2026年網(wǎng)絡(luò)公司研發(fā)崗必刷題庫：菜鳥網(wǎng)絡(luò)研發(fā)經(jīng)理經(jīng)典面試題一、編程語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（共5題，每題10分）1.題目：請實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，輸入一個(gè)鏈表，反轉(zhuǎn)鏈表后返回反轉(zhuǎn)后的鏈表。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)。2.題目：給定一個(gè)包含n個(gè)整數(shù)的數(shù)組，請你找出其中和最接近0的三個(gè)數(shù)的組合。假設(shè)數(shù)組中的整數(shù)范圍在-10^4到10^4之間，且數(shù)組長度至少為3。例如：輸入數(shù)組[1,60,-10,70,-80,55]，輸出[-10,1,55]（因?yàn)?10+1+55=46，是距離0最近的和）。3.題目：請實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存機(jī)制，使用哈希表和雙向鏈表實(shí)現(xiàn)，支持get和put操作。要求：-get(key)——返回key對應(yīng)的值，如果不存在返回-1。-put(key,value)——插入或更新key對應(yīng)的值，如果緩存容量已滿，則刪除最久未使用的項(xiàng)。緩存容量為固定值。4.題目：給定一個(gè)字符串，請你找出其中不含有重復(fù)字母的子串的最長長度。例如：輸入"abcabcbb"，輸出"abc"的長度3。5.題目：請實(shí)現(xiàn)一個(gè)二叉樹的深度優(yōu)先遍歷（前序、中序、后序），并分別用遞歸和迭代方式實(shí)現(xiàn)。二叉樹節(jié)點(diǎn)定義如下：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=right二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（共3題，每題20分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)，要求：-支持將任意長度的URL轉(zhuǎn)換為固定長度的短鏈接。-支持通過短鏈接快速反查原始URL。-系統(tǒng)需要具備高可用性和高擴(kuò)展性，支持分布式部署。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)微博系統(tǒng)的用戶關(guān)注功能，要求：-支持用戶A關(guān)注用戶B，用戶B關(guān)注用戶C。-支持查看用戶A的粉絲列表和關(guān)注列表。-支持實(shí)時(shí)推送關(guān)注者的動態(tài)。-數(shù)據(jù)量可能達(dá)到千萬級別，需要考慮性能優(yōu)化。3.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)消息推送系統(tǒng)，要求：-支持多種推送渠道（如短信、App推送、微信推送）。-支持定時(shí)推送和實(shí)時(shí)推送。-推送失敗時(shí)需要重試機(jī)制，并記錄推送日志。-系統(tǒng)需要具備高可靠性和低延遲。三、數(shù)據(jù)庫與緩存（共4題，每題15分）1.題目：假設(shè)你正在設(shè)計(jì)一個(gè)電商平臺的訂單表，表結(jié)構(gòu)如下：sqlCREATETABLEorders(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idINT,product_idINT,order_timeTIMESTAMP,total_amountDECIMAL(10,2),statusENUM('pending','paid','shipped','completed','cancelled'));請寫出以下SQL查詢：-查詢最近30天內(nèi)狀態(tài)為"paid"的訂單數(shù)量。-查詢每個(gè)用戶的訂單總金額，并按金額降序排列。2.題目：請解釋MySQL中的索引類型（如B-Tree索引、哈希索引、全文索引），并說明在什么場景下使用哪種索引。3.題目：假設(shè)你正在使用Redis作為緩存，請寫出以下場景的Redis緩存設(shè)計(jì)：-緩存用戶個(gè)人信息，如昵稱、頭像等。-緩存熱點(diǎn)商品數(shù)據(jù)，如商品詳情、價(jià)格等。-緩存查詢結(jié)果，如SQL查詢結(jié)果、第三方API調(diào)用結(jié)果。4.題目：請解釋數(shù)據(jù)庫事務(wù)的ACID特性，并說明在什么場景下會出現(xiàn)事務(wù)問題（如臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀）。四、分布式與微服務(wù)（共4題，每題15分）1.題目：假設(shè)你正在設(shè)計(jì)一個(gè)分布式事務(wù)系統(tǒng)，請解釋以下概念：-CAP理論-2PC（兩階段提交）協(xié)議-TCC（Try-Confirm-Cancel）協(xié)議-Saga模式2.題目：請解釋分布式系統(tǒng)中的常見問題，如：-超時(shí)問題-鎖競爭問題-數(shù)據(jù)一致性問題3.題目：假設(shè)你正在使用Kafka作為消息隊(duì)列，請寫出以下場景的Kafka使用場景：-用戶行為日志采集-微服務(wù)解耦-分布式事務(wù)補(bǔ)償4.題目：請解釋微服務(wù)架構(gòu)中的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制，并說明常用的服務(wù)發(fā)現(xiàn)工具（如Consul、Eureka、Nacos）。五、網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)（共3題，每題20分）1.題目：請解釋TCP的三次握手和四次揮手過程，并說明在什么場景下會出現(xiàn)TCP連接問題（如死鎖、超時(shí)）。2.題目：請解釋HTTP/1.1和HTTP/2的區(qū)別，并說明HTTP/2的優(yōu)勢。3.題題：假設(shè)你正在設(shè)計(jì)一個(gè)高可用的Web服務(wù)，請寫出以下方案：-使用Nginx作為反向代理-使用Keepalived實(shí)現(xiàn)服務(wù)高可用-使用負(fù)載均衡（如LVS、HAProxy）答案與解析一、編程語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1.反轉(zhuǎn)鏈表pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefreverseList(head:ListNode)->ListNode:prev=Nonecurrent=headwhilecurrent:next_node=current.nextcurrent.next=prevprev=currentcurrent=next_nodereturnprev解析：-使用三個(gè)指針prev、current、next_node實(shí)現(xiàn)鏈表反轉(zhuǎn)。-每次將current的next指向prev，然后移動指針。-時(shí)間復(fù)雜度O(n)，空間復(fù)雜度O(1)。2.三數(shù)和最接近0pythondefthreeSumClosest(nums):nums.sort()n=len(nums)closest_sum=sum(nums[:3])foriinrange(n-2):left,right=i+1,n-1whileleft<right:current_sum=nums[i]+nums[left]+nums[right]ifabs(current_sum)<abs(closest_sum):closest_sum=current_sumifcurrent_sum<0:left+=1else:right-=1returnclosest_sum解析：-先排序數(shù)組，然后固定一個(gè)數(shù)，使用雙指針法查找另外兩個(gè)數(shù)。-每次計(jì)算三數(shù)之和，并與當(dāng)前最接近0的值比較。-時(shí)間復(fù)雜度O(n^2)，空間復(fù)雜度O(1)。3.LRU緩存pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=ListNode(0)self.tail=ListNode(0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=ListNode(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail.prevself._remove(lru)delself.cache[lru.key]def_remove(self,node):delself.cache[node.key]node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node):node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodeself.head.next=nodenode.prev=self.head解析：-使用雙向鏈表和哈希表實(shí)現(xiàn)LRU緩存。-get操作將節(jié)點(diǎn)移動到鏈表頭部，put操作將新節(jié)點(diǎn)插入頭部，并刪除最久未使用的節(jié)點(diǎn)。-時(shí)間復(fù)雜度O(1)，空間復(fù)雜度O(capacity)。4.最長無重復(fù)子串pythondeflengthOfLongestSubstring(s:str)->int: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：-使用滑動窗口法，左指針和右指針分別表示子串的左右邊界。-每次移動右指針，如果字符已存在，則移動左指針。-時(shí)間復(fù)雜度O(n)，空間復(fù)雜度O(min(m,n))，m為字符集大小。5.二叉樹遍歷前序遍歷（遞歸）pythondefpreorderTraversal(root:TreeNode)->List[int]:result=[]defdfs(node):ifnotnode:returnresult.append(node.val)dfs(node.left)dfs(node.right)dfs(root)returnresult前序遍歷（迭代）pythondefpreorderTraversal(root:TreeNode)->List[int]:ifnotroot:return[]stack,result=[root],[]whilestack:node=stack.pop()result.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresult中序遍歷（遞歸）pythondefinorderTraversal(root:TreeNode)->List[int]:result=[]defdfs(node):ifnotnode:returndfs(node.left)result.append(node.val)dfs(node.right)dfs(root)returnresult中序遍歷（迭代）pythondefinorderTraversal(root:TreeNode)->List[int]:stack,result,node=[],[],rootwhilestackornode:whilenode:stack.append(node)node=node.leftnode=stack.pop()result.append(node.val)node=node.rightreturnresult后序遍歷（遞歸）pythondefpostorderTraversal(root:TreeNode)->List[int]:result=[]defdfs(node):ifnotnode:returndfs(node.left)dfs(node.right)result.append(node.val)dfs(root)returnresult后序遍歷（迭代）pythondefpostorderTraversal(root:TreeNode)->List[int]:stack1,stack2,result=[root],[],[]whilestack1:node=stack1.pop()ifnode:stack2.append(node)stack1.append(node.left)stack1.append(node.right)whilestack2:node=stack2.pop()result.append(node.val)returnresult解析：-前序遍歷先訪問根節(jié)點(diǎn)，中序遍歷左-根-右，后序遍歷左-右-根。-遞歸方式簡單直觀，迭代方式需要借助棧實(shí)現(xiàn)。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)1.短鏈接系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路：-使用哈希算法（如MD5、SHA1）將長URL轉(zhuǎn)換為固定長度的短鏈接。-使用分布式緩存（如Redis）存儲短鏈接與長URL的映射關(guān)系。-使用分布式ID生成器（如Snowflake）生成唯一短鏈接。-使用負(fù)載均衡（如Nginx）分發(fā)請求。偽代碼：pythondefgenerate_short_url(long_url):hash_value=md5(long_url).hexdigest()short_url=base58.encode(int(hash_value,16))redis.set(short_url,long_url)returnshort_url2.微博關(guān)注功能設(shè)計(jì)思路：-使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）存儲用戶關(guān)系表，表結(jié)構(gòu)如下：sqlCREATETABLEfollow關(guān)系(follower_idINT,followee_idINT,PRIMARYKEY(follower_id,followee_id));-使用Redis緩存用戶關(guān)注列表和粉絲列表。-使用消息隊(duì)列（如Kafka）實(shí)時(shí)推送關(guān)注者動態(tài)。偽代碼：pythondeffollow(userA,userB):db.insert("follow關(guān)系",follower_id=userA,followee_id=userB)redis.sadd(f"{userA}_fans",userB)redis.sadd(f"{userB}_followers",userA)kafka.send("follow_topic",userA,userB)3.消息推送系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路：-使用消息隊(duì)列（如RabbitMQ、Kafka）接收推送請求。-使用定時(shí)任務(wù)（如Celery）處理定時(shí)推送。-使用Redis存儲推送狀態(tài)和重試次數(shù)。-使用分布式服務(wù)（如PushService）負(fù)責(zé)具體推送邏輯。偽代碼：pythondefpush_message(user_id,channel,message,delay=0):ifdelay>0:celery.schedule(delay,push_service.push,args=(user_id,channel,message))else:push_service.push(user_id,channel,message)三、數(shù)據(jù)庫與緩存1.訂單表SQL查詢sql--查詢最近30天內(nèi)狀態(tài)為"paid"的訂單數(shù)量SELECTCOUNT()ASpaid_order_countFROMordersWHEREstatus='paid'ANDorder_time>NOW()-INTERVAL30DAY;--查詢每個(gè)用戶的訂單總金額，并按金額降序排列SELECTuser_id,SUM(total_amount)AStotal_amountFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESC;2.索引類型-B-Tree索引：適用于范圍查詢和排序，如`order_time>'2023-01-01'`。-哈希索引：適用于精確查詢，如`user_id=100`。-全文索引：適用于文本搜索，如`nameLIKE'%張%'`。3.Redis緩存設(shè)計(jì)-用戶信息緩存：使用`SETuser:100:nickname"Alice"`存儲用戶昵稱，過期時(shí)間1小時(shí)。-熱點(diǎn)商品緩存：使用`SETproduct:1000:details'{"name":"iPhone15",...}'`存儲商品詳情，過期時(shí)間10分鐘。-查詢結(jié)果緩存：使用`SETquery:orders'{"time":"2023-01-01","count":100}'`緩存SQL查詢結(jié)果，過期時(shí)間5分鐘。4.事務(wù)問題-臟讀：一個(gè)事務(wù)讀取了另一個(gè)未提交事務(wù)的數(shù)據(jù)。-不可重復(fù)讀：一個(gè)事務(wù)多次讀取同一數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)被其他事務(wù)修改。-幻讀：一個(gè)事務(wù)多次讀取同一范圍的數(shù)據(jù)，但其他事務(wù)插入了新的數(shù)據(jù)。四、分布式與微服務(wù)1.分布式事務(wù)-CAP理論：一致性（Consisten