2026年程序员中级面试专业题集

2026年程序员中级面试专业题集一、编程语言与数据结构（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请实现一个函数，输入一个整数数组，返回数组中所有可能的子集（不包含空集）。要求：不能使用递归，时间复杂度尽可能低。示例输入：`[1,2,3]`示例输出：`[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]`2.题目：给定一个字符串`s`，判断其是否是有效的括号字符串（只包含`'{'`、`'}'`、`'['`、`']'`、`'('`、`')'`，且括号匹配正确）。示例输入：`"()[]{}"`示例输出：`true`示例输入：`"(]"`示例输出：`false`3.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作。LRU缓存容量为`capacity`，当缓存满时，最近最少使用的项将被移除。示例输入：`LRUCache=LRUCache(2)``LRUCache.put(1,1)``LRUCache.put(2,2)``LRUCache.get(1)`//返回1`LRUCache.put(3,3)`//去除键2`LRUCache.get(2)`//返回-1(未找到)示例输出：`[1,-1]`4.题目：给定一个非负整数`num`，将其转换为罗马数字。罗马数字由以下字符组成：`I=1`,`V=5`,`X=10`,`L=50`,`C=100`,`D=500`,`M=1000`。示例输入：`3`示例输出：`"III"`5.题目：实现一个快速排序算法，要求：-不使用递归，使用迭代的方式实现。-处理包含重复元素的数组时，要求稳定性（尽量保持相等元素的相对顺序）。示例输入：`[4,2,2,8,3,3,1]`示例输出：`[1,2,2,3,3,4,8]`二、系统设计（共3题，每题15分，总分45分）1.题目：设计一个短链接系统，要求：-输入一个长链接，返回一个短链接（如`/abcd`）。-支持通过短链接反查原始长链接。-系统需要支持高并发访问，且短链接生成唯一性要求高。考察点：-分布式ID生成方案（如TwitterSnowflake算法）。-高并发缓存策略（Redis）。-数据库设计（短链接与长链接的映射关系）。2.题目：设计一个实时日志分析系统，要求：-支持每秒接收大量日志（如10万条/秒）。-实时统计当前活跃用户数（如IP或设备ID）。-支持按时间窗口（如1分钟）统计PV、UV。考察点：-数据流处理框架（如Flink或SparkStreaming）。-内存缓存（Redis）。-数据库写入优化（水平分片）。3.题目：设计一个消息队列（如Kafka），要求：-支持高吞吐量和低延迟（如毫秒级）。-保证消息的顺序性（同一会话的消息按发送顺序消费）。-支持消息重试机制（如失败后重新投递）。考察点：-消息分区策略。-消息确认机制（如ACK）。-容灾设计（多副本存储）。三、数据库与SQL（共4题，每题12分，总分48分）1.题目：假设有一个订单表`orders`，字段包括`id`（主键）、`user_id`、`order_time`（订单创建时间）、`status`（订单状态，如`'pending'`、`'completed'`）。请写SQL查询：-统计每个状态下的订单数量，按状态升序排列。-查询最近7天内每个用户的订单完成率（`status='completed'`的比例）。2.题目：假设有一个商品表`products`，字段包括`id`（主键）、`name`、`category`、`price`。请写SQL查询：-查询每个分类下的平均价格，且只返回平均价格超过100的商品分类。-查询价格最低的前3个商品，要求按分类分组，同类商品按价格升序。3.题目：假设有一个用户表`users`（`id`,`name`,`city`）和一个订单表`orders`（`id`,`user_id`,`amount`）。请写SQL查询：-查询每个城市的用户数量，且只返回用户数量超过100的城市。-查询每个用户的总消费金额，并按消费金额降序排列，只返回消费金额前10的用户。4.题目：假设有一个表`logs`，包含字段`id`,`user_id`,`action`（如`'login'`,`'logout'`,`'purchase'`）,`timestamp`。请写SQL查询：-查询每个用户的最后`'login'`和`'logout'`时间，并计算登录时长（`logout`-`login`）。-查询最近24小时内，每个`'purchase'`动作的用户数量。四、网络与分布式（共3题，每题15分，总分45分）1.题目：解释HTTP和HTTPS的区别，并说明HTTPS的工作原理（TLS/SSL握手过程）。考察点：-HTTP状态码（如`200`,`404`,`500`）的含义。-TLS握手步骤（ClientHello,ServerHello,Certificate,etc.）。-CDN和WAF的作用。2.题目：假设你要设计一个分布式缓存系统（如Redis集群），要求：-说明Redis集群的节点划分方式（如16384个槽位）。-如何保证缓存的高可用性（主从复制+哨兵或RedisSentinel）。-缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的解决方案。3.题目：解释CAP理论，并说明在分布式系统中如何选择一致性模型（强一致性、最终一致性）。考察点：-Paxos/Raft算法的基本原理。-分布式事务（2PC/3PC）。-CAP理论在实践中的应用（如Cassandra与MongoDB的选择）。五、算法与设计（共4题，每题12分，总分48分）1.题目：给定一个字符串`s`，判断其是否是回文串（忽略大小写和非字母数字字符）。示例输入：`"Aman,aplan,acanal:Panama"`示例输出：`true`示例输入：`"raceacar"`示例输出：`false`2.题目：实现一个二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序），要求：-不使用递归，使用栈实现。-输出遍历结果。示例输入：1/\23/\45示例输出：-前序：`[1,2,4,5,3]`-中序：`[4,2,5,1,3]`-后序：`[4,5,2,3,1]`3.题目：实现一个LRU缓存，使用双向链表和哈希表实现（不使用现成库）。考察点：-双向链表的插入和删除操作。-哈希表快速查找。4.题目：设计一个算法，判断一个无向图是否是二分图（BipartiteGraph）。考察点：-深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）的应用。-色彩标记法。答案与解析一、编程语言与数据结构1.子集生成（非递归）pythondefsubsets(nums):res=[[]]fornuminnums:复制当前所有子集，并添加新元素new_subsets=[]forsubsetinres:new_subsets.append(subset+[num])res+=new_subsetsreturnres解析：-使用迭代方式，初始时只有空集`[]`。-每次遍历一个新元素，将其添加到所有现有子集的末尾，生成新的子集。-时间复杂度：O(2^n)，因为每个元素有选择或不选择的两种情况。2.有效括号判断pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-使用栈，遇到左括号入栈，遇到右括号时弹出栈顶并检查是否匹配。-栈顶始终是最近未匹配的左括号。-时间复杂度：O(n)，每个字符遍历一次。3.LRU缓存（迭代实现）pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:将key移动到order末尾表示最近使用self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:更新值，并移动到最近使用self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:移除最久未使用的元素（order第一个）oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-使用哈希表`cache`存储键值对，`order`列表记录使用顺序。-`get`时将key移到列表末尾，`put`时如果容量满则删除列表第一个元素。4.整数转罗马数字pythondefintToRoman(num:int)->str:val=[1000,900,500,400,100,90,50,40,10,9,5,4,1]syms=["M","CM","D","CD","C","XC","L","XL","X","IX","V","IV","I"]res=[]foriinrange(len(val)):whilenum>=val[i]:res.append(syms[i])num-=val[i]return''.join(res)解析：-从最大值开始匹配，将对应符号添加到结果中，并减少数值。-时间复杂度：O(1)，符号数量固定。5.迭代快速排序（稳定性）pythondefquick_sort(arr):stack=[(0,len(arr)-1)]whilestack:start,end=stack.pop()ifstart>=end:continuepivot=arr[end]lt=startgt=endi=startwhilei<=gt:ifarr[i]<pivot:arr[i],arr[lt]=arr[lt],arr[i]lt+=1i+=1elifarr[i]>pivot:arr[i],arr[gt]=arr[gt],arr[i]gt-=1else:i+=1stack.append((start,lt-1))stack.append((gt+1,end))returnarr解析：-使用栈模拟递归，将数组分为`<pivot`、`==pivot`、`>pivot`三部分。-稳定性通过`lt`和`gt`指针控制，确保相等元素保持顺序。二、系统设计1.短链接系统设计-ID生成：使用TwitterSnowflake算法，生成64位唯一ID（41位时间戳+10位机器ID+13位序列号）。-缓存策略：短链接查询通过Redis缓存，TTL设为24小时。-数据库设计：sqlCREATETABLEshort_links(idBIGINTPRIMARYKEY,original_urlVARCHAR(2048),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);-高并发处理：API网关限流，后端通过ShardingSphere水平分库。2.实时日志分析系统-数据流处理：使用Flink窗口函数统计1分钟内PV/UV，内存缓存活跃用户（Redis）。-数据库优化：日志表按时间分片（每日一个分区），使用InnoDB引擎支持高并发写入。-容灾方案：Kafka集群3副本，日志写入HDFS双副本。3.消息队列设计-分区策略：按业务ID哈希分区，确保同一会话消息有序。-确认机制：消费端ACK确认，超时自动重试（最多3次）。-容灾设计：消息副本存储在异构机房，使用Raft协议保证数据一致性。三、数据库与SQL1.订单统计SQLsql--订单数量统计SELECTstatus,COUNT()AScountFROMordersGROUPBYstatusORDERBYstatus;--用户完成率SELECTuser_id,ROUND(COUNT(CASEWHENstatus='completed'THEN1END)1.0/COUNT()100,2)AScompletion_rateFROMordersWHEREorder_time>=NOW()-INTERVAL7DAYGROUPBYuser_idORDERBYcompletion_rateDESC;2.商品价格统计SQLsql--分类平均价格>100SELECTcategory,AVG(price)ASavg_priceFROMproductsGROUPBYcategoryHAVINGAVG(price)>100;--价格最低的前3个商品（按分类分组）SELECTid,name,priceFROM(SELECTid,name,price,category,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYcategoryORDERBYprice)ASrankFROMproducts)ASrankedWHERErank<=3;3.用户统计SQLsql--城市用户数量>100SELECTcity,COUNT()ASuser_countFROMusersGROUPBYcityHAVINGCOUNT()>100;--消费金额前10的用户SELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_spentFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_spentDESCLIMIT10;4.日志分析SQLsql--最后登录/登出时间SELECTuser_id,MAX(CASEWHENaction='login'THENtimestampEND)ASlast_login,MAX(CASEWHENaction='logout'THENtimestampEND)ASlast_logoutFROMlogsGROUPBYuser_id;--24小时内购买次数SELECTuser_id,COUNT()ASpurchase_countFROMlogsWHEREaction='purchase'ANDtimestamp>=NOW()-INTERVAL24HOURGROUPBYuser_id;四、网络与分布式1.HTTP与HTTPS-区别：-HTTP：明文传输，易被窃取；HTTPS：加密传输（TLS/SSL）。-HTTPS需要证书和CA验证。-TLS握手过程：1.ClientHello：发送支持的加密算法、随机数。2.ServerHello：选择最优算法，发送证书。3.证书验证：CA验证证书有效性。4.SessionKeys：协商生成对称密钥。2.Redis集群设计-节点划分：16384个槽位，每个节点负责部分槽位。-高可用：-主从复制（Master写，Slave读）。-哨兵（Sentinel）监控Master，故障自动切换。-缓存问题解决方案：-缓存穿透：布隆过滤器拦截不存在的key。-缓存击穿：设置热点key永不过期。-缓存雪崩：随机设置不同TTL。3.CAP理论-定义：-C：一致性（所有节点数据实时同步）。-A：可用性（任何请求都能得到响应）。-P：分区容错性（网络分区下仍能运行）。-选择：-分布式事务（如2PC）选C，消息队列（如Kafka）选A。-Cassandra选P（最终一致性），MongoDB选C（强一致性）。五、算法与设计1.回文串判断pythondefisPalindrome(s:str)->bool:s=''.join(c.lower()forcinsifc.isalnum())returns==s[::-1]解析：-去除非字母数字字符并转为小写，然后比较正反是否相等。2.二叉树遍历（迭代）pythondefpreorderTraversal(root):ifnotroot:return[]stack,res=[root],[]whilestack:node=stack.pop()res.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresdefinorderTraversal(root):stack,res,node=[],[],rootwhilestackornode:whilenode:stack.append(node);node=node.leftnode=stack.pop();res.append(node.val);node=node.rightreturnresdefpostorderTraversal(root):stack,res=[(root,False)],[]whilestack:node,visited=stack.pop()ifnode:ifvisited:res.append(node.val)else:stack.append((node,True))stack.append((node.right,False))stack.append((node.left,False))returnres3.LRU缓存（双向链表+哈希表）pythonclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(0,0),Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]sel