2026年编程与算法技能实操考试题

2026年编程与算法技能实操考试题一、选择题（共5题，每题2分，共10分）地域与行业背景：针对国内互联网行业常见的后端开发需求，侧重分布式系统、高并发处理及数据结构应用。1.在分布式系统中，若要实现高可用性负载均衡，以下哪种算法通常用于动态调整服务器权重？A.轮询算法（RoundRobin）B.最少连接算法（LeastConnections）C.源IP哈希算法（SourceIPHash）D.加权轮询算法（WeightedRoundRobin）2.在处理大规模数据时，以下哪种数据结构最适合用于快速查找和删除操作？A.链表（LinkedList）B.哈希表（HashTable）C.二叉搜索树（BST）D.堆（Heap）3.在实现秒杀系统时，防止数据库超卖的核心解决方案是？A.乐观锁（OptimisticLocking）B.悲观锁（PessimisticLocking）C.分布式锁（DistributedLock）D.事务回滚（TransactionRollback）4.在Redis中，以下哪种数据类型最适合用于存储近期热门文章的点击排行？A.字符串（String）B.列表（List）C.集合（Set）D.有序集合（SortedSet）5.在实现分布式事务时，两阶段提交（2PC）协议的主要缺点是？A.性能高B.容错能力差C.代码简单D.支持强一致性二、填空题（共5题，每题2分，共10分）地域与行业背景：结合国内电商行业常见的订单处理、库存同步等场景。6.在二叉搜索树中，若要保证树的平衡，通常采用______算法进行优化。（答案：AVL或红黑树）7.在Kafka中，消息的分区（Partition）数通常设置为______的倍数，以避免数据倾斜。（答案：2或3）8.在编写高并发代码时，避免线程安全问题的常用方法是使用______关键字修饰共享变量。（答案：volatile）9.在SpringCloud中，服务注册与发现常用的组件是______或Consul。（答案：Eureka）10.在处理大数据时，MapReduce模型中，Map阶段的输出通常存储在______中。（答案：本地磁盘或HDFS）三、简答题（共4题，每题5分，共20分）地域与行业背景：针对国内金融行业对高精度计算、低延迟交易的需求。11.简述LRU缓存算法的原理及其在分布式系统中的应用场景。（提示：结合内存淘汰策略说明）12.解释什么是“分布式雪崩效应”，并提出至少两种缓解措施。13.在实现分布式链路追踪时，Jaeger和Zipkin的主要区别是什么？14.简述JWT（JSONWebToken）的三个核心组成部分及其作用。四、编程题（共3题，共60分）地域与行业背景：结合国内外卖平台、物流系统中的高并发、数据去重等需求。15.编程题（20分）题目：设计一个高并发的短链接生成系统，要求：1.输入任意长度的URL，输出6位短链接（使用字母和数字组合）；2.系统需支持分布式ID生成，避免冲突；3.需展示核心代码逻辑（至少用Python或Java实现）。要求：-解释ID生成算法（如Snowflake算法）；-说明如何防止数据重复；-考虑分布式场景下的存储方案（如Redis）。16.编程题（25分）题目：假设某电商平台的订单系统需要处理海量订单数据，实现以下功能：1.输入订单列表（包含用户ID、商品ID、订单金额），按用户ID去重，保留金额最高的订单；2.若同一用户有多个订单金额相同且最高，则保留最早生成的订单；3.代码需优化时间复杂度，并说明如何应对大数据量场景。要求：-使用至少两种数据结构（如哈希表+排序集合）；-展示核心代码逻辑（Python或Java）；-解释复杂度分析。17.编程题（15分）题目：模拟一个分布式限流系统，要求：1.输入请求IP和限流阈值（如每秒最多100次请求）；2.使用Redis实现分布式锁，防止并发超限；3.展示核心代码逻辑（Python或Java）。要求：-解释Redis锁的实现原理；-说明如何避免死锁；-考虑异常处理（如Redis宕机）。答案与解析一、选择题答案与解析1.B-解析：最少连接算法根据服务器当前连接数动态分配请求，适合高并发场景。轮询算法简单但忽略服务器负载，源IP哈希固定分配，加权轮询需手动配置权重。2.B-解析：哈希表的平均查找、删除复杂度为O(1)，优于链表（O(n)）、BST（O(logn)）、堆（O(logn)）。3.C-解析：分布式锁（如Redisson）可协调多节点操作，避免超卖。乐观锁适用于读多写少，悲观锁性能开销大。4.D-解析：有序集合天然支持分数排序，适合排行榜场景。字符串存储原始URL，列表和集合无法排序。5.B-解析：2PC因同步阻塞导致系统吞吐量低，容错能力弱（某节点失败需全局回滚）。二、填空题答案与解析6.AVL或红黑树-解析：二叉搜索树平衡优化常用AVL或红黑树，通过旋转操作保持高度差限制。7.2或3-解析：Kafka分区数应为集群节点数的倍数，避免单节点过载，常见为2或3。8.volatile-解析：volatile关键字确保变量在多线程间的可见性，避免脏读。9.Eureka-解析：Eureka是SpringCloud经典注册中心，Consul支持更丰富的配置。10.本地磁盘或HDFS-解析：MapReduce输出默认先写入本地磁盘，后可归档至HDFS。三、简答题答案与解析11.LRU缓存算法原理与场景-原理：最近最少使用（LRU）通过哈希表+双向链表实现，缓存命中则移动节点至头部，淘汰链表尾部节点。-场景：适用于内存缓存（如浏览器缓存）、CDN短链接系统。12.分布式雪崩效应与缓解措施-雪崩效应：核心服务故障导致依赖链级崩溃（如Redis挂掉引发全系统超时）。-缓解措施：-限流降级（如熔断器）；-超时设置（如Kafka手动同步延迟）；-雪崩预案（如启动备用服务）。13.Jaeger与Zipkin区别-Jaeger：更轻量级，支持多种语言，腾讯开源；Zipkin：更成熟，基于Twitter，更复杂。14.JWT三部分与作用-1.Header：算法类型（HS256）与token类型；-2.Payload：用户信息与过期时间（exp）；-3.Signature：签名（Header+Payload+密钥），验证完整性。四、编程题答案与解析15.短链接生成系统pythonimporttimeimporthashlibfromredisimportRedisclassSnowflakeIDGenerator:def__init__(self,worker_id=1,datacenter_id=1):self.worker_id=worker_idself.datacenter_id=datacenter_idself.sequence=0self.twepoch=1288834974657def_generate_id(self):timestamp=int(time.time()1000)timestamp-=self.twepochworker_id_shift=12datacenter_id_shift=17sequence_bits=10worker_id_mask=(1<<worker_id_shift)-1datacenter_id_mask=(1<<datacenter_id_shift)-1sequence_mask=(1<<sequence_bits)-1worker_id_part=(self.worker_id&worker_id_mask)<<worker_id_shiftdatacenter_id_part=(self.datacenter_id&datacenter_id_mask)<<datacenter_id_shiftreturn(timestamp|worker_id_part|datacenter_id_part|self.sequence)&((1<<(sequence_bits+worker_id_shift+datacenter_id_shift))-1)defnext_id(self):self.sequence=(self.sequence+1)&sequence_maskifself.sequence==0:timestamp=self._generate_timestamp()whiletimestamp<=last_timestamp:timestamp=self._generate_timestamp()returnself.sequencedefencode_base62(num):base62="0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"ifnum==0:returnbase62[0]chars=[]whilenum>0:chars.append(base62[num%62])num//=62return''.join(reversed(chars))classShortLinkService:def__init__(self,redis_client):self.redis=redis_clientself.id_gen=SnowflakeIDGenerator()self.base_url="/"defgenerate_short_link(self,original_url):redis_key=f"url:{original_url}"existing_link=self.redis.get(redis_key)ifexisting_link:returnexisting_link.decode()else:unique_id=self.id_gen.next_id()short_code=encode_base62(unique_id)short_url=f"{self.base_url}{short_code}"self.redis.set(redis_key,short_url)returnshort_url解析：-Snowflake算法生成唯一ID，左移位区分机器；-Base62编码压缩ID为6位短码；-Redis缓存防止重复生成。16.订单去重逻辑pythonfromcollectionsimportdefaultdictdefdeduplicate_orders(orders):user_max_order=defaultdict(lambda:{"amount":0,"timestamp":0})fororderinorders:user_id,amount,timestamp=order["user_id"],order["amount"],order["timestamp"]ifamount>user_max_order[user_id]["amount"]or\(amount==user_max_order[user_id]["amount"]andtimestamp<user_max_order[user_id]["timestamp"]):user_max_order[user_id]={"amount":amount,"timestamp":timestamp}returnlist(user_max_order.values())示例输入orders=[{"user_id":1,"amount":100,"timestamp":1},{"user_id":1,"amount":200,"timestamp":2},{"user_id":2,"amount":150,"timestamp":1},{"user_id":1,"amount":100,"timestamp":3}]输出：[{"user_id":1,"amount":200,"timestamp":2},{"user_id":2,"amount":150,"timestamp":1}]解析：-使用字典记录每个用户的最高订单，键为user_id，值为元组(amount,timestamp)；-判断逻辑覆盖金额更高或金额相同但时间更早的情况。17.分布式限流系统pythonimporttimeimportthreadingfromredisimportRedisclassRateLimiter:def__init__(self,redis_client,key_prefix,max_requests,period=1):self.redis=redis_clientself.key_prefix=key_prefixself.max_requests=max_requestsself.period=perioddefis_al