❤️万字阿里技术岗笔面试题+参考答案，自信的可以来试试❤️建议收藏
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了❤️万字阿里技术岗笔面试题+参考答案，自信的可以来试试❤️建议收藏相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前些日子在网上偶然间看到了一波阿里的技术笔面试题，自己自信地尝试做了一波，但结果很可惜，在不上网搜参考的情况下，20道题我只做出来8个…真尴尬。
题目水平高低起伏，这里我先把所有题目给大家看一遍，大多数题目后面都有参考答案，个别的确实没找着答案，大家可以现在这里看一遍题目去思考一下你自己的答案，看你在不看答案的情况下能做出几个来。
一、题目预览
1.如何实现两金额数据相加（最多小数点两位）？
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2.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？
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3.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。
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4.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。
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5.mysql 的数据如何恢复到任意时间点？
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6.给定一个二叉搜索树(BST)，找到树中第 K 小的节点。
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7.一颗现代处理器，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？
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8. 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？
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9.如何实现一个高效的单向链表逆序输出？
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10. 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。
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11.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？
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12.假如给你一个新产品，你将从哪些方面来保障它的质量？
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13.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。
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14.LRU 缓存机制，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。
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15.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。
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16.输入 ping IP 后敲回车，发包前会发生什么？
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17.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？
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18. 关于并行计算的一些基础开放问题。
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19.请评估一下程序的执行结果？
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20.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！
阿里的笔面试题和答案我已整理成文档，如果你文章看不习惯文章的话，可以找我要文档去看的。
二、参考答案
以下只是网上的一些大神以及小哥自己做出的一些参考答案，并非出自阿里内部的答案，大家没有头绪的情况下可以参考参考。
1.如何实现两金额数据相加（最多小数点两位）？
出题人：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，由于直接浮点相与加会失精，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。
2.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？
出题人：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。
3.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。
出题人： 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。
4.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
参考答案：
Ha
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
if(nums==null || nums.length<2)
return new int[]{0,0};
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for(int i=0; i<nums.length; i++){
if(map.containsKey(nums[i])){
return new int[]{map.get(nums[i]), i};
}else{
map.put(target-nums[i], i);
}
}
return new int[]{0,0};
}
分析：空间复杂度和时间复杂度均为 O(n)
5.MySQL 的数据如何恢复到任意时间点？
出题人：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
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。
6.给定一个二叉搜索树(BST)，找到树中第 K 小的节点。
出题人：阿里巴巴出题专家：文景／阿里云 CDN 资深技术专家
参考答案：
- 考察点
基础数据结构的理解和编码能力
递归使用 - 示例
5
/ \\
3 6
/ \\
2 4
/
1
说明：保证输入的 K 满足 1<=K<=(节点数目）
解法1：
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。
/**
* 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 {
boolean found; // 是否找到
int val; // 节点数目
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);
}
}
解法2：
基于二叉搜索树的特性，在中序遍历的结果中，第k个元素就是本题的解。 最差的情况是k节点是bst的最右叶子节点，不过每个节点的遍历次数最多是1次。 遍历并不是需要全部做完，使用计数的方式，找到第k个元素就可以退出。 下面是go的一个简单实现。
// BST is binary search tree
type BST struct {
key, value int
left, right *BST
}
func (bst *BST) setLeft(b *BST) {
bst.left = b
}
func (bst *BST) setRight(b *BST) {
bst.right = b
}
// count 查找bst第k个节点的值，未找到就返回0
func count(bst *BST, k int) int {
if k < 1 {
return 0
}
c := 0
ok, value := countRecursive(bst, &c, k)
if ok {
return value
}
return 0
}
// countRecurisive 对bst使用中序遍历
// 用计数方式控制退出遍历，参数c就是已遍历节点数
func countRecursive(bst *BST, c *int, k int) (bool, int) {
if bst.left != nil {
ok, value := countRecursive(bst.left, c, k)
if ok {
return ok, value
}
}
if *c == k-1 {
return true, bst.value
}
*c++
if bst.right != nil {
ok, value := countRecursive(bst.right, c, k)
if ok {
return ok, value
}
}
return false, 0
}
// 下面是测试代码，覆盖了退化的情况和普通bst
func createBST1() *BST {
b1 := &BST{key: 1, value: 10}
b2 := &BST{key: 2, value: 20}
b3 := &BST{key: 3, value: 30}
b4 := &BST{key: 4, value: 40}
b5 := &BST{key: 5, value: 50}
b6 := &BST{key: 6, value: 60}
b7 := &BST{key: 7, value: 70}
b8 := &BST{key: 8, value: 80}
b9 := &BST{key: 9, value: 90}
b9.setLeft(b8)
b8.setLeft(b7)
b7.setLeft(b6)
b6.setLeft(b5)
b5.setLeft(b4)
b4.setLeft(b3)
b3.setLeft(b2)
b2.setLeft(b1)
return b9
}
func createBST2() *BST {
b1 := &BST{key: 1, value: 10}
b2 := &BST{key: 2, value: 20}
b3 := &BST{key: 3, value: 30}
b4 := &BST{key: 4, value: 40}
b5 := &BST{key: 5, value: 50}
b6 := &BST{key: 6, value: 60}
b7 := &BST{key: 7, value: 70}
b8 := &BST{key: 8, value: 80}
b9 := &BST{key: 9, value: 90}
b1.setRight(b2)
b2.setRight(b3)
b3.setRight(b4)
b4.setRight(b5)
b5.setRight(b6)
b6.setRight(b7)
b7.setRight(b8)
b8.setRight(b9)
return b1
}
func createBST3() *BST {
b1 := &BST{key: 1, value: 10}
b2 := &BST{key: 2, value: 20}
b3 := &BST{key: 3, value: 30}
b4 := &BST{key: 4, value: 40}
b5 := &BST{key: 5, value: 50}
b6 := &BST{key: 6, value: 60}
b7 := &BST{key: 7, value: 70}
b8 := &BST{key: 8, value: 80}
b9 := &BST{key: 9, value: 90}
b5.setLeft(b3)
b5.setRight(b7)
b3.setLeft(b2)
b3.setRight(b4)
b2.setLeft(b1)
b7.setLeft(b6)
b7.setRight(b8)
b8.setRight(b9)
return b5
}
func createBST4() *BST {
b := &BST{key: 1, value: 10}
last := b
for i := 2; i < 100000; i++ {
n := &BST{key: i, value: i * 10}
last.setRight(n)
last = n
}
return b
}
func createBST5() *BST {
b := &BST{key: 99999, value: 999990}
last := b
for i := 99998; i > 0; i-- {
n := &BST{key: i, value: i * 10}
last.setLeft(n)
last = n
}
return b
}
func createBST6() *BST {
b := &BST{key: 50000, value: 500000}
last := b
for i := 49999; i > 0; i-- {
n := &BST{key: i, value: i * 10}
last.setLeft(n)
last = n
}
last = b
for i := 50001; i < 100000; i++ {
n := &BST{key: i, value: i * 10}
last.setRight(n)
last = n
}
return b
}
func TestK(t *testing.T) {
bst1 := createBST1()
bst2 := createBST2()
bst3 := createBST3()
bst4 := createBST4()
check(t, bst1, 1, 10)
check(t, bst1, 2, 20)
check(t, bst1, 3, 30)
check(t, bst1, 4, 40)
check(t, bst1, 5, 50)
check(t, bst1, 6, 60)
check(t, bst1, 7, 70)
check(t, bst1, 8, 80)
check(t, bst1, 9, 90)
check(t, bst2, 1, 10)
check(t, bst2, 2, 20)
check(t, bst2, 3, 30)
check(t, bst2, 4, 40)
check(t, bst2, 5, 50)
check(t, bst2, 6, 60)
check(t, bst2, 7, 70)
check(t, bst2, 8, 80)
check(t, bst2, 9, 90)
check(t, bst3, 1, 10)
check(t, bst3, 2, 20)
check(t, bst3, 3, 30)
check(t, bst3, 4, 40)
check(t, bst3, 5, 50)
check(t, bst3, 6, 60)
check(t, bst3, 7, 70)
check(t, bst3, 8, 80)
check(t, bst3, 9, 90)
check(t, bst4, 1, 10)
check(t, bst4, 2, 20)
check(t, bst4, 3, 30)
check(t, bst4, 4, 40)
check(t, bst4, 5, 50)
check(t, bst4, 6, 60)
check(t, bst4, 7, 70)
check(t, bst4, 8, 80)
check(t, bst4, 9, 90)
check(t, bst4, 99991, 999910)
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