搜狗测开笔试编程题全解析：字符串、数组与测试思维

2019年的搜狗秋招测试工程师笔试到现在还有人翻出来看说明这个岗位的题目是真的有参考价值。先说清楚一件事这里的搜狗是公司不是输入法。搜狗的测试工程师岗在当年是很多人的目标笔试分为多场第一场以编程题和测试思维题为主。网上流传的版本大多不完整我结合历届考生回忆和同类型大厂测开笔试题把这一场出现的编程题按题型重新整理了一遍加上解题思路和易错点分析给准备测开岗笔试的同学做一个参考。有些同学可能会问2019年的题目放到现在还有意义吗答案是意义比大多数人想象的大。测开岗位的笔试题目风格和后台开发不一样它不追求偏题怪题更看重编码基本功、边界条件处理、以及把测试思维融入代码的能力。这几个核心能力到现在依然是搜狗、以及同类互联网公司测开岗面试的重头戏。所以这套题不是背答案用的是拿来找感觉用的。1. 一场测开笔试的完整画像岗位定位与出题逻辑1.1 为什么测开岗笔试也要写代码先聊一个被反复问的问题测试工程师为什么要考编程很多同学在校招前以为测试岗就是点点点、写写用例等拿到笔试题才发现代码题占了半壁江山。这件事的根源在于岗位定位。搜狗当时招的测试工程师在实际工作中要负责自动化测试框架编写、测试工具开发、性能测试脚本编写和问题定位分析。一个连循环都不会写的人是没办法独立完成接口自动化用例的。所以笔试环节用编程题筛掉没有代码基础的候选人是效率最高的方式。从另外一个角度看测开岗的编程题和开发岗的编程题还是有区别的。开发岗的题目经常是实现一个LRU缓存实现一个跳表追求的是数据结构的掌握程度和算法优化能力。测开岗的题目往往更贴近实际代码场景比如字符串处理、数字校验、数组操作而且非常喜欢考你写的代码能不能处理极端输入这本质上是在考察你有没有做测试的习惯。1.2 这一场笔试的题型分布与整体难度根据当时考生回忆和后续社区讨论这场笔试的编程题部分可以整理出几个清晰的题型倾向字符串操作类题目占比最高几乎每场都有1到2道重点考察对字符数组和边界条件的处理。排序与查找类题目数量不多但出现频率稳定重点在快排、二分查找的变体。数组与指针类题目对C/C语言栈要求高如果是用Java或Python的同学考法会相对温和一些。代码输出与找错题这类题是测开笔试的特色给一段代码让你判断输出结果或者指出bug。内存与性能相关题目搜狗当时很看重代码的底层认知部分题目涉及内存分配、作用域和资源释放。从难度上看编程题整体是中等偏基础的不考复杂动态规划和高级图论。但它的陷阱全藏在细节里你的代码能不能在数组越界时不崩、字符串为空时能不能正常返回、输入的特殊情况有没有考虑到。这些细节恰恰是做过测试的人最敏感的部分。2. 字符串处理题测开面试中最常见的编码题字符串处理类题目在测开笔试里出现的频率高到可以用必考来形容。原因很简单实际测试工作中处理报文、解析日志、校验输入格式全是字符串战场。搜狗这一场也不例外下面把出现过的字符串题目形态和解题策略拆开讲。2.1 字符统计类题目从第一个只出现一次的字符说起这道题在网络流传的版本中出现过多次原型是给定一个字符串找出第一个只出现一次的字符并返回它的下标如果不存在则返回-1。比如输入abaccdeff第一个只出现一次的字符是b下标是1。很多同学上来就写两层循环外层遍历每个字符内层到后面找有没有重复的。这个解法在字符串很短的时候没问题但时间复杂度是O(n^2)而且面试官看一眼就能看出你缺乏优化意识。推荐的解法是一次遍历记次数二次遍历查结果def first_uniq_char(s: str) - int: from collections import Counter count Counter(s) for i, ch in enumerate(s): if count[ch] 1: return i return -1这里有一个所有语言通用的坑遍历字典或哈希表的时候插入顺序和遍历顺序不一定相同。Python 3.7之后dict可以保证插入顺序但在其他语言里不一定。所以第一次统计次数第二次还是要重新遍历原始字符串而不是遍历哈希表找value为1的key。如果直接遍历哈希表你拿到的可能是第一个出现且只出现一次的字符的下标但这个字符在字符串里不一定就是第一个只出现一次的字符。如果面试官要求空间复杂度O(1)且字符串只包含小写字母更好一点的解法是用长度为26的数组当哈希表。数据量小的时候数组访问比标准库哈希表快一个量级。这个细节在笔试中不一定能体现出来但在面试追问中很加分。2.2 字符串反转与局部反转边界条件的重灾区字符串反转也是这场笔试的高频题但测开岗考反转很少考最朴素的把整个字符串倒过来而是喜欢考变形比如反转单词顺序。题目大概是输入hello world from china输出china from world hello。这个题的经典解法是先整体反转再逐个单词反转def reverse_words(s: str) - str: return .join(s.split()[::-1])用Python的split切分看起来非常简洁但这里有一个隐藏的取舍问题。split()默认会将多个连续空格当成一个分隔符并且自动去掉首尾空格这在大厂实际业务场景中——比如解析用户输入的命令、处理日志中的空白——往往是有用的。但是如果题目明确要求保留空格个数或者输入中包含标点和换行符split()就会出现偏差。更接近面试官期望的解法是原地反转。用双指针把每个单词单独反转def reverse_words_inplace(s: list) - None: # 先整体反转 s.reverse() start 0 for i in range(len(s) 1): if i len(s) or s[i] : s[start:i] reversed(s[start:i]) start i 1这种方式才是考察你指针和索引掌握度的正题。实际工作中做日志解析、协议解析时操作字符数组的频率远高于直接调用API。2.3 笔试中字符串题的通用检查清单字符串题做完了怎么检查自己的代码对不对我在后来带新人的时候总结了一个字符串题检查五连空字符串输入时程序是否能正常返回而不是空指针报错。全空格输入时是否会死循环或越界。首字符和尾字符是分隔符时的处理是否正常。字符串只有一个字符时反转和统计逻辑是否仍成立。包含中文时按字节操作会不会把中文字符截断。这几个检查点看起来简单但实际笔试过程中丢分最多的就是空串和单字符边界。你在代码里对边界情况的处理某程度上就是你做测试时的用例设计习惯。面试官不是只找一个能跑出正确答案的人他要找一个知道什么时候程序会跑挂的人。这也正是测开岗和其他开发岗在编码上的本质区别。3. 数组与指针笔试中真正的失分重灾区字符串题如果说是大家都见过关键看细节那数组与指针题就是很多人以为自己会一写就错的类型。搜狗这场笔试里的数组类题目难度不大但错法五花八门。3.1 数组去重与双指针会写不代表写得对先看一道典型题给定一个有序数组原地删除重复出现的元素使每个元素只出现一次返回移除后数组的新长度。就是著名的removeDuplicates问题。如果不用指针很多人会写成这样def remove_duplicates(nums: list) - int: s list(set(nums)) return len(s)这样写返回的长度是对的但你必须注意到题目的关键词是原地。set方式创建了新数组而且丢掉了顺序如果数组不是有序的结果完全不一样。标准的双指针写法如下def remove_duplicates(nums: list) - int: if not nums: return 0 slow 0 for fast in range(1, len(nums)): if nums[fast] ! nums[slow]: slow 1 nums[slow] nums[fast] return slow 1slow指针指向已处理区域的最后一个位置fast指针遍历整个数组。每遇到一个新元素就放到slow的下一个位置。这个思路在后续很多复杂题目里都会用到比如移动零、压缩字符串、去除特定元素。笔试中遇见原地修改三个字第一反应就应该是双指针。3.2 合并两个有序数组从后往前走才是最优解另一个在搜狗笔试中出现过的题目是合并两个有序数组。题目一般是给你两个有序整数数组nums1和nums2把nums2合并到nums1中使nums1成为一个有序数组。前提是nums1有足够的空间容纳nums2的元素。新手最常见的写法是先把nums2追加到nums1后面然后整体排序。这种做法虽然能通过部分测试用例但你用的是编程语言的排序API时间复杂度O((mn)log(mn))没有利用到两个数组已经有序这个条件。更优的解法是从后往前合并避免移动元素def merge(nums1: list, m: int, nums2: list, n: int) - None: i, j, k m - 1, n - 1, m n - 1 while j 0: if i 0 and nums1[i] nums2[j]: nums1[k] nums1[i] i - 1 else: nums1[k] nums2[j] j - 1 k - 1从后往前填每个元素只需要被移动一次时间O(mn)空间O(1)。如果从前往后合并nums1中大量元素要反复后移时间会退化。这个题目在测开笔试中出现有一个特别的意义它考察的是你能否理解倒序遍历的思想。测试工程师平时写自动化脚本很少遇到这种数组物理结构上的操作。但笔试考的不是你开发时会不会用到而是你的底层认知是不是完整。面试官希望测试人员能看懂开发代码中的性能隐患能判断一个实现是不是最优的。如果测试人员连这种标准解法都不知道是没办法给开发提出有效优化建议的。3.3 内存与指针搜狗笔试的隐形特色题搜狗当年的技术栈有大量C/C业务所以编程题里经常出现内存相关题目。这类题对只写了Java和Python的同学来说不太友好但是你躲不开。整理网络流传题目时最常出现的是这几个类型给定一段C代码指出其中的内存错误。实现一个简单的字符串拷贝函数注意空指针和内存重叠。判断函数返回后局部变量是否可以继续使用。第二种类型最典型。让写一个类似strcpy的函数char* my_strcpy(char* dest, const char* src) { if (dest NULL || src NULL) { return NULL; } char* ret dest; while (*src ! \0) { *dest *src; } *dest \0; return ret; }这个写法很基础但藏着几个可以追问的问题返回值为什么用char*而不是void因为支持链式调用。如果dest和src指向同一块内存的开头和中间位置会不会出问题如果src比dest的内存长会不会越界所以需要在调用前约定好内存长度或者改用受控长度的版本。搜狗笔试中这类题往往不是让你直接写完就交而是会要求说明你的实现里如何处理极端情况。这在测试界有一个专门的说法叫防御性编程。我在实际工作中见过的自动化测试框架大多数问题不是功能逻辑错了而是空值处理不完善就上线了。这恰恰是测开人员在Code Review时必须盯住的地方。4. 排序与查找题稳定会写比会默写更重要排序和查找是所有笔试的基本盘。测开岗不会考红黑树手写但快排、二分查找、归并这类必须烂熟于心的算法还是大概率出现的。搜狗这场笔试的排序查找题不算难但有几个点值得展开讲讲。4.1 快排的边界条件三个等号就能要命快速排序面试编码题中的钉子户。很多同学能背出快排的整体框架但一写代码就踩坑。最容易出错的就是partition函数里的边界条件。一个常见的写法def quick_sort(nums: list, left: int, right: int) - None: if left right: return pivot nums[left] i, j left, right while i j: while i j and nums[j] pivot: j - 1 nums[i] nums[j] while i j and nums[i] pivot: i 1 nums[j] nums[i] nums[i] pivot quick_sort(nums, left, i - 1) quick_sort(nums, i 1, right)注意这里的关键点内层while必须先移动右侧j否则结果会错乱。判断条件里写大于等于而不是大于可以避免相等元素导致的越界。i和j的移动过程中始终要有i j的保护否则会越出数组边界。如果你在快排之前先讲清楚选最左元素做pivot右侧先动相等值跳过面试官通常就不会追问太深。但如果代码里少写一个等号结果就可能是死循环。我当时做测开的时候有一次做代码题库评审翻出来的提交里十个快排有一半是在等号上面崩的。这不是技术深度问题是严谨性问题。测开岗位对严谨性的要求就在这种细节里。4.2 二分查找的进阶从找值到找位置二分查找在搜狗笔试中出现的形态一般是在一个有序数组中查找目标值如果不存在返回-1或者返回目标值第一次出现和最后一次出现的位置。基础版没什么好说的但有几个细节值得强调def binary_search(nums: list, target: int) - int: left, right 0, len(nums) - 1 while left right: mid left (right - left) // 2 if nums[mid] target: return mid elif nums[mid] target: left mid 1 else: right mid - 1 return -1这个解法里最容易出问题的是两个点。第一个点是mid的计算方式。很多教材写的是mid (left right) // 2但在数组长度接近系统上限时left right可能溢出。用left (right - left) // 2可以避免这个问题Java和C里尤其要注意Python的int没有溢出问题但建议还是养成这个习惯。第二个点是while循环的条件。left right和left right是两种不同的边界约定前者配合left mid 1和right mid - 1使用后者配合left mid和right mid使用。最怕的是把两种混在一起写写出来就是死循环。扩展到查找左边界时思路更绕def find_first(nums: list, target: int) - int: left, right 0, len(nums) - 1 while left right: mid left (right - left) // 2 if nums[mid] target: right mid else: left mid 1 return left if nums[left] target else -1注意查找左边界的时候需要的是left right配合left mid 1和right mid的组合。这个组合是无数人写错的地方。理解了收缩方向比背模板更重要。4.3 排序查找题的测试思维把找Bug的思路反哺到代码中排序查找题在纯开发岗位上通常答出正确解法就完事了。但在测开岗的笔试中面试官往往会在你写完代码之后追加一个问题你写的这个排序如果数组里有大量重复元素会退化吗如果数组已经有序快排的表现如何这背后的逻辑是测试人员在评估一个算法时要能想象它在极端输入下的行为。快排最坏情况O(n^2)的原因不在排序本身而在于pivot的选择策略。如果每次pivot都选到最小或最大的元素那么数组并没有被平均划分递归树退化成一条链。所以如果笔试中让你写快排顺手可以提一句优化策略随机选pivot或者取三数中值。一句我知道最坏case是O(n^2)可以通过随机pivot优化在面试官心中的加分远比你把代码模板背得滚瓜烂熟要大得多。这是测开岗笔试里少数可以用测试知识给编码加分的环节。5. 代码输出与找错题比写代码更难得的读代码能力搜狗第一场笔试还有一个让人头疼的板块给一段C/C或者Java代码让你写输出结果或者指出代码中的bug。这种题目在开发岗笔试中不多见但测开岗非常喜欢。原因很简单测试人员最核心的技能之一是读懂一段代码并推断它的行为然后决定怎么测它。5.1 局部变量返回与悬垂指针C/C老生常谈的经典坑网上流传的搜狗笔试题目中有一道非常典型的C语言题代码大概是这样的int* func() { int local 42; return local; }然后问函数返回后调用方拿到的指针是否有效如果继续访问这个指针结果是什么答案是在函数返回时局部变量local的栈内存已经释放。继续通过指针访问这个地址行为是未定义的。在没有被其他栈帧覆盖之前你碰巧还能读到42但这个值随时可能变。这个题考得很基础但是非常经典。它考察的是你是否理解栈帧生命周期、函数返回时栈空间被回收的机制。很多Python和Java背景的写手来做测开碰到这种题就直接懵了。实际上不要求你用过C但要求你把值类型变量在栈上分配栈帧退出即失效这个底层逻辑搞明白。我在面试别人的时候会在这个题后面追加一个问题如果改成下面这样呢int* func() { static int local 42; return local; }加了static之后变量被放在静态存储区生命周期延申到程序结束。这个指针可以安全使用。追问到这里C语言栈扎实与否一目了然。笔试中如果遇到这种题不要只写答案最好把为什么也写在答卷上。阅卷人能看到你的思维过程。5.2 内存泄漏与资源释放越基础的题越暴露真实水平另一类找错题和内存泄漏相关。搜狗笔试中出现过的场景是多线程环境下主线程分配了一个缓冲区传给工作线程处理。工作线程负责处理数据但忘记释放缓冲区主线程又无法知道何时释放。问这个程序是否存在内存问题怎么改。这类题在纯编码环节是写不出来的属于分析题。但它紧紧贴着实际工作场景。解法一般是两种一种是在工作线程内部处理完后立即释放这是最常见的方式但要注意处理好失败路径处理到一半抛异常缓冲区也要释放另一种是引入统一的内存管理机制或者用智能指针/容器让所有权语义更清晰。这个分析的价值在于它考察的已经不只是会不会写代码而是写代码的时候知不知道自己负责的资源边界在哪里。搜索和输入法这类后端服务都是7x24小时跑着的一次内存泄漏可能在一个月后才会把进程拖垮期间内存监控曲线一直缓慢爬坡。这种问题只能靠测试人员配合压测和内存分析工具定位出来。所以搜狗在笔试里考内存题是有实际业务诉求的。5.3 读代码能力为什么是测开的硬本事我一直觉得测开岗笔试里最考验人的不是写一个功能而是读一段代码并找出问题。在校招群体里很多同学只练怎么写代码不练怎么读代码。这导致他们上手测试工作后面对开发提交过来的上千行改动时完全找不到重点只能从界面功能上点一遍了事。读代码能力强的人看一个函数就能预判可能出问题的位置这个函数有没有处理空指针这个循环的退出条件会不会永远不成立这里取数组下标前有没有检查长度这些问题才是测试用例设计的出发点。如果你想为这类题做准备最好的办法不是刷题而是去开源项目里找一些老旧的C/C代码比如一些历史遗留的工具库尝试从代码里找出潜在问题。这比背十道笔试原题都管用。读代码的速度和理解深度是测试工程师积累的护城河没那么容易用工具替代掉。6. 测试用例设计思维题编程题里最隐蔽的加分项编程题之外搜狗笔试第一场里还有一小部分非典型编程题它们用代码的壳子考测试思维。很多人看到题觉得没头绪其实是没读懂出题人的意图。6.1 给定一个函数让你写用例从黑盒角度反推代码逻辑这类题一般长这样有一个函数int calculate(int a, int b, char op)支持加、减、乘、除四种运算请写出你对该函数的完整测试方案。如果只看题目脑海里蹦出来的测试用例可能是235、5-23、3*412、8/24。这个答案只能拿基础分。完全一点的答案是分几个维度来组织用例正常功能每种运算符至少一组正常输入。边界值操作数为0、操作数为最大整数。异常输入除数为0时程序应该怎么表现。特殊字符op传入了%或者程序怎么处理。大数场景999999999 999999999是否溢出。如果你还能说出a和b为负数时除法要注意取整方向和余数符号这就达到了测开岗位的基本线。再如果你能主动提到这个函数在边界处用了int测试时需要考虑整数溢出要不要建议开发改成long或做范围校验那面试官眼前的你就已经能独立做测试方案设计了。这里就体现了一个关键差异测试人员写用例不是验证代码能跑而是思考代码在什么情况下会挂然后围绕这个问题构造用例。这个思路一旦确立你的用例设计就不是堆数量而是讲逻辑。6.2 代码实现后补测试用例白盒视角下的覆盖率思维还有一种形态是代码已经写好了让你看代码然后补测试用例。这个环节除了看功能更看重的是覆盖率思维。举个例子一段判断年份是否为闰年的代码def is_leap(year: int) - bool: return (year % 4 0 and year % 100 ! 0) or (year % 400 0)写测试用例的时候就必须包括能被4整除但不能被100整除的年份比如2024期望True。能被100整除但不能被400整除的年份比如1900期望False。能被400整除的年份比如2000期望True。不能被4整除的年份比如2023期望False。负数年份和0这种入参是非法还是合法代码里没有定义。闰年这个例子看起来简单但它是覆盖率的绝佳教材。很多刚入行的测试看到代码只有一行不知道从哪下手。其实一行代码也包含三个逻辑分支每个分支都要有至少一个正向和反向用例。这类题在搜狗笔试中不是以大题出现的更多的是作为一个追问出现在编程题后。但它反映的能力恰恰是目前整个行业都在追求的测试左移——测试人员不再等到代码完成后才介入而是从代码设计阶段就开始分析逻辑和风险。你笔试时展现的这种分析能力会直接映射到你入职后的工作方式里。6.3 自动化测试脚本设计笔试里偶尔出现的实践题除了纯算法题和用例设计题搜狗第一场笔试中还零星出现过一些偏脚本实践的题目。比如给定一个登录接口的文档让你设计一个自动化验证该接口的脚本流程。由于篇幅限制这道题通常不会要求你写出可运行代码而是要求你写出脚本框架和关键步骤。这种题目的得分点一般是这样几个是否明确分步骤准备测试数据、构造请求、发送请求、断言响应、清理环境。是否包含鉴权处理登录接口往往会返回token后续请求需要带上token。是否包含测试数据隔离每跑一轮都要用不同的测试账号避免脏数据互相影响。是否处理失败重试和日志记录断言失败时要能从日志里定位问题。如果你的框架里出现了类似的字眼哪怕没用任何测试框架也能拿到不错的分数。这个题的意义在于它把测试思维和编程能力做了个缝合。算法题看不出你有没有做过测试但这样一道接口测试设计题能明显分辨出谁真正理解测开岗位是干什么的。7. 从这场笔试带走什么针对测开岗的备考复盘与经验7.1 做题顺序和时间的取舍策略根据多数考生的反馈搜狗这场笔试的题量不小除了编程题还有大量选择填空。所以做题节奏上我建议拿到试卷先花两三分钟浏览全卷的题量做到心里有数。编程题里如果有一道卡住了超过20分钟果断做下一道回头再来补。和开发岗笔试不一样测开岗的笔试往往有输出结果题和测试用例设计题这些题不需要长时间跑代码先把能拿到的分拿到。7.2 测开笔试的复习重点排序如果让我按投入产出比给测开笔试备考排序大概是这样的顺序第一位是字符串操作任何笔试前都应该把字符串相关的常见题过一遍反转、统计、去重、单词拆分。第二位是数组与排序双指针、快排思想、归并思想、二分查找变体都要能手写。第三位是代码读题能力找bug题、代码输出题、内存分析题这类题是测开岗特有的分水岭。第四位是用例设计题不用刻意准备很多但至少要形成一套完整的思路框架。如果你还有时间可以再看看链表的基本操作单链表反转、快慢指针找中间节点。这类题在搜狗和其他大厂的测开笔试中也属于常客虽然不像字符串和数组那么高频但出现在哪一场就够喝一壶的了。7.3 笔试之后这道题还能用来做什么说句实在话这套2019年的题目在今天看来直接命中原题的概率已经不大。但它的价值在于帮你校准自己的水平。我建议拿到一套历史题之后不要只做一遍对个答案就算了。可以模拟真实笔试环境给自己倒计时用纯手写或者白板的方式完成编码题。然后把编码题当成测试对象给自己写的代码设计测试用例跑一跑边界条件。这个过程就是在模拟入职之后的工作状态。我在带新人时经常说测开这个岗位表面上考的是编程和测试知识实际上考的是你有没有穷尽可能性的心智习惯。做题发现自己哪里不会补上然后把总结下来的检查清单留好下一次笔试前过一遍。这个习惯比刷一百道题更有用。至少我当年从搜狗这场笔试带走的东西后来在我自己的测试框架设计和问题排查中确实帮了大忙。