深入解析计算机专业面试难题：如何发现并解决业务上的BUG一条

在计算机专业的面试中，面试官往往会针对者的专业技能进行一系列的考察。如何发现并解决业务上的BUG一条是考察者实际编程能力和解决能力的重要环节。本文将结合一个具体的业务场景，详细解析如何识别和解决BUG，并提供相应的答案。

案例背景

假设我们正在开发一个在线购物平台，一个重要的功能是用户下单。在用户下单的过程中，系统需要计算订单总价，并将订单信息存储到数据库中。是一个简化版的订单计算和存储过程的伪代码：

python

def calculate_order_total(order_items):

total = 0

for item in order_items:

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

return total

def store_order_to_database(order_id, order_items, total):

# 将订单信息存储到数据库

pass

出现

在测试过程中，我们发现了一个当用户下单时，订单总价计算错误。具体表现为，部分订单的总价计算结果比实际总价少了一半。

BUG定位

我们需要确认BUG出哪个环节。根据代码逻辑，BUG可能出两个方面：

1. 订单总价计算过程中。

2. 订单信息存储到数据库的过程中。

为了定位BUG，我们可以采取步骤：

1. 检查订单总价计算逻辑，确认是否有错误。

2. 检查数据库存储过程，确认是否有数据丢失或错误。

BUG排查与解决

1. 检查订单总价计算逻辑：

– 仔细检查`calculate_order_total`函数，发现`item['price'] * item['quantity']`这一行代码可能存在。假设订单中的商品价格和数量都是整数，这一行代码应该没有。但价格或数量是小数，则需要考虑浮点数的精度。

– 为了验证这一点，我们可以添加一些测试用例，使用不同的价格和数量进行测试。

python

def test_calculate_order_total():

order_items = [{'price': 10.5, 'quantity': 2}, {'price': 5.2, 'quantity': 3}]

expected_total = 10.5 * 2 + 5.2 * 3

assert calculate_order_total(order_items) == expected_total

test_calculate_order_total()

– 通过测试，我们发现计算结果与预期不符。这表明浮点数精度导致了BUG。

2. 检查数据库存储过程：

– 在确认了计算逻辑没有后，我们需要检查数据库存储过程。由于存储过程的具体实现没有给出，我们可以通过方法进行排查：

– 检查数据库中存储的订单信息，确认是否有数据丢失或错误。

– 检查数据库存储过程的代码，确认是否有数据没有被正确写入。

python

def check_database_order(order_id):

# 假设这是一个查询数据库的方法

order_info = query_database("SELECT * FROM orders WHERE order_id = %s", (order_id,))

return order_info

order_info = check_database_order(12345)

print(order_info)

– 通过检查数据库，我们发现订单信息没有。这表明BUG出计算逻辑上。

3. 解决BUG：

– 为了解决浮点数精度我们可以将价格和数量转换为整数进行计算，再将结果转换为浮点数。

python

def calculate_order_total(order_items):

total = 0

for item in order_items:

total += int(item['price'] * 100) * int(item['quantity'] * 100)

return total / 100.0

test_calculate_order_total()

– 修改后的代码能够正确计算订单总价，得到解决。

通过以上分析和解决过程，我们成功定位并解决了订单总价计算BUG。这个案例展示了在计算机专业面试中，如何通过分析、排查BUG和解决来展现自己的编程能力和解决能力。在实际工作中，我们也应该具备这样的能力，以确保系统的稳定性和可靠性。