2026年阿里巴巴校招面试题及答案解析

2026年阿里巴巴校招面试题及答案解析一、编程题（共3题，每题15分，总分45分）1.题目：实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串中所有字符的唯一排列组合。例如，输入"abc"，返回["abc","acb","bac","bca","cab","cba"]。要求不使用内置库函数，时间复杂度尽可能低。2.题目：给定一个链表，判断链表中是否存在环。如果存在，返回环的入口节点；如果不存在，返回null。假设链表节点定义如下：pythonclassListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=None3.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，容量为capacity。支持get(key)和put(key,value)操作。get返回key对应的value，如果不存在返回-1；put插入或更新key-value对，如果超出容量则删除最久未使用的项。二、算法题（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：在无序数组中找到第k个最大的元素。例如，输入[3,2,1,5,6,4]，k=2，返回5。2.题目：给定一个二叉树，判断其是否为平衡二叉树。平衡二叉树定义：左右子树高度差不超过1，且左右子树均为平衡二叉树。3.题目：实现一个二叉搜索树（BST）的迭代中序遍历。要求使用栈实现，不能使用递归。4.题目：给定一个字符串，判断其是否为有效的括号字符串。例如，输入"()[]{}",返回True；输入"(]",返回False。5.题目：在LeetCode上有一道经典题目：合并k个排序链表，返回合并后的头节点。假设链表节点定义与第一题相同，请实现该功能。三、系统设计题（共2题，每题20分，总分40分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统。要求：-输入长链接，返回短链接（如6位随机字符）；-访问短链接时，能够解析为原始长链接；-系统需要支持高并发访问（如QPS10万+）；-简述系统架构，包括数据库选择、缓存策略、负载均衡等。2.题目：设计一个微博系统的用户关注功能。要求：-支持用户A关注用户B；-支持查看用户A的所有粉丝；-支持查看用户A的关注列表；-简述数据存储方案（如数据库表设计、索引优化），并说明如何优化查询性能。四、行为面试题（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请描述一次你遇到的团队冲突，你是如何解决的？从中获得了哪些经验？2.题目：在大学期间，你参与过哪些有挑战性的项目？你是如何应对压力和完成任务的？3.题目：阿里巴巴强调“客户第一”，请结合你的经历，谈谈你对“客户第一”的理解。4.题目：如果入职后发现自己与团队的技术方向不匹配，你会如何调整？5.题目：请分享一个你主动学习新技能的经历，为什么选择学习这项技能？五、开放性问题（共2题，每题15分，总分30分）1.题目：你认为未来5年，云计算领域最大的技术趋势是什么？为什么？2.题目：阿里巴巴的“六脉神剑”企业文化中，你认为哪一项对你最有吸引力？请结合实例说明。答案解析一、编程题1.答案：pythondefpermute(s):defbacktrack(path,used,res):iflen(path)==len(s):res.append("".join(path))returnforiinrange(len(s)):ifused[i]:continueused[i]=Truepath.append(s[i])backtrack(path,used,res)path.pop()used[i]=Falseused=[False]len(s)res=[]backtrack([],used,res)returnres解析：-使用回溯算法，通过标记used数组避免重复字符；-时间复杂度O(n!)，空间复杂度O(n)，符合要求。2.答案：pythonclassListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=NonedefdetectCycle(head):ifnotheadornothead.next:returnNoneslow=fast=headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextifslow==fast:slow=headwhileslow!=fast:slow=slow.nextfast=fast.nextreturnslowreturnNone解析：-使用快慢指针判断环，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)；-找到环入口后，再次移动两个指针，相遇点即为入口。3.答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=ListNode(0)self.tail=ListNode(0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self):res=self.tail.prevself._remove_node(res)returnresdefget(self,key):node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valdefput(self,key,value):node=self.cache.get(key)ifnotnode:newNode=ListNode(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]else:node.val=valueself._move_to_head(node)解析：-使用双向链表+哈希表实现；-get时将节点移动到头部，put时新建或更新节点，超出容量则删除尾节点。二、算法题1.答案：pythondeffindKthLargest(nums,k):defpartition(left,right,pivot_index):pivot=nums[pivot_index]nums[pivot_index],nums[right]=nums[right],nums[pivot_index]store_index=leftforiinrange(left,right):ifnums[i]>pivot:nums[store_index],nums[i]=nums[i],nums[store_index]store_index+=1nums[right],nums[store_index]=nums[store_index],nums[right]returnstore_indexdefselect(left,right,k_smallest):ifleft==right:returnnums[left]pivot_index=random.randint(left,right)pivot_index=partition(left,right,pivot_index)ifk_smallest==pivot_index:returnnums[k_smallest]elifk_smallest<pivot_index:returnselect(left,pivot_index-1,k_smallest)else:returnselect(pivot_index+1,right,k_smallest)returnselect(0,len(nums)-1,k-1)解析：-使用快速选择算法，时间复杂度O(n)，优于排序的O(nlogn)；-随机选择枢轴减少最坏情况概率。2.答案：pythondefisBalanced(root):defcheck(node):ifnotnode:return0,Trueleft_height,left_balanced=check(node.left)ifnotleft_balanced:return0,Falseright_height,right_balanced=check(node.right)ifnotright_balanced:return0,Falsereturnmax(left_height,right_height)+1,abs(left_height-right_height)<=1returncheck(root)[1]解析：-递归计算左右子树高度，同时判断平衡；-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)（递归栈）。3.答案：pythondefinorderTraversal(root):stack,res=[],[]current=rootwhilestackorcurrent:whilecurrent:stack.append(current)current=current.leftcurrent=stack.pop()res.append(current.val)current=current.rightreturnres解析：-使用栈模拟递归，中序遍历顺序：左-根-右。4.答案：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-使用栈匹配括号，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。5.答案：pythonclassListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=NonedefmergeKLists(lists):ifnotlists:returnNonedefmergeTwoLists(l1,l2):dummy=ListNode(0)current=dummywhilel1andl2:ifl1.val<l2.val:current.next=l1l1=l1.nextelse:current.next=l2l2=l2.nextcurrent=current.nextcurrent.next=l1orl2returndummy.nextdefmerge(lists,left,right):ifleft==right:returnlists[left]mid=(left+right)//2l1=merge(lists,left,mid)l2=merge(lists,mid+1,right)returnmergeTwoLists(l1,l2)returnmerge(lists,0,len(lists)-1)解析：-分治法合并链表，时间复杂度O(nklogk)，空间复杂度O(1)。三、系统设计题1.答案：系统架构：1.输入层：-使用Nginx负载均衡分发请求；-配置长链接转短链接API（如`/shorten`）。2.缓存层：-使用Redis缓存热点短链接（如1小时过期）；-LRU策略淘汰最久未使用项。3.存储层：-使用MySQL存储短链接与长链接的映射关系（表结构：id,short_code,long_url）；-索引short_code，提升查询效率。4.输出层：-访问短链接时，先查Redis，未命中则查MySQL；-解析长链接后返回。优化策略：-异步写入MySQL，减少响应延迟；-分布式部署，水平扩展Nginx和Redis。2.答案：数据存储：1.用户表（users）：-id(主键),username,password_hash,followers_count,followings_count。2.关注表（follows）：-follower_id(外键),followed_id(外键),created_at；-索引(follower_id,followed_id)提升查询效率。优化策略：1.获取粉丝：-SQL：`SELECTu.FROMusersuJOINfollowsfONu.id=f.followed_idWHEREf.follower_id=?`；-缓存热门用户粉丝列表。2.获取关注列表：-SQL：`SELECTu.FROMusersuJOINfollowsfONu.id=f.follower_idWHEREf.follower_id=?`；-缓存用户关注列表。3.分布式设计：-使用Redis发布订阅机制同步关注关系。四、行为面试题1.答案：一次团队冲突是在小组项目中，我与另一位成员对功能实现方案有分歧。我通过以下方式解决：1.冷静沟通：-安排时间单独讨论，避免在公开场合争执；-先倾听对方观点，理解其出发点。2.数据支撑：-提供测试结果和用户反馈，证明我的方案更优；-引用公司技术规范作为参考。3.折中方案：-结合双方优点，提出新的实现方案；-最终方案在保证功能的同时，降低了开发成本。经验：冲突是团队协作的常态，关键在于理性沟通和以结果为导向。2.答案：我参与过大学计算机竞赛，目标是3天内完成一个分布式爬虫系统。挑战在于：1.技术难点：-分布式任务调度；-去重和反爬策略应对。2.应对策略：-查阅Red