2026年程序員高級(jí)技術(shù)面試模擬試題一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題20分，總分60分）題目1（15分）：設(shè)計(jì)一個(gè)高效的LRU（LeastRecentlyUsed）緩存淘汰算法背景說明：在分布式緩存系統(tǒng)（如Redis）或操作系統(tǒng)內(nèi)存管理中，LRU緩存用于自動(dòng)淘汰最久未使用的緩存項(xiàng)，以維持緩存容量。你需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU緩存，支持以下操作：-`LRU.put(key,value)`：將鍵值對(duì)插入緩存。如果緩存已滿，則淘汰最久未使用的緩存項(xiàng)。-`LRU.get(key)`：返回鍵對(duì)應(yīng)的值，若不存在則返回-1。-時(shí)間復(fù)雜度要求：`get`和`put`操作均為O(1)。要求：1.使用雙向鏈表和哈希表結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)。2.提供Python或Java代碼實(shí)現(xiàn)。3.解釋為什么使用雙向鏈表+哈希表能保證O(1)時(shí)間復(fù)雜度。題目2（15分）：實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程安全的秒殺系統(tǒng)背景說明：秒殺系統(tǒng)需在高并發(fā)場景下（如雙十一）保證庫存準(zhǔn)確、防止超賣。你需要設(shè)計(jì)一個(gè)秒殺接口，滿足以下要求：-輸入：用戶ID、商品ID、購買數(shù)量。-輸出：成功或失?。◣齑娌蛔恪⒊u等）。-限制：同一用戶對(duì)同一商品只能購買一次，庫存總量有限。要求：1.使用Java或C++實(shí)現(xiàn)，需考慮線程安全（如鎖、原子操作）。2.解釋如何避免超賣問題。3.說明選擇鎖的粒度（行鎖/表鎖）及原因。題目3（30分）：設(shè)計(jì)一個(gè)分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)（如Quartz的簡化版）背景說明：在微服務(wù)架構(gòu)中，任務(wù)調(diào)度需跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)協(xié)調(diào)執(zhí)行。你需要設(shè)計(jì)一個(gè)核心模塊，支持以下功能：-任務(wù)注冊(cè)：定時(shí)任務(wù)（如每5分鐘執(zhí)行一次）。-任務(wù)執(zhí)行：在集群中任一節(jié)點(diǎn)觸發(fā)任務(wù)。-故障恢復(fù)：若節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，其他節(jié)點(diǎn)接管任務(wù)。要求：1.提供核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)（如任務(wù)分配策略）。2.說明如何實(shí)現(xiàn)任務(wù)的高可用性。3.提供偽代碼或偽流程圖。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共2題，每題25分，總分50分）題目4（25分）：設(shè)計(jì)一個(gè)支持高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)（如tinyURL）背景說明：短鏈接系統(tǒng)需將長URL轉(zhuǎn)換為短URL，支持高并發(fā)訪問（如微博、支付寶支付）。核心要求：-生成短URL（如`/a1b2`）。-解析短URL，返回原始長URL。-高并發(fā)下保持性能和分布式一致性。要求：1.說明URL生成算法（如Base62編碼）。2.設(shè)計(jì)分布式架構(gòu)（如Redis+數(shù)據(jù)庫分片）。3.解釋如何解決緩存擊穿問題。題目5（25分）：設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)（如淘寶商品推薦）背景說明：推薦系統(tǒng)需根據(jù)用戶行為（瀏覽、購買）實(shí)時(shí)更新推薦列表。要求：-支持離線計(jì)算（用戶畫像）和在線實(shí)時(shí)推薦。-處理海量數(shù)據(jù)（如億級(jí)用戶、千萬級(jí)商品）。-保證推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和多樣性。要求：1.說明推薦算法框架（如協(xié)同過濾+深度學(xué)習(xí)）。2.設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案（如HBase+Elasticsearch）。3.解釋如何應(yīng)對(duì)冷啟動(dòng)問題。三、數(shù)據(jù)庫與中間件題（共3題，每題15分，總分45分）題目6（15分）：SQL優(yōu)化與數(shù)據(jù)庫鎖問題背景說明：某電商訂單表（`orders`）存在慢查詢，字段包括`order_id`（主鍵）、`user_id`、`total_amount`、`status`。SQL如下：sqlSELECTuser_id,SUM(total_amount)AStotalFROMordersWHEREstatus='paid'ANDDATE(order_time)=CURDATE()GROUPBYuser_idHAVINGtotal>1000;要求：1.優(yōu)化該SQL語句，并說明優(yōu)化思路。2.解釋數(shù)據(jù)庫鎖類型（行鎖/表鎖）及如何避免死鎖。題目7（15分）：消息隊(duì)列（Kafka/RabbitMQ）選型與使用場景背景說明：某公司需處理訂單支付事件，選擇消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)異步通知。要求：1.對(duì)比Kafka和RabbitMQ的適用場景（如吞吐量、可靠性）。2.解釋如何保證消息不丟失（生產(chǎn)者、Broker、消費(fèi)者端）。3.說明如何處理消息重復(fù)消費(fèi)問題。題目8（15分）：分布式事務(wù)解決方案（2PC/Seata）背景說明：訂單系統(tǒng)需實(shí)現(xiàn)支付和庫存扣減的強(qiáng)一致性。要求：1.解釋2PC協(xié)議的流程及優(yōu)缺點(diǎn)。2.說明Seata如何解決2PC的痛點(diǎn)（如阻塞）。3.設(shè)計(jì)一個(gè)分布式事務(wù)的補(bǔ)償流程。四、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題（共3題，每題15分，總分45分）題目9（15分）：字符串匹配算法（KMP/KMP改進(jìn)版）背景說明：在日志分析中，需快速查找某關(guān)鍵詞（如"error"）在文本中的出現(xiàn)位置。要求：1.實(shí)現(xiàn)KMP算法的核心邏輯（Next數(shù)組）。2.說明KMP相比暴力匹配的優(yōu)勢。3.如何優(yōu)化KMP以支持多模式匹配？題目10（15分）：圖算法（Dijkstra/PriorityQueue優(yōu)化）背景說明：在地圖導(dǎo)航中，需計(jì)算從A點(diǎn)到B點(diǎn)的最短路徑。要求：1.實(shí)現(xiàn)Dijkstra算法，使用優(yōu)先隊(duì)列優(yōu)化。2.解釋為什么優(yōu)先隊(duì)列比普通隊(duì)列更高效。3.如何處理負(fù)權(quán)邊問題？題目11（15分）：動(dòng)態(tài)規(guī)劃（背包問題變體）背景說明：背包問題：給定物品價(jià)值`values`和重量`weights`，在容量`W`下最大化總價(jià)值。要求：1.提供動(dòng)態(tài)規(guī)劃解法（狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程）。2.說明如何優(yōu)化空間復(fù)雜度（滾動(dòng)數(shù)組）。3.如何解決0/1背包問題？答案與解析一、編程實(shí)現(xiàn)題題目1（LRU緩存）pythonclassNode:def__init__(self,key=None,value=None):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(),Node()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node:Node):Alwaysaddthenewnoderightafterhead.node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node:Node):Removeanexistingnodefromthelinkedlist.prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node:Node):Movecertainnodeinbetweentothehead.self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self)->Node:Popthecurrenttail.res=self.tail.prevself._remove_node(res)returnresdefget(self,key:int)->int:node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1Movetheaccessednodetothehead;self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:node=self.cache.get(key)ifnotnode:newNode=Node(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:Popthetailtail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]else:Updatethevalue.node.value=valueself._move_to_head(node)解析：1.雙向鏈表+哈希表：-雙向鏈表維護(hù)最近使用順序，頭節(jié)點(diǎn)為最近使用，尾節(jié)點(diǎn)為最久未使用。-哈希表`cache`實(shí)現(xiàn)O(1)的鍵值查找。2.O(1)實(shí)現(xiàn)原理：-`get`時(shí)直接從哈希表查節(jié)點(diǎn)，然后移動(dòng)到鏈表頭部。-`put`時(shí)若鍵已存在，更新值并移動(dòng)到頭部；若不存在，創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)并添加到頭部，同時(shí)檢查容量是否超限，若超限則刪除鏈表尾部節(jié)點(diǎn)（即最久未使用）。題目2（秒殺系統(tǒng)）javaimportjava.util.concurrent.ConcurrentHashMap;importjava.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;publicclassSeckillService{privateConcurrentHashMap<Integer,AtomicInteger>stockMap=newConcurrentHashMap<>();privateObjectlock=newObject();publicbooleanseckill(intuserId,intgoodsId,intquantity){//1.Checkifuserhasboughtthisitembeforeif(stockMap.get(goodsId).get()<=0){returnfalse;//Stockexhausted}//2.Lockper-goodstopreventraceconditionsynchronized(lock){AtomicIntegerstock=stockMap.get(goodsId);if(stock.get()>=quantity){stock.addAndGet(-quantity);//3.Deductuser'sstockcount(optional)//userStockMap.get(userId).addAndGet(-quantity);returntrue;}returnfalse;}}}解析：1.線程安全設(shè)計(jì)：-使用`ConcurrentHashMap`存儲(chǔ)庫存，支持高并發(fā)讀。-鎖粒度選擇商品級(jí)鎖（`synchronized(lock)`），避免用戶間沖突，但需注意鎖競爭。2.超賣避免：-`stockMap`的原子量`AtomicInteger`保證庫存減法操作的原子性。-先檢查庫存，再加鎖扣減，確保庫存不小于0。題目3（分布式任務(wù)調(diào)度）偽代碼：pythonTaskregistry:{task_id:(cron_expression,status)}task_registry=RedisHash("tasks")Taskexecutor:runsoneachnodedefexecute_task(task_id):task=task_registry.get(task_id)iftaskandtask.status=="active":run_task(task)task_registry.update_status(task_id,"completed")Leaderelection:useZooKeeper/Raftdefget_leader(task_id):returnzk.get(f"task/{task_id}/leader")解析：1.核心設(shè)計(jì)：-任務(wù)注冊(cè)：使用Redis存儲(chǔ)任務(wù)信息（cron表達(dá)式、狀態(tài)）。-任務(wù)執(zhí)行：每個(gè)節(jié)點(diǎn)定時(shí)檢查`task_registry`，執(zhí)行被分配的任務(wù)。2.高可用性：-通過ZooKeeper實(shí)現(xiàn)Leader選舉，避免單點(diǎn)故障。-若節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，其他節(jié)點(diǎn)接管其任務(wù)（需定期重分配）。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題題目4（短鏈接系統(tǒng)）設(shè)計(jì)要點(diǎn)：1.URL生成：-使用Base62（字母+數(shù)字）編碼，如`a1b2`代表原始ID。-算法：`original_id%62`映射字符，遞歸處理高位。2.分布式架構(gòu)：-數(shù)據(jù)庫：存儲(chǔ)原始URL與短鏈接映射（主鍵為短鏈接）。-Redis：緩存熱點(diǎn)短鏈接，避免頻繁查詢數(shù)據(jù)庫。-分片：按短鏈接哈希值分片存儲(chǔ)，提高擴(kuò)展性。3.緩存擊穿：-使用互斥鎖或設(shè)置隨機(jī)過期時(shí)間，避免緩存雪崩。題目5（實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)）設(shè)計(jì)要點(diǎn)：1.推薦算法框架：-協(xié)同過濾：基于用戶/商品相似度計(jì)算。-深度學(xué)習(xí)：使用DNN處理用戶隱式反饋（如點(diǎn)擊流）。2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：-HBase：存儲(chǔ)用戶畫像（如年齡、性別）。-Elasticsearch：實(shí)時(shí)搜索用戶行為日志，用于在線推薦。3.冷啟動(dòng)：-新用戶使用基于規(guī)則的推薦（如熱門商品），待積累行為后切換模型。三、數(shù)據(jù)庫與中間件題題目6（SQL優(yōu)化與鎖）優(yōu)化SQL：sqlSELECTuser_id,SUM(total_amount)AStotalFROMordersWHEREstatus='paid'ANDorder_time>=CURDATE()ANDorder_time<CURDATE()+INTERVAL1DAYGROUPBYuser_idHAVINGtotal>1000;優(yōu)化思路：1.使用`order_time>=CURDATE()`替代`DATE(order_time)=CURDATE()`，避免函數(shù)調(diào)用。2.添加索引`status+order_time+user_id`。鎖問題：-行鎖：InnoDB默認(rèn)為行鎖，避免全表掃描。-死鎖避免：使用`SELECT...FORUPDATE`鎖定排他鎖，但需注意事務(wù)隔離級(jí)別。題目7（消息隊(duì)列選型）KafkavsRabbitMQ：-Kafka：高吞吐，適合日志聚合；-RabbitMQ：可靠投遞，適合事務(wù)通知。消息不丟失策略：1.生產(chǎn)者設(shè)置`acks=all`；2.Broker開啟副本機(jī)制；3.消費(fèi)者冪等處理。題目8（分布式事務(wù)）2PC流程：1.Prepare階段：協(xié)調(diào)者詢問所有參與者是否準(zhǔn)備好提交。2.Commit階段：若全部同意，則提交；否則中止。Seata改進(jìn)：-TCC（Try-Confirm-Cancel）：補(bǔ)償式事務(wù)，解決阻塞問題。-Saga：異步補(bǔ)償，適用于長事務(wù)。四、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題題目9（KMP算法）pythondefkmp_search(text,pattern):defcompute_next(pattern):next_arr=[0]len(pattern)j,k=0,-1next_arr[0]=-1whilej<len(pattern)-1:ifk==-1orpattern[j]==pattern[k]:j+=1k+=1next_arr[j]=kelse:k=next_arr[k]returnnext_arrnext_arr=compute_next(pattern)i,j=0,0whilei<len(text)andj<len(pattern):ifj==-1ortext[i]==pattern[j]:i+=1j+=1else:j=next_arr[j]returni-jifj==len(pattern)else-1題目10（Dijkstra算法優(yōu)化）javaimportjava.util.PriorityQueue;publicclassDijkstra{staticclassEdge{intto,weight;Edge(intto,intweight){this.to=to;this.weight=weight;}}staticint[]dijkstra(intsrc,List<List<Edge>>graph){intn=gr