2026年互联网编程竞赛编程语言与算法优化题目集

2026年互联网编程竞赛：编程语言与算法优化题目集一、选择题（共5题，每题2分）1.Java内存管理中，以下哪个选项不属于垃圾回收（GC）的标记阶段？A.追踪对象的引用链B.标记不可达对象C.压缩内存空间D.回收无用对象2.在分布式系统中，CAP理论中，以下哪个选项不属于一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（PartitionTolerance）的权衡范畴？A.负载均衡B.数据复制C.最终一致性D.冗余设计3.以下哪种算法最适合用于在外部排序中处理大数据集？A.快速排序B.归并排序C.堆排序D.希尔排序4.在Web开发中，以下哪种加密算法通常用于HTTPS传输层安全性？A.MD5B.DESC.RSAD.SHA-2565.以下哪种设计模式最适合用于解耦服务间的依赖关系？A.单例模式B.工厂模式C.观察者模式D.装饰器模式二、填空题（共5题，每题2分）1.在Python中，用于处理高并发场景的库是________。（答案：`asyncio`）2.在数据库索引优化中，B+树通常用于________索引。（答案：`B-Tree`）3.在分布式事务中，两阶段提交（2PC）协议的主要问题是________。（答案：`同步阻塞`）4.在React中，用于状态管理的hooks是________。（答案：`useState`）5.在TCP协议中，用于控制数据流量的机制是________。（答案：`滑动窗口`）三、简答题（共5题，每题4分）1.简述RESTfulAPI的设计原则。（答案：无状态、可缓存、统一接口、分层系统、按需代码）2.解释什么是JWT（JSONWebToken）及其在认证中的应用场景。（答案：JWT是一种轻量级认证机制，通过JSON对象传输信息，常用于单点登录和API认证）3.描述LRU（LeastRecentlyUsed）缓存算法的原理及其实现方式。（答案：LRU通过淘汰最久未使用的数据来优化缓存空间，常见实现方式有双向链表+哈希表）4.简述Kubernetes中Service和Deployment的区别。（答案：Service是抽象的负载均衡器，Deployment是应用的管理单元）5.解释什么是分布式锁，并说明其在微服务架构中的作用。（答案：分布式锁用于协调多服务间的操作，防止数据冲突，常见实现如Redis锁）四、编程题（共5题，每题10分）1.题目：编写一个函数，实现快速排序算法，输入为一个整数数组，输出为排序后的数组。pythondefquick_sort(arr):你的代码（提示：递归实现，选择基准点分区）2.题目：编写一个函数，实现LRU缓存，支持`get`和`put`操作。假设缓存容量为3，输入序列为`[1,2,3,4,1,2,5,1,2,3,4,5]`，输出`get`操作的结果（按顺序输出）。pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):你的代码defget(self,key):你的代码defput(self,key,value):你的代码（提示：使用双向链表+哈希表）3.题目：编写一个函数，实现二叉树的层序遍历（按行输出）。pythonfromcollectionsimportdequedeflevel_order(root):你的代码（提示：使用队列实现）4.题目：编写一个函数，实现字符串的Z算法（用于字符串匹配）。输入为`"abcabca"`，输出为`[0,0,0,1,2,0,1]`。pythondefz_algorithm(s):你的代码（提示：滑动窗口匹配）5.题目：编写一个函数，实现分布式锁的Redis实现（假设使用SETNX命令）。pythonimportredisdefdistributed_lock(key,value,timeout):你的代码（提示：使用`SETNX`+`EXPIRE`避免死锁）五、算法优化题（共3题，每题10分）1.题目：给定一个包含重复数字的数组，编写一个函数，返回所有不重复的三元组，使得`a+b+c=0`。例如，输入`[-1,0,1,2,-1,-4]`，输出`[[-1,-1,2],[-1,0,1]]`。（优化要求：时间复杂度O(n²)）2.题目：给定一个字符串`s`，找到其中不重复的最长子串的长度。例如，输入`"abcabcbb"`，输出`3`（子串`"abc"`）。（优化要求：使用哈希表优化）3.题目：给定一个二维网格，每个格子可能是`'1'`（陆地）或`'0'`（海洋），编写一个函数，计算岛屿的数量。例如，输入`[['1','1','0','0','0'],['1','1','0','0','0'],['0','0','1','0','0'],['0','0','0','1','1']]`，输出`3`。（优化要求：广度优先搜索优化）答案与解析一、选择题答案与解析1.C（GC的标记阶段不涉及压缩内存空间，压缩是标记-整理阶段的一部分）2.A（负载均衡属于系统设计，其他选项是CAP权衡的具体实现）3.B（归并排序适合外部排序，因为它不依赖内存顺序）4.C（RSA用于非对称加密，适合HTTPS）5.C（观察者模式解耦发布与订阅）二、填空题答案与解析1.`asyncio`（Python标准库，用于异步编程）2.`B-Tree`（数据库索引常用B+树，支持范围查询）3.`同步阻塞`（2PC无法容忍网络分区）4.`useState`（React状态管理钩子）5.`滑动窗口`（TCP流量控制核心机制）三、简答题答案与解析1.RESTfulAPI设计原则：-无状态：每次请求独立，服务器不保存上下文。-可缓存：响应可被缓存以降低延迟。-统一接口：使用标准方法（GET/POST等）和URI。-分层系统：客户端不依赖服务器内部实现。-按需代码：支持内容协商（如JSON/XML）。2.JWT原理与应用：-原理：JSON对象经加密（如HS256）生成签名字符串，包含payload和签名。-应用：单点登录、API认证，减少数据库查询。3.LRU缓存算法：-原理：淘汰最久未使用的数据，通过双向链表记录使用顺序，哈希表实现O(1)查找。-实现：每次`get`或`put`时移动节点位置，满时删除链表尾部节点。4.Kubernetes的Service与Deployment：-Service：抽象的负载均衡器，路由流量到Pods。-Deployment：管理Pod副本，支持滚动更新。5.分布式锁的作用：-防止多服务并发写入冲突，常见实现有Redis锁（SETNX+EXPIRE）、ZooKeeper。四、编程题答案与解析1.快速排序实现：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)2.LRU缓存实现：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=deque()defget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest=self.order.popleft()delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)3.二叉树层序遍历：pythondeflevel_order(root):ifnotroot:return[]result,queue=[],deque([root])whilequeue:node=queue.popleft()result.append(node.val)ifnode.left:queue.append(node.left)ifnode.right:queue.append(node.right)returnresult4.Z算法实现：pythondefz_algorithm(s):n=len(s)z=[0]nl,r=0,0foriinrange(1,n):ifi>r:l,r=i,iwhiler<nands[r]==s[r-l]:r+=1z[i]=r-lr-=1else:k=i-lifz[k]<r-i+1:z[i]=z[k]else:l=iwhiler<nands[r]==s[r-l]:r+=1z[i]=r-lr-=1returnz5.分布式锁实现：pythondefdistributed_lock(key,value,timeout):whileTrue:result=redis.set(key,value,nx=True,ex=timeout)ifresult:returnTruetime.sleep(0.1)#避免频繁尝试五、算法优化题答案与解析1.三数之和优化：pythondefthree_sum(nums):nums.sort()n=len(nums)result=[]foriinrange(n-2):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continuel,r=i+1,n-1whilel<r:total=nums[i]+nums[l]+nums[r]iftotal==0:result.append([nums[i],nums[l],nums[r]])whilel<randnums[l]==nums[l+1]:l+=1whilel<randnums[r]==nums[r-1]:r-=1l+=1r-=1eliftotal<0:l+=1else:r-=1returnresult2.最长不重复子串：pythondeflength_of_longest_substring(s):char_map={}left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):ifs[right]inchar_map:left=max(left,char_map[s[right]]+1)char_map[s[right]]=rightmax_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len3.岛屿数量：pythondefnum_islands(grid):ifnotgrid:return0defdfs(i,j):ifi<0ori>=len(grid)orj<0