1.单选题

1、评审创建订单接口的幂等方案时，同一业务操作会复用幂等键，且单次下单最长可能耗时 2 分钟。下列哪种实现在重试时仍可能写出重复订单？ {{ select(1) }}

• 用数据库行锁占用幂等键，订单完成后写入订单号，重试方等待并读取同一结果
• 用 30 秒后过期的缓存键拦截重复请求，键不存在时直接允许创建订单
• 在订单表为幂等键建立唯一约束，并在同一事务内保存订单与返回结果
• 写入受唯一约束保护的持久化处理中记录，重试请求读取并复用同一操作标识

2、下面的 Python 函数被多次调用后，默认列表会保留此前加入的元素。最合适的改法是哪项？

def add_item(item, items=[]):
    items.append(item)
    return items

{{ select(2) }}

• 在模块导入时调用一次垃圾回收，即可清空默认参数里的内容
• 把默认值改成 None，并在函数体内再创建新列表
• 只把形参改成别的名字，默认对象就会按每次调用重新分配
• 每次返回前把列表转成字符串再转回列表，即可切断与默认对象的关联

3、一个交互线程和一个批处理线程同时处于可运行状态。系统希望交互线程响应更快，但又不能让批处理线程长期得不到执行。下列哪项调度调整最合适？ {{ select(3) }}

• 始终把交互线程固定为最高优先级，并且不允许抢占
• 让每个线程独占处理器，直到它主动退出或运行结束
• 只按线程创建时间排序，并一直运行最早创建者
• 采用带时间片和优先级老化的多级反馈队列

4、若 asyncio 服务在协程中直接调用耗时的同步文件处理函数，期间其他请求也停止响应。最合适的调整是哪项？ {{ select(4) }}

• 将阻塞的同步调用放到线程执行器中运行，并在协程里等待其结果
• 删除全部 await，让事件循环一次执行完整个请求
• 继续直接调用同步函数，只把入口函数声明为 async
• 成倍增加协程数量，让更多协程同时阻塞在同一个事件循环上

5、日志显示：Agent 已成功预占库存；配送创建因地址非法而不可重试；随后调用库存释放补偿时发生超时，当前无法确认释放是否生效。此时最准确的工作流状态是哪项？ {{ select(5) }}

• 流程已经成功结束，配送稍后再补建
• 配送仍在重试中，库存继续保留
• 补偿处理中，库存释放结果未知
• 流程已经失败结束，库存确定已经释放

6、下面的函数使用半开区间，在升序数组中返回第一个大于等于 target 的位置；若不存在则返回 a.size()：

int lowerBound(const vector<int>& a, int target) {
    int left = 0, right = a.size();
    while (left < right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (a[mid] < target) /* 填空 */;
        else right = mid;
    }
    return left;
}

{{ select(6) }}

• left = mid
• right = mid - 1
• right = mid + 1
• left = mid + 1

7、一个接口使用 Pydantic 模型接收用户配置，其中重试次数必须在 0 到 5 之间，模式只能取预定义值。哪种做法更合适？ {{ select(7) }}

• 只在前端限制输入，服务端模型接受任何字符串和整数
• 把所有字段都声明成任意对象，进入业务函数后再猜测其含义
• 在模型字段中声明范围和枚举约束，让校验失败返回明确错误
• 校验失败时静默改成随机合法值，并继续执行后续业务

8、一个基于 TCP 的服务连续发送多条业务消息，接收端偶尔一次读到半条消息，也可能一次读到两条消息。最合适的处理方式是哪项？ {{ select(8) }}

• 假设每次读取都对应一次发送，并直接按读取次数分包
• 关闭 TCP 的重传机制，使每次发送保持独立的数据边界
• 把接收缓冲区设为单条消息大小，即可固定读取边界
• 在应用层增加长度字段，并按长度循环组装完整消息

9、一个持续接收整数的数据流需要随时返回中位数，插入次数远多于查询次数，且不能在每次查询前重新排序。以下哪种数据结构组合更合适？ {{ select(9) }}

• 一个普通队列保存全部数据，并在队头维护当前中位数
• 一个哈希集合保存不同整数，并用集合大小推导中位数
• 一个大顶堆保存较小的一半，一个小顶堆保存较大的一半
• 一个数组按到达顺序保存数据，查询时再执行完整排序

10、某 Python 程序需要对大量独立图像执行纯 CPU 计算。改用更多线程后，单进程吞吐几乎没有提升，CPU 也未充分利用多核。最合适的调整是哪项？ {{ select(10) }}

• 把所有任务放入同一个协程，依靠 await 提升 CPU 并行度
• 继续增加线程数量，纯 Python 计算最终会自动绕过解释器限制
• 在每次计算前主动休眠，使操作系统更容易并行执行当前线程
• 使用多进程分配独立任务，并控制序列化与进程数量

11、订单表需要记录订单、用户和商品明细。为避免同一订单重复保存用户姓名，也避免一个订单只能存一件商品，以下哪组建表语句更符合关系模型的规范化设计？ {{ select(11) }}

• 分别建立用户表、订单表和订单明细表，并用外键关联
• 建立一张订单表，把用户名和全部商品编号保存为逗号分隔文本
• 订单表重复保存用户全部字段，并为每件商品复制一行订单数据
• 每件商品建立一张独立订单表，并在表名中写入商品编号

12、非递减有序数组（长度大于 1）可能包含重复值，下面的双指针代码用于判断是否存在两个不同位置的元素之和等于 target：

int left = 0, right = a.size() - 1;
while (left < right) {
    long long sum = 1LL * a[left] + a[right];
    if (sum == target) return true;
    if (sum < target) ++left;
    else --right;
}
return false;

{{ select(12) }}

• 把循环条件改成 left <= right 后，仍能保证不会使用同一位置
• 存在重复值时必须先去重，否则一定会漏掉正确答案
• 使用 left < right 能避免同一位置被重复使用

13、一个 Python 异步服务并发请求多个外部接口。高峰期部分接口超时，未完成任务不断累积，关闭服务时仍有大量协程悬挂。最合适的调整是哪项？ {{ select(13) }}

• 移除所有超时，让每个协程无限等待外部接口最终返回
• 只增加事件循环中的任务数量，不限制下游连接和请求速率
• 为外部调用设置超时，并在请求结束时取消不再需要的任务
• 用信号量限制并发后吞掉取消异常，不再向外传播

2.多选题

14、一个构建系统需要根据模块依赖关系确定编译顺序，并在依赖成环时终止构建。关于实现方式，以下哪些说法正确？（错选不得分，少选得 1/3 分） {{ multiselect(14) }}

• 拓扑排序结束后仍有节点未输出，可据此判断存在环
• 将有向边改成无向边后做广度优先搜索，也能得到依赖顺序
• 可用有向图表示依赖，并通过拓扑排序生成可行顺序
• 只要按模块名称排序，就能保证所有依赖项先被编译

15、一个对外 HTTP 接口通过反向代理转发到内部服务。为了降低请求伪造和敏感信息泄露风险，以下哪些措施合理？（错选不得分，少选得 1/3 分） {{ multiselect(15) }}

• 对外使用 TLS，并避免把令牌和敏感字段写入普通访问日志
• 将所有跨域来源设为允许，同时携带用户凭据以减少配置成本
• 由代理覆盖外部身份头，再向内部服务传递可信用户身份
• 在服务端校验身份、权限及关键业务参数，而不只依赖前端

16、处理一批可能含缺失字段的字典数据时，以下哪些做法合理？（错选不得分，少选得 1/3 分） {{ multiselect(16) }}

• 读取可选字段时使用显式默认值，并区分缺失与合法零值
• 假设外部数据结构永远稳定，直接连续访问所有嵌套键
• 在进入核心计算前统一完成类型转换和字段校验
• 记录失败行和具体原因，使异常数据可以定位和补偿

17、非递减有序数组（长度大于 1）可能包含重复值，下面的双指针代码用于判断是否存在两个不同位置的元素之和等于 target。关于该实现，以下哪些说法正确？（错选不得分，少选得 1/3 分）

int left = 0, right = a.size() - 1;
while (left < right) {
    long long sum = 1LL * a[left] + a[right];
    if (sum == target) return true;
    if (sum < target) ++left;
    else --right;
}
return false;

{{ multiselect(17) }}

• 数组有序时，依据当前和的大小移动一侧指针是成立的
• 存在重复值时必须先去重，否则一定会漏掉正确答案
• 使用 left < right 能避免同一位置被重复使用
• 该算法要求数组严格递增，出现相等元素就会进入死循环

18、订单表包含订单 ID、用户、状态、创建时间和金额。业务既要查询每位用户最近 30 天的最新一笔已支付订单，也要评估查询性能及并发一致性。关于实现与设计，哪些判断正确？（错选不得分，少选得 1/3 分） {{ multiselect(18) }}

• 在读已提交隔离级别下，事务开始时会固定查询快照，后续语句继续读取该快照
• 应结合筛选条件、数据分布和执行计划判断索引是否生效，不能只凭 SQL 中出现的列推断
• 先筛选时间和支付状态，再按用户分区，并按创建时间、订单 ID 降序计算 ROW_NUMBER，保留序号为 1 的记录
• 若订单与支付分别存为两个文档，依靠单文档原子更新即可维护两者的一致性

19、一个 RAG Agent 的上下文经常超过模型窗口，且回答中会引用低相关片段。以下哪些调整合理？（错选不得分，少选得 1/3 分） {{ multiselect(19) }}

• 只提高生成温度，让模型自行忽略无关片段和窗口限制
• 按相关性和信息增益筛选片段，并限制单次注入的总长度
• 把召回到的所有片段完整拼接，窗口不足时再随机删除一半
• 保留必要的任务指令与近期对话，对较早内容做摘要或裁剪