过滤、内容推荐等算法，结合用户画像和行为数据生成推荐结果。-推荐结果实时更新，确保推荐结果的时效性。-技术选型：-前端：SDK-后端：Flink/Spark-数据库：Redis-消息队列：Kafka解析：-实时推荐系统需要高吞吐量的数据处理能力，使用消息队列和实时计算平台实现。-通过用户行为数据实时更新推荐模型，确保推荐结果的时效性。-使用Redis存储推荐结果，确保快速读取。3.题目：设计一个分布式文件存储系统，要求支持高并发读写、文件分片和容灾备份。答案：-系统架构：-使用分布式架构，前端部署负载均衡器（如Nginx），后端使用微服务架构。-文件分片存储在多个节点上，通过一致性哈希算法分配文件块。-使用分布式数据库（如Ceph）存储文件元数据，实现高并发读写。-文件分片：-将大文件分片存储在多个节点上，提高读写性能和容灾能力。-每个文件块独立存储，通过文件ID和块ID定位文件块。-容灾备份：-每个文件块存储在多个节点上，通过RAID技术实现容灾备份。-定期进行数据备份，确保数据安全。-技术选型：-前端：Nginx-后端：SpringBoot/Go-数据库：Ceph-分布式文件系统：HDFS解析：-分布式文件存储系统需要高并发读写能力，使用分布式数据库和文件系统实现。-文件分片存储在多个节点上，提高读写性能和容灾能力。-通过RAID技术和定期备份确保数据安全。三、数据库设计测试（共2题，每题20分）1.题目：设计一个电商平台的订单数据库表结构，要求支持高并发写入和查询。答案：-表结构：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULL,priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,order_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,statusVARCHAR(20)NOTNULL,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(product_id)REFERENCESproducts(product_id));-索引设计：-主键索引：order_id-聚合索引：user_id,order_time-普通索引：status-优化策略：-使用分表分库技术，将订单数据分散存储，提高写入和查询性能。-使用缓存（如Redis）缓存热点数据，减少数据库查询压力。-使用读写分离技术，将查询请求分发到从库，提高查询性能。解析：-订单数据库表结构设计需要支持高并发写入和查询，使用主键索引和聚合索引优化查询性能。-使用分表分库和读写分离技术提高系统吞吐量。-使用缓存技术减少数据库查询压力。2.题目：设计一个社交媒体的点赞数据库表结构，要求支持高并发写入和查询。答案：-表结构：sqlCREATETABLElikes(like_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,post_idBIGINTNOTNULL,like_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(post_id)REFERENCESposts(post_id),UNIQUEKEY(user_id,post_id));-索引设计：-主键索引：like_id-聚合索引：user_id,post_id-普通索引：like_time-优化策略：-使用分表分库技术，将点赞数据分散存储，提高写入和查询性能。-使用缓存（如Redis）缓存热点数据，减少数据库查询压力。-使用读写分离技术，将查询请求分发到从库，提高查询性能。解析：-点赞数据库表结构设计需要支持高并发写入和查询，使用主键索引和聚合索引优化查询性能。-使用分表分库和读写分离技术提高系统吞吐量。-使用缓存技术减少数据库查询压力。四、算法设计测试（共3题，每题20分）1.题目：请设计一个算法，找出数组中第三大的数，要求时间复杂度为O(n)。cpp//示例输入//arr=[3,1,2,1,0,1,5,0,4]//输出：2答案：cppintfindThirdLargest(intarr[],intn){intfirst=INT_MIN,second=INT_MIN,third=INT_MIN;for(inti=0;i<n;i++){if(arr[i]>first){third=second;second=first;first=arr[i];}elseif(arr[i]>second&&arr[i]!=first){third=second;second=arr[i];}elseif(arr[i]>third&&arr[i]!=second&&arr[i]!=first){third=arr[i];}}returnthird;}解析：-初始化三个变量first、second、third为最小值。-遍历数组，更新三个变量的值，确保first为最大值，second为第二大值，third为第三大值。-时间复杂度为O(n)，只需要遍历一次数组。2.题目：请设计一个算法，判断一个字符串是否为回文串，要求时间复杂度为O(n)。python示例输入s="racecar"输出：True答案：pythondefisPalindrome(s):left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:returnFalseleft+=1right-=1returnTrue解析：-使用双指针法，一个指针从左边开始，一个指针从右边开始，逐步向中间移动。-每次比较两个指针所指的字符，如果不相同则不是回文串。-时间复杂度为O(n)，只需要遍历一次字符串。3.题目：请设计一个算法，找出数组中和为特定值的最长子数组，要求时间复杂度为O(n)。java//示例输入//nums=[1,-2,3,5,-1,2],target=3//输出：[1,-2,3,5]答案：javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassSubarraySum{public