python列表元组字典练习

原创于 2025-07-29 11:09:12 发布 · 873 阅读

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#python #开发语言

1.技术面试题

（1）解释 Linux 中的符号链接和硬链接

在 Linux 系统中，链接（Link）是一种访问文件的方式，主要分为符号链接（又称软链接） 和硬链接 两种。

硬链接是文件系统中多个文件名指向同一个inode（文件的元数据索引节点）的机制。

特性：
- 硬链接与原文件共享相同的 inode 和数据块，本质上是同一个文件的不同名称。
- 删除原文件后，硬链接仍然有效（因为 inode 只有在所有链接都被删除后才会释放）。
- 不能跨文件系统创建（因为不同文件系统有独立的 inode 编号空间）。
- 不能链接目录（避免文件系统循环和混乱）。
- 硬链接的权限、所有者等属性与原文件一致（因为共享 inode）。

符号链接是一个独立的特殊文件，其内容是指向另一个文件或目录的路径（类似于 Windows 的快捷方式）。

特性：
- 软链接有自己独立的 inode，存储的是目标文件的路径（而非数据）。
- 如果原文件被删除或移动，软链接会失效（变成 “断链”，显示为红色闪烁）。
- 可以跨文件系统创建（因为只记录路径）。
- 可以链接目录（常用作目录快捷方式）。
- 软链接的权限通常显示为 lrwxrwxrwx，但实际访问权限由目标文件决定。

（2）Linux 使用的进程间通信方式有哪些？

管道：分为：匿名管道，命名管道

信号：一种异步通信机制，用于通知进程发生了某种事件。

共享内存：是速度最快的IPC(进程通讯方式)方式.

消息队列：内核维护的一个信息链表，进程可按类型发送/接收消息（类似“信箱”）。

信号量：实现进程间同步与互斥（控制对共享资源的访问）。

套接字：最初为网络通信设计，也可以用于同一个主机上的进程间通信（通过AF_UNIX域协议）。

另外还有：内存映射文件，UNIX域套接字

（3）什么是TCP 三次握手与四次挥手？

TCP（传输控制协议）是一种面向连接、可靠的传输层协议，在数据传输前需要通过 “三次握手” 建立连接，传输结束后通过 “四次挥手” 释放连接。这两个过程是保障 TCP 可靠性的核心机制。

三次握手

第一次握手（客户端 → 服务器）：客户端向服务器发送一个 SYN（同步序列编号） 报文，此时客户端状态变为SYN-SENT(等待服务器确认).

第二次握手(服务器→客户端):服务器收到SYN报文后,确认客户端的请求,回复一个SYN-ACK报文,此时服务器状态变为SYN-RECELVED(等待客户确认).

第三次握手(客户端→服务器)

客户端收到SYN-RECEIVED报文后,向服务器发送一个ACK(确认)报文,客户端状态变为 ESTABLISHED（连接建立）；服务器收到 ACK 后，也进ESTABLISHED 状态，双方开始传输数据。

四次挥手

第一次挥手（客户端 → 服务器）：客户端数据发送完毕，向服务器发送 FIN(结束)报文,客户端状态变为 FIN-WAIT-1（等待服务器确认）

第二次挥手（服务器 → 客户端）:服务器收到 FIN 后，回复 ACK 报文。服务器状态变为 CLOSE-WAIT（等待自身数据发送完毕）客户端状态变为 FIN-WAIT-2（等待服务器的 FIN）

第三次挥手（服务器 → 客户端）：服务器数据发送完毕，向客户端发送 FIN 报文，服务器状态变为 LAST-ACK（等待客户端确认）

第四次挥手（客户端 → 服务器）：客户端收到 FIN 后，回复 ACK 报文，客户端状态变为 TIME-WAIT之后进入 CLOSED；服务器收到 ACK 后，直接进入 CLOSED 状态。

（4）ARP 协议的作用及工作原理

作用

正向地址解析：根据已知的 IP 地址，查询对应的 MAC 地址，这是 ARP 最主要的功能。
例如，当主机 A 需要向同一局域网内的主机 B 发送数据时，若 A 已知 B 的 IP 地址但不知道其 MAC 地址，就会通过 ARP 协议获取 B 的 MAC 地址，确保数据帧能准确送达。
维护 ARP 缓存表：本地设备会将解析到的 IP 地址与 MAC 地址的映射关系临时存储在 ARP 缓存表中，避免重复解析，提高通信效率。缓存表中的条目有过期时间（通常为 15-300 秒），过期后会被自动删除。

工作原理

1,主机 A 首先查询自己的 ARP 缓存表，看是否存在主机B的IP地址,若存在且未过期，直接使用该 MAC 地址封装数据帧并发送。若不存在或已过期，则进入下一步。

2,主机 A 构造一个 ARP 请求报文,该报文通过广播方式发送到局域网内的所有设备（交换机转发广播帧，所有设备均可接收）。

3,主机 B 收到请求后，发现目标 IP 与自己的 IP 一致，便会将主机 A 的 IP 和 MAC 映射存入自己的 ARP 缓存表（避免后续通信时重复查询），然后构造 ARP 应答报文。

4,主机B发送ARP 应答报文该报文以单播方式直接发送给主机 A（而非广播）。

5,主机 A 收到应答后，将主机 B 的 IP 和 MAC 映射存入自己的 ARP 缓存表，随后即可使用该 MAC 地址封装数据帧，通过交换机转发给主机 B，完成通信。

（5）详细阐述快速排序算法

快速排序的核心是选择一个 “基准值”，然后将数组分为两部分：

左部分：所有元素小于基准值
右部分：所有元素大于基准值

接着对左右两部分递归执行相同的操作，直到子数组长度为 0 或 1（天然有序），最终整个数组被排序。

（6）详细阐述归并排序算法

归并排序的核心思路可以概括为三个步骤：

分解：将原始数组递归地分成两个规模大致相等的子数组，直到每个子数组只包含一个元素（单个元素天然有序）。
解决：当子数组无法再分解时，开始逐步合并这些有序的子数组。
合并：将两个已排序的子数组合并成一个更大的有序数组，重复此过程直到得到完整的有序数组。

（7）详细阐述基数排序算法

基数排序的核心是按 “位” 排序，即从数据的最低有效位（或最高有效位）开始，依次对每一位进行排序，直到所有位都处理完毕。每一轮排序都基于当前位的值，将元素分配到不同的 “桶” 中，再按桶的顺序重新组合元素。

根据处理位的顺序，基数排序可分为：

LSD：从最低有效位开始（如个位→十位→百位），适用于整数排序。
MSD：从最高有效位开始（如百位→十位→个位），适用于字符串排序。

（8）详细阐述桶排序算法

桶排序的核心思路可以分为三个步骤：

创建桶：根据数据的范围和分布，创建若干个有序的空桶。
分配数据：将待排序的元素按照一定的映射规则分配到对应的桶中。
排序与合并：对每个非空桶内的元素进行排序（可使用其他排序算法），然后按桶的顺序依次合并所有桶中的元素，得到最终的有序序列。

2.HR面试题

（1）你为什么选择我们公司？

贵公司在这个*领域的布局和投入，与我的职业目标高度契合，我相信在这里能接触到最前沿的实践，实现个人能力的快速成长。贵公司招聘的 *岗位，的要求，这与我掌握的能力高度匹配。我通过之前的学习也能快速适应该岗位.同时贵公司在某某领域的发展和前景,也对我十分有吸引力,我相信我在这里会有更好的发展.

（2）你现在手里有offer吗？

目前确实收到了其他公司的 offer，主要集中在 [行业领域，如互联网 / 新能源]，但经过对贵公司的深入了解 —— 尤其是 [具体吸引点，如核心业务方向、团队氛围、岗位发展空间]，我认为这里更符合我的职业规划。相比之下，我更看重贵公司 [具体优势，如在某领域的技术积累、对新人的培养机制]，所以目前正优先推进与贵公司的沟通，希望能有机会加入团队。

（3）你认为一份 “好工作” 的核心要素是什么？如果工作内容与预期不符，你会如何调整？

好工作的核心要素:价值匹配,成长空间,基础保障.如果工作内容与预期不符我会先沉下心了解具体差异,如果差距过大,会主动和领导沟通,减少不必要的能力资源浪费.如果差距较小,我会通过对工作内容的判断进行自我调整,和快速适应.以达到工作要求.

（4）如果领导对你的工作成果提出尖锐批评，你会如何回应？

首先会专注听完领导的批评，不打断、不反驳，甚至可以边听边记录关键点,听完后，先针对明确的问题表达认同，不回避责任（即使有客观原因，也先聚焦自身可改进的部分）。在承认问题后，紧接着说明接下来的改进计划，让领导看到你不仅接受批评，更有解决问题的方案。如果暂时没思路，也可以主动请教，体现积极性。回应的最终目的是解决问题，所以后续会按计划落实改进，并在完成后主动反馈

（5）我看你简历里写了学习能力强，你怎么证明你的学习能力强呢？

我的学习能力不是“记住多少知识”，而是知道我所处的情况下知道自己要学什么，怎么学，以及如何运用所学知识解决问题。就像我在大学期间的（遇到了什么问题，我对这个问题的看法，以及为了解绝问题我所做的努力，及方法）这些都可以证明我的学习能力。

（6）如果你的室友在考试中，偷偷让你帮忙传递一个写着知识点的小纸条（现场监管不严，被发现概率低），你会帮吗？请说具体理由，不要只讲大道理。

首先我不会帮助他，因为我觉得考试所检查的是个人实力，就像公司的笔试，如果通过作弊的手段通过的测试，就说明其能力不够，在以后的工作中也会体现出来，从而被淘汰。其次尽管被发现的概率低，我也不会为了帮助他而冒着会使自己陷入不必要的麻烦。而且当他让我帮助他作弊时也就没有考虑我是否会因此而被连累，这样的人也不值得我为他冒险。

（7）你说很想进入我们公司，但你的专业和我们公司关联度不高，而且你也没有相关的实习经历。你觉得我们为什么要相信你是真心想做这个行业，而不是把这里当跳板？

对我来说，留在贵公司能获得 “专业能力 + 行业资源 + 价值认同” 的三重成长，这比 “跳去其他地方” 更有长期价值。而跳板的逻辑是 “此处只是垫脚石”，但我看到的是 “此处就是目的地”。

最后想说：专业和实习经历的不足，我承认是短板，也做好了 “从基础岗位做起、比别人更努力补差距” 的准备。但这份 “非顺理成章” 的选择背后，是经过验证的热情、主动付出的成本，以及对贵公司的深度认同 —— 这些，或许比 “天然匹配” 更能证明我不会轻易离开。

（8）你的成绩在班级里处于中等水平，而我们这个岗位竞争激烈，很多应聘者成绩都很优秀。你觉得自己比他们强在哪里，值得我们录用你？

成绩，更多是 “过去学习状态的证明”，但工作需要的是 “未来能产出什么”。

当然，我也清楚理论基础的重要性，所以最近也在补相关的专业书，但我更相信：比起 “成绩优秀但需要重新适应实践场景”，我这种 “带着实践经验进来，能快速上手解决具体问题” 的人，可能更能快速为团队创造价值。

最后想说：成绩确实是我的短板，我也不会回避。但如果岗位需要的是 “能把事做成的人”，而不是 “能考高分的人”，那我在实践中积累的 “解决问题的逻辑、落地执行的能力、主动调整的灵活性”，或许正是比 “成绩优秀” 更适配的优势。我也愿意用试用期的表现证明：这些积累，能实实在在转化为工作成果。

3.问答题

（1）执行以下代码，输出结果是什么？

def process_list(lst):
    for i in range(len(lst)):
        if lst[i] % 2 == 0:
            lst.insert(i+1, lst[i] // 2)
    return lst

nums = [2, 3, 8]
print(process_list(nums))

[2, 1, 3, 8]

（2）运行下列代码，输出结果是什么？

def modify_tuple(t):
    try:
        t[1] += 10
    except:
        t = (t[0], t[1]+10, t[2])
    return t

tup = (1, 5, 3)
new_tup = modify_tuple(tup)
print(tup[1] + new_tup[1])

（3）以下代码的输出结果是什么？

def set_operations():
    a = {1, 2, 3}
    b = a.copy()
    a.add(4)
    b.discard(2)
    c = a - b
    b.update(c)
    return len(a & b)

print(set_operations())

（4）执行下列代码后，输出结果是什么？

def string_transform(s):
    result = []
    for i, char in enumerate(s):
        if i % 2 == 0:
            result.append(char.upper())
        else:
            result.append(char.lower())
    return ''.join(result[::-1])

print(string_transform("PyThOn"))

nOhTyP

（5）运行以下代码，输出结果是什么？

def dict_processing():
    d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    new_d = {}
    for k, v in d.items():
        new_d[v] = k
        if v % 2 == 0:
            new_d[k.upper()] = v * 2
    return sum(new_d.keys())

print(dict_processing())

错误

（6）以下代码的输出结果是什么？

def nested_list_operation():
    matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    total = 0
    for i in range(len(matrix)):
        matrix[i].append(matrix[i-1][0])
        total += sum(matrix[i])
    return total

print(nested_list_operation())

（7）执行下列代码会产生什么结果？

def tuple_unpacking():
    tup = (10, 20, 30, 40)
    a, *b, c = tup
    b.append(c // a)
    return tuple(b)

print(tuple_unpacking()[1] * 2)

（8）运行以下代码，输出结果是什么？

def set_generator():
    s = set()
    for i in range(5):
        if i % 2 == 0:
            s.add(i)
        else:
            s.update(range(i))
    return sorted(s)[-2]

print(set_generator())

（9）以下代码的输出结果是什么？

def string_manipulation():
    s = "Hello World Python"
    words = s.split()
    result = []
    for word in reversed(words):
        result.append(word[1:-1] if len(word) > 2 else word)
    return ' '.join(result)

print(string_manipulation())

ytho orl ell

（10）执行下列代码后，输出结果是什么？

def dict_traversal():
    d = {'x': 5, 'y': 10, 'z': 15}
    keys = list(d.keys())
    for key in keys:
        if d[key] > 8:
            d[key.upper()] = d.pop(key)
    return len(d) + sum(d.values())

print(dict_traversal())