常見面試題

python題python

1.類方法(classmethod):1.在python中.類方法 @classmethod 是一個函數修飾符,它表示接下來的是一個類方法,而對於日常咱們見到的則叫作實例方法。算法

                 類方法的第一個參數cls,而實例方法的第一個參數是self,表示該類的一個實例。數據庫

              2.普通對象方法至少須要一個self參數,表明類對象實例。多線程

              3.類方法有類變量cls傳入,從而能夠用cls作一些相關的處理。而且有子類繼承時,調用該類方法時,傳入的類變量cls是子類,而非父類。函數

               對於類方法,能夠經過類來調用,就像C.f(),有點相似C++中的靜態方法, 也能夠經過類的一個實例來調用,就像C().f(),這裏C(),寫成這樣以後它就是類的一個實例了。線程

 

class info(object):

  @classmethod
  def sayclassmethod(cls):

    print 'say %s' % cls

  def saymethod(self):

    print 'say %s' % self


test = info()
test.saymethod()##實例調用方法
test.sayclassmethod()##實例調用類方法
info.saymethod(test)##類調用實例方法
info.sayclassmethod()##類調用類方法

2.python中的變量名區分大小寫。對象

3.關鍵字參數清除了參數順序的需求,關鍵字參數之間不存在前後順序。blog

4.多線程繼承

  1.當一個進程啓動以後,會默認產生一個主線程,由於線程是程序執行流的最小單元,當設置多線程時,主線程會建立多個子線程,在python中,進程

     默認狀況下(其實就是setDaemon(False)),主線程執行完本身的任務之後,就退出了,此時子線程會繼續執行本身的任務,直到本身的任務結束。

  2.當咱們使用setDaemon(True)方法,設置子線程爲守護線程時,主線程一旦執行結束,則所有線程所有被終止執行,可能出現的狀況就是,子線程的任務

     尚未徹底執行結束,就被迫中止。

  3.出現2狀況就使用join。join所完成的工做就是線程同步,即主線程任務結束以後,進入阻塞狀態,一直等待其餘的子線程執行結束以後,主線程在終止。

  4.join有一個timeout參數:

    1.當設置守護線程時,含義是主線程對於子線程等待timeout的時間將會殺死該子線程,最後退出程序。因此說,若是有10個子線程,所有的等待時間就是每一個timeout的累加和。

     簡單的來講,就是給每一個子線程一個timeout的時間,讓他去執行,時間一到,無論任務有沒有完成,直接殺死。

    2.沒有設置守護線程時,主線程將會等待timeout的累加和這樣的一段時間,時間一到,主線程結束,可是並無殺死子線程,子線程依然能夠繼續執行,直到子線程所有結束,程序退出。

 

SQL:

1.primary key  主鍵

 unique  惟一約束

 foreign key   外鍵約束

2.修改數據庫命令:AlterDatabase

3.DML觸發器:是數據庫特殊的存儲程序,一般不直接調用,而是由數據庫事件觸發。

  

一. DML觸發器
在數據庫上執行insert,update,delete時,DML觸發器會被激活。
 
 
 
算法:
1.機率算法:數值機率算法、蒙特卡洛算法、拉斯維加斯算法、舍伍德算法。
   貪心算法:作出在當前看來最好的選擇。
   動態規劃算法:每次決策依賴於當前狀態,又隨即引發狀態的轉移。
   分治算法:把一個複雜的問題分紅兩個或者更多的相同或類似的子問題,再把子問題分紅更小的子問題,直到最後的子問題能夠簡單的直接求解。原問題
      的解便是子問題解的合併。
   分支限界法:「分支「採用廣度優先的策略,依次搜索E-結點的全部分支,也就是全部相鄰結點,拋棄不知足約束條件的結點,其他結點加入活結點表。
      而後從表中選擇一個結點做爲下一個E-結點,繼續搜索。
 回溯法:是一種選優搜索法,按選優條件向前搜索,以達到目標。但當探索到某一步時,發現原先選擇並不優或達不到目標,就退回一步從新選擇,這種走不通就退回再走的技術爲回溯法。
    但在通常狀況下,分支限界法與回溯法的求解目標不一樣。 回溯法的求解目標是找出T中知足約束條件的全部解,而 分支限界法的求解目標則是找出 知足約束條件的一個解
    或是在知足約束條件的解中找出使某一目標函數值達到 極大或極小的解,即在某種意義下的 最優解
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