2026年華為終端研發(fā)中心高級(jí)軟件工程師面試題集一、編程能力測(cè)試（共5題，每題20分）1.題目：請(qǐng)用C++實(shí)現(xiàn)一個(gè)單鏈表，包含頭節(jié)點(diǎn)，并實(shí)現(xiàn)插入、刪除和查找功能。要求在O(1)時(shí)間內(nèi)刪除第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，O(n)時(shí)間內(nèi)查找指定值的節(jié)點(diǎn)。cpp//示例輸入//插入元素：1->2->3//刪除第一個(gè)節(jié)點(diǎn)//查找值為2的節(jié)點(diǎn)答案：cppinclude<iostream>usingnamespacestd;structListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx):val(x),next(nullptr){}};classLinkedList{public:ListNodehead;LinkedList():head(newListNode(0)){}voidinsert(intval){ListNodenewNode=newListNode(val);newNode->next=head->next;head->next=newNode;}voidremoveFirst(){if(head->next!=nullptr){ListNodetemp=head->next;head->next=temp->next;deletetemp;}}ListNodefind(intval){ListNodecurrent=head->next;while(current!=nullptr){if(current->val==val)returncurrent;current=current->next;}returnnullptr;}};intmain(){LinkedListlist;list.insert(3);list.insert(2);list.insert(1);list.removeFirst();ListNodenode=list.find(2);if(node!=nullptr)cout<<"Found:"<<node->val<<endl;return0;}解析：-插入操作在O(1)時(shí)間內(nèi)完成，因?yàn)橹苯釉陬^節(jié)點(diǎn)后插入新節(jié)點(diǎn)。-刪除第一個(gè)節(jié)點(diǎn)也是O(1)時(shí)間，直接修改頭節(jié)點(diǎn)的next指針。-查找操作是O(n)時(shí)間，需要遍歷整個(gè)鏈表。2.題目：請(qǐng)用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程安全的HashMap，要求支持高并發(fā)場(chǎng)景下的讀寫操作。答案：javaimportjava.util.concurrent.ConcurrentHashMap;publicclassConcurrentHashMapExample{publicstaticvoidmain(String[]args){ConcurrentHashMap<String,Integer>map=newConcurrentHashMap<>();//并發(fā)插入Threadthread1=newThread(()->{for(inti=0;i<1000;i++){map.put("key"+i,i);}});Threadthread2=newThread(()->{for(inti=0;i<1000;i++){map.put("key"+i,i);}});thread1.start();thread2.start();try{thread1.join();thread2.join();}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}//打印結(jié)果map.forEach((key,value)->System.out.println(key+":"+value));}}解析：-使用Java自帶的`ConcurrentHashMap`實(shí)現(xiàn)線程安全，內(nèi)部采用分段鎖機(jī)制，支持高并發(fā)。-通過(guò)`put`方法實(shí)現(xiàn)并發(fā)插入，`ConcurrentHashMap`會(huì)自動(dòng)處理并發(fā)問(wèn)題。3.題目：請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)快速排序算法，要求時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)。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：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)解析：-快速排序通過(guò)分治策略實(shí)現(xiàn)，選擇一個(gè)基準(zhǔn)值（pivot），將數(shù)組分為小于、等于和大于基準(zhǔn)值的三部分。-遞歸對(duì)左右兩部分進(jìn)行排序，最終合并結(jié)果。-時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，在最壞情況下為O(n^2)，但實(shí)際應(yīng)用中性能較好。4.題目：請(qǐng)用C#實(shí)現(xiàn)一個(gè)異步方法，讀取一個(gè)文本文件的內(nèi)容，并返回讀取結(jié)果。csharpusingSystem;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.IO;publicclassFileReadExample{publicstaticasyncTask<string>ReadFileAsync(stringfilePath){returnawaitFile.ReadAllTextAsync(filePath);}publicstaticvoidMain(){stringfilePath="example.txt";stringcontent=awaitReadFileAsync(filePath);Console.WriteLine(content);}}答案：csharpusingSystem;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.IO;publicclassFileReadExample{publicstaticasyncTask<string>ReadFileAsync(stringfilePath){returnawaitFile.ReadAllTextAsync(filePath);}publicstaticvoidMain(){stringfilePath="example.txt";stringcontent=awaitReadFileAsync(filePath);Console.WriteLine(content);}}解析：-使用C#的`async`和`await`關(guān)鍵字實(shí)現(xiàn)異步方法，`ReadFileAsync`通過(guò)`File.ReadAllTextAsync`異步讀取文件內(nèi)容。-在`Main`方法中調(diào)用異步方法，等待結(jié)果并輸出。5.題目：請(qǐng)用Go實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的HTTP服務(wù)器，支持GET和POST請(qǐng)求。gopackagemainimport("fmt""net/http")funcmain(){http.HandleFunc("/get",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){fmt.Fprintf(w,"GETrequestreceived")})http.HandleFunc("/post",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){ifr.Method=="POST"{fmt.Fprintf(w,"POSTrequestreceived")}else{http.Error(w,"Invalidrequestmethod",http.StatusMethodNotAllowed)}})http.ListenAndServe(":8080",nil)}答案：gopackagemainimport("fmt""net/http")funcmain(){http.HandleFunc("/get",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){fmt.Fprintf(w,"GETrequestreceived")})http.HandleFunc("/post",func(whttp.ResponseWriter,rhttp.Request){ifr.Method=="POST"{fmt.Fprintf(w,"POSTrequestreceived")}else{http.Error(w,"Invalidrequestmethod",http.StatusMethodNotAllowed)}})http.ListenAndServe(":8080",nil)}解析：-使用Go的`net/http`包實(shí)現(xiàn)HTTP服務(wù)器。-通過(guò)`http.HandleFunc`注冊(cè)處理函數(shù)，支持GET和POST請(qǐng)求。-在`/get`路徑處理GET請(qǐng)求，在`/post`路徑處理POST請(qǐng)求。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)測(cè)試（共3題，每題30分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)，要求支持每秒百萬(wàn)級(jí)請(qǐng)求，并實(shí)現(xiàn)URL的生成和解析。答案：-系統(tǒng)架構(gòu)：-使用分布式架構(gòu)，前端部署負(fù)載均衡器（如Nginx），后端使用微服務(wù)架構(gòu)。-每個(gè)微服務(wù)負(fù)責(zé)一部分短鏈接的生成和解析，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)分片或Redis集群存儲(chǔ)短鏈接數(shù)據(jù)。-使用消息隊(duì)列（如Kafka）處理高并發(fā)請(qǐng)求，實(shí)現(xiàn)削峰填谷。-URL生成：-使用哈希算法（如SHA-256）將長(zhǎng)鏈接哈希為固定長(zhǎng)度的短鏈接。-使用隨機(jī)算法生成短鏈接，確保唯一性。-URL解析：-前端接收短鏈接，通過(guò)負(fù)載均衡器分發(fā)到后端服務(wù)。-后端服務(wù)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)或Redis，獲取對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)鏈接并返回。-技術(shù)選型：-前端：Nginx-后端：SpringBoot/Go-數(shù)據(jù)庫(kù)：MySQL分片/Redis集群-消息隊(duì)列：Kafka解析：-高并發(fā)場(chǎng)景下，需要使用分布式架構(gòu)和負(fù)載均衡器分散請(qǐng)求壓力。-使用哈希算法或隨機(jī)算法生成短鏈接，確保唯一性和效率。-使用消息隊(duì)列處理請(qǐng)求，實(shí)現(xiàn)削峰填谷，提高系統(tǒng)吞吐量。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，要求支持用戶實(shí)時(shí)行為追蹤和推薦結(jié)果的快速更新。答案：-系統(tǒng)架構(gòu)：-使用微服務(wù)架構(gòu)，前端部署推薦服務(wù)，后端使用消息隊(duì)列和實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。-用戶行為數(shù)據(jù)通過(guò)消息隊(duì)列（如Kafka）收集，實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)（如Flink）處理數(shù)據(jù)并更新推薦結(jié)果。-推薦結(jié)果存儲(chǔ)在Redis中，確?？焖僮x取。-用戶行為追蹤：-前端通過(guò)SDK收集用戶行為數(shù)據(jù)（點(diǎn)擊、瀏覽等），發(fā)送到消息隊(duì)列。-后端實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，更新用戶畫像和推薦模型。-推薦算法：-使用協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容推薦等算法，結(jié)合用戶畫像和行為數(shù)據(jù)生成推薦結(jié)果。-推薦結(jié)果實(shí)時(shí)更新，確保推薦結(jié)果的時(shí)效性。-技術(shù)選型：-前端：SDK-后端：Flink/Spark-數(shù)據(jù)庫(kù)：Redis-消息隊(duì)列：Kafka解析：-實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)需要高吞吐量的數(shù)據(jù)處理能力，使用消息隊(duì)列和實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。-通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新推薦模型，確保推薦結(jié)果的時(shí)效性。-使用Redis存儲(chǔ)推薦結(jié)果，確?？焖僮x取。3.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，要求支持高并發(fā)讀寫、文件分片和容災(zāi)備份。答案：-系統(tǒng)架構(gòu)：-使用分布式架構(gòu)，前端部署負(fù)載均衡器（如Nginx），后端使用微服務(wù)架構(gòu)。-文件分片存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，通過(guò)一致性哈希算法分配文件塊。-使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（如Ceph）存儲(chǔ)文件元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高并發(fā)讀寫。-文件分片：-將大文件分片存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高讀寫性能和容災(zāi)能力。-每個(gè)文件塊獨(dú)立存儲(chǔ)，通過(guò)文件ID和塊ID定位文件塊。-容災(zāi)備份：-每個(gè)文件塊存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，通過(guò)RAID技術(shù)實(shí)現(xiàn)容災(zāi)備份。-定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，確保數(shù)據(jù)安全。-技術(shù)選型：-前端：Nginx-后端：SpringBoot/Go-數(shù)據(jù)庫(kù)：Ceph-分布式文件系統(tǒng)：HDFS解析：-分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)需要高并發(fā)讀寫能力，使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。-文件分片存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高讀寫性能和容災(zāi)能力。-通過(guò)RAID技術(shù)和定期備份確保數(shù)據(jù)安全。三、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)測(cè)試（共2題，每題20分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)電商平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，要求支持高并發(fā)寫入和查詢。答案：-表結(jié)構(gòu)：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,product_idBIGINTNOTNULL,quantityINTNOTNULL,priceDECIMAL(10,2)NOTNULL,order_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,statusVARCHAR(20)NOTNULL,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(product_id)REFERENCESproducts(product_id));-索引設(shè)計(jì)：-主鍵索引：order_id-聚合索引：user_id,order_time-普通索引：status-優(yōu)化策略：-使用分表分庫(kù)技術(shù)，將訂單數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)，提高寫入和查詢性能。-使用緩存（如Redis）緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢壓力。-使用讀寫分離技術(shù)，將查詢請(qǐng)求分發(fā)到從庫(kù)，提高查詢性能。解析：-訂單數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)需要支持高并發(fā)寫入和查詢，使用主鍵索引和聚合索引優(yōu)化查詢性能。-使用分表分庫(kù)和讀寫分離技術(shù)提高系統(tǒng)吞吐量。-使用緩存技術(shù)減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢壓力。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)社交媒體的點(diǎn)贊數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，要求支持高并發(fā)寫入和查詢。答案：-表結(jié)構(gòu)：sqlCREATETABLElikes(like_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,post_idBIGINTNOTNULL,like_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id),FOREIGNKEY(post_id)REFERENCESposts(post_id),UNIQUEKEY(user_id,post_id));-索引設(shè)計(jì)：-主鍵索引：like_id-聚合索引：user_id,post_id-普通索引：like_time-優(yōu)化策略：-使用分表分庫(kù)技術(shù)，將點(diǎn)贊數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)，提高寫入和查詢性能。-使用緩存（如Redis）緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢壓力。-使用讀寫分離技術(shù)，將查詢請(qǐng)求分發(fā)到從庫(kù)，提高查詢性能。解析：-點(diǎn)贊數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)需要支持高并發(fā)寫入和查詢，使用主鍵索引和聚合索引優(yōu)化查詢性能。-使用分表分庫(kù)和讀寫分離技術(shù)提高系統(tǒng)吞吐量。-使用緩存技術(shù)減少數(shù)據(jù)庫(kù)查詢壓力。四、算法設(shè)計(jì)測(cè)試（共3題，每題20分）1.題目：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法，找出數(shù)組中第三大的數(shù)，要求時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。cpp//示例輸入//arr=[3,1,2,1,0,1,5,0,4]//輸出：2答案：cppintfindThirdLargest(intarr[],intn){intfirst=INT_MIN,second=INT_MIN,third=INT_MIN;for(inti=0;i<n;i++){if(arr[i]>first){third=second;second=first;first=arr[i];}elseif(arr[i]>second&&arr[i]!=first){third=second;second=arr[i];}elseif(arr[i]>third&&arr[i]!=second&&arr[i]!=first){third=arr[i];}}returnthird;}解析：-初始化三個(gè)變量first、second、third為最小值。-遍歷數(shù)組，更新三個(gè)變量的值，確保first為最大值，second為第二大值，third為第三大值。-時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，只需要遍歷一次數(shù)組。2.題目：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法，判斷一個(gè)字符串是否為回文串，要求時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。python示例輸入s="racecar"輸出：True答案：pythondefisPalindrome(s):left,right=0,len(s)-1whileleft<right:ifs[left]!=s[right]:returnFalseleft+=1right-=1returnTrue解析：-使用雙指針?lè)ǎ粋€(gè)指針從左邊開始，一個(gè)指針從右邊開始，逐步向中間移動(dòng)。-每次比較兩個(gè)指針?biāo)傅淖址绻幌嗤瑒t不是回文串。-時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，只需要遍歷一次字符串。3.題目：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法，找出數(shù)組中和為特定值的最長(zhǎng)子數(shù)組，要求時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。java//示例輸入//nums=[1,-2,3,5,-1,2],target=3//輸出：[1,-2,3,5]答案：javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassSubarraySum{public