2026年華為技術(shù)部面試指南及答案一、編程能力測(cè)試（共5題，每題20分，總分100分）1.題目（20分）：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速排序算法。輸入為一個(gè)無(wú)序數(shù)組，輸出為排序后的數(shù)組。要求在函數(shù)中處理遞歸調(diào)用，并優(yōu)化空間復(fù)雜度。pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)答案與解析：快速排序是一種分治算法，通過(guò)選擇一個(gè)基準(zhǔn)值（pivot），將數(shù)組分為三部分：小于基準(zhǔn)值的、等于基準(zhǔn)值的、大于基準(zhǔn)值的。然后對(duì)小于和大于基準(zhǔn)值的部分遞歸進(jìn)行快速排序。-時(shí)間復(fù)雜度：平均O(nlogn)，最壞O(n^2)（當(dāng)基準(zhǔn)值選擇不當(dāng)時(shí)）。-空間復(fù)雜度：O(logn)（遞歸棧的深度）。-優(yōu)化：可以選擇中位數(shù)作為基準(zhǔn)值，以減少最壞情況發(fā)生的概率。2.題目（20分）：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)二叉樹(shù)的深度優(yōu)先遍歷（前序遍歷）。輸入為二叉樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，輸出為遍歷結(jié)果的列表。要求使用遞歸方式實(shí)現(xiàn)。pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefpreorder_traversal(root):ifnotroot:return[]return[root.val]+preorder_traversal(root.left)+preorder_traversal(root.right)答案與解析：二叉樹(shù)的前序遍歷順序?yàn)椋焊?jié)點(diǎn)->左子樹(shù)->右子樹(shù)。遞歸實(shí)現(xiàn)時(shí)，首先訪問(wèn)根節(jié)點(diǎn)，然后遞歸遍歷左子樹(shù)，最后遞歸遍歷右子樹(shù)。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)一次。-空間復(fù)雜度：O(h)，遞歸棧的深度等于二叉樹(shù)的高度。3.題目（20分）：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)鏈表的合并。輸入為兩個(gè)有序鏈表的頭節(jié)點(diǎn)，輸出為合并后的有序鏈表的頭節(jié)點(diǎn)。要求不使用額外空間。pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefmerge_two_lists(l1,l2):dummy=ListNode(0)current=dummywhilel1andl2:ifl1.val<l2.val:current.next=l1l1=l1.nextelse:current.next=l2l2=l2.nextcurrent=current.nextifl1:current.next=l1ifl2:current.next=l2returndummy.next答案與解析：合并兩個(gè)有序鏈表時(shí)，可以使用虛擬頭節(jié)點(diǎn)（dummy）簡(jiǎn)化邊界條件的處理。遍歷兩個(gè)鏈表，每次選擇較小的節(jié)點(diǎn)連接到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，然后移動(dòng)指針。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)一次。-空間復(fù)雜度：O(1)，只使用常數(shù)額外空間。4.題目（20分）：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)字符串的子串查找。輸入為一個(gè)字符串和子串，輸出為子串在字符串中的起始索引（從0開(kāi)始）。要求使用KMP算法實(shí)現(xiàn)。pythondefkmp_search(text,pattern):defcompute_lps(pattern):lps=[0]len(pattern)length=0i=1whilei<len(pattern):ifpattern[i]==pattern[length]:length+=1lps[i]=lengthi+=1else:iflength!=0:length=lps[length-1]else:lps[i]=0i+=1returnlpslps=compute_lps(pattern)i=j=0whilei<len(text):ifpattern[j]==text[i]:i+=1j+=1ifj==len(pattern):returni-jj=lps[j-1]elifi<len(text)andpattern[j]!=text[i]:ifj!=0:j=lps[j-1]else:i+=1return-1答案與解析：KMP算法通過(guò)計(jì)算部分匹配表（lps數(shù)組）來(lái)避免重復(fù)比較。當(dāng)不匹配時(shí)，利用lps數(shù)組找到之前已經(jīng)匹配的前綴，繼續(xù)比較。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，每個(gè)字符最多比較兩次。-空間復(fù)雜度：O(m)，lps數(shù)組的大小等于子串長(zhǎng)度。5.題目（20分）：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃解決斐波那契數(shù)列。輸入為正整數(shù)n，輸出為第n個(gè)斐波那契數(shù)。要求使用記憶化搜索優(yōu)化。pythondeffib(n):memo={}defhelper(x):ifxinmemo:returnmemo[x]ifx<=2:return1memo[x]=helper(x-1)+helper(x-2)returnmemo[x]returnhelper(n)答案與解析：斐波那契數(shù)列的定義為：F(1)=1,F(2)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)。動(dòng)態(tài)規(guī)劃通過(guò)記憶化搜索避免重復(fù)計(jì)算，提高效率。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，每個(gè)子問(wèn)題計(jì)算一次。-空間復(fù)雜度：O(n)，存儲(chǔ)子問(wèn)題的結(jié)果。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)測(cè)試（共3題，每題33分，總分99分）1.題目（33分）：設(shè)計(jì)一個(gè)短鏈接生成與解析系統(tǒng)。要求支持高并發(fā)訪問(wèn)，具備高可用性和可擴(kuò)展性。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、核心模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案及負(fù)載均衡策略。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：-前端：負(fù)載均衡器（如Nginx）分發(fā)請(qǐng)求到后端服務(wù)集群。-后端：無(wú)狀態(tài)應(yīng)用服務(wù)器集群（如Kubernetes），處理短鏈接生成與解析請(qǐng)求。-數(shù)據(jù)庫(kù)：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（如Cassandra或RedisCluster），存儲(chǔ)短鏈接映射關(guān)系。-緩存：分布式緩存（如Redis），緩存熱點(diǎn)短鏈接，減少數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)。核心模塊：-短鏈接生成模塊：接收長(zhǎng)鏈接，生成唯一短鏈接（如Base62編碼）。-短鏈接解析模塊：根據(jù)短鏈接解析為原始長(zhǎng)鏈接。-負(fù)載均衡模塊：動(dòng)態(tài)調(diào)整后端服務(wù)實(shí)例數(shù)量，應(yīng)對(duì)流量波動(dòng)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：-短鏈接與原始鏈接的映射關(guān)系存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用短鏈接作為主鍵。-緩存熱點(diǎn)短鏈接，減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力。負(fù)載均衡策略：-使用輪詢或隨機(jī)策略分發(fā)請(qǐng)求到后端服務(wù)。-通過(guò)健康檢查剔除故障實(shí)例。-使用限流策略防止過(guò)載。2.題目（33分）：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)秒殺系統(tǒng)。要求支持每秒處理百萬(wàn)級(jí)請(qǐng)求，具備高可用性和反作弊能力。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、核心模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案及反作弊策略。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：-前端：CDN與負(fù)載均衡器（如F5）分發(fā)請(qǐng)求到秒殺服務(wù)集群。-后端：無(wú)狀態(tài)應(yīng)用服務(wù)器集群（如Kubernetes），處理秒殺請(qǐng)求。-數(shù)據(jù)庫(kù)：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQLCluster或TiDB），存儲(chǔ)商品庫(kù)存與用戶購(gòu)買記錄。-緩存：分布式緩存（如RedisCluster），緩存商品庫(kù)存與用戶預(yù)扣狀態(tài)。核心模塊：-預(yù)扣庫(kù)存模塊：用戶提交秒殺請(qǐng)求時(shí)，預(yù)扣庫(kù)存并記錄到緩存。-校驗(yàn)庫(kù)存模塊：確認(rèn)庫(kù)存是否充足，不足則拒絕請(qǐng)求。-事務(wù)模塊：使用分布式事務(wù)（如Seata）保證庫(kù)存扣減與訂單生成的原子性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：-商品庫(kù)存存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用樂(lè)觀鎖或分布式鎖防止超賣。-用戶預(yù)扣狀態(tài)存儲(chǔ)在緩存中，超時(shí)未支付則釋放庫(kù)存。反作弊策略：-限制用戶并發(fā)請(qǐng)求次數(shù)。-使用驗(yàn)證碼防止機(jī)器人攻擊。-監(jiān)控異常行為（如短時(shí)間大量購(gòu)買），觸發(fā)風(fēng)控系統(tǒng)攔截。3.題目（33分）：設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)消息推送系統(tǒng)。要求支持百萬(wàn)級(jí)用戶，具備高可用性和低延遲。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、核心模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案及消息隊(duì)列方案。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：-前端：用戶設(shè)備（移動(dòng)端或PC端）通過(guò)WebSocket或MQTT連接消息服務(wù)器。-后端：消息服務(wù)器集群（如Kafka或RabbitMQ），處理消息發(fā)布與訂閱。-數(shù)據(jù)庫(kù)：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（如RedisCluster），存儲(chǔ)用戶訂閱關(guān)系與消息狀態(tài)。核心模塊：-消息接入模塊：接收應(yīng)用或管理員發(fā)布的消息。-消息推送模塊：將消息推送到目標(biāo)用戶設(shè)備。-訂閱管理模塊：管理用戶訂閱關(guān)系，支持分組推送。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：-用戶訂閱關(guān)系存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，支持快速查詢。-消息狀態(tài)（如已推送/未推送）存儲(chǔ)在緩存中，提高推送效率。消息隊(duì)列方案：-使用Kafka或RabbitMQ作為消息隊(duì)列，保證消息的可靠傳輸。-通過(guò)分區(qū)和副本機(jī)制提高消息吞吐量和可用性。-使用延遲隊(duì)列處理定時(shí)消息推送。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與中間件測(cè)試（共3題，每題33分，總分99分）1.題目（33分）：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)訂單系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)。要求支持高并發(fā)寫(xiě)入、查詢和事務(wù)。請(qǐng)說(shuō)明表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、索引優(yōu)化及事務(wù)隔離級(jí)別。答案與解析：表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULL,total_priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusVARCHAR(20)NOTNULLDEFAULT'pending',create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,update_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,INDEXidx_user_id(user_id),INDEXidx_product_id(product_id),INDEXidx_status(status));索引優(yōu)化：-主鍵索引（order_id）：唯一標(biāo)識(shí)訂單。-聚合索引（user_id,status）：支持按用戶和狀態(tài)查詢訂單。-分區(qū)索引（create_time）：按時(shí)間范圍查詢訂單。事務(wù)隔離級(jí)別：-使用可重復(fù)讀（REPEATABLEREAD）隔離級(jí)別，防止臟讀和不可重復(fù)讀。-使用樂(lè)觀鎖（version字段）防止并發(fā)寫(xiě)入沖突。2.題目（33分）：說(shuō)明Redis在分布式緩存中的應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)化策略。請(qǐng)列舉至少三種使用場(chǎng)景，并說(shuō)明優(yōu)化方法。答案與解析：使用場(chǎng)景：1.熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存：緩存高頻訪問(wèn)數(shù)據(jù)（如商品詳情、用戶信息），減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力。2.分布式鎖：使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖，協(xié)調(diào)多實(shí)例并發(fā)操作。3.消息隊(duì)列：使用Redis作為消息隊(duì)列，處理異步任務(wù)（如短信發(fā)送）。優(yōu)化策略：-緩存穿透：使用布隆過(guò)濾器或空對(duì)象緩存防止惡意查詢。-緩存擊穿：使用熱點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)加載或永不過(guò)期策略。-緩存雪崩：使用分布式鎖或限流策略防止緩存失效導(dǎo)致大并發(fā)。3.題目（33分）：說(shuō)明Kafka在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處