2026年华为技术面试模拟题及参考答案

2026年华为技术面试模拟题及参考答案一、编程题（共5题，每题20分，总分100分）1.（20分）编写一个函数，实现快速排序算法。输入一个整数数组，返回排序后的数组。要求：必须使用递归方式实现，并说明时间复杂度和空间复杂度。2.（20分）编写一个函数，判断一个字符串是否是有效的括号组合（只考虑圆括号`()`、方括号`[]`和花括号`{}`）。例如，`"()[]{}"`是有效的，`"(]"`是无效的。要求：使用栈数据结构实现，并说明时间复杂度。3.（20分）编写一个函数，实现二叉树的层序遍历（按深度优先顺序）。输入一个二叉树的根节点，返回遍历结果。要求：使用队列数据结构实现，并说明时间复杂度。4.（20分）编写一个函数，实现LRU（最近最少使用）缓存。输入一个容量`capacity`和一个操作序列（`"put"`或`"get"`），返回操作结果。例如，`LRU(2)`，操作`["put",1,1,"put",2,2,"get",1,"put",3,3,"get",2,"get",1]`，返回`[1,-1,3,2,1]`。要求：使用哈希表和双向链表实现，并说明时间复杂度。5.（20分）编写一个函数，实现二叉树的深度优先遍历（前序、中序、后序）。输入一个二叉树的根节点，返回三种遍历的结果。要求：分别使用递归和迭代方式实现，并说明时间复杂度。二、系统设计题（共3题，每题30分，总分90分）1.（30分）设计一个分布式缓存系统，要求支持高可用、高并发和自动扩容。说明系统架构、关键模块设计、数据一致性问题及解决方案。2.（30分）设计一个短链接系统（例如，`tinyurl`），要求支持高并发、可扩展和快速跳转。说明系统架构、数据存储方案、URL生成算法及性能优化措施。3.（30分）设计一个实时消息推送系统（例如，微信通知），要求支持多端同步、消息可靠性和高吞吐量。说明系统架构、消息队列选型、数据同步方案及容灾措施。三、数据库题（共2题，每题20分，总分40分）1.（20分）解释数据库索引的作用，并说明B树索引和哈希索引的适用场景及优缺点。2.（20分）编写SQL查询：给定一个订单表`orders`（字段：`id`、`user_id`、`total_amount`、`order_date`），查询最近一个月总金额最高的3个订单，并按金额降序排列。要求：写出SQL语句并解释查询逻辑。四、网络题（共2题，每题15分，总分30分）1.（15分）解释TCP三次握手和四次挥手的过程，并说明为什么TCP需要可靠传输。2.（15分）解释HTTP和HTTPS的区别，并说明HTTPS如何实现加密传输。五、综合题（共2题，每题15分，总分30分）1.（15分）华为云提供哪些核心服务？请选择其中两个服务说明其应用场景和优势。2.（15分）在华为的AI产品中，哪些技术是重点？请选择一项技术说明其原理和实际应用。参考答案及解析一、编程题1.快速排序算法（20分）代码：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)解析：-时间复杂度：平均`O(nlogn)`，最坏`O(n^2)`（当每次选择的枢轴是最大或最小元素时）。-空间复杂度：`O(logn)`（递归栈的深度）。-实现方式：使用递归方式实现，将数组分成三部分：小于、等于、大于枢轴的元素，然后递归排序左右两部分。2.有效的括号组合（20分）代码：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(',']':'[','}':'{'}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-时间复杂度：`O(n)`，每个字符最多进栈和出栈一次。-实现方式：使用栈，遍历字符串，遇到右括号时检查栈顶是否匹配，不匹配则返回`False`，最后栈为空则返回`True`。3.二叉树的层序遍历（20分）代码：pythonfromcollectionsimportdequedeflevelOrder(root):ifnotroot:return[]queue=deque([root])result=[]whilequeue:level=[]for_inrange(len(queue)):node=queue.popleft()level.append(node.val)ifnode.left:queue.append(node.left)ifnode.right:queue.append(node.right)result.append(level)returnresult解析：-时间复杂度：`O(n)`，每个节点访问一次。-实现方式：使用队列，按层次遍历二叉树，每次处理当前层的所有节点。4.LRU缓存（20分）代码：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=Nonedefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=self.Node(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail.prevself._remove(lru)delself.cache[lru.key]def_remove(self,node):node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node):node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodeself.head.next=nodenode.prev=self.head解析：-时间复杂度：`O(1)`，所有操作都是常数时间。-实现方式：使用双向链表和哈希表，双向链表维护访问顺序，哈希表实现快速查找。5.二叉树的深度优先遍历（20分）前序遍历（递归）：pythondefpreorder_recursive(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder_recursive(root.left)+preorder_recursive(root.right)中序遍历（递归）：pythondefinorder_recursive(root):ifnotroot:return[]returninorder_recursive(root.left)+[root.val]+inorder_recursive(root.right)后序遍历（递归）：pythondefpostorder_recursive(root):ifnotroot:return[]returnpostorder_recursive(root.left)+postorder_recursive(root.right)+[root.val]前序遍历（迭代）：pythondefpreorder_iterative(root):ifnotroot:return[]stack,result=[root],[]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult中序遍历（迭代）：pythondefinorder_iterative(root):stack,result=[],[]current=rootwhilestackorcurrent:whilecurrent:stack.append(current)current=current.leftcurrent=stack.pop()result.append(current.val)current=current.rightreturnresult后序遍历（迭代）：pythondefpostorder_iterative(root):ifnotroot:return[]stack,result=[(root,False)],[]whilestack:node,visited=stack.pop()ifnode:ifvisited:result.append(node.val)else:stack.append((node,True))stack.append((node.right,False))stack.append((node.left,False))returnresult解析：-时间复杂度：递归和迭代方式都是`O(n)`。-实现方式：递归方式通过函数调用栈实现，迭代方式使用显式栈维护节点顺序。二、系统设计题1.分布式缓存系统（30分）系统架构：-客户端层：客户端通过负载均衡器（如Nginx）访问缓存系统。-缓存节点层：使用Redis或Memcached集群，支持分片和复制。-持久化层：使用分布式文件系统（如HDFS）存储热点数据。-监控与告警层：使用Prometheus和Grafana监控系统状态，通过Alertmanager发送告警。关键模块设计：-分片（Sharding）：将数据均匀分布在多个缓存节点，避免单点瓶颈。-复制（Replication）：每个缓存节点有多个副本，提高可用性。-一致性哈希：使用一致性哈希算法分配数据，减少节点变动时的数据迁移。-过期策略：使用TTL（Time-To-Live）自动清理过期数据。数据一致性问题及解决方案：-问题：多个客户端同时更新同一数据时，缓存和数据库可能不一致。-解决方案：使用发布/订阅机制（如Kafka）同步缓存和数据库的更新。2.短链接系统（30分）系统架构：-短链接生成服务：接收长链接，生成短链接。-跳转服务：解析短链接，返回长链接。-分布式存储：使用Redis存储短链接和长链接的映射关系。数据存储方案：-短链接：使用随机算法生成短字符串（如`a-zA-Z0-9`），确保唯一性。-长链接：存储在Redis中，支持快速查找。URL生成算法：-算法：使用基62编码（`a-z`、`A-Z`、`0-9`），将长链接ID转换为短字符串。-示例：`/abc`对应长链接`/article/12345`。性能优化措施：-缓存：对热门短链接使用本地缓存。-CDN：使用CDN加速短链接解析。-负载均衡：使用负载均衡器分发请求。3.实时消息推送系统（30分）系统架构：-消息生产者：客户端或服务端发送消息。-消息队列：使用Kafka或RabbitMQ存储消息。-消息消费者：推送服务将消息推送到客户端。消息队列选型：-Kafka：支持高吞吐量和持久化，适合大规模消息推送。-RabbitMQ：支持多种消息协议，适合复杂场景。数据同步方案：-订阅模式：客户端订阅消息主题，实时接收消息。-推送模式：服务端主动推送消息到客户端。容灾措施：-多副本：消息队列使用多副本存储，防止数据丢失。-故障转移：使用负载均衡器实现故障转移。三、数据库题1.数据库索引的作用及优缺点（20分）B树索引：-作用：加快查询速度，通过二叉搜索树结构存储数据。-优点：支持范围查询，查询效率高。-缺点：写入操作较慢，占用更多存储空间。哈希索引：-作用：通过哈希函数快速定位数据。-优点：查询效率极高，适合精确匹配查询。-缺点：不支持范围查询，冲突较多时性能下降。适用场景：-B树索引：适合范围查询和排序操作。-哈希索引：适合精确匹配查询。2.SQL查询（20分）SQL语句：sqlSELECTid,user_id,total_amountFROMordersWHEREorder_date>=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL1MONTH)ORDERBYtotal_amountDESCLIMIT3;查询逻辑：-过滤条件：选择最近一个月的订单（`order_date>=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL1MONTH)`）。-排序：按总金额降序排列（`ORDERBYtotal_amountDESC`）。-限制结果：返回前3个订单（`LIMIT3`）。四、网络题1.TCP三次握手和四次挥手（15分）三次握手：1.SYN：客户端发送SYN包，请求连接。2.SYN-ACK：服务器回复SYN-ACK包，同意