2026年阿里巴巴面试笔试题库大全

2026年阿里巴巴面试笔试题库大全一、编程基础题（共5题，每题10分，总分50分）题目1题目：请实现一个函数，输入一个整数数组，返回该数组中所有可能的子集。例如，输入[1,2,3]，返回[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]。答案：javaimportjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassSubsets{publicList<List<Integer>>subsets(int[]nums){List<List<Integer>>result=newArrayList<>();if(nums==null)returnresult;//排序确保结果有序Arrays.sort(nums);backtrack(nums,0,newArrayList<>(),result);returnresult;}privatevoidbacktrack(int[]nums,intstart,List<Integer>path,List<List<Integer>>result){//添加当前子集result.add(newArrayList<>(path));for(inti=start;i<nums.length;i++){//选择当前元素path.add(nums[i]);//递归到下一个元素backtrack(nums,i+1,path,result);//撤销选择path.remove(path.size()-1);}}}解析：这个问题可以使用回溯算法解决。首先对输入数组进行排序，然后从第一个元素开始，每次选择一个元素加入当前子集，然后递归处理下一个元素。不选择当前元素时，直接递归处理下一个元素。每次递归时，都添加当前路径到结果中，然后撤销选择以尝试其他可能性。时间复杂度为O(2^n)，空间复杂度为O(n)。题目2题目：给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。一棵高度平衡二叉树是指一个二叉树中任意节点的左右子树的高度差不超过1。答案：javaclassTreeNode{intval;TreeNodeleft;TreeNoderight;TreeNode(intx){val=x;}}publicclassBalanceBinaryTree{publicbooleanisBalanced(TreeNoderoot){returnhelper(root)!=-1;}privateinthelper(TreeNodenode){if(node==null)return0;intleft=helper(node.left);if(left==-1)return-1;intright=helper(node.right);if(right==-1)return-1;if(Math.abs(left-right)>1)return-1;returnMath.max(left,right)+1;}}解析：这个问题可以使用深度优先搜索的递归方法解决。定义一个辅助函数，计算每个节点的高度。如果任意节点的左右子树高度差大于1，则返回-1表示不平衡。否则返回当前节点的高度。如果整个过程中没有返回-1，则表示二叉树是高度平衡的。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)，其中h为二叉树的高度。题目3题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，使用链表和哈希表实现。支持get和put操作。答案：javaimportjava.util.HashMap;classLRUCache{//双向链表节点privateclassNode{intkey;intvalue;Nodeprev;Nodenext;Node(intkey,intvalue){this.key=key;this.value=value;}}privateHashMap<Integer,Node>cache;privateintcapacity;privateNodehead,tail;publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;cache=newHashMap<>();head=newNode(0,0);tail=newNode(0,0);head.next=tail;tail.prev=head;}publicintget(intkey){Nodenode=cache.get(key);if(node==null)return-1;//将节点移动到头部moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(intkey,intvalue){Nodenode=cache.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{NodenewNode=newNode(key,value);cache.put(key,newNode);addToHead(newNode);if(cache.size()>capacity){NodetoRemove=tail.prev;removeNode(toRemove);cache.remove(toRemove.key);}}}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;}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}}解析：LRU缓存需要快速访问和更新数据，因此可以使用哈希表和双向链表实现。哈希表存储键和链表节点的映射，链表维护访问顺序，最近访问的节点在头部。get操作时，如果节点存在，将其移动到头部；put操作时，如果节点已存在，更新值并移动到头部；如果节点不存在，添加到头部，如果超出容量，则删除尾部节点。时间复杂度为O(1)，空间复杂度为O(capacity)。题目4题目：给定一个字符串，找到最长的不重复子串的长度。例如，输入"abcabcbb"，返回3，因为最长不重复子串为"abc"。答案：javapublicclassLongestSubstring{publicintlengthOfLongestSubstring(Strings){int[]charIndex=newint[128];//假设ASCII字符集intleft=0,maxLen=0;for(intright=0;right<s.length();right++){charc=s.charAt(right);left=Math.max(left,charIndex[c]);maxLen=Math.max(maxLen,right-left+1);charIndex[c]=right+1;}returnmaxLen;}}解析：这个问题可以使用滑动窗口的方法解决。维护一个数组记录每个字符上一次出现的位置，然后使用两个指针表示窗口的左右边界。遍历字符串时，如果当前字符在窗口内出现过，则将左边界移动到该字符上一次出现位置的下一个位置。每次更新最大长度。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。题目5题目：实现一个简单的Trie（前缀树），支持插入和搜索操作。答案：javaclassTrieNode{booleanisEnd;TrieNode[]children;publicTrieNode(){isEnd=false;children=newTrieNode[26];//假设只处理小写字母}}publicclassTrie{privateTrieNoderoot;publicTrie(){root=newTrieNode();}publicvoidinsert(Stringword){TrieNodenode=root;for(charc:word.toCharArray()){intindex=c-'a';if(node.children[index]==null){node.children[index]=newTrieNode();}node=node.children[index];}node.isEnd=true;}publicbooleansearch(Stringword){TrieNodenode=searchPrefix(word);returnnode!=null&&node.isEnd;}publicbooleanstartsWith(Stringprefix){returnsearchPrefix(prefix)!=null;}privateTrieNodesearchPrefix(Stringprefix){TrieNodenode=root;for(charc:prefix.toCharArray()){intindex=c-'a';if(node.children[index]==null){returnnull;}node=node.children[index];}returnnode;}}解析：Trie树是一种用于处理字符串前缀问题的数据结构。每个节点包含一个标记表示是否为单词的结尾，以及指向子节点的数组。插入操作时，遍历单词的每个字符，如果对应的子节点不存在，则创建新节点。搜索操作时，遍历前缀的每个字符，如果遇到子节点不存在的情况，则返回false。startsWith操作类似，但不需要检查是否为单词的结尾。时间复杂度为O(m)，空间复杂度为O(nm)，其中n为Trie树中的节点数，m为单词长度。二、算法设计题（共4题，每题15分，总分60分）题目6题目：设计一个算法，将一个非降序的数组转换为高度平衡的二叉搜索树。高度平衡二叉树是指一个二叉树中任意节点的左右子树的高度差不超过1。答案：javaclassTreeNode{intval;TreeNodeleft;TreeNoderight;TreeNode(intx){val=x;}}publicclassConvertArrayToBST{publicTreeNodesortedArrayToBST(int[]nums){if(nums==null||nums.length==0)returnnull;returnbuildBST(nums,0,nums.length-1);}privateTreeNodebuildBST(int[]nums,intleft,intright){if(left>right)returnnull;//选择中间元素作为根节点intmid=left+(right-left)/2;TreeNodenode=newTreeNode(nums[mid]);//递归构建左右子树node.left=buildBST(nums,left,mid-1);node.right=buildBST(nums,mid+1,right);returnnode;}}解析：将非降序数组转换为高度平衡的二叉搜索树，可以采用中序遍历的方法。选择数组的中间元素作为根节点，确保左右子树高度平衡。然后递归地对左右子数组的中间元素进行同样的处理。这种方法可以确保生成的二叉树高度尽可能小，从而达到高度平衡。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(logn)。题目7题目：设计一个算法，找出数组中第三大的数。如果数组中少于三个不同的数，则返回最大的数。答案：javapublicclassThirdMaxNumber{publicintthirdMax(int[]nums){Longmax1=Long.MIN_VALUE,max2=Long.MIN_VALUE,max3=Long.MIN_VALUE;for(intnum:nums){if(num==max1||num==max2||num==max3)continue;if(num>max1){max3=max2;max2=max1;max1=num;}elseif(num>max2){max3=max2;max2=num;}elseif(num>max3){max3=num;}}returnmax3==Long.MIN_VALUE?max1:max3;}}解析：这个问题可以通过维护三个变量来记录数组中的最大、第二大和第三大的数。遍历数组时，更新这三个变量。注意排除重复元素。如果数组中少于三个不同的数，则返回最大的数。这种方法只需要遍历一次数组，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。题目8题目：设计一个算法，找出所有出现次数超过数组长度一半的元素。假设至少有一个这样的元素。答案：javaimportjava.util.ArrayList;importjava.util.HashMap;importjava.util.List;publicclassMajorityElementII{publicList<Integer>majorityElement(int[]nums){intn=nums.length;intcount1=0,count2=0;Integercandidate1=null,candidate2=null;//找出可能的候选者for(intnum:nums){if(candidate1!=null&&num==candidate1){count1++;}elseif(candidate2!=null&&num==candidate2){count2++;}elseif(count1==0){candidate1=num;count1=1;}elseif(count2==0){candidate2=num;count2=1;}else{count1--;count2--;}}//验证候选者count1=0;count2=0;for(intnum:nums){if(num==candidate1)count1++;elseif(num==candidate2)count2++;}List<Integer>result=newArrayList<>();if(count1>n/2)result.add(candidate1);if(count2>n/2)result.add(candidate2);returnresult;}}解析：这个问题可以使用Boyer-Moore多数投票算法的扩展版解决。首先遍历数组，维护两个候选者和它们的出现次数。如果当前数字与候选者相同，则增加相应计数；否则减少两个候选者的计数。最后验证候选者的出现次数是否超过数组长度的一半。这种方法只需要两次遍历，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。题目9题目：设计一个算法，将一个字符串转换成整数（atoi）。需要处理正负号、前导空格、非数字字符等情况。答案：javapublicclassStringToInteger{publicintmyAtoi(Strings){if(s==null||s.length()==0)return0;inti=0,n=s.length();intsign=1;longresult=0;//处理前导空格while(i<n&&s.charAt(i)==''){i++;}//处理正负号if(i<n&&(s.charAt(i)=='+'||s.charAt(i)=='-')){sign=(s.charAt(i)=='-')?-1:1;i++;}//处理数字字符while(i<n&&Character.isDigit(s.charAt(i))){result=result10+(s.charAt(i)-'0');//检查是否溢出if(sign==1&&result>Integer.MAX_VALUE){returnInteger.MAX_VALUE;}if(sign==-1&&-result<Integer.MIN_VALUE){returnInteger.MIN_VALUE;}i++;}return(int)(signresult);}}解析：atoi算法需要处理多个特殊情况：前导空格、正负号、非数字字符、数值溢出等。首先跳过前导空格，然后处理正负号，接着遍历字符串的每个字符，如果遇到非数字字符则停止。在遍历过程中，逐步构建结果并检查是否溢出。最后返回结果。需要特别注意整数范围的限制，即-2^31到2^31-1。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。三、系统设计题（共2题，每题25分，总分50分）题目10题目：设计一个简单的微博系统，需要支持用户发布微博、关注/取消关注、查看用户的时间线等功能。答案：系统架构：1.前端：用户界面，使用React或Vue实现2.后端：API服务，使用SpringBoot或Node.js实现3.数据库：MySQL或MongoDB存储数据4.缓存：Redis缓存热点数据5.消息队列：Kafka或RabbitMQ处理异步任务核心模块：1.用户模块：-数据表：users（id,username,password,email,register_date）-功能：注册、登录、个人信息查看2.微博模块：-数据表：tweets（id,user_id,content,created_at,likes_count,comments_count）-功能：发布微博、查看微博、点赞、评论3.关系模块：-数据表：follows（follower_id,followee_id,follow_date）-功能：关注/取消关注4.时间线模块：-功能：根据关注关系聚合用户的时间线主要接口：plaintextPOST/api/users/registerPOST/api/users/loginPOST/api/tweetsGET/api/tweetsPOST/api/tweets/{id}/likePOST/api/tweets/{id}/commentPOST/api/users/{user_id}/followDELETE/api/users/{user_id}/unfollowGET/api/users/{user_id}/timeline技术选型：-后端：SpringBoot+MySQL+Redis+Kafka-前端：React+AntDesign-部署：Docker+Kubernetes性能优化：1.使用Redis缓存热点用户的时间线和微博数据2.使用Kafka异步处理点赞和评论操作3.微博数据分页加载，避免一次性加载过多数据4.使用MySQL的索引优化查询性能解析：设计一个微博系统需要考虑多个模块的交互和性能优化。用