python
1.技术面试题
（1）解释Linux中的进程、线程和守护进程的概念，以及如何管理它们？
答：进程：是操作系统进行资源分配的基本单位，拥有独立的地址空间、进程控制块，每个进程之间相互隔离。例如，打开一个终端窗口会启动一个 bash 进程。
线程：是操作系统调度的基本单位，隶属于进程，共享进程的资源，但有独立的线程控制块和栈。线程切换开销远小于进程。例如，一个 Web 服务器的单个进程中，多个线程可同时处理不同客户端的请求。
守护进程：是在后台长期运行的特殊进程，脱离终端控制（避免终端关闭时被终止），通常用于提供系统服务（如定时任务服务 crond、Web 服务 nginx）。其生命周期长，一般随系统启动而启动，随系统关闭而终止。
进程管理：
查看：ps aux（查看所有进程）、top（动态监控进程资源占用）；
创建：fork()系统调用（复制父进程创建子进程）；
终止：kill [PID]（发送信号终止进程）、pkill [进程名]（按名称终止）；
优先级调整：nice（启动时设置优先级）、renice（运行中调整）。
线程管理：
pthread_create()创建线程、pthread_join()等待线程结束、pthread_exit()终止线程；
查看线程可通过ps -T [PID]（显示进程下的线程）或top -H（以线程维度监控）。
守护进程管理：
创建：可通过nohup 命令 &使进程脱离终端（如nohup python server.py &）；或编写程序时调用setsid()脱离控制终端、chdir(“/”)切换工作目录等；
管理：通过systemctl（如systemctl start nginx）管理系统守护进程，或直接kill [PID]终止。
（2）请详细描述OSI七层模型和TCP/IP四层模型，并说明它们之间的对应关系。每一层的主要功能是什么？各层有哪些典型的协议？
答：OSI 七层模型（从下到上）：
物理层：传输原始比特流（0/1 电信号），定义硬件接口（如电缆、网卡）。典型协议：EIA/TIA-232、RJ45。
数据链路层：将比特流封装为帧，处理物理层错误（如校验），管理 MAC 地址（设备硬件地址）。典型协议：以太网（Ethernet）、PPP、ARP（地址解析，IP 转 MAC）。
网络层：负责数据包的路由和转发，基于 IP 地址跨网络传输，处理拥塞控制。典型协议：IP（网际协议）、ICMP（控制消息，如 ping）、OSPF（路由协议）。
传输层：提供端到端（进程到进程）的通信，控制数据传输的可靠性。典型协议：TCP（可靠传输，三次握手 / 四次挥手、重传机制）、UDP（不可靠传输，速度快）。
会话层：建立、维护和终止进程间的会话（如断点续传的会话恢复）。典型协议：RPC（远程过程调用）、NetBIOS。
表示层：处理数据格式转换（如编码、加密、压缩），使不同系统能理解数据。典型协议：JPEG（图像编码）、SSL/TLS（加密）。
应用层：直接为用户提供服务，定义应用程序间的交互规则。典型协议：HTTP（网页）、FTP（文件传输）、SMTP（邮件）。
TCP/IP 四层模型（从下到上）：
网络接口层：对应 OSI 的物理层 + 数据链路层，负责比特流传输和帧处理。
网际层：对应 OSI 的网络层，核心是 IP 协议，负责跨网络路由。
传输层：与 OSI 传输层一致，TCP/UDP 在此层。
应用层：对应 OSI 的会话层 + 表示层 + 应用层，包含所有应用层协议。
（3）详细介绍什么是最大堆/最小堆。
答：最大堆和最小堆是完全二叉树的特殊形式，属于优先队列的实现方式，核心特性是父节点与子节点的数值关系：
最大堆：任意父节点的值 ≥ 其左右子节点的值，根节点是整个堆的最大值。
最小堆：任意父节点的值 ≤ 其左右子节点的值，根节点是整个堆的最小值。
核心操作：
插入：新元素先放在堆的末尾，再通过 “上浮”（与父节点比较，若不符合堆性质则交换，直到根节点）维持堆结构。
删除（取最值）：移除根节点（最值），将堆尾元素移到根节点，再通过 “下沉”（与子节点比较，若不符合堆性质则与较大 / 较小子节点交换，直到叶子节点）维持堆结构。
应用场景：堆排序（时间复杂度 O (nlogn)）、优先队列（如任务调度中优先执行高优先级任务）、Top-K 问题（快速找到前 K 个最大 / 小元素）。
（4）详细介绍什么是二分搜索树。
答：二分搜索树是一种二叉树，满足以下特性：
对于任意节点，其左子树中所有节点的值 < 该节点的值；
其右子树中所有节点的值 > 该节点的值；
左、右子树也分别是二分搜索树（递归定义）。
核心操作：
查找：从根节点开始，若目标值等于当前节点值则找到；若小于则向左子树查找；若大于则向右子树查找（平均时间复杂度 O (logn)，最坏 O (n)，如退化为链表）。
插入：类似查找，找到合适的空位置（左子树或右子树）插入新节点。
删除：分三种情况：① 叶子节点：直接删除；② 只有一个子树：子树替代当前节点；③ 有两个子树：用右子树的最小值（或左子树的最大值）替代当前节点，再删除该替代节点。
应用场景：动态查找表、字典（如 Java 的 TreeMap）、范围查询（如查找 [10,50] 之间的元素）。
2.HR面试题
（1）我们非常欣赏你的能力，但目前只能提供比你期望薪资低20%的offer。在这种情况下，你会接受这份工作吗？如果接受，你对未来薪资增长有什么期望？如果不接受，你的底线是什么？
答：感谢贵公司的认可和 offer。薪资确实是我考虑的因素之一，但我更看重公司的发展平台、团队氛围和成长空间。如果岗位能提供足够的学习机会和上升通道，我可以接受当前的薪资。
关于未来薪资增长，我期望通过 3-6 个月的努力证明自己的价值，希望在试用期结束后能根据业绩重新评估薪资，逐步向期望薪资靠拢。如果长期无法达到合理的薪资水平，我可能会重新考虑职业规划，但我相信通过双方的努力，这一目标是可以实现的。
（2）我们公司经常需要加班到深夜，有时甚至需要周末工作。你如何看待这种工作强度？你认为工作与生活的理想平衡点在哪里？
答：我理解工作中难免有紧急任务需要加班，这种情况下我会积极配合，确保任务按时完成。但我认为长期无意义的加班会影响效率，更倾向于通过合理规划（如提前拆解任务、优化流程）减少无效加班。
对我而言，理想的平衡是：工作时专注高效，确保核心目标达成；生活中能有时间陪伴家人、学习新技能，保持身心状态，从而反哺工作效率。我相信 “可持续的高效” 比 “透支式加班” 更有利于个人和公司的长期发展。
（3）你认为自己最大的优势是什么？这个优势如何帮助你胜任我们这个岗位？
答：我认为自己最大的优势是 “快速学习和解决问题的能力”。例如，在参加上一次项目中，团队突然需要接入一个新的 XX 技术框架，我利用 3 天时间自学核心文档，主导完成了框架迁移，并输出了操作手册帮助团队快速上手，最终提前 2 天完成项目上线。
这个优势对贵公司的岗位很重要：技术领域更新快，岗位可能会涉及某项技术（岗位相关技术）的迭代或新场景落地，我能快速响应需求，减少学习成本；遇到突发问题时，也能快速定位并解决，保障项目推进。
（4）你认为这份工作能为你带来什么？你能为公司创造什么价值？
答：对我而言，这份工作能带来三方面的价值：一是深入实践 XX（岗位核心技能），提升技术深度；二是在贵公司的 XX 业务场景（如行业领先的 XX 模式）中积累经验，拓宽认知；三是与优秀的团队共事，学习高效的协作方式。
我能为公司创造的价值包括：① 用 XX 技能快速落地项目，提升业务效率；② 结合过往经验，提出流程优化建议；③ 保持学习热情，主动承担新任务，助力团队应对更多挑战。④ 处理好与同事之间的关系更好的合作完成公司的项目
3.问答题
（1）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(lst):
result = []
for i in range(len(lst)):
if i == len(lst) - 1:
result.append(lst[i] * 2)
elif lst[i] < lst[i+1]:
result.append(lst[i] + 1)
else:
result.append(lst[i] - 1)
return result
print(func([5, 3, 7, 2]))
答：运行结果：[4, 2, 8, 4]
主要功能：
函数遍历列表，对每个元素执行以下操作：
若为最后一个元素，将其乘以 2；
否则，若当前元素小于下一个元素，则加 1；否则减 1。
（2）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(lst):
result = []
for num in lst:
if num % 3 == 0:
result.append(num // 3)
elif num % 2 == 0:
result.append(num * 2)
if num > 10:
break
else:
result.append(num + 1)
return result
print(func([9, 4, 12, 7, 14]))
答：运行结果：[3, 8, 4]
主要功能：
函数处理列表元素，规则如下：
若元素被 3 整除，将其除以 3；
若为偶数，将其乘以 2，若此时结果超过 10 则终止循环；
若为奇数，将其加 1。
最终返回处理后的元素列表。
（3）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(nums1, m, nums2, n):
i = j = k = 0
temp = nums1.copy()
while i < m and j < n:
if temp[i] < nums2[j]:
nums1[k] = temp[i]
i += 1
else:
nums1[k] = nums2[j]
j += 1
k += 1
while i < m:
nums1[k] = temp[i]
i += 1
k += 1
return nums1
nums1 = [1, 3, 5, 0, 0]
m = 3
nums2 = [2, 4]
n = 2
print(func(nums1, m, nums2, n))
答：运行结果：[1, 2, 3, 4, 5]
功能分析：
函数将两个有序数组合并为一个有序数组，使用临时数组存储原数组前 m 个元素，通过双指针比较合并。
（4）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(lst):
total = 0
for i in range(len(lst)):
if i % 2 == 0:
total += lst[i]
else:
total -= lst[i]
if total < 0:
total = 0
return total
print(func([5, 3, 2, 7, 1]))
答：运行结果：7
功能分析：
函数计算交错和（偶数索引累加，奇数索引累减），若过程中结果为负则重置为 0。
（5）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(lst):
evens = []
odds = []
for num in lst:
if num % 2 == 0:
evens.append(num)
else:
odds.append(num)
evens.sort()
odds.sort(reverse=True)
return evens + odds
print(func([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]))
答：运行结果：[2, 4, 6, 9, 5, 5, 3, 1, 1]
功能分析：
函数将列表分为偶数和奇数两部分，偶数升序排列，奇数降序排列，最后合并。
（6）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(lst):
result = []
for i in range(len(lst)):
current = lst.pop(0)
if current % 2 == 0:
lst.append(current * 2)
else:
result.append(current)
return result + lst
data = [1, 2, 3, 4, 5]
print(func(data))
答：运行结果：[1, 3, 5, 4, 8]
功能分析：
函数逐个处理列表元素，奇数直接加入结果，偶数翻倍后移至列表末尾，最终返回所有奇数和处理后的偶数。
（7）以下代码运行结果是？并阐述函数func的主要功能是什么？
def func(lst):
result = []
for i in range(len(lst)):
for j in range(i+1, len(lst)):
if lst[i] + lst[j] == 10:
result.append((lst[i], lst[j]))
break
return result
print(func([5, 3, 7, 2, 8]))
答：运行结果：[(3, 7), (2, 8)]
功能分析：
函数找出列表中所有和为 10 的不重复数对，每个数仅参与一次匹配。
（8）编写程序，反素数
反素数是指一个将其逆向拼写后也是一个素数的非回文数，例如17和71都是素数但不是回文数，且反转后依旧是素数
输出显示前100个反素数，每行显示10个
答：
def is_prime(n):
if n < 2:
return False
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
if n % i == 0:
return False
return True
count = 0
num = 10
while count < 100:
reversed_num = int(str(num)[::-1])
if (
is_prime(num)
and is_prime(reversed_num)
and num != reversed_num
and str(num) != str(num)[::-1]
):
print(f"{num:5d}", end=" " if (count + 1) % 10 != 0 else "\n")
count += 1
num += 1
（9）编写程序，梅森素数
如果一个素数可以写成2p−12^p-12p−1的形式，其中p是某个正整数，那么这个素数就称作梅森素数
输出p≤31的所有梅森素数
答：
def is_prime(n):
if n < 2:
return False
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
if n % i == 0:
return False
return True
for p in range(2, 32):
mersenne = 2**p - 1
if is_prime(mersenne):
print(f"p = {p:2d}, 2^{p} - 1 = {mersenne}")
（10）编写程序，数列求和
编写一个函数计算下面的数列：
m(i)=12+23+...+ii+1m(i) = \frac{1}{2} + \frac{2}{3} + ... + \frac{i}{i + 1}m(i)=21+32+...+i+1i
并输出测试结果：
i m(i)
1 0.500
2 1.16
...
19 16.40
20 17/35
答：
def m(i):
return sum(k / (k + 1) for k in range(1, i + 1))
print("i\tm(i)")
for i in range(1, 21):
print(f"{i}\t{m(i):.3f}")
（11）编写程序，组合问题
有1、2、3、4这个四个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？分别又是多少？
答：
count = 0
for i in range(1, 5):
for j in range(1, 5):
for k in range(1, 5):
if i != j and i != k and j != k:
print(i * 100 + j * 10 + k, end=" ")
count += 1
print(f"\n共有{count}个三位数")
（12）编写程序，计算e
你可以使用下面的数列近似计算e
e=1+11!+12!+13!+14!+...+1i! e=1+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\frac{1}{3!}+\frac{1}{4!}+...+\frac{1}{i!} e=1+1!1+2!1+3!1+4!1+...+i!1
当i越大时，计算结果越近似于e
答：
def factorial(n):
result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result
i = 10
e = sum(1 / factorial(k) for k in range(0, i + 1))
print(f"e ≈ {e:.10f}")
（13）编写程序，完全数
如果一个正整数等于除了它本身之外所有正因子的和，那么这个数称为完全数
例如 6 = 3 + 2 + 1，28 = 14 + 7 + 4 + 2 + 1
输入输出描述
输入一个正整数
输出该数是否为完全数
示例1
输入：
6
输出：
Yes
示例2
输入：
9
输出：
No
答：
n = int(input())
sum_factors = 0
for i in range(1, n):
if n % i == 0:
sum_factors += i
print("Yes" if sum_factors == n else "No")