2026年软件工程师高级面试练习题

2026年软件工程师高级面试练习题一、编程实现题（共3题，每题20分，总分60分）1.设计一个高效的LRU（最近最少使用）缓存系统要求：-实现LRU缓存的基本功能，包括`get`和`put`操作。-使用链表和哈希表结合的方式实现，时间复杂度为O(1)。-描述你的数据结构设计，并给出关键代码实现。2.实现一个分布式锁服务要求：-设计一个基于Redis的分布式锁，支持可重入锁。-说明锁的获取、释放过程，以及如何处理异常情况（如客户端崩溃）。-描述你的实现思路，并给出伪代码或关键代码片段。3.编写一个算法，实现字符串的子串排列检测要求：-给定两个字符串s1和s2，判断s2是否是s1的子串排列（字符相同，顺序可以不同）。-时间复杂度要求O(n)，空间复杂度要求O(1)。-给出关键代码实现及思路分析。二、系统设计题（共2题，每题25分，总分50分）1.设计一个高并发的短链接生成服务要求：-说明系统的需求（如高并发、高可用、可快速解析）。-设计短链接的生成与解析流程，包括数据库存储方案。-描述如何处理高并发请求，以及如何保证链接的唯一性。2.设计一个微博类消息推送系统要求：-说明系统的核心功能（如发布消息、实时推送、离线推送）。-设计消息存储方案（如使用MQ或数据库），以及如何保证消息的可靠推送。-描述如何优化推送效率，并考虑如何处理用户退订场景。三、数据库与分布式系统（共2题，每题25分，总分50分）1.设计一个高并发的订单系统数据库表结构要求：-说明订单表的设计要点（如事务隔离、索引优化）。-设计表结构，包括主表和关联表（如用户表、商品表）。-描述如何解决高并发场景下的数据一致性问题。2.分析分布式事务的解决方案（如2PC、TCC、Saga）要求：-说明分布式事务的挑战（如数据一致性、可用性）。-对比2PC、TCC、Saga三种方案的优缺点，并说明适用场景。-描述你在项目中如何应用过分布式事务解决方案。四、算法与数据结构（共3题，每题20分，总分60分）1.设计一个算法，实现LRU缓存的高效实现要求：-使用双向链表和哈希表结合的方式实现LRU缓存。-说明数据结构的选择原因，并给出关键代码实现。2.编写一个算法，实现快速排序的非递归版本要求：-说明快速排序的原理，并给出非递归的实现思路。-描述如何优化快速排序的性能（如选择合适的基准点）。3.分析一个图的拓扑排序算法要求：-说明拓扑排序的应用场景（如任务调度、依赖关系处理）。-给出拓扑排序的代码实现，并说明如何处理有环图的情况。五、项目与系统分析（共2题，每题25分，总分50分）1.描述你在项目中如何优化数据库性能要求：-说明遇到的数据库性能问题（如慢查询、高锁）。-描述你采取的优化措施（如索引优化、SQL重构、缓存设计）。-分析优化效果及后续改进方向。2.分析一个大型分布式系统的架构设计（如电商平台）要求：-描述系统的核心模块（如用户服务、订单服务、支付服务）。-说明如何实现模块间的解耦（如使用RPC或API网关）。-描述如何处理系统容灾和负载均衡问题。答案与解析一、编程实现题1.LRU缓存系统答案：-数据结构：使用双向链表（头尾节点）和哈希表（key→节点）结合。-关键代码（伪代码）：pythonclassDLinkedNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=DLinkedNode(),DLinkedNode()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:int)->int:node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:node=self.cache.get(key)ifnotnode:newNode=DLinkedNode(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]else:node.value=valueself._move_to_head(node)解析：-双向链表用于维护访问顺序，头节点为最近访问，尾节点为最久未访问。哈希表用于O(1)时间复杂度查找节点。-`get`操作将节点移动到头节点，`put`操作插入新节点或更新旧节点，若超出容量则删除尾节点。2.分布式锁服务答案：-实现思路：-使用Redis的`SETNX`命令（设置键值若不存在则成功）结合过期时间实现锁。-可重入锁通过记录锁的持有者及计数实现。-关键代码（伪代码）：pythondefacquire_lock(lock_id,timeout=10):acquire_time=time.time()whiletime.time()-acquire_time<timeout:ifredis.setnx(lock_id,"locked"):redis.expire(lock_id,timeout)returnTruetime.sleep(0.01)#避免频繁自旋returnFalsedefrelease_lock(lock_id):redis.delete(lock_id)解析：-`SETNX`保证原子性，过期时间防止死锁。可重入锁需额外记录持有者ID及计数。3.字符串子串排列检测答案：-思路：-统计两个字符串中每个字符的频率，频率不一致则不是子串排列。-关键代码（Python）：pythondefcheck_permutation(s1:str,s2:str)->bool:iflen(s1)!=len(s2):returnFalsecount=[0]26fora,binzip(s1,s2):count[ord(a)-ord('a')]+=1count[ord(b)-ord('a')]-=1returnall(c==0forcincount)解析：-使用数组统计字符频率，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。二、系统设计题1.短链接生成服务答案：-需求分析：-高并发：支持百万级请求/秒。-高可用：分布式部署，负载均衡。-快速解析：短链接转长链接需高效。-设计：-生成：使用hash函数（如CRC32）+随机数，避免冲突。-存储：Redis缓存+数据库持久化。-解析：哈希表映射短链接→长链接。-优化：-分布式缓存减少数据库查询。-异步写入数据库避免阻塞。2.微博类消息推送系统答案：-核心功能：-实时推送：WebSocket或MQ。-离线推送：使用MQ缓存待推消息。-设计：-消息存储：Redis（实时）+MQ（离线）。-推送策略：优先实时，失败转离线。-优化：-用户退订时删除订阅关系。-批量推送减少网络开销。三、数据库与分布式系统1.订单系统数据库表设计答案：-表结构：sqlCREATETABLEorders(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINT,product_idBIGINT,amountINT,statusVARCHAR(10),create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);-优化：-`user_id`和`product_id`加索引。-使用事务隔离级别`REPEATABLEREAD`。2.分布式事务解决方案答案：-2PC：-优点：强一致性。-缺点：阻塞问题。-TCC：-优点：可补偿。-缺点：实现复杂。-Saga：-优点：异步补偿。-缺点：最终一致性。-项目经验：-使用TCC实现支付订单，失败时补偿预扣库存。四、算法与数据结构1.LRU缓存实现（同编程实现题1）2.快速排序非递归实现答案：-思路：-使用栈模拟递归过程。-代码（伪代码）：pythondefquick_sort_non_recursive(arr):stack=[(0,len(arr)-1)]whilestack:left,right=stack.pop()pivot=arr[(left+right)//2]l,r=left,rightwhilel<=r:whilearr[l]<pivot:l+=1whilearr[r]>pivot:r-=1ifl<=r:arr[l],arr[r]=arr[r],arr[l]l,r=l+1,r-1ifleft<r:stack.append((left,r))ifl<right:stack.append((l,right))3.图的拓扑排序答案：-算法：-BFS遍历有向图，按出度排序。-代码（伪代码）：pythondeftopological_sort(graph):in_degree={u:0foruingraph}foruingraph:forvingraph[u]:in_degree[v]+=1queue=[uforuingraphifin_degree[u]==0]res=[]whilequeue:u=queue.pop(0)res.append(u)forvingraph[u]:in_degree[v]-=1ifin_degree[v]==0:queue.append(v)returnresiflen(res)==len(graph)