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第一部分：数据结构与算法

这是面试的重中之重,通常会通过1-2道算法题来考察。 1：二叉树的最近公共祖先描述：** 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

（图片来源网络，侵删）

给定如下二叉树: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]

        _______3______
       /              \
    ___5__          ___1__
   /      \        /      \
   6      _2_      0      8
         /   \
         7   4

节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。 节点5和节点4的最近公共祖先是节点5。

考察点：

树的遍历（前序、中序、后序）
递归思想
对树结构的理解

解题思路： 这是一个非常经典的树问题，最优雅的解法是使用递归，核心思想是：从根节点开始，递归地在左右子树中寻找p和q节点。

（图片来源网络，侵删）

基本情况：
- 如果当前节点为空,说明没找到，返回 null。
- 如果当前节点等于p或q,说明找到了其中一个节点，那么这个节点本身就可能是祖先（如果另一个节点在它的子树里），所以返回当前节点。
递归情况：
- 分别递归左子树和右子树,得到 left 和 right。
- 判断 left 和 right 的结果：
  - left 和 right 都不为 null，说明p和q分别位于当前节点的左右两侧，那么当前节点就是它们的最近公共祖先，返回当前节点。
  - left 为 null，说明p和q都在右子树，那么右子树递归的结果就是最近公共祖先，返回 right。
  - right 为 null，说明p和q都在左子树，那么左子树递归的结果就是最近公共祖先，返回 left。

代码示例 (Java):

class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
    TreeNode(int x) { val = x; }
}
class Solution {
    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        // 基本情况1: 如果树为空，或者当前节点是p或q之一
        if (root == null || root == p || root == q) {
            return root;
        }
        // 递归地在左右子树中查找
        TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
        TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
        // 判断结果
        if (left != null && right != null) {
            // p和q分别在左右子树，当前节点就是LCA
            return root;
        }
        // 如果left为空，说明p和q都在右子树
        // 如果right为空，说明p和q都在左子树
        // 如果left和right都为空，说明p和q都不在当前子树
        return left != null ? left : right;
    }
}

2：反转链表描述：** 反转一个单链表。

（图片来源网络，侵删）

示例: 输入: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> NULL 输出: 5 -> 4 -> 3 -> 2 -> 1 -> NULL

考察点：

链表的基本操作
指针的运用
迭代与递归的实现

解题思路： 这是链表操作的入门题，主要考察对指针的掌控能力，最常用的是迭代法。

迭代法思路：

定义三个指针：prev (前驱节点，初始化为 null)，curr (当前节点，初始化为 head)，next (后继节点)。
遍历链表,在每一步：
- 先用 next 暂存 curr 的下一个节点，因为马上要断开这个链接。
- 将 curr.next 指向 prev，实现反转。
- 将 prev 和 curr 指针向后移动，准备处理下一个节点。
当 curr 变为 null 时，prev 就指向了新的头节点。

代码示例 (Java):

class ListNode {
    int val;
    ListNode next;
    ListNode(int x) { val = x; }
}
class Solution {
    public ListNode reverseList(ListNode head) {
        ListNode prev = null;
        ListNode curr = head;
        while (curr != null) {
            ListNode nextTemp = curr.next; // 暂存下一个节点
            curr.next = prev;              // 反转指针
            prev = curr;                   // prev后移
            curr = nextTemp;               // curr后移
        }
        return prev; // 当curr为null时，prev是新的头节点
    }
}

递归法思路（拓展）： 递归的思路稍微抽象一些，假设 reverseList(head) 函数已经能反转以 head 为头节点的链表并返回新的头节点。

递归终止条件：head 为空或 head.next 为空（即只有一个节点）。
递归调用：newHead = reverseList(head.next)，这会反转从 head.next 开始的链表，并返回新的头节点（即原链表的尾节点）。
操作：head.next.next = head; 将当前节点 head 添加到反转后链表的尾部。
head.next = null; 断开原来的链接，防止形成环。
返回 newHead。

第二部分：数据库

3：SQL查询描述：** 假设有一个用户表 users 和一个订单表 orders。

users 表结构: | user_id (主键) | username | | :--- | :--- | | 1 | 'Alice' | | 2 | 'Bob' | | 3 | 'Charlie' |

orders 表结构: | order_id (主键) | user_id (外键) | amount | | :--- | :--- | :--- | | 101 | 1 | 100 | | 102 | 2 | 150 | | 103 | 1 | 200 | | 104 | 4 | 300 |

问题： 请编写一条SQL语句，查询所有下过订单的用户信息（包括没有下过订单的用户，用户名显示为 "Inactive"），并按照 user_id 升序排列。

考察点：

LEFT JOIN (或 LEFT OUTER JOIN) 的使用
CASE WHEN 条件表达式
COALESCE 或 IFNULL 函数（作为备选方案）
ORDER BY 排序

解题思路： 这个问题需要将 users 表作为主表，即使它们在 orders 表中没有匹配项也要显示出来，这正是 LEFT JOIN 的用途，对于 orders 表中可能为 NULL 的 username，使用 CASE WHEN 语句进行条件替换。

SQL 解答：

SELECT
    u.user_id,
    CASE
        WHEN o.username IS NOT NULL THEN o.username
        ELSE 'Inactive'
    END AS username
FROM
    users u
LEFT JOIN
    orders o ON u.user_id = o.user_id
ORDER BY
    u.user_id ASC;

解释：

FROM users u LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id：将 users 表左连接到 orders 表，这样，users 表中的所有记录都会被保留，orders 表中如果没有匹配项，则对应字段为 NULL。
CASE WHEN o.username IS NOT NULL THEN o.username ELSE 'Inactive' END AS username：检查连接后的 username 是否为 NULL，如果不是，说明用户下过单，使用其真实用户名；如果是 NULL，说明用户没有下过单，显示为 "Inactive"。
ORDER BY u.user_id ASC：按照 user_id 升序排列结果。

第三部分：操作系统与网络

4：Linux命令描述：** 如何查看一个进程占用的CPU和内存情况？如何实时查看一个名为 nginx 的进程的CPU使用率变化？

考察点：

Linux常用系统监控命令
对进程状态的理解

解答：

查看一个进程占用的CPU和内存情况： 最常用的命令是 ps 和 top。
- ps 命令： 如果你想查看当前所有进程的CPU和内存占用，可以使用：
```
ps aux
```
  - a: 显示所有进程
  - u: 以用户为中心显示
  - x: 显示没有控制终端的进程输出结果中的 %CPU 和 %MEM 列分别表示进程的CPU和内存占用百分比。
  如果你想查看特定PID（例如PID为1234）的进程：
```
ps -p 1234 -o pid,ppid,cmd,%cpu,%mem
```
- top 命令： top 是一个动态的、交互式的进程查看器，它默认会按照CPU使用率降序排列进程，并实时刷新，你可以在 top 界面中直接看到 %CPU 和 %MEM 列。
实时查看名为 nginx 的进程的CPU使用率变化： 可以结合 ps 和 watch 命令，或者直接使用 top。
- 使用 top (推荐):
```
top -p $(pgrep nginx)
```
  - pgrep nginx 会查找所有名为 nginx 的进程的PID，并返回这些PID组成的列表。
  - top -p ... 会只显示这些指定PID的进程信息，并实时刷新。
- 使用 ps 和 watch:
```
watch -n 1 "ps -C nginx -o pid,user,%cpu,%mem --sort=-%cpu"
```
  - watch -n 1：每秒执行一次后面的命令。
  - ps -C nginx：只显示名为 nginx 的进程。
  - --sort=-%cpu：按照CPU使用率降序排列。

第四部分：系统设计

5：设计一个短链接服务描述：** 请设计一个类似 t.cn 这样的短链接服务，当用户访问一个短链接时，服务需要将其重定向到原始的长链接。

考察点：

系统设计能力
架构思维
数据库设计
性能和扩展性考虑

解答思路： 这是一个典型的系统设计题，可以从以下几个方面展开：

功能需求分析

核心功能：
- 创建短链接： 用户输入一个长URL，服务生成一个唯一的短URL。
- 重定向： 当用户访问短URL时，服务返回一个HTTP 301（永久重定向）或302（临时重定向）响应，将浏览器引导至原始长URL。
附加功能（可选）：
- 自定义短链接后缀。
- 查看短链接的访问统计信息（点击次数、访问时间、IP地址等）。
- 短链接的有效期设置。

API设计

POST /shorten
- Request Body: { "long_url": "https://www.a-very-long-url.com/path/to/resource" }
- Response Body: { "short_url": "http://short.ly/Ab3cd" }
GET /{short_key}
- 访问 http://short.ly/Ab3cd
- Response: HTTP 301 Redirect to https://www.a-very-long-url.com/path/to/resource

数据库设计 这是设计的核心，我们需要存储长短URL的映射关系。

直接使用数据库自增ID
- 表结构:
```
CREATE TABLE `urls` (
  `id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  `long_url` VARCHAR(2048) NOT NULL,
  `created_at` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX `idx_long_url` (`long_url`)
);
```
- 生成短链接：
  1. 将长URL存入数据库,获得自增的 id。
  2. 将这个 id 转换成62进制（包含0-9, a-z, A-Z）的字符串，作为 short_key。12345 -> bZ。
  3. 组合成完整的短URL,如 http://short.ly/bZ。
- 重定向：
  1. 从请求中解析出 short_key (如 bZ)。
  2. 将 short_key 转换回10进制的 id (如 bZ -> 12345)。
  3. 用这个 id 去数据库中查询 long_url。
  4. 执行重定向。
- 优点： id 是唯一的，且自增，保证了 short_key 的唯一性，存储 short_key 的计算是O(1)的。
- 缺点： 如果想自定义短链接，此方案不适用。
直接生成随机字符串
- 表结构:
```
CREATE TABLE `short_urls` (
  `short_key` VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
  `long_url` VARCHAR(2048) NOT NULL,
  `created_at` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```
- 生成短链接：
  1. 生成一个足够长的随机字符串（如6-8位）作为 short_key。
  2. 检查 short_key 是否已存在于数据库中（使用唯一索引防止冲突）。
  3. 如果冲突,重新生成；如果未冲突，将 (short_key, long_url) 存入数据库。
- 优点： 支持自定义短链接。
- 缺点： 存在哈希冲突的可能，需要处理重试逻辑，随着数据量增大，冲突概率增加，性能可能下降。

性能与扩展性考虑

缓存： 短链接的“读”操作（重定向）远多于“写”操作（创建），必须使用缓存（如 Redis）来加速。
- 缓存策略： 当创建短链接时，除了写入数据库，也将 (short_key -> long_url) 的映射关系存入Redis，当用户访问短链接时，先查询Redis，如果命中则直接返回，未命中再查询数据库，并将结果回填到缓存中。
高可用：
数据库和缓存都需要做主从复制或集群部署,避免单点故障。
负载均衡：
在短链接服务前部署负载均衡器（如Nginx, SLB），将流量分发到多个后端服务实例。
分布式ID生成（如果采用方案一）：
如果系统是分布式的,数据库的自增ID可能成为瓶颈，可以考虑使用雪花算法（Snowflake）等分布式ID生成方案来代替数据库自增ID。
安全性：
- 需要对用户输入的长URL进行合法性校验,防止恶意链接。
- 可以对URL进行签名,防止用户篡改。

一个完整的短链接服务 = API接口 + 长短URL映射存储（DB） + 高速缓存 + 负载均衡 + 监控告警，面试时，清晰地画出架构图并阐述各个组件的作用是加分项。

携程2025校招考什么？

第一部分：数据结构与算法

第二部分：数据库

第三部分：操作系统与网络

第四部分：系统设计

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携程2025校招考什么？

第一部分：数据结构与算法

第二部分：数据库

第三部分：操作系统与网络

第四部分：系统设计

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