计算机专业面试题：业务逻辑中的BUG诊断与解决案例

一、

在一家电子商务平台中，用户在提交订单时，系统会自动计算订单总价。用户反馈在订单总价计算上存在错误，特别是当订单中包含多个商品，且某些商品的价格为小数时，总价计算结果总是比预期值低。是一个具体的订单示例：

– 商品1：数量2，单价9.99元

– 商品2：数量1，单价19.99元

– 商品3：数量3，单价4.99元

用户预期的总价应为：2 * 9.99 + 1 * 19.99 + 3 * 4.99 = 69.97元

系统计算出的总价为68.97元，缺少了1元。

二、分析

1. 代码审查：需要对订单总价计算的代码进行审查，查找可能存在的逻辑。

2. 数据验证：检查订单提交时传入的数据是否正确，包括商品数量、单价等。

3. 环境复现：在开发环境中复现确认确实存在，并尝试找出的根源。

三、诊断

在审查代码时，发现

python

def calculate_total_price(items):

total = 0

for item in items:

total += item['quantity'] * item['price']

return total

1. 定位：在上述代码中，可能出浮点数的乘法运算上。由于Python中的浮点数运算存在精度可能会导致计算结果与预期不符。

2. 代码修改：为了解决这个可以采用两种方法之一：

– 方法一：使用`round()`函数对结果进行四舍五入，保留两位小数。

python

def calculate_total_price(items):

total = 0

for item in items:

total += item['quantity'] * item['price']

return round(total, 2)

– 方法二：使用`Decimal`类来避免浮点数精度。

python

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

def calculate_total_price(items):

total = Decimal('0')

for item in items:

total += Decimal(str(item['quantity'])) * Decimal(str(item['price']))

return total.quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)

四、解决与测试

1. 代码修改：根据诊断结果，选择合适的方法进行代码修改。

2. 单元测试：编写单元测试来验证修改后的代码是否能够正确计算总价。

python

def test_calculate_total_price():

items = [

{'quantity': 2, 'price': 9.99},

{'quantity': 1, 'price': 19.99},

{'quantity': 3, 'price': 4.99}

]

assert calculate_total_price(items) == Decimal('69.97')

3. 集成测试：将修改后的代码集成到实际项目中，进行集成测试，确保代码修改不会影响其他功能。

五、

通过上述案例，我们可以看到在计算机专业面试中，对于业务逻辑中的BUG诊断与解决能力是一个重要的考察点。在实际工作中，遇到时，我们需要通过代码审查、数据验证、环境复现等方法来诊断根据的根源进行相应的修改和测试。掌握这些技能对于计算机专业的学生来说至关重要。