2026年能源科技公司技术岗位的面试题及答案参考

2026年能源科技公司技术岗位的面试题及答案参考一、编程与算法题（共5题，每题20分，总分100分）1.编写一个函数，计算给定整数列表中所有偶数的平方和。要求：使用Python语言，不能使用内置的sum函数。示例输入：[1,2,3,4,5]示例输出：20答案与解析：pythondefsum_of_even_squares(nums):total=0fornuminnums:ifnum%2==0:total+=num2returntotal示例调用print(sum_of_even_squares([1,2,3,4,5]))#输出：20解析：-遍历列表中的每个数字，检查是否为偶数（`num%2==0`）。-如果是偶数，计算其平方并累加到`total`中。-最后返回`total`的值。2.实现一个快速排序算法，对整数列表进行降序排序。要求：不能使用内置的排序函数。示例输入：[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]示例输出：[9,6,5,5,5,4,3,3,2,1,1]答案与解析：pythondefquick_sort_desc(nums):iflen(nums)<=1:returnnumspivot=nums[0]left=[xforxinnums[1:]ifx>pivot]right=[xforxinnums[1:]ifx<=pivot]returnquick_sort_desc(left)+[pivot]+quick_sort_desc(right)示例调用print(quick_sort_desc([3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]))#输出：[9,6,5,5,5,4,3,3,2,1,1]解析：-选择第一个元素作为基准（pivot）。-将剩余元素分为两部分：大于基准的放在`left`，小于或等于基准的放在`right`。-递归地对`left`和`right`进行排序，最后将排序后的`left`、基准和`right`拼接起来。3.编写一个函数，找出给定列表中所有重复的元素，并返回它们的数量。要求：不能使用集合或字典。示例输入：[1,2,2,3,4,4,4,5]示例输出：{2:2,4:3}答案与解析：pythondefcount_duplicates(nums):counts={}duplicates={}fornuminnums:ifnumincounts:counts[num]+=1duplicates[num]=counts[num]else:counts[num]=1returnduplicates示例调用print(count_duplicates([1,2,2,3,4,4,4,5]))#输出：{2:2,4:3}解析：-使用两层字典：`counts`记录每个数字的出现次数，`duplicates`只记录重复的数字及其数量。-遍历列表，如果数字已存在于`counts`中，则增加其计数并记录到`duplicates`中。-最后返回`duplicates`。4.实现一个二叉搜索树（BST），支持插入和查找操作。要求：不使用任何现成库。示例输入：插入[8,3,10,1,6,14,4,7,13]示例查找：查找7（返回True），查找20（返回False）答案与解析：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightclassBST:def__init__(self):self.root=Nonedefinsert(self,val):ifself.rootisNone:self.root=TreeNode(val)else:self._insert(self.root,val)def_insert(self,node,val):ifval<node.val:ifnode.leftisNone:node.left=TreeNode(val)else:self._insert(node.left,val)else:ifnode.rightisNone:node.right=TreeNode(val)else:self._insert(node.right,val)defsearch(self,val):returnself._search(self.root,val)def_search(self,node,val):ifnodeisNone:returnFalseifval==node.val:returnTrueelifval<node.val:returnself._search(node.left,val)else:returnself._search(node.right,val)示例调用bst=BST()nums=[8,3,10,1,6,14,4,7,13]fornuminnums:bst.insert(num)print(bst.search(7))#输出：Trueprint(bst.search(20))#输出：False解析：-定义`TreeNode`类表示二叉树节点，包含值、左子节点和右子节点。-`BST`类包含插入和查找方法：-`insert`方法递归地将新值插入到正确的位置。-`search`方法递归地查找值，如果找到返回`True`，否则返回`False`。5.编写一个函数，计算给定字符串中的最长回文子串的长度。要求：不能使用动态规划。示例输入："babad"示例输出：3（"bab"或"aba"）答案与解析：pythondeflongest_palindrome(s):ifnots:return0max_len=1start=0foriinrange(len(s)):检查奇数长度的回文left,right=i,iwhileleft>=0andright<len(s)ands[left]==s[right]:ifright-left+1>max_len:max_len=right-left+1start=leftleft-=1right+=1检查偶数长度的回文left,right=i,i+1whileleft>=0andright<len(s)ands[left]==s[right]:ifright-left+1>max_len:max_len=right-left+1start=leftleft-=1right+=1returnmax_len示例调用print(longest_palindrome("babad"))#输出：3解析：-从每个字符开始，分别检查奇数长度和偶数长度的回文：-奇数长度：以当前字符为中心，向两边扩展。-偶数长度：以当前字符和下一个字符为中心，向两边扩展。-记录最长的回文子串的长度。二、系统设计与架构题（共3题，每题35分，总分105分）1.设计一个分布式任务队列系统，支持任务的发布、消费和优先级调度。要求：-说明系统架构（组件、交互）。-描述如何实现优先级调度。-考虑高可用性和扩展性。答案与解析：系统架构：-任务发布者（Producer）：客户端提交任务，任务包含优先级、类型等信息。-消息队列（Broker）：存储任务，支持持久化、高可用。例如Kafka或RabbitMQ。-任务调度器（Scheduler）：根据优先级从Broker中取出任务。-任务消费者（Consumer）：执行任务，可以是多个副本以提高性能。-监控与告警（Monitor）：监控系统状态，如任务积压、消费者延迟等。优先级调度：-任务入队时设置优先级（如1-10，数字越小优先级越高）。-调度器按优先级顺序从Broker中取出任务。-如果优先级相同，可按FIFO顺序。高可用与扩展性：-Broker集群：多个Broker节点，数据分片，防单点故障。-消费者集群：多个消费者副本，负载均衡。-自动扩容：根据负载动态增加Broker或消费者。示例伪代码：python任务发布producer.send_task(task_id=1,priority=5,type="compute")调度器tasks=broker.get_tasks_by_priority()fortaskintasks:consumer.execute_task(task)2.设计一个能源数据采集系统，支持多源数据（如光伏、风电）的实时采集、存储和分析。要求：-说明数据采集方案。-设计数据存储架构。-描述数据分析流程。答案与解析：数据采集方案：-传感器网络：分布式部署在发电设备上，如光伏板、风力发电机。-协议支持：支持Modbus、MQTT等协议，实时传输数据。-数据清洗：去除异常值、缺失值，保证数据质量。数据存储架构：-时序数据库（如InfluxDB）：存储时间序列数据（如每分钟发电量）。-关系数据库（如PostgreSQL）：存储设备元数据、配置信息。-数据湖（如HadoopHDFS）：存储原始日志、非结构化数据。数据分析流程：-实时分析：使用流处理框架（如Flink）检测异常、预测发电量。-离线分析：使用Spark对历史数据进行聚类、趋势分析。-可视化：通过Grafana展示发电量、负载等指标。示例架构图：传感器->MQTTBroker->数据清洗->时序数据库/关系数据库|vSpark/Flink->分析结果->Grafana3.设计一个智能电网的负荷预测系统，支持短期（如小时级）和中期（如天级）预测。要求：-说明预测模型的选择。-描述数据预处理步骤。-考虑模型的实时更新。答案与解析：预测模型选择：-短期预测（小时级）：LSTMs（处理时序依赖）。-中期预测（天级）：ARIMA（结合季节性特征）。-混合模型：LSTM+ARIMA，结合两者优势。数据预处理：-数据清洗：去除异常值、填充缺失值。-特征工程：添加时间特征（小时、星期几）、天气数据（温度、风速）。-归一化：MinMaxScaler或StandardScaler。模型实时更新：-在线学习：每小时用新数据更新模型。-增量训练：微调参数，避免从头开始训练。-A/B测试：新旧模型对比，平滑切换。示例伪代码：python短期预测lstm_model.predict(next_hour_data)中期预测arima_model.forecast(next_day_steps)三、数据库与存储题（共2题，每题25分，总分50分）1.设计一个能源公司数据库表结构，支持以下功能：-存储设备信息（设备ID、类型、位置）。-记录能源消耗数据（设备ID、时间戳、消耗量）。-支持按设备类型和时间段查询能耗。要求：-写出表结构（字段、类型、索引）。-说明查询优化策略。答案与解析：表结构：sqlCREATETABLEdevices(device_idSERIALPRIMARYKEY,typeVARCHAR(50)NOTNULL,--如"光伏","风电"locationVARCHAR(100),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);CREATETABLEenergy_usage(idSERIALPRIMARYKEY,device_idINTREFERENCESdevices(device_id),timestampTIMESTAMPNOTNULL,consumptionNUMERIC(10,2)NOTNULL,--消耗量（kWh）created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);查询优化策略：-索引：-`devices(type)`：按类型快速查询。-`energy_usage(device_id,timestamp)`：按设备和时间范围查询。-分区：-`energy_usage`按时间分区（如按月分区），提高查询效率。-缓存：-频繁查询结果（如某类型设备今日总能耗）缓存到Redis。示例查询：sql--查询某类型设备的24小时能耗SELECTtimestamp,SUM(consumption)AStotal_usageFROMenergy_usageWHEREdevice_idIN(SELECTdevice_idFROMdevicesWHEREtype='光伏')ANDtimestamp>=NOW()-INTERVAL'24HOURS'GROUPBYtimestampORDERBYtimestamp;2.解释数据库事务的ACID特性，并举例说明在能源数据场景中的应用。要求：-定义ACID特性。-结合能源数据举例说明。答案与解析：ACID特性定义：-原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。-能源场景：更新发电量时，同时扣减电网负荷。-一致性（Consistency）：事务执行后数据库从一种状态转移到另一种一致状态。-能源场景：发电量不能为负数，事务需保证数据合法。-隔离性（Isolation）：并发事务互不干扰。-能源场景：两个用户同时查询实时负载，结果不能混合。-持久性（Durability）：事务提交后数据永久保存，即使系统崩溃。-能源场景：记录某次发电数据后，即使服务器重启数据也不会丢失。示例：假设光伏电站A在10:00发电200kWh，同时电网记录负载变化：sqlBEGINTRANSACTION;UPDATEdevicesSETconsumption=200WHEREdevice_id=101;UPDATEgridSETload=load-200WHEREid=1;COMMIT;-如果任一步失败，整个事务回滚，保证数据一致。四、网络与安全题（共2题，每题25分，总分50分）1.解释HTTP/2与HTTP/1.1的主要区别，并说明为何能源监控系统更倾向于HTTP/2。要求：-列出HTTP/2的关键特性。-结合能源监控场景分析优势。答案与解析：HTTP/2关键特性：-多路复用（Multiplexing）：多个请求并行传输，无需等待。-头部压缩（HeaderCompression）：减