随笔分类 - 面试题分析
摘要：因为这道题目经常被问到。干脆总结一下，免得遗漏了。 参考文章：http://www.cnblogs.com/qiaoconglovelife/p/5735936.html 1 本质上都是同步I/O 三者都是I/O复用，本质上都属于同步I/O。因为三者只是负责通知应用程序什么时候数据准备好了，实际的I
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摘要：不管Java，C++都有进程、线程相关的内容。在这里统一整理吧。 Python的线程，其实是伪线程，不能真正的并发。下面也有讲。 线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈)。 多个线程共享内存。 参考了这篇文章：http://www.cnblogs
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摘要：原文链接：http://www.importnew.com/12773.html 这里有一个排版好看一点的：http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3958019.html 看过上面这篇，还有这一篇：http://www.tuicool.com/articles/V
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摘要：首先，无关重载。 注：重载是同一个类的各个函数之间的。重写是父类子类之间的。Overload和Overwrite（也叫Override）的区别。 注意：Java里面区分重写(Override/Overwrite)与隐藏(Hide?)。而C++里面区分的是覆盖(Override)和隐藏/重写(Over
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摘要：今天在面试培训的时候，接触到了STAR面试法。 觉得挺好的，用来准备非技术面试，还蛮全面的。所以可以多了解一下。 可以参考：http://www.hrloo.com/rz/73652.html
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摘要：参考 Link 另外，这篇文章也提到了利用Hash碰撞而产生DOS攻击的案例： http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5990475.html 一 加法Hash 二 位运算Hash 这类型Hash函数通过利用各种位运算（常见的是移位和异或）来充分的混合输入元素。比如
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摘要：用归并排序方式 最原始的方法的复杂度是O(n^2)。 使用归并排序的方式，可以把复杂度降低到O(nlgn). 设A[1..n]是一个包含N个非负整数的数组。如果在i〈 j的情况下，有A〉A[j]，则(i,j)就称为A中的一个逆序对。例如，数组（3，1，4，5，2）的“逆序对”有<3,1>,<3,2>
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摘要：今天看到了这篇文章，非常非常棒：http://blog.csdn.net/nedushy123/article/details/23827361 把内容转载如下，以作收藏： 经典算法面试题一览 1. 自然就是careercup （类似的网站还有glassdoor） careercup不难，参考二爷划
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摘要：下载了第五版：/Users/baidu/Documents/Data/Interview/算法与数据结构/《CareerCup+Top+150+Questions+5th.pdf》 参考这篇文章给出的分类： http://www.cnblogs.com/wei-li/p/3318929.html#C
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摘要：Java 面试中的重要话题 多线程，并发及线程基础数据类型转换的基本原则垃圾回收（GC）Java 集合框架数组字符串GOF 设计模式SOLID （单一功能、开闭原则、里氏替换、接口隔离以及依赖反转）设计原则抽象类与接口Java 基础，如 equals 和 hashcode泛型与枚举Java IO 与
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摘要：找了这篇文章看了一下面试题<Spark 和hadoop的一些面试题（准备）> http://blog.csdn.net/qiezikuaichuan/article/details/51578743 其中有一道题目很不错，详见： http://www.aboutyun.com/thread-1882
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摘要：1. the most difficult bug u fixed and how u solved this problem.. 解决过很多疑难bug。最困难的分为两类。一类是并发、多线程类的，因为bug的出现依赖于一定的时序，难以复现；看到的是被破坏的现场。线程安全类问题很多发。 另一类是对外部
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摘要：另开一文分析字符串相关的各种算法，以及用到的各种数据结构，包括前缀树后缀树等各种树。 先来一个汇总， 算法： 本文中提到的字符串匹配算法有：KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数、获取KV内容：Trie树（字典树、前缀树）
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摘要：首先，中位数问题可以归结为求 K=n/2的 第K小元素，并无明显区别。 第一种方法，用MaxHeap，大小为K的大顶堆，能够求出最小的K的元素，复杂度为O(n*logK). 当K较大时，复杂度会较高。其实只需要求出第K小，而不是全部前K的序列，可以有更优化的方式。(大顶堆的方法就不贴代码了) 第二种
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