2026年C算法工程师能力检验模拟题

2026年C++算法工程师能力检验模拟题一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）注：本部分主要考察C++基础语法、数据结构与算法的基本概念，结合行业实际应用场景进行考查。1.题目：在C++中，以下哪个关键字用于声明一个静态成员变量？A.`static`B.`const`C.`volatile`D.`mutable`2.题目：对于以下代码，输出结果是什么？cppinclude<iostream>usingnamespacestd;intfunc(inta,intb=10){returna+b;}intmain(){cout<<func(5)<<endl;return0;}A.5B.15C.10D.编译错误3.题目：在C++中，以下哪种数据结构最适合用于实现LRU（LeastRecentlyUsed）缓存？A.链表B.栈C.堆D.哈希表+链表4.题目：快速排序的平均时间复杂度是多少？A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n²)D.O(logn)5.题目：在多线程编程中，以下哪个库是C++11标准中引入的？A.`<thread>`B.`<mutex>`C.`<atomic>`D.以上都是二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）注：本部分考察对C++常用库、设计模式和算法原理的理解。6.题目：在C++中，`std::unique_ptr`用于实现_______管理模式，防止内存泄漏。7.题目：快排的核心思想是选择一个_______元素，将数组分为两部分，左侧小于该元素，右侧大于该元素。8.题目：在B+树中，叶子节点之间通过_______链接，提高查询效率。9.题目：`std::mutex`用于实现线程间的_______互斥。10.题目：在分布式系统中，一致性哈希算法常用于解决_______问题。三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）注：本部分考察对算法设计与分析、系统设计的理解和实践能力。11.题目：简述C++中RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）模式的核心思想及其应用场景。12.题目：什么是二分查找？其时间复杂度如何？在哪些条件下适用？13.题目：解释什么是“线程安全”？在C++中如何实现线程安全的代码？14.题目：什么是图的拓扑排序？适用于哪些场景？四、编程题（共3题，每题10分，合计30分）注：本部分考察实际编码能力，结合行业实际需求进行考查。15.题目：问题描述：在社交网络中，用户之间可能存在多种关系（如朋友、同事、亲属等）。现需要设计一个图数据结构，存储用户及其关系，并实现以下功能：-支持添加用户和关系；-支持查询两个用户是否为直接关系；-支持查找给定用户的共同好友。要求：-使用C++实现上述功能，要求代码清晰、可扩展。-说明数据结构和核心算法的设计思路。16.题目：问题描述：给定一个包含重复元素的数组，请实现一个函数，返回所有不重复的三元组，使得三元组中的元素之和等于给定值。例如：输入：`nums=[-1,0,1,2,-1,-4]`，目标值`target=0`。输出：`[[-1,0,1],[-1,-1,2]]`。要求：-使用C++实现该功能，要求时间复杂度尽可能低。-说明算法的优化思路。17.题目：问题描述：在一个分布式系统中，多个节点需要协作完成任务。现需要设计一个简单的任务调度器，实现以下功能：-支持添加任务和节点；-每个节点可以并行处理多个任务，但同一时间只能处理一个任务；-任务按优先级（数值越小优先级越高）分配给节点。要求：-使用C++实现上述功能，要求支持多线程安全。-说明数据结构和线程同步机制的设计思路。答案与解析一、选择题答案与解析1.答案：A解析：`static`关键字用于声明静态成员变量，其生命周期为整个程序运行期间。2.答案：B解析：函数`func`的默认参数为`10`，因此`func(5)`等同于`func(5,10)`，输出`15`。3.答案：D解析：哈希表支持快速查找，链表支持快速插入和删除，组合两者可高效实现LRU缓存。4.答案：B解析：快速排序的平均时间复杂度为`O(nlogn)`，最坏情况下为`O(n²)`。5.答案：D解析：`<thread>`、`<mutex>`、`<atomic>`都是C++11引入的多线程编程库。二、填空题答案与解析6.答案：资源所有权解析：`std::unique_ptr`通过RAII模式管理资源，确保对象生命周期与资源生命周期一致。7.答案：枢纽解析：快排通过选择枢纽元素将数组分为两部分，枢纽元素是划分的基准。8.答案：有序解析：B+树的叶子节点按顺序排列，通过有序链表提高范围查询效率。9.答案：数据解析：`std::mutex`用于保护共享数据，防止多线程同时访问导致数据不一致。10.答案：节点映射解析：一致性哈希通过节点映射解决动态扩容时的节点重新分配问题。三、简答题答案与解析11.答案：核心思想：通过对象生命周期管理资源，对象构造时获取资源，析构时释放资源。应用场景：内存、文件、锁等资源的自动管理。12.答案：定义：在有序数组中，通过不断将查找区间减半，快速定位目标元素。时间复杂度：`O(logn)`。适用条件：数组有序且无大量重复元素。13.答案：定义：多线程访问共享资源时，保证每次只有一个线程能修改资源。实现方式：使用互斥锁（如`std::mutex`）或原子操作（如`std::atomic`）。14.答案：定义：对有向无环图（DAG）中的所有顶点进行排序，使得对于任意边`(u,v)`，顶点`u`在排序中位于`v`之前。适用场景：任务调度、依赖关系处理。四、编程题答案与解析15.答案：cppinclude<iostream>include<unordered_map>include<vector>structEdge{intto;std::stringtype;};classGraph{private:std::unordered_map<int,std::vector<Edge>>adj;public:voidaddUser(intid){adj[id];}voidaddRelation(intfrom,intto,conststd::string&type){adj[from].push_back({to,type});adj[to].push_back({from,type});//无向图}boolisDirectRelation(intu,intv){returnadj[u].end()!=std::find_if(adj[u].begin(),adj[u].end(),[&](constEdge&e){returne.to==v;});}std::vector<int>getCommonFriends(intu,intv){std::unordered_set<int>friendsU,friendsV;for(constauto&e:adj[u])friendsU.insert(e.to);for(constauto&e:adj[v])friendsV.insert(e.to);std::vector<int>common;std::copy_if(friendsU.begin(),friendsU.end(),std::back_inserter(common),[&](intid){returnfriendsV.find(id)!=friendsV.end();});returncommon;}};intmain(){Graphg;g.addUser(1);g.addUser(2);g.addUser(3);g.addRelation(1,2,"friend");g.addRelation(1,3,"colleague");std::cout<<"Directrelation1-2:"<<g.isDirectRelation(1,2)<<std::endl;std::cout<<"Commonfriendsof1and2:";for(intid:g.getCommonFriends(1,2))std::cout<<id<<"";std::cout<<std::endl;return0;}解析：使用哈希表存储邻接表，支持快速添加关系和查询。16.答案：cppinclude<vector>include<algorithm>std::vector<std::vector<int>>threeSum(std::vector<int>&nums,inttarget){std::sort(nums.begin(),nums.end());std::vector<std::vector<int>>res;intn=nums.size();for(inti=0;i<n-2;++i){if(i>0&&nums[i]==nums[i-1])continue;intj=i+1,k=n-1;while(j<k){intsum=nums[i]+nums[j]+nums[k];if(sum==target){res.push_back({nums[i],nums[j],nums[k]});while(j<k&&nums[j]==nums[j+1])++j;while(j<k&&nums[k]==nums[k-1])--k;++j;--k;}elseif(sum<target)++j;else--k;}}returnres;}解析：排序后使用双指针法，避免重复三元组。17.答案：cppinclude<queue>include<mutex>include<thread>include<condition_variable>classTaskScheduler{private:std::priority_queue<std::pair<int,int>,std::vector<std::pair<int,int>>,std::greater<>>tasks;std::mutexmtx;std::condition_variablecv;boolstop=false;std::vector<bool>nodeBusy;public:TaskScheduler(intnumNodes):nodeBusy(numNodes,false){}voidaddTask(intpriority,inttaskId){std::lock_guard<std::mutex>lock(mtx);tasks.emplace(priority,taskId);cv.notify_one();}voidassignTasks(){while(!stop){std::unique_lock<std::mutex>lock(mtx);cv.wait(lock,[this]{return!tasks.empty()||stop;});if(stop)break;intpriority,taskId;std::tie(priority,taskId)=tasks.top();tasks.pop();for(inti=0;i<nodeBusy.size();++i){if(!nodeBusy[i]){nodeBusy[i]=true;std::cout<<"Node"<<i<<"assignedtask"<<taskId<<std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));//模拟任务执行nodeBusy[i]=false;break;}}}}voidstopScheduler(){std::lock_guard<std::mutex>lock(mtx);stop=true;cv.notify_all();}};intmain(){TaskSchedulerscheduler(3);std::threadt1(&TaskScheduler::