2026年携程旅游IT职位面试问题集与解答

2026年携程旅游IT职位面试问题集与解答一、编程能力测试（共3题，每题20分）1.题目（20分）：实现一个函数，输入一个包含中文、英文、数字和特殊字符的字符串，输出按中英文、数字、特殊字符分类后的新字符串。例如：输入：`"2023携程旅游#上海"`输出：`"2023携程旅游上海#"`要求：-中英文按原顺序保留；-数字单独排序；-特殊字符放在最后。限制：使用Python实现，考虑性能优化。2.题目（20分）：编写一个算法，模拟携程旅游预订流程中的库存锁定机制。输入：订单ID、商品ID、锁定数量、锁定时间（分钟），输出：是否锁定成功（库存充足返回True，否则False）。假设库存为100，每次锁定后需超时自动释放。示例：输入：`("order123","product456",5,30)`输出：`True`（若库存足够）或`False`（若库存不足）。要求：考虑线程安全，使用Python的线程锁实现。3.题目（20分）：用Java实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持最大容量为10的键值对存储。输入：操作序列（"put"或"get"、键、值），输出：缓存状态。示例：输入：`["put","A",1],["put","B",2],["get","A"]`输出：`{A=1,B=2}`（因A最近被访问）。要求：时间复杂度O(1)。二、数据库设计（共2题，每题25分）1.题目（25分）：设计携程旅游订单表`Order`，需支持以下场景：-每个订单可包含多个商品（多对多关系）；-订单需记录支付状态（未支付、支付中、已支付）；-支持按用户ID、时间范围、支付状态查询。要求：-列出核心字段及类型（如订单ID、用户ID、创建时间等）；-写出商品与订单的多对多关联表设计；-说明索引优化方案。2.题目（25分）：某城市有100万动态POI（兴趣点）数据，需设计一个数据库表结构，支持以下查询：-根据经纬度范围快速查询POI；-支持模糊搜索（如“上海+酒店”）；-支持分页查询（如每页10条）。要求：-列出表结构及字段类型；-说明使用GIS索引或全文索引的必要性；-给出查询优化的SQL示例。三、系统设计（共2题，每题30分）1.题目（30分）：设计携程国内航线查询的微服务架构，需支持：-实时航班状态更新（如延误）；-用户可自定义筛选条件（如价格区间、直飞）；-高并发场景（如国庆高峰期）。要求：-绘制核心服务模块图（如航班查询、库存、风控）；-说明服务间通信方式（同步/异步）；-提出容灾方案（如异地多活）。2.题目（30分）：设计一个动态定价系统，用于酒店价格调整。输入：酒店ID、时间范围、市场供需参数（如周边活动、天气），输出：实时价格。要求：-描述核心算法逻辑（如基于规则的定价）；-说明如何处理数据延迟（如活动信息更新）；-提出系统监控方案（如价格波动异常告警）。四、算法与数据结构（共2题，每题25分）1.题目（25分）：某地铁系统有N个站点，需在任意两点间规划最优换乘路径。输入：站点间距离矩阵，输出：最短路径（如A到D的换乘方案）。要求：-说明使用Floyd-Warshall算法的合理性；-写出Python伪代码实现核心逻辑；-讨论时间复杂度。2.题目（25分）：携程点评系统需处理用户评价数据，输入：评价文本，输出：关键词统计（如“好评率”“推荐景点”）。要求：-描述TF-IDF算法的适用性；-写出中文分词的关键步骤（如使用jieba）；-说明如何去除停用词（如“的”“了”）。五、场景题（共1题，40分）题目（40分）：携程海外业务需支持多货币结算，用户可实时兑换汇率。输入：用户选择的原货币（如美元）、目标货币（欧元）、金额，输出：兑换后金额及手续费。场景：-汇率来源：第三方API（如每日更新）；-手续费规则：金额越高费率越低（阶梯式）。要求：-设计汇率缓存机制（如Redis）；-说明异常处理逻辑（如API超时）；-提出如何动态调整手续费策略。答案与解析一、编程能力测试1.答案（Python）：pythonimportredefclassify_string(s):chinese_english=re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]+',s)digits=re.findall(r'\d+',s)special_chars=re.findall(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]',s)result=''.join(chinese_english)+''.join(digits)+''.join(special_chars)returnresult解析：-使用正则表达式分三类匹配；-性能优化：预编译正则模式（`pile`）。2.答案（Python+线程锁）：pythonfromthreadingimportLockimporttimeclassInventory:def__init__(self,total):self.total=totalself.lock=Lock()self.locked={}deflock_inventory(self,order_id,product_id,quantity,duration):withself.lock:ifself.total>=quantity:self.total-=quantityself.locked[(order_id,product_id)]=time.time()+durationreturnTruereturnFalsedefrelease_lock(self):current_time=time.time()forkeys,expiryinlist(self.locked.items()):ifcurrent_time>expiry:self.total+=self.locked[keys]delself.locked[keys]解析：-线程锁保证库存原子性；-超时释放避免死锁。3.答案（Java+双向链表+哈希表）：javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;classLRUCache<K,V>{privatefinalintcapacity;privatefinalMap<K,Node>cache;privateNodehead,tail;classNode{Kkey;Vvalue;Nodeprev;Nodenext;Node(Kkey,Vvalue){this.key=key;this.value=value;}}publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;this.cache=newHashMap<>();head=tail=newNode(null,null);head.next=tail;tail.prev=head;}publicVget(Kkey){Nodenode=cache.get(key);if(node==null)returnnull;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Nodenode=cache.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{if(cache.size()==capacity)removeTail();NodenewNode=newNode(key,value);cache.put(key,newNode);addToHead(newNode);}}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}privatevoidaddToHead(Nodenode){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privatevoidremoveNode(Nodenode){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}privatevoidremoveTail(){NodetailPrev=tail.prev;removeNode(tailPrev);cache.remove(tailPrev.key);}}解析：-哈希表+双向链表实现O(1)操作；-链表头尾处理防止内存泄漏。二、数据库设计1.答案：-核心字段：sqlOrderIDINTPK,UserIDINT,CreateTimeDATETIME,StatusENUM('UNPAID','PAYING','PAID'),TotalAmountDECIMAL-商品关联表：sqlOrderProductIDINTPK,OrderIDINTFK,ProductIDINTFK,PriceDECIMAL-索引优化：-`UserID+Status`（多条件查询）；-`CreateTime`（时间范围查询）。2.答案：-表结构：sqlCREATETABLEPOI(IDINTPK,NameVARCHAR(255),LatDECIMAL(10,6),LngDECIMAL(10,6),TypeVARCHAR(50));-GIS索引：-使用PostGIS的`GIS索引`实现范围查询；-全文索引用于模糊搜索（`FULLTEXTKEY(Name)`）。-SQL示例：sqlSELECTFROMPOIWHEREST_DWithin(Lat,31.2,0.1)ANDNameLIKE'%酒店%'三、系统设计1.答案：-模块图：-航班查询（RESTAPI）；-库存服务（Redis缓存）；-风控（实时监控延误）。-通信方式：-异步消息队列（Kafka）处理高并发。-容灾方案：-多机房部署（如华东/华南）。2.答案：-算法逻辑：-规则引擎动态调整价格（如需求高峰减价）。-数据延迟处理：-异步更新市场活动信息（RabbitMQ）。-监控方案：-Prometheus+Grafana告警（价格波动超过阈值）。四、算法与数据结构1.答案：-Floyd-Warshall：pythondeffloyd_warshall(dist):n=len(dist)forkinrange(n):foriinrange(n):forjinrange(n):dist[i][j]=min(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j])-复杂度：O(N³)。2.答案：-TF-IDF：pythonimportjiebadeftf_idf(text):words=jieba.cut(text)tf=Counter(words)idf=compute_idf(words)return{word:tf[word]idf[word]forwordintf}-中文分词：-去停用词（如加载`stopwords.txt`）。五、场景题答案：-汇率缓存：python@lru_cache(maxsize=128)defget_rate(from_currency,to_currency):returnthird_party_api.get_rat