面試總結1

時間  2019-11-14
標籤 面試 總結 欄目 快樂工作 简体版
原文   原文鏈接

一、http和https區別php

二、MySQL隔離級別html

三、linux基礎命令java

四、PHP魔術方法mysql

五、php7新特性linux

六、MySQL分區分表nginx

七、MySQL索引原理及查詢優化面試

八、nginx實現負載均衡redis

九、nginx實現反向代理算法

十、反射與映射sql

十一、redis

十二、進程與線程

1三、進程調度

1四、MySQL經常使用數據類型

1五、三次握手和四次揮手

1六、PHP實現原理

1七、設計一個排名榜的設計方案

1八、abcde求子集，必需要包含所有字母，不能有重複

1九、階乘算法

20、12345求子集

2一、編寫shell腳本，讀取  ./path 目錄下全部 .data文件

2二、二叉樹的層級查找

2三、B樹和B+樹

答案：

一、http和https區別

二、MySQL事物及隔離級別:

事物的基本要素：

①原子性（Atomicity）：事務開始後全部操做，要麼所有作完，要麼所有不作，不可能停滯在中間環節。事務執行過程當中出錯，會回滾到事務開始前的狀態，全部的操做就像沒有發生同樣。也就是說事務是一個不可分割的總體，就像化學中學過的原子，是物質構成的基本單位。

②一致性（Consistency）：事務開始前和結束後，數據庫的完整性約束沒有被破壞 。好比A向B轉帳，不可能A扣了錢，B卻沒收到。

③隔離性（Isolation）：同一時間，只容許一個事務請求同一數據，不一樣的事務之間彼此沒有任何干擾。好比A正在從一張銀行卡中取錢，在A取錢的過程結束前，B不能向這張卡轉帳。

⑤持久性（Durability）：事務完成後，事務對數據庫的全部更新將被保存到數據庫，不能回滾。

隔離級別：

①髒讀（未提交讀）：事務A讀取了事務B更新的數據，而後B回滾操做，那麼A讀取到的數據是髒數據

②提交讀（不可重複讀）：事務 A 屢次讀取同一數據，事務 B 在事務A屢次讀取的過程當中，對數據做了更新並提交，致使事務A屢次讀取同一數據時，結果 不一致。

③幻讀（可重複讀）：系統管理員A將數據庫中全部學生的成績從具體分數改成ABCDE等級，可是系統管理員B就在這個時候插入了一條具體分數的記錄，當系統管理員A改結束後發現還有一條記錄沒有改過來，就好像發生了幻覺同樣，這就叫幻讀。

④可串行化：是最高的隔離級別。它經過強制事物串行執行，避免了前面說的幻讀問題。簡單來講，serializable會在讀取的每一行數據上都加鎖，因此可能致使大量的超市和鎖爭用的問題。實際應用中也不多用到這個隔離級別，只有在很是須要確保數據的一致性並且能夠接受沒有併發的狀況下，才考慮採用該級別。

三、linux基礎命令

四、PHP魔術方法：

__construct()，類的構造函數

__destruct()，類的析構函數

__call()，在對象中調用一個不可訪問方法時調用

__callStatic()，用靜態方式中調用一個不可訪問方法時調用

__get()，得到一個類的成員變量時調用

__set()，設置一個類的成員變量時調用

__isset()，當對不可訪問屬性調用isset()或empty()時調用

__unset()，當對不可訪問屬性調用unset()時被調用。

__sleep()，執行serialize()時，先會調用這個函數

__wakeup()，執行unserialize()時，先會調用這個函數

__toString()，類被當成字符串時的迴應方法

__invoke()，調用函數的方式調用一個對象時的迴應方法

__set_state()，調用var_export()導出類時，此靜態方法會被調用。

__clone()，當對象複製完成時調用

__autoload()，嘗試加載未定義的類

__debugInfo()，打印所需調試信息

實例：參見詳情

五、PHP7新特性：參考1；參考2；參考3

六、MySQL分區分表：mysql分表分庫策略；

七、MySQL索引原理及查詢優化：MySQL查詢優化

8：nginx實現負載均衡：負載均衡算法；nginx實現負載均衡與緩存；nginx負載均衡與反向代理；

9：nginx實現反向代理：使用nginx實現反向代理

10：反射與映射：Java反射和映射

11：redis：redis面試；redis和memcache

12：進程與線程：參見1；參見2；參見3

1三、進程調度：

①先來先服務

②短做業優先

③高優先權優先調度算法

④高響應比優先調度算法

⑤基於時間片的輪轉

⑥多級反饋隊列調度算法

詳解：進程調度算法；Linux進程調度原理

14：MySQL經常使用數據類型

①整數

　　

②【定數】小數：decimal(dec)精確小數類型---精確數的存儲

③浮點數：float/double單精度、雙精度浮點類型········

④字符串：

　　char(n)：固定長度，最多255個字符

　　varchar(n)：固定長度，最多65535個字符

　　tinytext：可變長度，最多255個字符

　　text：可變長度，最多65535個字符

　　mediumtext：可變長度，最多2的24次方-1個字符

　　longtext：可變長度，最多2的32次方-1個字符

⑤日期時間時區：

　　date：日期 '2008-12-02'

　　time：時間 '12:25:36'

　　datetime：日期時間 '2008-12-12 22:06:44'

　　timestamp：自動存儲記錄修改時間（若是數據庫裏面有timestamp數據類型，就應該考慮時區問題）

15：三次握手和四次揮手：TCP/IP協議

1六、PHP實現原理

17：設計一個排名榜的設計方案

18：abcde求子集，必需要包含所有字母，不能有重複

function func2($arr, $str){ // $str 爲保存由 i 組成的一個排列狀況
    $cnt = count($arr);
    if($cnt == 1){
        echo $str . $arr[0] . "\n<br>";
    }  else {
        for ($i = 0; $i < count($arr); $i++) {
            $tmp = $arr[0];
            $arr[0] = $arr[$i];
            $arr[$i] = $tmp;
            func2(array_slice($arr, 1), $str . $arr[0]);
        }
    }
}
$a = array('1', '2', '3', '4');
func2($a, '');

 

19：階乘算法

方案一之遞歸：
private static long RecursiveFac(long n){
	 if (n == 0){
		 return 1;
	 }else{
		 return n * RecursiveFac(n - 1);
	 }
}
方案二之遞推：
private static long Fac(long n){
	var result = 1;
	for (var i = 1; i <= n; i++){
		result = result * i;
	}
	return result;
}
方案三之尾遞歸：
private static int TailRecursiveFac(int n, int accumulator){
	if (n == 0){
		return accumulator;
	} 
	return Fac(n - 1, n * accumulator);
}
方案四之消除尾遞歸：
private static int Fac(int n, int accumulator){
	while (true){
		var tempN = n;
		var tempAccumulator = accumulator; 
		if (tempN == 0){
			return tempAccumulator;
		} 
		n = tempN - 1;
		accumulator = tempN * tempAccumulator;
	}
}

20：12345求子集

　　public static List<List<Integer>> rank(int[] nums){
        List<Integer>source = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            source.add(nums[i]);
        }
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < source.size(); i++) {
            List<Integer> tem = new ArrayList<>();
            tem.add(source.get(i));
            if (res.size()>0){
                List<List<Integer>> in = new ArrayList<>();

                for (List<Integer> re : res) {
                    List<Integer> temp = new ArrayList<>(tem);
                    temp.addAll(re);
                    in.add(temp);
                }
                res.addAll(in);
            }
            res.add(tem);
        }
        res.add(new ArrayList<>());
        return res;
    }

2一、編寫shell腳本，讀取  ./path 目錄下全部 .data文件

2二、二叉樹的層級查找

　　　　class TreeNode {
		int val;
		TreeNode left;
		TreeNode right;
		TreeNode(int x) { val = x; }
	}
	
	public static void LaywerTraversal(TreeNode root){
		if(root==null) {
			return;
		}
		LinkedList<TreeNode> list = new LinkedList<TreeNode>();  
		list.add(root);
		TreeNode currentNode;
		while(!list.isEmpty()){
			currentNode=list.poll();
			System.out.println(currentNode.val);
			if(currentNode.left!=null){
				list.add(currentNode.left);
			}
			if(currentNode.right!=null){
				list.add(currentNode.right);
			}
		}
	}

2三、B樹即二叉樹：

　　爲何B樹能夠優化查詢：爲何B類樹能夠進行優化呢？咱們能夠根據B類樹的特色，構造一個多階的B類樹，而後在儘可能多的在結點上存儲相關的信息，保證層數儘可能的少，以便後面咱們能夠更快的找到信息，磁盤的I/O操做也少一些，並且B類樹是平衡樹，每一個結點到葉子結點的高度都是相同，這也保證了每一個查詢是穩定的。

　　這裏的B樹，也就是英文中的B-Tree，一個 m 階的B樹知足如下條件：

  1. 每一個結點至多擁有m棵子樹；
  2. 根結點至少擁有兩顆子樹（存在子樹的狀況下）；
  3. 除了根結點之外，其他每一個分支結點至少擁有 m/2 棵子樹；
  4. 全部的葉結點都在同一層上；
  5. 有 k 棵子樹的分支結點則存在 k-1 個關鍵碼，關鍵碼按照遞增次序進行排列；
  6. 關鍵字數量須要知足ceil(m/2)-1 <= n <= m-1；

　　B樹上大部分的操做所須要的磁盤存取次數和B樹的高度是成正比的，在B樹中能夠檢查多個子結點，因爲在一棵樹中檢查任意一個結點都須要一次磁盤訪問，因此B樹避免了大量的磁盤訪問。

爲何須要B+樹：因爲B+樹的數據都存儲在葉子結點中，分支結點均爲索引，方便掃庫，只須要掃一遍葉子結點便可，可是B樹由於其分支結點一樣存儲着數據，咱們要找到具體的數據，須要進行一次中序遍歷按序來掃，因此B+樹更加適合在區間查詢的狀況，因此一般B+樹用於數據庫索引，而B樹則經常使用於文件索引。

　　以一個m階樹爲例：

  1. 根結點只有一個，分支數量範圍爲[2，m]；
  2. 分支結點，每一個結點包含分支數範圍爲[ceil(m/2), m]；
  3. 分支結點的關鍵字數量等於其子分支的數量減一，關鍵字的數量範圍爲[ceil(m/2)-1, m-1]，關鍵字順序遞增；
  4. 全部葉子結點都在同一層；

B樹和B+樹的區別：

　　這都是因爲B+樹和B具備這不一樣的存儲結構所形成的區別，以一個m階樹爲例。

  1. 關鍵字的數量不一樣；B+樹中分支結點有m個關鍵字，其葉子結點也有m個，其關鍵字只是起到了一個索引的做用，可是B樹雖然也有m個子結點，可是其只擁有m-1個關鍵字。
  2. 存儲的位置不一樣；B+樹中的數據都存儲在葉子結點上，也就是其全部葉子結點的數據組合起來就是完整的數據，可是B樹的數據存儲在每個結點中，並不只僅存儲在葉子結點上。
  3. 分支結點的構造不一樣；B+樹的分支結點僅僅存儲着關鍵字信息和兒子的指針（這裏的指針指的是磁盤塊的偏移量），也就是說內部結點僅僅包含着索引信息。
  4. 查詢不一樣；B樹在找到具體的數值之後，則結束，而B+樹則須要經過索引找到葉子結點中的數據才結束，也就是說B+樹的搜索過程當中走了一條從根結點到葉子結點的路徑。

 

擴展：

獲取樹的深度：

class Bitree {
　　int data;
　　Bitree left;
　　Bitree right;
}
	

private static int BitreeDepth(Bitree p) {
　　int rd,ld;
　　if(p == null){
　　	return 0;
　　}else{
	ld=BitreeDepth(p.left);
	rd=BitreeDepth(p.right);
	if(ld>rd){
	　　return ld+1;
	}else {
　　　　　　　return rd+1;
	}
　　}
}

求e在二叉樹P中的層次。若是不存在返回值爲0；不然返回值爲層次

class Bitree {
	int data;
	Bitree left;
	Bitree right;
}

private static int BitreeLevel(Bitree P,char e) {
	int ld=0;
	int rd=0;
	if(P == null){
		return 0;
	}else if(e==P.data){
                return 1;
	}else if(e!=P.data)	{
		ld=BitreeLevel(P.left,e);
		rd=BitreeLevel(P.right,e);
		if(ld>0){
			return ld+1;
		}else if(rd>0){
			return rd+1;
		}else {
			return 0;
		}
	}
	return ld>rd?ld:rd;
}
相關文章
相關標籤/搜索
每日一句
    每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
本站公眾號
   歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
聯繫我們 最近搜索 最新文章 沪ICP备13005482号-10 MyBatis教程 SQL 教程 MySQL教程 Java 教程 Thymeleaf 教程 Hibernate教程 Spring教程 Redis教程