【收藏】2019阿里巴巴面试题集锦(含答案)
本文是阿里巴巴 2019 面试题集锦(含答案)，是阿里巴巴自身技术专家们结合多年的工作、面试经验总结提炼而成的面试真题。通过这些面试题，还可以间接地了解技术大牛们出题思路与考察要点。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/oHdfGl292Yoz8bz3B5O6AQ
想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。要通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。
为帮助开发者们提升面试技能、有机会入职阿里，云栖社区特别制作了这个专辑——阿里巴巴资深技术专家们结合多年的工作、面试经验总结提炼而成的面试真题这一次整体放出。
这一次，不仅是知识的收获，还将间接地与技术大牛们做了直观的沟通，了解他们的出题思路与考察要点，并加以消化吸收，这对自己技术能力本身就是一种极大的提升。走上编程之路，不断丰富自己方能与世接轨，努力做最优秀的自己。
面试题001：如何实现一个高效的单向链表逆序输出？
——阿里巴巴出题专家：昀龙／阿里云弹性人工智能负责人
参考答案
下面是其中一种写法，也可以有不同的写法，比如递归等。供参考。
typedefstructnode
{
intdata;
structnode*next;
node(intd):data(d),next(NULL){}
}node;
voidreverse(node*head)
{
if(NULL==head||NULL==head->next)
{
return;
}
node*prev=NULL;
node*pcur=head->next;
node*next;
while(pcur!=NULL)
{
if(pcur->next==NULL)
{
pcur->next=prev;
break;
}
next=pcur->next;
pcur->next=prev;
prev=pcur;
pcur=next;
}
head->next=pcur;
node*tmp=head->next;
while(tmp!=NULL)
{
cout<data<<"\t";
tmp=tmp->next;
}
}
面试题002：已知sqrt (2)约等于1.414，要求不用数学库，求sqrt (2)精确到小数点后10位。
——阿里巴巴出题专家：文景／阿里云CDN资深技术专家
考察点
基础算法的灵活应用能力（二分法学过数据结构的同学都知道，但不一定往这个方向考虑；如果学过数值计算的同学，应该还要能想到牛顿迭代法并解释清楚）。
退出条件设计。
参考答案
-
已知sqrt(2)约等于1.414，那么就可以在(1.4, 1.5)区间做二分查找，如：
a) high=>1.5
b) low=>1.4
c) mid => (high+low)/2=1.45
d) 1.45*1.45>2 ? high=>1.45 : low => 1.45
循环到c) -
退出条件
前后两次的差值的绝对值<=0.0000000001, 则可退出。
代码示例：
const double EPSINON = 0.0000000001;
double sqrt2( )
{
double low = 1.4, high = 1.5;
double mid = (low + high) / 2;
while (high – low > EPSINON)
{
if (mid*mid < 2)
{
high = mid;
}
else
{
low = mid;
}
mid = (high + low) / 2;
}
return mid;
}
面试题003：给定一个二叉搜索树(BST)，找到树中第K小的节点。
——阿里巴巴出题专家：文景／阿里云CDN资深技术专家
考察点
- 基础数据结构的理解和编码能力
- 递归使用
示例：
如下图，输入K=3， 输出节点值3
说明：保证输入的K满足1<=K<=(节点数目）
参考答案
树相关的题目，第一眼就想到递归求解，左右子树分别遍历。联想到二叉搜索树的性质，root大于左子树，小于右子树，如果左子树的节点数目等于K-1，那么root就是结果，否则如果左子树节点数目小于K-1，那么结果必然在右子树，否则就在左子树。因此在搜索的时候同时返回节点数目，跟K做对比，就能得出结果了。
代码示例：`/**
- Definition for a binary tree node.
- public class TreeNode {
- int val;
- TreeNode left;
- TreeNode right;
- TreeNode(int x) { val = x; }
- }
*/class Solution {
private class ResultType {
// 是否找到
boolean found;
// 节点数目
int val;
ResultType(boolean found, int val) {
this.found = found;
this.val = val;
}
}
public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
return kthSmallestHelper(root, k).val;
}
private ResultType kthSmallestHelper(TreeNode root, int k) {
if (root == null) {
return new ResultType(false, 0);
}
ResultType left = kthSmallestHelper(root.left, k);
// 左子树找到，直接返回
if (left.found) {
return new ResultType(true, left.val);
}
// 左子树的节点数目 = K-1，结果为root的值
if (k - left.val == 1) {
return new ResultType(true, root.val);
}
// 右子树寻找
ResultType right = kthSmallestHelper(root.right, k - left.val - 1);
if (right.found) {
return new ResultType(true, right.val);
}
// 没找到，返回节点总数
return new ResultType(false, left.val + 1 + right.val);
}
}`
复杂度分析：
时间复杂度： O(N），节点最多遍历一遍
空间复杂度：O(1），（如果算上递归深度可以当做O(logN)）
面试题004：LRU缓存机制。
——阿里巴巴出题专家：文景／阿里云CDN资深技术专家
设计和实现一个LRU（最近最少使用）缓存数据结构，使它应该支持一下操作：get和put。
get(key) - 如果key存在于缓存中，则获取key的value（总是正数），否则返回 -1。
put(key,value) - 如果key不存在，请设置或插入value。当缓存达到其容量时，它应该在插入新项目之前使最近最少使用的项目作废。
参考答案
代码示例：
《 Python版本 》
class LRUCache(object):
def __init__(self, capacity):
"""
:type capacity: int
"""
self.cache = {}
self.keys = []
self.capacity = capacity
def visit_key(self, key):
if key in self.keys:
self.keys.remove(key)
self.keys.append(key)
def elim_key(self):
key = self.keys[0]
self.keys = self.keys[1:]
del self.cache[key]
def get(self, key):
"""
:type key: int
:rtype: int
"""
if not key in self.cache:
return -1
self.visit_key(key)
return self.cache[key]
def put(self, key, value):
"""
:type key: int
:type value: int
:rtype: void
"""
if not key in self.cache:
if len(self.keys) == self.capacity:
self.elim_key()
self.cache[key] = value
self.visit_key(key)
def main():
s = [["put","put","get","put","get","put","get","get","get"],[[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]]
obj = LRUCache(2)
l=[]
for i,c in enumerate(s[0]):
if(c == "get"):
l.append(obj.get(s[1][i][0]))
else:
obj.put(s[1][i][0], s[1][i][1])
print(l)
if __name__ == "__main__":
main()
《 C++版本 》
class LRUCache{
public:
LRUCache(int capacity) {
cap = capacity;
}
int get(int key) {
auto it = m.find(key);
if (it == m.end()) return -1;
l.splice(l.begin(), l, it->second);
return it->second->second;
}
void set(int key, int value) {
auto it = m.find(key);
if (it != m.end()) l.erase(it->second);
l.push_front(make_pair(key, value));
m[key] = l.begin();
if (m.size() > cap) {
int k = l.rbegin()->first;
l.pop_back();
m.erase(k);
}
面试题005：关于epoll和select的区别，哪些说法是正确的？（多选）
——阿里巴巴出题专家：寈峰／阿里技术专家
A. epoll和select都是I/O多路复用的技术，都可以实现同时监听多个I/O事件的状态。
B. epoll相比select效率更高，主要是基于其操作系统支持的I/O事件通知机制，而select是基于轮询机制。
C. epoll支持水平触发和边沿触发两种模式。
D. select能并行支持I/O比较小，且无法修改。
参考答案 A . B . C
面试题006：从innodb的索引结构分析，为什么索引的key长度不能太长？
——阿里巴巴出题专家：近秋／阿里云数据库产品技术部技术专家
参考答案
key太长会导致一个页当中能够存放的key的数目变少，间接导致索引树的页数目变多，索引层次增加，从而影响整体查询变更的效率。
面试题007：MySQL的数据如何恢复到任意时间点？
——阿里巴巴出题专家：近秋／阿里云数据库产品技术部技术专家
参考答案
恢复到任意时间点以定时的做全量备份，以及备份增量的binlog日志为前提。恢复到任意时间点首先将全量备份恢复之后，再此基础上回放增加的binlog直至指定的时间点。
面试题008：NFS和SMB是最常见的两种NAS（Network Attached Storage）协议，当把一个文件系统同时通过NFS和SMB协议共享给多个主机访问时，以下哪些说法是错误的：（多选）
——阿里巴巴出题专家：起影／阿里云文件存储高级技术专家
A. 不可能有这样的操作，即把一个文件系统同时通过NFS和SMB协议共享给多个主机访问。
B. 主机a的用户通过NFS协议创建的文件或者目录，另一个主机b的用户不能通过SMB协议将其删除。
C. 在同一个目录下，主机a通过NFS协议看到文件file.txt，主机b通过SMB协议也看到文件file.txt，那么它们是同一个文件。
D. 主机a通过NFS协议，以及主机b通过SMB协议，都可以通过主机端的数据缓存，提升文件访问性能。
参考答案 A . B . C
面试题009：输入ping IP后敲回车，发包前会发生什么？
——阿里巴巴出题专家：怀虎／阿里云云效平台负责人
参考答案
首先根据目的IP和路由表决定走哪个网卡，再根据网卡的子网掩码地址判断目的IP是否在子网内。如果不在则会通过arp缓存查询IP的网卡地址，不存在的话会通过广播询问目的IP的mac地址，得到后就开始发包了，同时mac地址也会被arp缓存起来。
面试题010：请解释下为什么鹿晗发布恋情的时候，微博系统会崩溃，如何解决？
——阿里巴巴出题专家：江岚／阿里巴巴数据技术高级技术专家
参考答案 《 参考思路 》
A. 获取微博通过pull方式还是push方式
B. 发布微博的频率要远小于阅读微博
C. 流量明星的发微博，和普通博主要区分对待，比如在sharding的时候，也要考虑这个因素
面试题011：现有一批邮件需要发送给订阅顾客，且有一个集群（集群的节点数不定，会动态扩容缩容）来负责具体的邮件发送任务，如何让系统尽快地完成发送？请详述技术方案！
——阿里巴巴出题专家：江岚／阿里巴巴数据技术高级技术专家
参考答案
A. 借助消息中间件，通过发布者订阅者模式来进行任务分配
B. master-slave部署，由master来分配任务
C. 不借助任何中间件，且所有节点均等。通过数据库的update returning，从而实现节点之间任务的互斥
面试题012：有一批气象观测站，现需要获取这些站点的观测数据，并存储到Hive中。但是气象局只提供了api查询，每次只能查询单个观测点。那么如果能够方便快速地获取到所有的观测点的数据？
——阿里巴巴出题专家：江岚／阿里巴巴数据技术高级技术专家
参考答案
A. 通过shell或python等调用api，结果先暂存本地，最后将本地文件上传到Hive中。
B. 通过datax的httpReader和hdfsWriter插件，从而获取所需的数据。
C. 比较理想的回答，是在计算引擎的UDF中调用查询api，执行UDF的查询结果存储到对应的表中。一方面，不需要同步任务的导出导入；另一方面，计算引擎的分布式框架天生提供了分布式、容错、并发等特性。
面试题013 如何实现两金额数据相加（最多小数点两位）？
——阿里巴巴出题专家：御术／蚂蚁金服数据可视化高级技术专家
参考答案
其实问题并不难，就是考察候选人对 JavaScript 数据运算上的认知以及考虑问题的缜密程度，有很多坑，可以用在笔试题，如果用在面试，回答过程中还可以随机加入有很多计算机基础的延伸。
回到这个问题，由于直接浮点相 yu 加会失精，所以要转整数；（可以插入问遇到过吗？是否可以举个例子？）。
转整数是第一个坑，虽然只有两位可以通过乘以100转整数，但由于乘以一百和除以一百都会出现浮点数的运算，所以也会失精，还是要通过字符串来转；（可以插入问字符串转整数有几种方式？）
字符串转整是第二个坑，因为最后要对齐计算，如果没考虑周全先 toFixed(2)，对于只有一位小数点数据进入计算就会错误；转整数后的计算是个加分点，很多同学往往就是直接算了，如果可以考虑大数计算的场景，恭喜同学进入隐藏关卡，这就会涉及如何有效循环、遍历、算法复杂度的问题。
面试题014：关于并行计算的一些基础开放问题。
——阿里巴巴出题专家：何万青／阿里云高性能计算资深技术专家
◼ 如何定义并计算，请分别阐述分布式内存到共享内存模式行编程的区别和实现（例子代码）？
◼ 请使用MPI和OpenMP分别实现N个处理器对M个变量的求和？
◼ 请说明SIMD指令在循环中使用的权限？向量化优化有哪些手段？
◼ 请用Amdahl定律说明什么是并行效率以及并行算法的扩展性？并说明扩展性的性能指标和限制因素，最后请说明在共享内存计算机中，共享内存的限制？OpenMP是怎样实现共享内存编程环境的？MPI阻塞和非阻塞读写的区别？
参考答案
（简要答案，但必须触及，可以展开）
◼ 同时执行多个/算法/逻辑操作/内存访问/IO，相互独立同时运行，分三个层次：进程级，多个节点分布式内存通过MPI通信并行；线程级，共享内存的多路机器，通过OpenMP实现多线程并行；指令集：通过SIMD指令实现单指令多数据。。。。举例吧啦吧啦。
◼ MPI代码，，，OpenMP代码，分别写出来 M个元素，N个处理器的累加，后者注意private 参数。
SIMD在循环中的应用，限制在于 SIMD指令处理的每一个数组的长度，cache line利用，内部循环间的依赖和条件调用等。
◼ 向量化，主要看SSE和AVX指令占比率，通过编译器优化。。。。在loop代码中使用，
◼ 性能和计算规模随处理器增加的变化曲线，实测HPL和峰值HPL比率，能用用Amdahl定律表达 Tpar(N) = (an + (1-a)n/N )t + C (n,N), 能够讲明白串行部分对整个并行的天花板效应，扩展性能够解释清楚算法的扩展性=并行效率随处理器数目的变化关系，画出来。
◼ 共享内存计算机OpenMP对变量的限制描述，EREW，CREW，ERCW，CRCW等区别，NUMA概念，如何保持coherent等。
◼ 写出OpenMP和MPI的核心函数，回答问题即可。
面试题015：请计算XILINX公司VU9P芯片的算力相当于多少TOPS，给出计算过程与公式。
——阿里巴巴出题专家：隐达／阿里云异构计算资深专家
参考答案
基于不同的算法，这个值在十几到几百之间。但是，如果只是单纯比算力，FPGA和ASIC、GPU相比并无太大优势，甚至大多时候有较大劣势。FPGA的优势在于高度的灵活性和算法的针对性。
面试题016：一颗现代处理器，每秒大概可以执行多少条简单的MOV指令，有哪些主要的影响因素？
——阿里巴巴出题专家：子团／创新产品虚拟化&稳定性资深技术专家
参考答案
及格：
每执行一条mov指令需要消耗1个时钟周期，所以每秒执行的mov指令和CPU主频相关。
加分：
在CPU微架构上，要考虑数据预取，乱序执行，多发射，内存stall (前端stall和后端stall)等诸多因素，因此除了cpu主频外，还和流水线上的效率(IPC)强相关，比较复杂的一个问题。
面试题017：请分析MaxCompute产品与分布式技术的关系、当前大数据计算平台类产品的市场现状和发展趋势。
——阿里巴巴出题专家：云郎／阿里MaxCompute高级产品专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题018：对大数据平台中的元数据管理是怎么理解的，元数据收集管理体系是怎么样的，会对大数据应用有什么样的影响。
——阿里巴巴出题专家：映泉／阿里巴巴高级技术专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题019：你理解常见如阿里，和友商大数据平台的技术体系差异以及发展趋势和技术瓶颈，在存储和计算两个方面进行概述。
——阿里巴巴出题专家：映泉／阿里巴巴高级技术专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题020：在云计算大数据处理场景中，每天运行着成千上万的任务，每个任务都要进行IO读写。存储系统为了更好的服务，经常会保证高优先级的任务优先执行。当多个作业或用户访问存储系统时，如何保证优先级和公平性。
——阿里巴巴出题专家：田磊磊／阿里云文件存储高级技术专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题 021：最大频率栈。
——阿里巴巴出题专家：屹平／阿里云视频云边缘计算高级技术专家
实现 FreqStack，模拟类似栈的数据结构的操作的一个类。FreqStack 有两个函数： push(int x)，将整数 x 推入栈中。pop()，它移除并返回栈中出现最频繁的元素。如果最频繁的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。
示例：
push [5,7,5,7,4,5]
pop() -> 返回 5，因为 5 是出现频率最高的。 栈变成 [5,7,5,7,4]。
pop() -> 返回 7，因为 5 和 7 都是频率最高的，但 7 最接近栈顶。 栈变成 [5,7,5,4]。
pop() -> 返回 5 。 栈变成 [5,7,4]。
pop() -> 返回 4 。 栈变成 [5,7]。
参考答案
令 freq 作为x的出现次数的映射 Map。
此外maxfreq，即栈中任意元素的当前最大频率，因为我们必须弹出频率最高的元素。
当前主要的问题就变成了：在具有相同的（最大）频率的元素中，怎么判断那个元素是最新的？我们可以使用栈来查询这一信息：靠近栈顶的元素总是相对更新一些。
为此，我们令 group 作为从频率到具有该频率的元素的映射。到目前，我们已经实现了 FreqStack 的所有必要的组件。
算法：
实际上，作为实现层面上的一点细节，如果 x 的频率为 f，那么我们将获取在所有 group[i] (i <= f) 中的 x,而不仅仅是栈顶的那个。这是因为每个 group[i] 都会存储与第 i 个 x 副本相关的信息。
最后，我们仅仅需要如上所述维持 freq，group，以及 maxfreq。
代码示例：
class FreqStack {
Map freq;
Map> group;
int maxfreq;
public FreqStack() {
freq = new HashMap();
group = new HashMap();
maxfreq = 0;
}
public void push(int x) {
int f = freq.getOrDefault(x, 0) + 1;
freq.put(x, f);
if (f > maxfreq)
maxfreq = f;
group.computeIfAbsent(f, z-> new Stack()).push(x);
}
public int pop() {
int x = group.get(maxfreq).pop();
freq.put(x, freq.get(x) - 1);
if (group.get(maxfreq).size() == 0)
maxfreq--;
return x;
}
}
复杂度分析：
时间复杂度：对于 push 和 pop 操作， O(1)。
空间复杂度： O(N)，其中 N 为 FreqStack 中元素的数目。
面试题022：给定一个链表，删除链表的倒数第N个节点，并且返回链表的头结点。
——阿里巴巴出题专家：屹平／阿里云视频云边缘计算高级技术专家
◼ 示例：
给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 n = 2.
当删除了倒数第二个节点后，链表变为 1->2->3->5.
说明：
给定的 n 保证是有效的。
要求：
只允许对链表进行一次遍历。
参考答案
我们可以使用两个指针而不是一个指针。第一个指针从列表的开头向前移动 n+1n+1 步，而第二个指针将从列表的开头出发。现在，这两个指针被 nn 个结点分开。我们通过同时移动两个指针向前来保持这个恒定的间隔，直到第一个指针到达最后一个结点。此时第二个指针将指向从最后一个结点数起的第 nn 个结点。我们重新链接第二个指针所引用的结点的 next 指针指向该结点的下下个结点。
代码示例：
public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n)
{
ListNode dummy = new ListNode(0);
dummy.next = head;
ListNode first = dummy;
ListNode second = dummy;
// Advances first pointer so that the gap between first and second is n nodes apart
for (int i = 1; i <= n + 1; i++) {
first = first.next;
}
// Move first to the end, maintaining the gap
while (first != null) {
first = first.next;
second = second.next;
}
second.next = second.next.next;
return dummy.next;
}
复杂度分析：
*时间复杂度：O(L)，该算法对含有 L 个结点的列表进行了一次遍历。因此时间复杂度为 O(L)。
*空间复杂度：O(1)，我们只用了常量级的额外空间。
面试题023：如果让你设计一个通用的、支持各种数据库秒级备份和恢复的系统，你会如何设计？
——阿里巴巴出题专家：千震／阿里云数据库高级技术专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题024：如果让你来设计一个支持数据库、NOSQL和大数据之间数据实时流动的数据流及处理的系统，你会考虑哪些问题？如何设计？
——阿里巴巴出题专家：千震／阿里云数据库高级技术专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题025：给定一个整数数组和一个整数，返回两个数组的索引，这两个索引指向的数字的加和等于指定的整数。需要最优的算法，分析算法的空间和时间复杂度。
——阿里巴巴出题专家：龙欣／异构计算资深技术专家
参考答案
开放性问题，无标准答案。
面试题026：假如给你一个新产品，你将从哪些方面来保障它的质量？
——阿里巴巴出题专家：晨晖 ／阿里云中间件技术部测试开发专家
参考答案
可以从代码开发、测试保障、线上质量三个方面来保障。
在代码开发阶段，有单元测试、代码Review、静态代码扫描等；测试保障阶段，有功能测试、性能测试、高可用测试、稳定性测试、兼容性测试等；在线上质量方面，有灰度发布、紧急回滚、故障演练、线上监控和巡检等。
面试题027：如何用socket编程实现ftp协议？
——阿里巴巴出题专家：吴明／阿里云弹性计算资深技术专家
参考答案
https://www.jianshu.com/p/e9a2e0755496
面试题028：请评估一下程序的执行结果？
——阿里巴巴出题专家：桃谷／阿里云中间件技术专家
public class SynchronousQueueQuiz { public static void main(String[] args) throws Exception {
BlockingQueue queue = new SynchronousQueue<>(); System.out.print(queue.offer(1) + " "); System.out.print(queue.offer(2) + " "); System.out.print(queue.offer(3) + " "); System.out.print(queue.take() + " "); System.out.println(queue.size()); } }
A. true true true 1 3
B. true true true (阻塞)
C. false false false null 0
D. false false false (阻塞)
参考答案 D
原文链接：
https://yq.aliyun.com/download/3587?utm_content=m_1000061168&do=login