面试题目
1、自我介绍 2、项目太简单,随便问了两句
==================数据结构================
1、数据结构的排序算法有哪些?(每种时间复杂度都说一下,快排和堆排的编程思想是什么?) 2、说一下经典的图论算法及使用场景(最短路、最小生成树等等) 3、如何判断有向图是否有环?(拓扑排序) 4、更高级的树的算法了解哪些?他们的使用场景有什么?(二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B+树、B树) 5、字典树了解吗?他有什么用途?
==================网络====================
1、介绍一下HTTP协议 2、介绍一下HTTP1.0、1.1、2.0以及未来规划的3.0有什么区别和联系 3、了解过IO多路复用吗?
==================操作系统=================
1、介绍一下你知道的操作系统的知识 2、进程和线程是怎么切换的? 3、了解过协程码? 4、数据从内存写到磁盘是怎么样的一个过程?CPU读数据又是怎样的一个过程?(面试官想问的是DMA)
==================算法题==================
1、给你一个大小为10的整数数组和一个目标值target,每个数只能用一次,判断是否能用数组中的某些整数相加得到目标值target。(01背包,leetcode原题,没找到具体题号) 2、课程表(leetcode207)
==================反问===================
1、部门做什么?(saas系统,人事薪酬系统) 2、还有几轮面试
参考回答
面试官: 请做一个简短的自我介绍。
应聘者: 您好,我是[您的名字],是一名有[X]年经验的后端开发工程师。我主要使用Java和Python进行开发,对数据结构、算法、网络和操作系统都有深入的了解。在过去的工作中,我参与过[具体项目名称]的开发,主要负责[具体职责]。我热爱技术,经常关注最新的技术动态,并且喜欢在实际项目中应用新技术来解决问题。
面试官: 好的,虽然你的项目经验看起来有些简单,但我们先继续其他方面的问题。让我们从数据结构开始。
面试官: 数据结构的排序算法有哪些?每种的时间复杂度是多少?快排和堆排的编程思想是什么?
应聘者: 常见的排序算法包括:
- 冒泡排序:O(n^2)
- 选择排序:O(n^2)
- 插入排序:O(n^2)
- 希尔排序:O(nlogn) 到 O(n^2)之间
- 归并排序:O(nlogn)
- 快速排序:平均O(nlogn),最坏O(n^2)
- 堆排序:O(nlogn)
- 计数排序:O(n+k),k是数据范围
- 桶排序:O(n+k)
- 基数排序:O(nk),k是最大数的位数
快速排序的核心思想是分治法。它选择一个基准元素,将数组分成两部分,一部分小于基准,一部分大于基准,然后递归地对这两部分进行排序。
堆排序的思想是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。它先将数组构建成一个最大堆,然后将堆顶元素与末尾元素交换,这样末尾元素就是最大值。然后将剩余的n-1个元素重新构造成一个堆,重复这个过程直到只有一个元素为止。
面试官: 说一下经典的图论算法及使用场景。
应聘者: 经典的图论算法包括:
- Dijkstra算法:用于求解单源最短路径问题。适用于无负权边的图,常用于导航系统、网络路由等。
- Floyd-Warshall算法:用于求解所有点对最短路径问题。适用于正权或负权(但无负权回路)的图,常用于寻找网络中任意两点间的最短路径。
- Prim算法和Kruskal算法:用于求解最小生成树问题。适用于带权无向图,常用于网络设计、电路设计等。
- Bellman-Ford算法:用于求解单源最短路径问题,可以处理负权边。常用于路由协议如RIP(Routing Information Protocol)。
- 拓扑排序:用于有向无环图(DAG)的顶点排序。常用于任务调度、编译依赖分析等。
- 强连通分量算法(如Kosaraju算法):用于找出有向图中的强连通分量。常用于社交网络分析、网页链接分析等。
这些算法在网络设计、路径规划、调度问题等多个领域有广泛应用。
面试官: 如何判断有向图是否有环?
应聘者: 判断有向图是否有环,我们可以使用拓扑排序或者深度优先搜索(DFS)。
使用拓扑排序的方法是:
- 计算图中每个顶点的入度。
- 将所有入度为0的顶点加入队列。
- 当队列非空时,取出一个顶点,将其所有邻接顶点的入度减1。如果减1后邻接顶点的入度变为0,则将其加入队列。
- 重复步骤3,直到队列为空。
- 如果最终图中所有顶点都被访问过,则图中无环;否则,图中有环。
这个方法的时间复杂度是O(V+E),其中V是顶点数,E是边数。
使用DFS的方法是:
- 对图中的每个未访问的顶点进行DFS。
- 在DFS过程中,标记每个顶点的状态(未访问、正在访问、已访问完成)。
- 如果在DFS过程中,遇到一个"正在访问"的顶点,说明图中存在环。
这个方法的时间复杂度也是O(V+E)。
面试官: 更高级的树的算法了解哪些?他们的使用场景有什么?
应聘者: 更高级的树算法包括:
- 二叉树:基本的树结构,用于表示层次关系。
- 二叉搜索树(BST):左子树的所有节点值小于根节点,右子树的所有节点值大于根节点。用于快速查找、插入和删除操作,平均时间复杂度O(logn)。
- 平衡二叉树(如AVL树):在BST的基础上保证树的平衡,防止树退化成链表。用于需要频繁插入删除的动态数据集。
- 红黑树:一种自平衡的BST,在Linux内核、Java的TreeMap等地方广泛使用。相比AVL树,牺牲了部分平衡性来减少插入和删除操作的旋转次数。
- B树:一种多路搜索树,常用于数据库和文件系统中。能够减少磁盘I/O次数,提高查询效率。
- B+树:B树的变种,所有数据都存在叶子节点,非叶子节点只存索引。广泛用于数据库索引,如MySQL的InnoDB存储引擎。
这些高级树结构主要用于优化查询、插入、删除操作,以及在外部存储(如磁盘)上组织大量数据。选择哪种结构取决于具体的应用场景,如数据量大小、操作频率、是否需要范围查询等。
面试官: 字典树了解吗?它有什么用途?
应聘者: 是的,我了解字典树,也称为前缀树(Trie)。
字典树是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这种数据结构有以下特点:
- 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
- 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串。
- 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
字典树的主要用途包括:
- 字符串检索:可以在O(m)时间内完成一个长度为m的字符串查询。
- 前缀匹配:可以快速查找具有相同前缀的全部键值。
- 字符串排序:字典树天然地按字典序存储字符串。
- 最长公共前缀:可以用于查找一组字符串的最长公共前缀。
- 自动补全:在搜索引擎、输入法等应用中,可以快速找出所有以某个前缀开始的字符串。
- IP路由表查找:在计算机网络中,路由器使用类似字典树的结构来存储路由表。
字典树在需要大量字符串操作的场景中非常有用,如拼写检查、IP路由、电话号码簿等。它的主要优势是在时间和空间上都能提供不错的性能。
面试官: 好的,让我们转向网络方面的问题。介绍一下HTTP协议。
应聘者: HTTP(超文本传输协议)是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。它是World Wide Web数据通信的基础。
HTTP的主要特点包括:
- 客户端-服务器模型:客户端发送请求,服务器返回响应。
- 无状态:每个请求都是独立的,服务器不会在不同请求之间保留任何数据。
- 可扩展:通过headers可以轻松地扩展协议的功能。
- 无连接:每次连接只处理一个请求。(注:HTTP/1.1引入了持久连接)
- 媒体独立:任何类型的数据都可以通过HTTP传输。
HTTP请求方法包括GET、POST、PUT、DELETE等,用于指定对资源的操作。
HTTP状态码用于表示请求的结果,如200 (OK),404 (Not Found),500 (Internal Server Error)等。
HTTP协议广泛应用于Web浏览器、移动应用等各种网络通信场景。
面试官: HTTP1.0、1.1、2.0以及未来规划的3.0有什么区别和联系?
应聘者: HTTP各个版本的主要区别和联系如下:
- HTTP/1.0 (1996年):
- 引入了版本号概念
- 增加了POST、HEAD等方法
- 增加了状态码、多字符集支持等
- HTTP/1.1 (1997年):
- 引入了持久连接(Keep-Alive),默认开启
- 增加了管道化(Pipelining)技术
- 支持虚拟主机
- 增加了更多的缓存控制机制
- 新增了OPTIONS、PUT、DELETE等方法
- HTTP/2 (2015年):
- 使用二进制格式传输数据,而不是文本格式
- 支持多路复用,允许同时通过单一的TCP连接发起多重的请求-响应消息
- 使用HPACK压缩HTTP头部
- 服务器推送(Server Push)
- 请求优先级
- HTTP/3 (开发中):
- 基于QUIC协议,使用UDP而不是TCP
- 改进的拥塞控制
- 连接迁移
- 0-RTT连接建立
- 更好的错误处理
主要的演进趋势是提高性能、降低延迟、增强安全性和改善用户体验。每个新版本都在解决前一个版本的限制和问题,同时保持向后兼容性。
面试官: 了解过IO多路复用吗?
应聘者: 是的,我了解IO多路复用。
IO多路复用是一种同步IO模型,它允许单个进程同时监视多个文件描述符,以确定是否有任何描述符准备好进行IO操作。这种技术可以显著提高程序的性能和可伸缩性。
主要的IO多路复用机制包括:
- select:最早的IO多路复用函数,可以监视多个文件描述符。但它有一些限制,如文件描述符数量上限为1024。
- poll:类似于select,但没有文件描述符数量的限制。
- epoll:Linux特有的IO多路复用机制,性能最好。它使用事件驱动的方式,只关注活跃的文件描述符。
- kqueue:BSD系统的IO多路复用机制,类似于epoll。
IO多路复用的主要优势是:
- 可以同时监控多个IO操作,提高程序的并发性。
- 非阻塞IO,提高了程序的响应速度。
- 比创建多线程的开销要小。
在实际应用中,IO多路复用被广泛用于高性能的网络服务器设计中,如Nginx、Redis等。
面试官: 好的,让我们转向操作系统方面。介绍一下你知道的操作系统的知识。
应聘者: 操作系统是管理计算机硬件和软件资源的系统软件。以下是一些关键概念:
- 进程管理:操作系统负责创建、调度、中断和终止进程。包括进程状态、进程调度算法(如轮转、优先级调度)等。
- 内存管理:负责分配和回收内存。包括分页、分段、虚拟内存等概念。
- 文件系统:管理持久化存储。包括文件组织、目录结构、文件保护等。
- I/O管理:控制外部设备的操作。包括缓冲、高速缓存、设备驱动程序等。
- 死锁:系统资源的循环等待。包括死锁的预防、避免、检测和恢复。
- 并发控制:管理多个进程同时执行。包括互斥、同步、信号量等概念。
- 安全和保护:保护系统资源不被非法访问。包括访问控制、身份认证等。
- 网络功能:提供网络通信支持。包括协议栈、网络驱动等。
- 系统调用:提供用户程序和操作系统之间的接口。
这些概念共同构成了操作系统的核心功能,使得计算机能够高效、安全地运行。
面试官: 进程和线程是怎么切换的?
应聘者: 进程和线程的切换,也称为上下文切换,是操作系统的一个重要功能。这个过程大致如下:
- 进程切换:
- 保存当前进程的上下文(CPU寄存器状态、程序计数器等)到进程控制块(PCB)中。
- 将CPU的控制权从当前进程切换到操作系统内核。
- 选择下一个要运行的进程(通过调度算法)。
- 从新进程的PCB中恢复上下文。
- 将CPU控制权交给新进程。
- 线程切换:
- 线程切换类似于进程切换,但开销较小。
- 保存当前线程的上下文到线程控制块(TCB)。
- 选择下一个要运行的线程。
- 恢复新线程的上下文。
线程切换比进程切换更轻量,因为同一进程内的线程共享地址空间和其他资源,切换时不需要切换内存映射等信息。
切换的触发可能由时间片用完、I/O操作、高优先级任务到达等原因引起。
面试官: 了解过协程吗?
应聘者: 是的,我了解协程。协程是一种用户级线程,也被称为轻量级线程。它的主要特点是:
- 用户空间调度:协程的调度由用户程序控制,而不是操作系统。
- 轻量级:创建和切换的开销非常小,可以轻松创建上万个协程。
- 非抢占式:协程主动让出控制权,而不是被操作系统强制剥夺。
- 共享地址空间:同一进程内的协程共享地址空间,通信更简单高效。
- 状态保存:协程可以在特定点保存状态,之后再恢复,有利于实现某些复杂的控制结构。
协程在一些语言中有原生支持,如Go语言的goroutine,Python的asyncio。它们特别适合I/O密集型任务,可以大幅提高程序的并发性能。
面试官: 数据从内存写到磁盘是怎么样的一个过程?CPU读数据又是怎样的一个过程?
应聘者: 这个问题涉及到DMA(直接内存访问)的概念。让我分别解释这两个过程:
- 数据从内存写到磁盘:
- CPU初始化DMA控制器,设置源地址(内存)、目标地址(磁盘)和传输数据量。
- DMA控制器直接控制内存到磁盘的数据传输,不需要CPU干预每个字节的传输。
- 传输完成后,DMA控制器向CPU发送中断信号。
- CPU处理这个中断,确认数据传输完成。
- CPU读取数据:
-
CPU发出读取请求到内存控制器。
-
如果数据在缓存中,直接从缓存读取(缓存命中)。
-
如果数据不在缓存中(缓存未命中):
-
内存控制器访问主内存。
-
数据从主内存传输到CPU的缓存。
-
CPU从缓存中读取数据。
在现代计算机中,DMA大大减轻了CPU在I/O操作中的负担,提高了系统整体性能。而CPU的多级缓存机制则有效地缓解了CPU和主内存之间的速度差异,提高了数据访问速度。
面试官: 好的,现在我们来做两道算法题。第一题:给你一个大小为10的整数数组和一个目标值target,每个数只能用一次,判断是否能用数组中的某些整数相加得到目标值target。
应聘者: 这个问题可以用动态规划来解决,具体是0-1背包问题的变体。以下是Python的实现:
class Solution {
public boolean canSum(int[] nums, int target) {
boolean[] dp = new boolean[target + 1];
dp[0] = true;
for (int num : nums) {
for (int i = target; i >= num; i--) {
dp[i] |= dp[i - num];
}
}
return dp[target];
}
public static void main(String[] args) {
Solution solution = new Solution();
int[] nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
int target = 15;
System.out.println(solution.canSum(nums, target)); // 输出: true
}
}
这个算法的时间复杂度是O(n*target),空间复杂度是O(target),其中n是数组的长度。
算法的思路是:
- 创建一个布尔数组dp,dp[i]表示是否可以用数组中的数相加得到i。
- 初始化dp[0] = True,因为总是可以选择不使用任何数得到和为0。
- 对于数组中的每个数num,从target到num遍历:
- 如果dp[i-num]为True,说明可以用一些数得到i-num,那么再加上num就可以得到i,所以dp[i]也为True。
- 最后返回dp[target],即是否可以得到目标值。
面试官: 第二题:课程表(LeetCode 207)
应聘者: 这个问题本质上是判断一个有向图是否有环。我们可以使用拓扑排序或DFS来解决。这里我用拓扑排序的方法:
import java.util.*;
class Solution {
public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
// 构建图和入度数组
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>(numCourses);
int[] inDegree = new int[numCourses];
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
for (int[] prereq : prerequisites) {
graph.get(prereq[1]).add(prereq[0]);
inDegree[prereq[0]]++;
}
// 将所有入度为0的节点加入队列
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
if (inDegree[i] == 0) {
queue.offer(i);
}
}
// 记录已访问的节点数
int visited = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int node = queue.poll();
visited++;
// 将所有相邻节点的入度减1
for (int neighbor : graph.get(node)) {
inDegree[neighbor]--;
if (inDegree[neighbor] == 0) {
queue.offer(neighbor);
}
}
}
// 如果访问的节点数等于课程总数,说明没有环
return visited == numCourses;
}
}
这个算法的时间复杂度是O(V+E),空间复杂度是O(V+E),其中V是课程数,E是先决条件的数量。
算法的思路是:
- 构建图和入度数组。
- 将所有入度为0的节点(没有先决条件的课程)加入队列。
- 每次从队列中取出一个节点,访问计数加1,并将其所有邻接节点的入度减1。
- 如果某个邻接节点的入度变为0,将其加入队列。
- 重复步骤3和4,直到队列为空。
- 如果访问的节点数等于课程总数,说明所有课程都可以完成,即图中没有环。
这个方法实际上是通过逐步删除入度为0的节点来判断图中是否存在环。如果存在环,那么环中的节点的入度永远不会变为0,最终访问的节点数会小于总节点数。
面试官: 好的,面试到此结束。你有什么想问我的吗?
应聘者: 是的,我有两个问题想请教:
- 能否介绍一下贵部门主要负责的业务和技术栈?您提到是做SaaS系统,人事薪酬系统,我很感兴趣想了解更多细节。
- 接下来还有几轮面试?整个招聘流程是怎样的?
面试官: [面试官会根据公司实际情况回答这些问题]
应聘者: 非常感谢您的解答,这些信息对我很有帮助。我对贵公司的技术和业务都很感兴趣,希望有机会能加入您的团队。谢谢您今天的时间,期待下一步的反馈。
面试官: 好的,我们会尽快给你反馈。谢谢你的参与,再见。
应聘者: 谢谢,再见。
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