中國移動撫順市2025秋招計(jì)算機(jī)類專業(yè)追問清單及參考回答一、編程語言與算法（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：假設(shè)你正在開發(fā)中國移動撫順市5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化系統(tǒng)，需要處理大量基站信號強(qiáng)度數(shù)據(jù)。請用Python編寫一個(gè)函數(shù)，輸入一個(gè)包含多個(gè)基站信號強(qiáng)度的列表（單位：dBm），返回信號強(qiáng)度低于-90dBm的基站數(shù)量。若輸入為空列表，則返回0。參考回答：pythondefcount_weak_cells(signals):ifnotsignals:return0weak_count=sum(1forsignalinsignalsifsignal<-90)returnweak_count解析：函數(shù)首先檢查輸入列表是否為空，若為空則直接返回0。否則，使用生成器表達(dá)式統(tǒng)計(jì)信號強(qiáng)度低于-90dBm的基站數(shù)量。此方法簡潔高效，符合Python編程規(guī)范。2.題目：中國移動撫順市某項(xiàng)目需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)快速查找算法，從100萬個(gè)整數(shù)中找出出現(xiàn)次數(shù)最多的前3個(gè)數(shù)。請用C++實(shí)現(xiàn)該算法，并說明時(shí)間復(fù)雜度。參考回答：cppinclude<vector>include<unordered_map>include<queue>usingnamespacestd;vector<int>top_three_frequent_numbers(constvector<int>&nums){unordered_map<int,int>count_map;for(intnum:nums){count_map[num]++;}//使用小頂堆（優(yōu)先隊(duì)列）維護(hù)前3個(gè)高頻數(shù)priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,std::greater<pair<int,int>>>min_heap;for(auto&[num,cnt]:count_map){min_heap.emplace(cnt,num);if(min_heap.size()>3){min_heap.pop();}}vector<int>result;while(!min_heap.empty()){result.push_back(min_heap.top().second);min_heap.pop();}reverse(result.begin(),result.end());returnresult;}解析：算法使用哈希表統(tǒng)計(jì)每個(gè)數(shù)字的出現(xiàn)次數(shù)，然后利用小頂堆（優(yōu)先隊(duì)列）維護(hù)前3個(gè)高頻數(shù)。時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog3)，即O(n)，因?yàn)槎训拇笮」潭?。這種方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)效率較高。3.題目：請用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程安全的LRU緩存，容量為100，支持get和put操作。若緩存已滿，則淘汰最久未使用的元素。參考回答：javaimportjava.util.LinkedHashMap;importjava.util.Map;publicclassLRUCache<K,V>extendsLinkedHashMap<K,V>{privatefinalintcapacity;publicLRUCache(intcapacity){super(capacity,0.75f,true);this.capacity=capacity;}@OverrideprotectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K,V>eldest){returnsize()>capacity;}publicsynchronizedVget(Kkey){returnsuper.get(key);}publicsynchronizedvoidput(Kkey,Vvalue){super.put(key,value);}}解析：通過繼承`LinkedHashMap`并重寫`removeEldestEntry`方法實(shí)現(xiàn)LRU邏輯。`LinkedHashMap`本身維護(hù)了元素的訪問順序，通過覆蓋該方法可以實(shí)現(xiàn)在緩存滿時(shí)淘汰最久未使用的元素。使用`synchronized`關(guān)鍵字保證線程安全。4.題目：假設(shè)你正在開發(fā)中國移動撫順市智慧城市項(xiàng)目，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)分頁查詢功能。請用SQL編寫查詢語句，從`user_table`中查詢用戶ID為1的用戶在過去30天內(nèi)產(chǎn)生的通話記錄，每頁顯示10條，當(dāng)前頁為第2頁。參考回答：sqlSELECTFROMuser_tableWHEREuser_id=1ANDcall_time>=DATE_SUB(NOW(),INTERVAL30DAY)ORDERBYcall_timeDESCLIMIT10OFFSET10;解析：查詢條件篩選用戶ID為1且通話時(shí)間在過去30天內(nèi)的記錄，按`call_time`降序排列。`LIMIT10OFFSET10`表示每頁10條，當(dāng)前頁為第2頁（從第11條開始顯示）。此語句符合MySQL分頁查詢規(guī)范。5.題目：請用JavaScript實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，輸入一個(gè)包含多個(gè)對象的數(shù)組（每個(gè)對象包含`name`和`age`屬性），返回一個(gè)新數(shù)組，其中只包含年齡大于等于18歲的對象，并按年齡降序排序。參考回答：javascriptfunctionfilterAdults(users){returnusers.filter(user=>user.age>=18).sort((a,b)=>b.age-a.age);}解析：使用`filter`方法篩選年齡大于等于18歲的用戶，然后通過`sort`方法按年齡降序排列。此方法簡潔且符合JavaScript數(shù)組操作規(guī)范。二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫（共4題，每題12分，總分48分）6.題目：中國移動撫順市某項(xiàng)目需要存儲大量基站地理位置信息，每個(gè)基站包含經(jīng)緯度坐標(biāo)。請說明使用數(shù)組、鏈表、樹或哈希表存儲這些數(shù)據(jù)各有什么優(yōu)缺點(diǎn)？最終你會選擇哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？為什么？參考回答：-數(shù)組：優(yōu)點(diǎn)是隨機(jī)訪問快；缺點(diǎn)是插入和刪除操作效率低，需要移動元素。-鏈表：優(yōu)點(diǎn)是插入和刪除效率高；缺點(diǎn)是隨機(jī)訪問慢。-樹（如BST或R樹）：優(yōu)點(diǎn)是支持快速范圍查詢和排序；缺點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜。-哈希表：優(yōu)點(diǎn)是查找效率高（平均O(1)）；缺點(diǎn)是空間換時(shí)間，不支持有序性。我會選擇R樹。因?yàn)榛镜乩砦恢眯畔⑦m合空間索引，R樹支持范圍查詢（如查找某個(gè)區(qū)域內(nèi)的基站），且查詢效率高，適合移動網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化場景。解析：根據(jù)題目需求（地理位置范圍查詢），R樹更適合空間索引。其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在特定場景下有優(yōu)勢，但不如R樹高效。7.題目：請用SQL編寫查詢語句，從`order_table`中查詢2024年1月1日至2024年12月31日期間，每個(gè)用戶的訂單總數(shù)和訂單金額總和，結(jié)果按訂單金額總和降序排列。參考回答：sqlSELECTuser_id,COUNT()ASorder_count,SUM(order_amount)AStotal_amountFROMorder_tableWHEREorder_dateBETWEEN'2024-01-01'AND'2024-12-31'GROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESC;解析：使用`WHERE`子句篩選日期范圍，`GROUPBY`按用戶ID分組統(tǒng)計(jì)訂單數(shù)量和金額總和，最后按金額總和降序排列。此語句符合SQL聚合查詢規(guī)范。8.題目：假設(shè)你正在設(shè)計(jì)中國移動撫順市分布式數(shù)據(jù)庫集群，需要考慮數(shù)據(jù)分片（Sharding）。請說明數(shù)據(jù)分片的優(yōu)缺點(diǎn)，并列舉兩種常見的分片策略。參考回答：-優(yōu)點(diǎn)：-提高查詢性能（數(shù)據(jù)量分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn)）。-支持水平擴(kuò)展（增加節(jié)點(diǎn)即可擴(kuò)容）。-缺點(diǎn)：-復(fù)雜性增加（需要處理分片鍵一致性問題）。-跨分片查詢效率低。常見的分片策略：1.范圍分片：按數(shù)值范圍分片，如按用戶ID的奇偶性分片。2.哈希分片：按哈希值分片，如`user_id%N`（N為分片數(shù)）。解析：數(shù)據(jù)分片是分布式數(shù)據(jù)庫的核心技術(shù)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)場景。選擇分片策略時(shí)需權(quán)衡一致性和查詢效率。9.題目：請解釋數(shù)據(jù)庫事務(wù)的ACID特性，并說明為什么在移動網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化項(xiàng)目中需要保證事務(wù)的原子性和一致性？參考回答：ACID特性：-原子性（Atomicity）：事務(wù)要么全部完成，要么全部回滾。-一致性（Consistency）：事務(wù)必須保證數(shù)據(jù)庫從一種一致狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另一種一致狀態(tài)。-隔離性（Isolation）：并發(fā)事務(wù)互不干擾。-持久性（Durability）：事務(wù)提交后永久保存。在移動網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化項(xiàng)目中，原子性確?；九渲眯薷囊闯晒σ椿謴?fù)原狀，避免系統(tǒng)狀態(tài)不一致；一致性保證基站數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，如信號強(qiáng)度更新不會違反業(yè)務(wù)規(guī)則。解析：事務(wù)是數(shù)據(jù)庫操作的基礎(chǔ)，尤其在移動網(wǎng)絡(luò)場景下，數(shù)據(jù)修改需嚴(yán)格保證正確性。三、操作系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)（共3題，每題16分，總分48分）10.題目：中國移動撫順市某服務(wù)器需要處理大量并發(fā)請求，請說明使用多線程（如Java的Thread類）和協(xié)程（如Go的goroutine）各有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？在哪些場景下你會選擇其中一種？參考回答：-多線程：-優(yōu)點(diǎn)：適合CPU密集型任務(wù)（可利用多核）。-缺點(diǎn)：創(chuàng)建和切換開銷大，易產(chǎn)生死鎖。-協(xié)程：-優(yōu)點(diǎn)：輕量級，切換開銷小，適合I/O密集型任務(wù)。-缺點(diǎn)：不適合CPU密集型任務(wù)。選擇場景：-多線程：適用于需要大量計(jì)算的任務(wù)（如基站信號處理）。-協(xié)程：適用于I/O密集型任務(wù)（如網(wǎng)絡(luò)請求處理）。解析：根據(jù)任務(wù)類型選擇合適的并發(fā)模型。協(xié)程在移動網(wǎng)絡(luò)場景中更常見，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)請求涉及大量I/O操作。11.題目：請解釋TCP和UDP協(xié)議的主要區(qū)別，并說明中國移動撫順市5G核心網(wǎng)網(wǎng)管系統(tǒng)應(yīng)使用哪種協(xié)議？為什么？參考回答：-TCP：面向連接，可靠（重傳機(jī)制），傳輸效率低。-UDP：無連接，不可靠（不保證送達(dá)），傳輸效率高。5G核心網(wǎng)網(wǎng)管系統(tǒng)應(yīng)使用TCP。因?yàn)橄到y(tǒng)需要可靠傳輸配置數(shù)據(jù)（如基站參數(shù)更新），確保數(shù)據(jù)不丟失。解析：核心網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸需高可靠性，TCP更符合要求。12.題目：請說明IPv4和IPv6的主要區(qū)別，并分析中國移動撫順市在推進(jìn)5G建設(shè)時(shí)，為什么需要部署IPv6？參考回答：-IPv4：32位地址，地址短缺；IPv6：128位地址，資源豐富。-IPv4：需要NAT（網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換）；IPv6：無需NAT。部署IPv6原因：1.5G設(shè)備數(shù)量激增，IPv4地址不足。2.IPv6支持更高效的路由和移動性管理。3.符合國際標(biāo)準(zhǔn)化趨勢。解析：IPv6是未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢，5G建設(shè)必須支持IPv6。四、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（共2題，每題20分，總分40分）13.題目：中國移動撫順市需要設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控基站信號強(qiáng)度的系統(tǒng)，要求：1.支持每秒接收1000條信號數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)需持久化存儲，并支持按時(shí)間范圍查詢。3.系統(tǒng)需保證99.9%的可用性。請簡述系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。參考回答：1.數(shù)據(jù)接收：使用Kafka作為消息隊(duì)列，處理高并發(fā)數(shù)據(jù)流。2.數(shù)據(jù)存儲：使用InfluxDB（時(shí)序數(shù)據(jù)庫）存儲信號強(qiáng)度數(shù)據(jù)，支持高效時(shí)間查詢。3.持久化與查詢：InfluxDB自動分片，配合Prometheus進(jìn)行監(jiān)控。4.高可用性：Kafka集群+InfluxDB集群，部署在多臺服務(wù)器上，使用負(fù)載均衡。解析：系統(tǒng)需兼顧性能和可用性，時(shí)序數(shù)據(jù)庫是最佳選擇。14.題目：請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)移動APP，用于實(shí)時(shí)顯示基站信號強(qiáng)度，要求：1.用戶可手動選擇基站查看信號強(qiáng)度。2.系統(tǒng)需在用戶進(jìn)入APP時(shí)