2026年互聯(lián)網(wǎng)科技公司面試題及答案一、編程題（共5題，每題10分，總分50分）1.題1（10分）：編寫一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)將任意長(zhǎng)度的鏈表反轉(zhuǎn)。鏈表節(jié)點(diǎn)定義如下：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=next要求：-時(shí)間復(fù)雜度O(n)，空間復(fù)雜度O(1)。-輸入示例：`1->2->3->4->5`，輸出：`5->4->3->2->1`。答案與解析：pythondefreverse_list(head):prev=Nonecurrent=headwhilecurrent:next_node=current.next#臨時(shí)存儲(chǔ)下一個(gè)節(jié)點(diǎn)current.next=prev#反轉(zhuǎn)指針prev=current#移動(dòng)prev到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)current=next_node#移動(dòng)current到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)returnprev解析：-時(shí)間復(fù)雜度：遍歷鏈表一次，O(n)。-空間復(fù)雜度：只用三個(gè)指針變量，O(1)。-核心邏輯：通過迭代方式逐個(gè)反轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)指針，直到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為空。2.題2（10分）：實(shí)現(xiàn)一個(gè)無重復(fù)字符的最長(zhǎng)子串查找功能。輸入一個(gè)字符串，返回最長(zhǎng)子串的長(zhǎng)度。要求：-輸入示例：`"abcabcbb"`，輸出：`3`（最長(zhǎng)子串為"abc"）。-輸入示例：`"pwwkew"`，輸出：`3`（最長(zhǎng)子串為"wke"）。答案與解析：pythondeflength_of_longest_substring(s):char_set=set()left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，每個(gè)字符最多訪問兩次（left和right）。-空間復(fù)雜度：O(min(m,n))，m為字符集大小，n為字符串長(zhǎng)度。-核心邏輯：使用滑動(dòng)窗口（雙指針）和哈希集合記錄字符出現(xiàn)位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整窗口范圍。3.題3（10分）：給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組，找出其中和為特定值的最長(zhǎng)子數(shù)組長(zhǎng)度。要求：-輸入示例：`nums=[1,-2,3,5,-1,2]`，目標(biāo)和`target=3`，輸出：`4`（子數(shù)組[1,-2,3,5]的和為3）。答案與解析：pythondefmax_subarray_len(nums,target):sum_map={0:-1}#初始化前綴和為0時(shí)索引為-1current_sum=0max_len=0fori,numinenumerate(nums):current_sum+=numifcurrent_sum-targetinsum_map:max_len=max(max_len,i-sum_map[current_sum-target])ifcurrent_sumnotinsum_map:sum_map[current_sum]=ireturnmax_len解析：-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，遍歷數(shù)組一次。-空間復(fù)雜度：O(n)，存儲(chǔ)前綴和的哈希表。-核心邏輯：通過前綴和+哈希表記錄第一個(gè)出現(xiàn)的前綴和位置，快速查找滿足條件的子數(shù)組。4.題4（10分）：實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（最近最少使用）緩存，支持get和put操作。緩存容量為固定值。要求：-輸入示例：`capacity=2`，操作序列`["LRU","put",1,1,"get",1,"put",2,3,"get",2,"put",4,"get",1,"get",3]`，輸出：`[1,-1,-1,3,4]`。答案與解析：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest_key=self.order.pop(0)delself.cache[oldest_key]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-時(shí)間復(fù)雜度：get和put均為O(1)，通過雙向鏈表和哈希表實(shí)現(xiàn)。-核心邏輯：哈希表存儲(chǔ)鍵值對(duì)，雙向鏈表維護(hù)使用順序，最近使用的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到尾部。5.題5（10分）：給定一個(gè)二叉樹，判斷其是否為完全二叉樹。要求：-輸入示例：1/\23/\45輸出：`True`。1/\23\4輸出：`False`。答案與解析：pythonfromcollectionsimportdequeclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefis_complete_binary_tree(root:TreeNode)->bool:ifnotroot:returnTruequeue=deque([root])flag=False#標(biāo)記是否遇到過不完整的節(jié)點(diǎn)whilequeue:node=queue.popleft()ifnode:ifflag:returnFalse#后面出現(xiàn)滿節(jié)點(diǎn)，前面有缺失節(jié)點(diǎn)flag=Truequeue.append(node.left)queue.append(node.right)else:flag=True#遇到空節(jié)點(diǎn)后，后續(xù)節(jié)點(diǎn)必須全部為空returnTrue解析：-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，遍歷所有節(jié)點(diǎn)。-空間復(fù)雜度：O(n)，使用隊(duì)列存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。-核心邏輯：層序遍歷，遇到第一個(gè)空節(jié)點(diǎn)后，后續(xù)節(jié)點(diǎn)必須全部為空。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共3題，每題20分，總分60分）1.題1（20分）：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)。要求：-輸入長(zhǎng)鏈接，輸出短鏈接（如6位隨機(jī)字母），點(diǎn)擊短鏈接可自動(dòng)跳轉(zhuǎn)至長(zhǎng)鏈接。-支持高并發(fā)訪問（QPS>1萬(wàn)），分布式部署，具備可擴(kuò)展性。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.URL縮短服務(wù)：-使用分布式ID生成器（如TwitterSnowflake算法）生成唯一ID。-將ID轉(zhuǎn)換為短鏈接（如62進(jìn)制編碼，`a-zA-Z0-9`共62個(gè)字符，6位長(zhǎng)度約等于`1.15e9`個(gè)短鏈接）。-緩存ID與長(zhǎng)鏈接的映射關(guān)系（Redis/Hazelcast）。2.路由服務(wù)：-使用Nginx/LVS進(jìn)行負(fù)載均衡，分發(fā)請(qǐng)求到后端服務(wù)。-后端服務(wù)采用無狀態(tài)架構(gòu)（如SpringCloud/FaaS），支持彈性伸縮。3.緩存層：-高頻訪問的短鏈接緩存到Redis，TTL設(shè)為24小時(shí)。-熱點(diǎn)短鏈接可使用本地緩存（內(nèi)存）。4.數(shù)據(jù)庫(kù)：-使用分片數(shù)據(jù)庫(kù)（如ShardingSphere），按ID范圍分片。高并發(fā)優(yōu)化：-異步處理：使用消息隊(duì)列（Kafka/RabbitMQ）削峰填谷。-CDN加速：靜態(tài)資源（如favicon）部署到CDN。-限流降級(jí)：熔斷器（Hystrix）防止雪崩。2.題2（20分）：設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)消息推送系統(tǒng)，支持單聊和群聊。要求：-支持WebSocket長(zhǎng)連接，低延遲推送。-用戶離線時(shí)，消息可存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)，待上線后重發(fā)。-支持消息加簽、防重放。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.接入層：-WebSocket協(xié)議接入，使用Nginx反向代理。-Token認(rèn)證，防止未授權(quán)訪問。2.消息隊(duì)列：-使用RabbitMQ/Kafka傳遞消息，確保高吞吐。-單聊消息直連，群聊消息廣播到所有成員。3.存儲(chǔ)層：-離線消息存儲(chǔ)到Redis（內(nèi)存）或Tair（持久化）。-消息加簽（如HMAC-SHA256），防篡改。4.推送服務(wù)：-根據(jù)用戶設(shè)備類型（iOS/Android/Web）推送至客戶端。-客戶端接收后更新本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。技術(shù)選型：-WebSocket：Socket.IO/FastAPI。-消息存儲(chǔ)：Redis+RocksDB（持久化）。-防重放：使用UUID+Redis過期時(shí)間。3.題3（20分）：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，支持個(gè)性化推薦。要求：-輸入用戶行為數(shù)據(jù)（點(diǎn)擊、收藏、購(gòu)買），輸出Top10推薦商品。-支持增量更新，低延遲查詢。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.數(shù)據(jù)采集層：-用戶行為日志接入Kafka，使用Flume/Flink實(shí)時(shí)處理。2.特征工程：-用戶畫像（年齡、性別、購(gòu)買偏好）存儲(chǔ)到Redis。-商品標(biāo)簽（類別、熱度）存儲(chǔ)到Elasticsearch。3.推薦引擎：-協(xié)同過濾（ALS/SVD），基于用戶/商品相似度。-熱門推薦（如商品點(diǎn)擊量Top10）。-實(shí)時(shí)更新（用戶行為觸發(fā)重計(jì)算）。4.查詢服務(wù)：-使用Redis緩存用戶實(shí)時(shí)推薦結(jié)果。-查詢時(shí)先命中緩存，否則計(jì)算后緩存。性能優(yōu)化：-冷啟動(dòng)：新用戶推薦基于熱門商品。-離線+在線結(jié)合：模型離線訓(xùn)練（Spark），在線實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu)（TensorFlowServing）。-降級(jí)策略：推薦失敗時(shí)回退到隨機(jī)推薦。三、算法題（共3題，每題10分，總分30分）1.題1（10分）：給定一個(gè)數(shù)組，返回所有可能的子集。要求：-輸入：`[1,2,3]`，輸出：`[[],[1],[1,2],[1,2,3],[1,3],[2],[2,3],[3]]`。答案與解析：pythondefsubsets(nums):res=[]subset=[]defbacktrack(start):res.append(subset.copy())foriinrange(start,len(nums)):subset.append(nums[i])backtrack(i+1)subset.pop()backtrack(0)returnres解析：-回溯算法：類似全排列，但每次選擇后不刪除原元素。-時(shí)間復(fù)雜度：O(2^n)，n為數(shù)組長(zhǎng)度。2.題2（10分）：給定一個(gè)字符串，判斷其是否為有效的括號(hào)組合。要求：-輸入：`"()[]{}"`，輸出：`True`。-輸入：`"([)]"`，輸出：`False`。答案與解析：pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-棧結(jié)構(gòu)：左括號(hào)入棧，右括號(hào)彈出并比對(duì)。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)。3.題3（10分）：給定一個(gè)無序數(shù)組，找出不重復(fù)的三元組，使得a+b+c=0。要求：-輸入：`[-1,0,1,2,-1,-4]`，輸出：`[[-1,-1,2],[-1,0,1]]`。答案與解析：pythondefthreeSum(nums):nums.sort()res=[]n=len(nums)foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal<0:left+=1eliftotal>0:right-=1else:res.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1returnres解析：-排序+雙指針：排序后固定一個(gè)數(shù)，其余用雙指針找和為0的組合。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n^2)。四、數(shù)據(jù)庫(kù)題（共2題，每題10分，總分20分）1.題1（10分）：設(shè)計(jì)一個(gè)電商訂單表（SQL），支持高并發(fā)寫入。要求：-字段：`order_id`（主鍵）、`user_id`、`product_id`、`quantity`、`total_price`、`status`（待支付/已支付/已取消）、`create_time`。-優(yōu)化寫入性能。答案與解析：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULLCHECK(quantity>0),total_priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusENUM('pending','paid','cancelled')DEFAULT'pending',create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,INDEXidx_user_id(user_id),INDEXidx_product_id(product_id),INDEXidx_status(status))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4;優(yōu)化策略：-InnoDB引擎：支持行級(jí)鎖和事務(wù)。-分庫(kù)分表：按order_id或user_id分片。-寫入緩存：Redis預(yù)存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，批量寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。2.題2（10分）：查詢過去7天內(nèi)，每個(gè)用戶的訂單數(shù)量和總金額。要求：-輸入：`{"time_range":"last_7_days"}`，輸出：json[{"user_id":1,"order_count":5,"total_amount":1200.50},{"user_id":2,"order_count":3,"total_amount":850.00}]答案與解析：sqlSELECTuser_id,COUNT(order_id)ASorder_count,SUM(total_price)AStotal_amountFROMordersWHEREcreate_time>=NOW()-INTERVAL7DAYGROUPBYuser_idORDERBYuser_id;優(yōu)化建議：-物化視圖：