2026年IT技術(shù)面試常見問題及參考答案一、編程基礎(chǔ)（5題，每題10分，共50分）題目1（10分）題目：請用Python實現(xiàn)一個函數(shù)，該函數(shù)接收一個字符串作為參數(shù)，返回該字符串中所有唯一字符的列表。例如，輸入"hello"，輸出應(yīng)包含'h'和'o'，因為它們在字符串中只出現(xiàn)一次。參考答案：pythondeffind_unique_chars(s):char_count={}forcharins:ifcharinchar_count:char_count[char]+=1else:char_count[char]=1unique_chars=[charforchar,countinchar_count.items()ifcount==1]returnunique_chars測試用例print(find_unique_chars("hello"))#輸出:['h','o']print(find_unique_chars("abcdefg"))#輸出:['a','b','c','d','e','f','g']解析：該函數(shù)通過字典統(tǒng)計每個字符的出現(xiàn)次數(shù)，然后篩選出出現(xiàn)次數(shù)為1的字符。時間復(fù)雜度為O(n)，空間復(fù)雜度為O(n)，其中n為輸入字符串的長度。這種方法在處理大量數(shù)據(jù)時效率較高。題目2（10分）題目：請用Java實現(xiàn)一個方法，該方法接收一個整數(shù)數(shù)組，返回一個新數(shù)組，其中包含原數(shù)組中所有奇數(shù)元素，并保持它們在原數(shù)組中的相對順序。參考答案：javaimportjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassArrayUtils{publicstaticint[]filterOdds(int[]arr){//先統(tǒng)計奇數(shù)的數(shù)量intoddCount=0;for(intnum:arr){if(num%2!=0){oddCount++;}}//創(chuàng)建結(jié)果數(shù)組int[]result=newint[oddCount];intindex=0;//填充結(jié)果數(shù)組for(intnum:arr){if(num%2!=0){result[index++]=num;}}returnresult;}publicstaticvoidmain(String[]args){int[]input={1,2,3,4,5,6,7,8,9};int[]output=filterOdds(input);for(intnum:output){System.out.print(num+"");}//輸出:13579}}解析：首先遍歷數(shù)組統(tǒng)計奇數(shù)的數(shù)量，然后再次遍歷數(shù)組將奇數(shù)存入結(jié)果數(shù)組。這種方法只需要兩次遍歷，時間復(fù)雜度為O(n)，空間復(fù)雜度為O(n)。題目3（10分）題目：請用C++實現(xiàn)一個函數(shù)，該函數(shù)將一個鏈表反轉(zhuǎn)，并返回反轉(zhuǎn)后的鏈表頭節(jié)點。假設(shè)鏈表節(jié)點定義如下：cppstructListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx):val(x),next(nullptr){}};參考答案：cppinclude<iostream>structListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx):val(x),next(nullptr){}};ListNodereverseList(ListNodehead){ListNodeprev=nullptr;ListNodecurrent=head;while(current!=nullptr){ListNodenext_node=current->next;//保存下一個節(jié)點current->next=prev;//反轉(zhuǎn)當前節(jié)點的指針prev=current;//移動prev和currentcurrent=next_node;}returnprev;//新的頭節(jié)點是原來的尾節(jié)點}//輔助函數(shù)：打印鏈表voidprintList(ListNodehead){while(head!=nullptr){std::cout<<head->val<<"";head=head->next;}std::cout<<std::endl;}//測試用例intmain(){ListNodehead=newListNode(1);head->next=newListNode(2);head->next->next=newListNode(3);std::cout<<"Originallist:";printList(head);ListNodereversed=reverseList(head);std::cout<<"Reversedlist:";printList(reversed);return0;}解析：使用三個指針prev、current和next_node來逐個反轉(zhuǎn)鏈表中的節(jié)點。每次迭代將當前節(jié)點的next指向prev，然后移動指針繼續(xù)反轉(zhuǎn)下一個節(jié)點。這種方法的時間復(fù)雜度為O(n)，空間復(fù)雜度為O(1)。題目4（10分）題目：請用JavaScript實現(xiàn)一個函數(shù)，該函數(shù)接收兩個正整數(shù)n和m，返回一個數(shù)組，其中包含從1到n的所有數(shù)字，但每隔m個數(shù)字就刪除一個。例如，n=10，m=3，則返回[1,2,4,5,7,8]。參考答案：javascriptfunctiondeleteEveryMth(n,m){constresult=[];for(leti=1;i<=n;i++){//如果當前索引除以m的余數(shù)為0，則跳過該數(shù)字if((i-1)%m!==0){result.push(i);}}returnresult;}//測試用例console.log(deleteEveryMth(10,3));//輸出:[1,2,4,5,7,8]console.log(deleteEveryMth(15,4));//輸出:[1,2,3,5,6,7,9,10,11,13,14]解析：通過循環(huán)從1到n遍歷所有數(shù)字，使用條件判斷是否需要刪除當前數(shù)字。具體來說，如果當前數(shù)字的索引(i-1)除以m的余數(shù)為0，則跳過該數(shù)字。這種方法的時間復(fù)雜度為O(n)，空間復(fù)雜度為O(n)。題目5（10分）題目：請用Go語言實現(xiàn)一個函數(shù)，該函數(shù)接收一個字符串，返回該字符串的所有子串，但不包括空字符串。例如，輸入"abc"，應(yīng)返回所有可能的子串：["a","b","c","ab","bc","abc"]。參考答案：gopackagemainimport("fmt""strings")funcgetAllSubstrings(sstring)[]string{n:=len(s)varresult[]stringfori:=0;i<n;i++{forj:=i+1;j<=n;j++{result=append(result,s[i:j])}}returnresult}funcmain(){substrings:=getAllSubstrings("abc")fmt.Println(substrings)//輸出:[abcabbcabc]}解析：使用兩層嵌套循環(huán)來生成所有可能的子串。外層循環(huán)控制子串的起始位置，內(nèi)層循環(huán)控制子串的結(jié)束位置。每次迭代生成一個子串并添加到結(jié)果列表中。這種方法的時間復(fù)雜度為O(n2)，空間復(fù)雜度為O(n2)。二、系統(tǒng)設(shè)計（3題，每題20分，共60分）題目6（20分）題目：假設(shè)你要設(shè)計一個高并發(fā)的短鏈接服務(wù)（如tinyURL），請描述其主要組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、以及如何處理高并發(fā)場景下的挑戰(zhàn)。參考答案：一個高并發(fā)的短鏈接服務(wù)通常包含以下主要組件：1.API網(wǎng)關(guān)：負責接收用戶請求，進行路由分發(fā)，并處理認證和限流。-技術(shù)選型：Nginx、Kong、APIGateway等-功能：請求轉(zhuǎn)發(fā)、負載均衡、認證授權(quán)、限流熔斷2.短鏈接生成服務(wù)：負責將長鏈接轉(zhuǎn)換為短鏈接。-算法：可以使用Base62編碼（A-Z、a-z、0-9）將長鏈接的哈希值轉(zhuǎn)換為6-10個字符的短鏈接-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：可以使用Redis或內(nèi)存緩存來臨時存儲生成的短鏈接3.長鏈接存儲服務(wù)：負責存儲長鏈接與短鏈接的映射關(guān)系。-數(shù)據(jù)存儲：使用分布式數(shù)據(jù)庫如Cassandra、HBase或時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB-索引：建立短鏈接的索引以實現(xiàn)O(1)的查詢效率4.訪問代理服務(wù)：負責將短鏈接請求轉(zhuǎn)發(fā)到對應(yīng)的長鏈接。-緩存：使用內(nèi)存緩存如Redis來存儲熱點短鏈接與長鏈接的映射-緩存失效策略：LRU、TTL等5.監(jiān)控告警系統(tǒng)：負責監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，并在出現(xiàn)異常時告警。-技術(shù)選型：Prometheus、Grafana、ELK等-監(jiān)控指標：請求延遲、錯誤率、QPS等高并發(fā)處理策略：1.限流：-API網(wǎng)關(guān)層：使用令牌桶算法或漏桶算法進行限流-服務(wù)層：使用Redis分布式鎖或本地鎖防止并發(fā)沖突2.緩存：-使用多級緩存策略，將熱點數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中-使用一致性哈希防止緩存雪崩3.異步處理：-使用消息隊列如Kafka、RabbitMQ來異步處理耗時操作-使用事件驅(qū)動架構(gòu)提高系統(tǒng)響應(yīng)能力4.分布式架構(gòu)：-將服務(wù)拆分為多個微服務(wù)，每個服務(wù)獨立擴展-使用服務(wù)發(fā)現(xiàn)機制如Consul、Eureka5.數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：-使用分庫分表策略防止單點瓶頸-使用讀寫分離和主從復(fù)制提高數(shù)據(jù)庫性能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計：-短鏈接與長鏈接的映射關(guān)系可以存儲在Redis中，使用短鏈接作為key，長鏈接作為value-可以使用布隆過濾器快速判斷一個短鏈接是否已經(jīng)存在-對于熱點短鏈接，可以使用LRU緩存算法防止頻繁查詢數(shù)據(jù)庫地域考慮：-對于全球用戶，可以選擇在不同地區(qū)部署服務(wù)節(jié)點，使用CDN加速短鏈接解析-數(shù)據(jù)存儲可以選擇多地域部署，提高數(shù)據(jù)可靠性和訪問速度容災(zāi)備份：-短鏈接生成服務(wù)可以部署多個副本，使用負載均衡分配請求-數(shù)據(jù)存儲服務(wù)使用多副本存儲，保證數(shù)據(jù)不丟失安全性：-對長鏈接進行簽名驗證，防止惡意短鏈接生成-對短鏈接訪問進行頻率限制，防止DDoS攻擊題目7（20分）題目：請設(shè)計一個微博系統(tǒng)，需要支持百萬級用戶和每秒數(shù)千次發(fā)帖量，并說明其主要組件、技術(shù)選型、數(shù)據(jù)模型和擴展策略。參考答案：一個支持百萬級用戶和每秒數(shù)千次發(fā)帖量的微博系統(tǒng)需要采用分布式架構(gòu)和多種技術(shù)優(yōu)化。以下是系統(tǒng)設(shè)計的主要方面：1.主要組件：1.API網(wǎng)關(guān)：-功能：請求路由、認證授權(quán)、限流熔斷、日志記錄-技術(shù)選型：Nginx+Lua、Kong、APIGateway-高可用：部署多個副本，使用負載均衡2.用戶服務(wù)：-功能：用戶注冊登錄、個人信息管理、關(guān)系管理（關(guān)注/粉絲）-數(shù)據(jù)模型：用戶表、關(guān)系表、用戶動態(tài)-技術(shù)選型：MySQL（讀寫分離）、Redis（緩存）-高可用：分布式部署，使用Redis集群3.動態(tài)服務(wù)：-功能：發(fā)布/獲取動態(tài)、評論/點贊、轉(zhuǎn)發(fā)-數(shù)據(jù)模型：動態(tài)表、評論表、點贊表、轉(zhuǎn)發(fā)表-技術(shù)選型：MySQL（讀寫分離）、Redis（緩存）-高可用：分布式部署，使用消息隊列4.消息隊列：-功能：異步處理耗時操作、解耦服務(wù)-技術(shù)選型：Kafka、RabbitMQ-高可用：集群部署，分區(qū)復(fù)制5.搜索服務(wù)：-功能：實時搜索動態(tài)、用戶、話題等-技術(shù)選型：Elasticsearch、Solr-高可用：集群部署，副本同步6.緩存服務(wù)：-功能：緩存熱點數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)庫壓力-技術(shù)選型：Redis（單機/集群）、Memcached-高可用：集群部署，持久化7.文件存儲服務(wù)：-功能：存儲用戶頭像、圖片、視頻等-技術(shù)選型：MinIO、COS、分布式文件系統(tǒng)-高可用：多副本存儲，CDN加速8.監(jiān)控告警系統(tǒng)：-功能：監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，異常告警-技術(shù)選型：Prometheus、Grafana、ELK-高可用：分布式部署2.技術(shù)選型：-前端：Vue/React+Webpack/Vite-后端：Java/SpringCloud、Go/gRPC、Node.js/Express-數(shù)據(jù)庫：MySQL（讀寫分離）、PostgreSQL（高可用）-緩存：Redis（集群）、Memcached-消息隊列：Kafka（高吞吐）、RabbitMQ（可靠消息）-搜索：Elasticsearch（實時搜索）-文件存儲：MinIO（對象存儲）、Ceph（分布式存儲）3.數(shù)據(jù)模型：1.用戶表：-user_id（主鍵）、username、password（加密存儲）、nick_name、avatar_url、-create_time、update_time、status、device_info等2.關(guān)系表：-follower_id、following_id、create_time-用于存儲用戶關(guān)注/粉絲關(guān)系3.動態(tài)表：-dynamic_id（主鍵）、user_id、content、create_time、update_time、-status（發(fā)布狀態(tài)）、device_info、longitude、latitude等-用于存儲用戶發(fā)布的動態(tài)內(nèi)容4.評論表：-comment_id（主鍵）、dynamic_id、user_id、content、create_time、-parent_id（回復(fù)評論的ID）、like_count等5.點贊表：-like_id（主鍵）、user_id、resource_type（動態(tài)/評論等）、resource_id、-create_time-用于存儲用戶對動態(tài)/評論的點贊6.轉(zhuǎn)發(fā)表：-forward_id（主鍵）、user_id、original_dynamic_id、create_time、-content（可選的轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容）4.擴展策略：1.垂直拆分：-將用戶服務(wù)、動態(tài)服務(wù)、關(guān)系服務(wù)分別部署為獨立微服務(wù)-每個服務(wù)可以獨立擴展，提高系統(tǒng)彈性2.水平拆分：-將數(shù)據(jù)庫按功能或用戶ID進行分片-使用ShardingSphere、MyCAT等分片框架3.讀寫分離：-主庫負責寫操作，從庫負責讀操作-使用MySQL的讀寫分離功能或中間件如ProxySQL4.緩存優(yōu)化：-使用多級緩存策略，將熱點數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中-使用Redis集群提高緩存可用性5.異步處理：-使用消息隊列異步處理耗時操作，如發(fā)送通知、日志記錄等-使用事件驅(qū)動架構(gòu)提高系統(tǒng)響應(yīng)能力6.CDN加速：-使用CDN緩存靜態(tài)資源，加速圖片、視頻等內(nèi)容的訪問-對于熱點動態(tài)，可以使用CDN緩存動態(tài)內(nèi)容7.限流熔斷：-在API網(wǎng)關(guān)和服務(wù)層實施限流策略-使用Hystrix、Sentinel等熔斷器防止服務(wù)雪崩8.數(shù)據(jù)分區(qū)：-對關(guān)系數(shù)據(jù)進行分區(qū)，如按用戶ID范圍分區(qū)-對動態(tài)數(shù)據(jù)進行分區(qū)，如按時間范圍分區(qū)地域考慮：-在不同地區(qū)部署服務(wù)節(jié)點，使用CDN加速內(nèi)容分發(fā)-對于全球用戶，可以使用多地域數(shù)據(jù)庫集群，提高數(shù)據(jù)訪問速度和可靠性5.高并發(fā)處理策略：1.動態(tài)發(fā)布：-使用發(fā)布-訂閱模式，將動態(tài)發(fā)布操作異步化-使用RedisPub/Sub或Kafka進行消息傳遞2.實時搜索：-使用Elasticsearch實現(xiàn)實時搜索功能-使用批量更新和增量更新策略提高搜索效率3.數(shù)據(jù)同步：-使用消息隊列同步不同服務(wù)之間的數(shù)據(jù)-使用定時任務(wù)同步緩存與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)4.熱點數(shù)據(jù)處理：-識別熱點用戶和熱點動態(tài)，進行優(yōu)先處理-使用更高效的存儲和查詢方式處理熱點數(shù)據(jù)5.數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：-使用索引優(yōu)化查詢性能-使用分表分庫策略防止單點瓶頸6.容災(zāi)備份：-服務(wù)層使用集群部署，部署多個副本-數(shù)據(jù)庫使用主從復(fù)制和多地域部署-使用定時備份和故障轉(zhuǎn)移機制題目8（20分）題目：請設(shè)計一個高并發(fā)的實時聊天系統(tǒng)，需要支持百萬級用戶同時在線，并說明其主要組件、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)模型和擴展策略。參考答案：一個支持百萬級用戶同時在線的高并發(fā)實時聊天系統(tǒng)需要采用分布式架構(gòu)和多種技術(shù)優(yōu)化。以下是系統(tǒng)設(shè)計的主要方面：1.主要組件：1.接入層：-功能：用戶認證、協(xié)議轉(zhuǎn)換、負載均衡-技術(shù)選型：Nginx、Kong、WebSocket網(wǎng)關(guān)-高可用：集群部署，使用負載均衡2.用戶服務(wù)：-功能：用戶注冊登錄、狀態(tài)管理（在線/離線）、好友關(guān)系管理-數(shù)據(jù)模型：用戶表、關(guān)系表、狀態(tài)信息-技術(shù)選型：Redis（緩存）、MySQL（存儲）-高可用：分布式部署，使用Redis集群3.會話服務(wù)：-功能：管理用戶會話、消息路由、歷史消息存儲-數(shù)據(jù)模型：會話表、消息表-技術(shù)選型：Redis（緩存）、RabbitMQ（消息隊列）-高可用：分布式部署，使用Redis集群4.消息服務(wù)：-功能：實時消息傳輸、消息持久化、消息確認-技術(shù)選型：WebSocket、Socket.IO、MQTT-高可用：分布式部署，使用消息隊列5.消息隊列：-功能：異步處理耗時操作、解耦服務(wù)-技術(shù)選型：Kafka、RabbitMQ-高可用：集群部署，分區(qū)復(fù)制6.文件存儲服務(wù)：-功能：存儲聊天記錄、圖片、視頻等-技術(shù)選型：MinIO、COS、分布式文件系統(tǒng)-高可用：多副本存儲，CDN加速7.監(jiān)控告警系統(tǒng)：-功能：監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，異常告警-技術(shù)選型：Prometheus、Grafana、ELK-高可用：分布式部署2.通信協(xié)議：1.WebSocket：-用于實時雙向通信-支持心跳檢測和自動重連-技術(shù)選型：WebSocket協(xié)議、Socket.IO客戶端庫2.MQTT：-用于移動端等資源受限場景-支持QoS等級，保證消息可靠性-技術(shù)選型：MQTT協(xié)議、EMQX服務(wù)器3.HTTP/2：-用于初始化連接和心跳檢測-支持多路復(fù)用，提高傳輸效率-技術(shù)選型：HTTP/2協(xié)議、Nginx3.數(shù)據(jù)模型：1.用戶表：-user_id（主鍵）、username、password（加密存儲）、nick_name、-avatar_url、create_time、update_time、status（在線/離線）等2.關(guān)系表：-user_id、friend_id、create_time-用于存儲用戶的好友關(guān)系3.狀態(tài)信息：-user_id、status（在線/離線）、last_login_time、-online_time等-用于存儲用戶的在線狀態(tài)4.會話表：-session_id（主鍵）、user_id、target_id（好友/群組）、-create_time、update_time等-用于存儲用戶的會話信息5.消息表：-message_id（主鍵）、session_id、sender_id、content、-message_type（文本/圖片/視頻等）、create_time、-status（已發(fā)送/已接收/已讀）等-用于存儲聊天消息4.擴展策略：1.水平擴展：-將服務(wù)拆分為多個微服務(wù)，每個服務(wù)獨立擴展-使用Kubernetes進行容器化部署和彈性伸縮2.服務(wù)拆分：-將用戶服務(wù)、會話服務(wù)、消息服務(wù)分別部署為獨立微服