2026年能源科技公司技術(shù)崗位的面試題及答案參考一、編程與算法題（共5題，每題20分，總分100分）1.編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，計(jì)算給定整數(shù)列表中所有偶數(shù)的平方和。要求：使用Python語(yǔ)言，不能使用內(nèi)置的sum函數(shù)。示例輸入：[1,2,3,4,5]示例輸出：20答案與解析：pythondefsum_of_even_squares(nums):total=0fornuminnums:ifnum%2==0:total+=num2returntotal示例調(diào)用print(sum_of_even_squares([1,2,3,4,5]))#輸出：20解析：-遍歷列表中的每個(gè)數(shù)字，檢查是否為偶數(shù)（`num%2==0`）。-如果是偶數(shù)，計(jì)算其平方并累加到`total`中。-最后返回`total`的值。2.實(shí)現(xiàn)一個(gè)快速排序算法，對(duì)整數(shù)列表進(jìn)行降序排序。要求：不能使用內(nèi)置的排序函數(shù)。示例輸入：[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]示例輸出：[9,6,5,5,5,4,3,3,2,1,1]答案與解析：pythondefquick_sort_desc(nums):iflen(nums)<=1:returnnumspivot=nums[0]left=[xforxinnums[1:]ifx>pivot]right=[xforxinnums[1:]ifx<=pivot]returnquick_sort_desc(left)+[pivot]+quick_sort_desc(right)示例調(diào)用print(quick_sort_desc([3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]))#輸出：[9,6,5,5,5,4,3,3,2,1,1]解析：-選擇第一個(gè)元素作為基準(zhǔn)（pivot）。-將剩余元素分為兩部分：大于基準(zhǔn)的放在`left`，小于或等于基準(zhǔn)的放在`right`。-遞歸地對(duì)`left`和`right`進(jìn)行排序，最后將排序后的`left`、基準(zhǔn)和`right`拼接起來(lái)。3.編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，找出給定列表中所有重復(fù)的元素，并返回它們的數(shù)量。要求：不能使用集合或字典。示例輸入：[1,2,2,3,4,4,4,5]示例輸出：{2:2,4:3}答案與解析：pythondefcount_duplicates(nums):counts={}duplicates={}fornuminnums:ifnumincounts:counts[num]+=1duplicates[num]=counts[num]else:counts[num]=1returnduplicates示例調(diào)用print(count_duplicates([1,2,2,3,4,4,4,5]))#輸出：{2:2,4:3}解析：-使用兩層字典：`counts`記錄每個(gè)數(shù)字的出現(xiàn)次數(shù)，`duplicates`只記錄重復(fù)的數(shù)字及其數(shù)量。-遍歷列表，如果數(shù)字已存在于`counts`中，則增加其計(jì)數(shù)并記錄到`duplicates`中。-最后返回`duplicates`。4.實(shí)現(xiàn)一個(gè)二叉搜索樹(shù)（BST），支持插入和查找操作。要求：不使用任何現(xiàn)成庫(kù)。示例輸入：插入[8,3,10,1,6,14,4,7,13]示例查找：查找7（返回True），查找20（返回False）答案與解析：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightclassBST:def__init__(self):self.root=Nonedefinsert(self,val):ifself.rootisNone:self.root=TreeNode(val)else:self._insert(self.root,val)def_insert(self,node,val):ifval<node.val:ifnode.leftisNone:node.left=TreeNode(val)else:self._insert(node.left,val)else:ifnode.rightisNone:node.right=TreeNode(val)else:self._insert(node.right,val)defsearch(self,val):returnself._search(self.root,val)def_search(self,node,val):ifnodeisNone:returnFalseifval==node.val:returnTrueelifval<node.val:returnself._search(node.left,val)else:returnself._search(node.right,val)示例調(diào)用bst=BST()nums=[8,3,10,1,6,14,4,7,13]fornuminnums:bst.insert(num)print(bst.search(7))#輸出：Trueprint(bst.search(20))#輸出：False解析：-定義`TreeNode`類表示二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)，包含值、左子節(jié)點(diǎn)和右子節(jié)點(diǎn)。-`BST`類包含插入和查找方法：-`insert`方法遞歸地將新值插入到正確的位置。-`search`方法遞歸地查找值，如果找到返回`True`，否則返回`False`。5.編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，計(jì)算給定字符串中的最長(zhǎng)回文子串的長(zhǎng)度。要求：不能使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃。示例輸入："babad"示例輸出：3（"bab"或"aba"）答案與解析：pythondeflongest_palindrome(s):ifnots:return0max_len=1start=0foriinrange(len(s)):檢查奇數(shù)長(zhǎng)度的回文left,right=i,iwhileleft>=0andright<len(s)ands[left]==s[right]:ifright-left+1>max_len:max_len=right-left+1start=leftleft-=1right+=1檢查偶數(shù)長(zhǎng)度的回文left,right=i,i+1whileleft>=0andright<len(s)ands[left]==s[right]:ifright-left+1>max_len:max_len=right-left+1start=leftleft-=1right+=1returnmax_len示例調(diào)用print(longest_palindrome("babad"))#輸出：3解析：-從每個(gè)字符開(kāi)始，分別檢查奇數(shù)長(zhǎng)度和偶數(shù)長(zhǎng)度的回文：-奇數(shù)長(zhǎng)度：以當(dāng)前字符為中心，向兩邊擴(kuò)展。-偶數(shù)長(zhǎng)度：以當(dāng)前字符和下一個(gè)字符為中心，向兩邊擴(kuò)展。-記錄最長(zhǎng)的回文子串的長(zhǎng)度。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與架構(gòu)題（共3題，每題35分，總分105分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)分布式任務(wù)隊(duì)列系統(tǒng)，支持任務(wù)的發(fā)布、消費(fèi)和優(yōu)先級(jí)調(diào)度。要求：-說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)（組件、交互）。-描述如何實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級(jí)調(diào)度。-考慮高可用性和擴(kuò)展性。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：-任務(wù)發(fā)布者（Producer）：客戶端提交任務(wù)，任務(wù)包含優(yōu)先級(jí)、類型等信息。-消息隊(duì)列（Broker）：存儲(chǔ)任務(wù)，支持持久化、高可用。例如Kafka或RabbitMQ。-任務(wù)調(diào)度器（Scheduler）：根據(jù)優(yōu)先級(jí)從Broker中取出任務(wù)。-任務(wù)消費(fèi)者（Consumer）：執(zhí)行任務(wù)，可以是多個(gè)副本以提高性能。-監(jiān)控與告警（Monitor）：監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，如任務(wù)積壓、消費(fèi)者延遲等。優(yōu)先級(jí)調(diào)度：-任務(wù)入隊(duì)時(shí)設(shè)置優(yōu)先級(jí)（如1-10，數(shù)字越小優(yōu)先級(jí)越高）。-調(diào)度器按優(yōu)先級(jí)順序從Broker中取出任務(wù)。-如果優(yōu)先級(jí)相同，可按FIFO順序。高可用與擴(kuò)展性：-Broker集群：多個(gè)Broker節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)分片，防單點(diǎn)故障。-消費(fèi)者集群：多個(gè)消費(fèi)者副本，負(fù)載均衡。-自動(dòng)擴(kuò)容：根據(jù)負(fù)載動(dòng)態(tài)增加Broker或消費(fèi)者。示例偽代碼：python任務(wù)發(fā)布producer.send_task(task_id=1,priority=5,type="compute")調(diào)度器tasks=broker.get_tasks_by_priority()fortaskintasks:consumer.execute_task(task)2.設(shè)計(jì)一個(gè)能源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，支持多源數(shù)據(jù)（如光伏、風(fēng)電）的實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)和分析。要求：-說(shuō)明數(shù)據(jù)采集方案。-設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)。-描述數(shù)據(jù)分析流程。答案與解析：數(shù)據(jù)采集方案：-傳感器網(wǎng)絡(luò)：分布式部署在發(fā)電設(shè)備上，如光伏板、風(fēng)力發(fā)電機(jī)。-協(xié)議支持：支持Modbus、MQTT等協(xié)議，實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)清洗：去除異常值、缺失值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)：-時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（如InfluxDB）：存儲(chǔ)時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如每分鐘發(fā)電量）。-關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（如PostgreSQL）：存儲(chǔ)設(shè)備元數(shù)據(jù)、配置信息。-數(shù)據(jù)湖（如HadoopHDFS）：存儲(chǔ)原始日志、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析流程：-實(shí)時(shí)分析：使用流處理框架（如Flink）檢測(cè)異常、預(yù)測(cè)發(fā)電量。-離線分析：使用Spark對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、趨勢(shì)分析。-可視化：通過(guò)Grafana展示發(fā)電量、負(fù)載等指標(biāo)。示例架構(gòu)圖：傳感器->MQTTBroker->數(shù)據(jù)清洗->時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)/關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)|vSpark/Flink->分析結(jié)果->Grafana3.設(shè)計(jì)一個(gè)智能電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，支持短期（如小時(shí)級(jí)）和中期（如天級(jí)）預(yù)測(cè)。要求：-說(shuō)明預(yù)測(cè)模型的選擇。-描述數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。-考慮模型的實(shí)時(shí)更新。答案與解析：預(yù)測(cè)模型選擇：-短期預(yù)測(cè)（小時(shí)級(jí)）：LSTMs（處理時(shí)序依賴）。-中期預(yù)測(cè)（天級(jí)）：ARIMA（結(jié)合季節(jié)性特征）。-混合模型：LSTM+ARIMA，結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：-數(shù)據(jù)清洗：去除異常值、填充缺失值。-特征工程：添加時(shí)間特征（小時(shí)、星期幾）、天氣數(shù)據(jù)（溫度、風(fēng)速）。-歸一化：MinMaxScaler或StandardScaler。模型實(shí)時(shí)更新：-在線學(xué)習(xí)：每小時(shí)用新數(shù)據(jù)更新模型。-增量訓(xùn)練：微調(diào)參數(shù)，避免從頭開(kāi)始訓(xùn)練。-A/B測(cè)試：新舊模型對(duì)比，平滑切換。示例偽代碼：python短期預(yù)測(cè)lstm_model.predict(next_hour_data)中期預(yù)測(cè)arima_model.forecast(next_day_steps)三、數(shù)據(jù)庫(kù)與存儲(chǔ)題（共2題，每題25分，總分50分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)能源公司數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，支持以下功能：-存儲(chǔ)設(shè)備信息（設(shè)備ID、類型、位置）。-記錄能源消耗數(shù)據(jù)（設(shè)備ID、時(shí)間戳、消耗量）。-支持按設(shè)備類型和時(shí)間段查詢能耗。要求：-寫(xiě)出表結(jié)構(gòu)（字段、類型、索引）。-說(shuō)明查詢優(yōu)化策略。答案與解析：表結(jié)構(gòu)：sqlCREATETABLEdevices(device_idSERIALPRIMARYKEY,typeVARCHAR(50)NOTNULL,--如"光伏","風(fēng)電"locationVARCHAR(100),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);CREATETABLEenergy_usage(idSERIALPRIMARYKEY,device_idINTREFERENCESdevices(device_id),timestampTIMESTAMPNOTNULL,consumptionNUMERIC(10,2)NOTNULL,--消耗量（kWh）created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);查詢優(yōu)化策略：-索引：-`devices(type)`：按類型快速查詢。-`energy_usage(device_id,timestamp)`：按設(shè)備和時(shí)間范圍查詢。-分區(qū)：-`energy_usage`按時(shí)間分區(qū)（如按月分區(qū)），提高查詢效率。-緩存：-頻繁查詢結(jié)果（如某類型設(shè)備今日總能耗）緩存到Redis。示例查詢：sql--查詢某類型設(shè)備的24小時(shí)能耗SELECTtimestamp,SUM(consumption)AStotal_usageFROMenergy_usageWHEREdevice_idIN(SELECTdevice_idFROMdevicesWHEREtype='光伏')ANDtimestamp>=NOW()-INTERVAL'24HOURS'GROUPBYtimestampORDERBYtimestamp;2.解釋數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的ACID特性，并舉例說(shuō)明在能源數(shù)據(jù)場(chǎng)景中的應(yīng)用。要求：-定義ACID特性。-結(jié)合能源數(shù)據(jù)舉例說(shuō)明。答案與解析：ACID特性定義：-原子性（Atomicity）：事務(wù)中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗。-能源場(chǎng)景：更新發(fā)電量時(shí)，同時(shí)扣減電網(wǎng)負(fù)荷。-一致性（Consistency）：事務(wù)執(zhí)行后數(shù)據(jù)庫(kù)從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一種一致?tīng)顟B(tài)。-能源場(chǎng)景：發(fā)電量不能為負(fù)數(shù)，事務(wù)需保證數(shù)據(jù)合法。-隔離性（Isolation）：并發(fā)事務(wù)互不干擾。-能源場(chǎng)景：兩個(gè)用戶同時(shí)查詢實(shí)時(shí)負(fù)載，結(jié)果不能混合。-持久性（Durability）：事務(wù)提交后數(shù)據(jù)永久保存，即使系統(tǒng)崩潰。-能源場(chǎng)景：記錄某次發(fā)電數(shù)據(jù)后，即使服務(wù)器重啟數(shù)據(jù)也不會(huì)丟失。示例：假設(shè)光伏電站A在10:00發(fā)電200kWh，同時(shí)電網(wǎng)記錄負(fù)載變化：sqlBEGINTRANSACTION;UPDATEdevicesSETconsumption=200WHEREdevice_id=101;UPDATEgridSETload=load-200WHEREid=1;COMMIT;-如果任一步失敗，整個(gè)事務(wù)回滾，保證數(shù)據(jù)一致。四、網(wǎng)絡(luò)與安全題（共2題，每題25分，總分50分）1.解釋HTTP/2與HTTP/1.1的主要區(qū)別，并說(shuō)明為何能源監(jiān)控系統(tǒng)更傾向于HTTP/2。要求：-列出HTTP/2的關(guān)鍵特性。-結(jié)合能源監(jiān)控場(chǎng)景分析優(yōu)勢(shì)。答案與解析：HTTP/2關(guān)鍵特性：-多路復(fù)用（Multiplexing）：多個(gè)請(qǐng)求并行傳輸，無(wú)需等待。-頭部壓縮（HeaderCompression）：減