2026年程序員中級面試專業(yè)題集一、編程語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：請實(shí)現(xiàn)一個函數(shù)，輸入一個整數(shù)數(shù)組，返回數(shù)組中所有可能的子集（不包含空集）。要求：不能使用遞歸，時間復(fù)雜度盡可能低。示例輸入：`[1,2,3]`示例輸出：`[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]`2.題目：給定一個字符串`s`，判斷其是否是有效的括號字符串（只包含`'{'`、`'}'`、`'['`、`']'`、`'('`、`')'`，且括號匹配正確）。示例輸入：`"()[]{}"`示例輸出：`true`示例輸入：`"(]"`示例輸出：`false`3.題目：實(shí)現(xiàn)一個LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持`get`和`put`操作。LRU緩存容量為`capacity`，當(dāng)緩存滿時，最近最少使用的項(xiàng)將被移除。示例輸入：`LRUCache=LRUCache(2)``LRUCache.put(1,1)``LRUCache.put(2,2)``LRUCache.get(1)`//返回1`LRUCache.put(3,3)`//去除鍵2`LRUCache.get(2)`//返回-1(未找到)示例輸出：`[1,-1]`4.題目：給定一個非負(fù)整數(shù)`num`，將其轉(zhuǎn)換為羅馬數(shù)字。羅馬數(shù)字由以下字符組成：`I=1`,`V=5`,`X=10`,`L=50`,`C=100`,`D=500`,`M=1000`。示例輸入：`3`示例輸出：`"III"`5.題目：實(shí)現(xiàn)一個快速排序算法，要求：-不使用遞歸，使用迭代的方式實(shí)現(xiàn)。-處理包含重復(fù)元素的數(shù)組時，要求穩(wěn)定性（盡量保持相等元素的相對順序）。示例輸入：`[4,2,2,8,3,3,1]`示例輸出：`[1,2,2,3,3,4,8]`二、系統(tǒng)設(shè)計（共3題，每題15分，總分45分）1.題目：設(shè)計一個短鏈接系統(tǒng)，要求：-輸入一個長鏈接，返回一個短鏈接（如`/abcd`）。-支持通過短鏈接反查原始長鏈接。-系統(tǒng)需要支持高并發(fā)訪問，且短鏈接生成唯一性要求高。考察點(diǎn)：-分布式ID生成方案（如TwitterSnowflake算法）。-高并發(fā)緩存策略（Redis）。-數(shù)據(jù)庫設(shè)計（短鏈接與長鏈接的映射關(guān)系）。2.題目：設(shè)計一個實(shí)時日志分析系統(tǒng)，要求：-支持每秒接收大量日志（如10萬條/秒）。-實(shí)時統(tǒng)計當(dāng)前活躍用戶數(shù)（如IP或設(shè)備ID）。-支持按時間窗口（如1分鐘）統(tǒng)計PV、UV?？疾禳c(diǎn)：-數(shù)據(jù)流處理框架（如Flink或SparkStreaming）。-內(nèi)存緩存（Redis）。-數(shù)據(jù)庫寫入優(yōu)化（水平分片）。3.題目：設(shè)計一個消息隊(duì)列（如Kafka），要求：-支持高吞吐量和低延遲（如毫秒級）。-保證消息的順序性（同一會話的消息按發(fā)送順序消費(fèi)）。-支持消息重試機(jī)制（如失敗后重新投遞）。考察點(diǎn)：-消息分區(qū)策略。-消息確認(rèn)機(jī)制（如ACK）。-容災(zāi)設(shè)計（多副本存儲）。三、數(shù)據(jù)庫與SQL（共4題，每題12分，總分48分）1.題目：假設(shè)有一個訂單表`orders`，字段包括`id`（主鍵）、`user_id`、`order_time`（訂單創(chuàng)建時間）、`status`（訂單狀態(tài)，如`'pending'`、`'completed'`）。請寫SQL查詢：-統(tǒng)計每個狀態(tài)下的訂單數(shù)量，按狀態(tài)升序排列。-查詢最近7天內(nèi)每個用戶的訂單完成率（`status='completed'`的比例）。2.題目：假設(shè)有一個商品表`products`，字段包括`id`（主鍵）、`name`、`category`、`price`。請寫SQL查詢：-查詢每個分類下的平均價格，且只返回平均價格超過100的商品分類。-查詢價格最低的前3個商品，要求按分類分組，同類商品按價格升序。3.題目：假設(shè)有一個用戶表`users`（`id`,`name`,`city`）和一個訂單表`orders`（`id`,`user_id`,`amount`）。請寫SQL查詢：-查詢每個城市的用戶數(shù)量，且只返回用戶數(shù)量超過100的城市。-查詢每個用戶的總消費(fèi)金額，并按消費(fèi)金額降序排列，只返回消費(fèi)金額前10的用戶。4.題目：假設(shè)有一個表`logs`，包含字段`id`,`user_id`,`action`（如`'login'`,`'logout'`,`'purchase'`）,`timestamp`。請寫SQL查詢：-查詢每個用戶的最后`'login'`和`'logout'`時間，并計算登錄時長（`logout`-`login`）。-查詢最近24小時內(nèi)，每個`'purchase'`動作的用戶數(shù)量。四、網(wǎng)絡(luò)與分布式（共3題，每題15分，總分45分）1.題目：解釋HTTP和HTTPS的區(qū)別，并說明HTTPS的工作原理（TLS/SSL握手過程）?？疾禳c(diǎn)：-HTTP狀態(tài)碼（如`200`,`404`,`500`）的含義。-TLS握手步驟（ClientHello,ServerHello,Certificate,etc.）。-CDN和WAF的作用。2.題目：假設(shè)你要設(shè)計一個分布式緩存系統(tǒng)（如Redis集群），要求：-說明Redis集群的節(jié)點(diǎn)劃分方式（如16384個槽位）。-如何保證緩存的高可用性（主從復(fù)制+哨兵或RedisSentinel）。-緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩的解決方案。3.題目：解釋CAP理論，并說明在分布式系統(tǒng)中如何選擇一致性模型（強(qiáng)一致性、最終一致性）。考察點(diǎn)：-Paxos/Raft算法的基本原理。-分布式事務(wù)（2PC/3PC）。-CAP理論在實(shí)踐中的應(yīng)用（如Cassandra與MongoDB的選擇）。五、算法與設(shè)計（共4題，每題12分，總分48分）1.題目：給定一個字符串`s`，判斷其是否是回文串（忽略大小寫和非字母數(shù)字字符）。示例輸入：`"Aman,aplan,acanal:Panama"`示例輸出：`true`示例輸入：`"raceacar"`示例輸出：`false`2.題目：實(shí)現(xiàn)一個二叉樹的深度優(yōu)先遍歷（前序、中序、后序），要求：-不使用遞歸，使用棧實(shí)現(xiàn)。-輸出遍歷結(jié)果。示例輸入：1/\23/\45示例輸出：-前序：`[1,2,4,5,3]`-中序：`[4,2,5,1,3]`-后序：`[4,5,2,3,1]`3.題目：實(shí)現(xiàn)一個LRU緩存，使用雙向鏈表和哈希表實(shí)現(xiàn)（不使用現(xiàn)成庫）?？疾禳c(diǎn)：-雙向鏈表的插入和刪除操作。-哈希表快速查找。4.題目：設(shè)計一個算法，判斷一個無向圖是否是二分圖（BipartiteGraph）?？疾禳c(diǎn)：-深度優(yōu)先搜索（DFS）或廣度優(yōu)先搜索（BFS）的應(yīng)用。-色彩標(biāo)記法。答案與解析一、編程語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1.子集生成（非遞歸）pythondefsubsets(nums):res=[[]]fornuminnums:復(fù)制當(dāng)前所有子集，并添加新元素new_subsets=[]forsubsetinres:new_subsets.append(subset+[num])res+=new_subsetsreturnres解析：-使用迭代方式，初始時只有空集`[]`。-每次遍歷一個新元素，將其添加到所有現(xiàn)有子集的末尾，生成新的子集。-時間復(fù)雜度：O(2^n)，因?yàn)槊總€元素有選擇或不選擇的兩種情況。2.有效括號判斷pythondefisValid(s):stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack解析：-使用棧，遇到左括號入棧，遇到右括號時彈出棧頂并檢查是否匹配。-棧頂始終是最近未匹配的左括號。-時間復(fù)雜度：O(n)，每個字符遍歷一次。3.LRU緩存（迭代實(shí)現(xiàn)）pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:將key移動到order末尾表示最近使用self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:更新值，并移動到最近使用self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:移除最久未使用的元素（order第一個）oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-使用哈希表`cache`存儲鍵值對，`order`列表記錄使用順序。-`get`時將key移到列表末尾，`put`時如果容量滿則刪除列表第一個元素。4.整數(shù)轉(zhuǎn)羅馬數(shù)字pythondefintToRoman(num:int)->str:val=[1000,900,500,400,100,90,50,40,10,9,5,4,1]syms=["M","CM","D","CD","C","XC","L","XL","X","IX","V","IV","I"]res=[]foriinrange(len(val)):whilenum>=val[i]:res.append(syms[i])num-=val[i]return''.join(res)解析：-從最大值開始匹配，將對應(yīng)符號添加到結(jié)果中，并減少數(shù)值。-時間復(fù)雜度：O(1)，符號數(shù)量固定。5.迭代快速排序（穩(wěn)定性）pythondefquick_sort(arr):stack=[(0,len(arr)-1)]whilestack:start,end=stack.pop()ifstart>=end:continuepivot=arr[end]lt=startgt=endi=startwhilei<=gt:ifarr[i]<pivot:arr[i],arr[lt]=arr[lt],arr[i]lt+=1i+=1elifarr[i]>pivot:arr[i],arr[gt]=arr[gt],arr[i]gt-=1else:i+=1stack.append((start,lt-1))stack.append((gt+1,end))returnarr解析：-使用棧模擬遞歸，將數(shù)組分為`<pivot`、`==pivot`、`>pivot`三部分。-穩(wěn)定性通過`lt`和`gt`指針控制，確保相等元素保持順序。二、系統(tǒng)設(shè)計1.短鏈接系統(tǒng)設(shè)計-ID生成：使用TwitterSnowflake算法，生成64位唯一ID（41位時間戳+10位機(jī)器ID+13位序列號）。-緩存策略：短鏈接查詢通過Redis緩存，TTL設(shè)為24小時。-數(shù)據(jù)庫設(shè)計：sqlCREATETABLEshort_links(idBIGINTPRIMARYKEY,original_urlVARCHAR(2048),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);-高并發(fā)處理：API網(wǎng)關(guān)限流，后端通過ShardingSphere水平分庫。2.實(shí)時日志分析系統(tǒng)-數(shù)據(jù)流處理：使用Flink窗口函數(shù)統(tǒng)計1分鐘內(nèi)PV/UV，內(nèi)存緩存活躍用戶（Redis）。-數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：日志表按時間分片（每日一個分區(qū)），使用InnoDB引擎支持高并發(fā)寫入。-容災(zāi)方案：Kafka集群3副本，日志寫入HDFS雙副本。3.消息隊(duì)列設(shè)計-分區(qū)策略：按業(yè)務(wù)ID哈希分區(qū)，確保同一會話消息有序。-確認(rèn)機(jī)制：消費(fèi)端ACK確認(rèn)，超時自動重試（最多3次）。-容災(zāi)設(shè)計：消息副本存儲在異構(gòu)機(jī)房，使用Raft協(xié)議保證數(shù)據(jù)一致性。三、數(shù)據(jù)庫與SQL1.訂單統(tǒng)計SQLsql--訂單數(shù)量統(tǒng)計SELECTstatus,COUNT()AScountFROMordersGROUPBYstatusORDERBYstatus;--用戶完成率SELECTuser_id,ROUND(COUNT(CASEWHENstatus='completed'THEN1END)1.0/COUNT()100,2)AScompletion_rateFROMordersWHEREorder_time>=NOW()-INTERVAL7DAYGROUPBYuser_idORDERBYcompletion_rateDESC;2.商品價格統(tǒng)計SQLsql--分類平均價格>100SELECTcategory,AVG(price)ASavg_priceFROMproductsGROUPBYcategoryHAVINGAVG(price)>100;--價格最低的前3個商品（按分類分組）SELECTid,name,priceFROM(SELECTid,name,price,category,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYcategoryORDERBYprice)ASrankFROMproducts)ASrankedWHERErank<=3;3.用戶統(tǒng)計SQLsql--城市用戶數(shù)量>100SELECTcity,COUNT()ASuser_countFROMusersGROUPBYcityHAVINGCOUNT()>100;--消費(fèi)金額前10的用戶SELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_spentFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_spentDESCLIMIT10;4.日志分析SQLsql--最后登錄/登出時間SELECTuser_id,MAX(CASEWHENaction='login'THENtimestampEND)ASlast_login,MAX(CASEWHENaction='logout'THENtimestampEND)ASlast_logoutFROMlogsGROUPBYuser_id;--24小時內(nèi)購買次數(shù)SELECTuser_id,COUNT()ASpurchase_countFROMlogsWHEREaction='purchase'ANDtimestamp>=NOW()-INTERVAL24HOURGROUPBYuser_id;四、網(wǎng)絡(luò)與分布式1.HTTP與HTTPS-區(qū)別：-HTTP：明文傳輸，易被竊??；HTTPS：加密傳輸（TLS/SSL）。-HTTPS需要證書和CA驗(yàn)證。-TLS握手過程：1.ClientHello：發(fā)送支持的加密算法、隨機(jī)數(shù)。2.ServerHello：選擇最優(yōu)算法，發(fā)送證書。3.證書驗(yàn)證：CA驗(yàn)證證書有效性。4.SessionKeys：協(xié)商生成對稱密鑰。2.Redis集群設(shè)計-節(jié)點(diǎn)劃分：16384個槽位，每個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)部分槽位。-高可用：-主從復(fù)制（Master寫，Slave讀）。-哨兵（Sentinel）監(jiān)控Master，故障自動切換。-緩存問題解決方案：-緩存穿透：布隆過濾器攔截不存在的key。-緩存擊穿：設(shè)置熱點(diǎn)key永不過期。-緩存雪崩：隨機(jī)設(shè)置不同TTL。3.CAP理論-定義：-C：一致性（所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時同步）。-A：可用性（任何請求都能得到響應(yīng)）。-P：分區(qū)容錯性（網(wǎng)絡(luò)分區(qū)下仍能運(yùn)行）。-選擇：-分布式事務(wù)（如2PC）選C，消息隊(duì)列（如Kafka）選A。-Cassandra選P（最終一致性），MongoDB選C（強(qiáng)一致性）。五、算法與設(shè)計1.回文串判斷pythondefisPalindrome(s:str)->bool:s=''.join(c.lower()forcinsifc.isalnum())returns==s[::-1]解析：-去除非字母數(shù)字字符并轉(zhuǎn)為小寫，然后比較正反是否相等。2.二叉樹遍歷（迭代）pythondefpreorderTraversal(root):ifnotroot:return[]stack,res=[root],[]whilestack:node=stack.pop()res.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnresdefinorderTraversal(root):stack,res,node=[],[],rootwhilestackornode:whilenode:stack.append(node);node=node.leftnode=stack.pop();res.append(node.val);node=node.rightreturnresdefpostorderTraversal(root):stack,res=[(root,False)],[]whilestack:node,visited=stack.pop()ifnode:ifvisited:res.append(node.val)else:stack.append((node,True))stack.append((node.right,False))stack.append((node.left,False))returnres3.LRU緩存（雙向鏈表+哈希表）pythonclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(0,0),Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]sel