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字节后端面经:3小时极限压榨,11个高频问题

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面试问题

字节后端面经,严刑拷打3小时。

  1. 问实习经历,但是拷打的是自己的项目,正规的规则引擎了解过吗。
  2. 浏览器键入网址全过程
  3. http为什么是无状态
  4. 死锁条件
  5. 子网掩码的作用
  6. mysql b+树和b树
  7. redis数据结构,用什么结构实现延迟消息队列
  8. redis分片集群,如何分片的,有什么好处
  9. jvm内存分布,有垃圾回收的是哪些地方
  10. spring的aop是如何实现的
  11. 算法: 数组最大子串和

面完一个小时约二面。

【二面】

  1. 判断字符串四种括号是否合法
  2. 写两道sql
  3. Linux命令熟吗,在log文件中查找所有IP,基于正则
  4. 线程安全单例模式
  5. 合并k个有序数组
  6. 中间加了道八股,redis过期删除和内存淘汰策略

全程60min,一直在做题,后面时间刚好到了就马上下线了,没给反问环节

题目来自:字节跳动 后端开发实习 一面_牛客网

面试回答

一面

面试官:欢迎来到字节跳动的面试。首先,我想了解一下你的实习经历,特别是你提到的项目。你说说看,你对正规的规则引擎了解多少?

求职者:谢谢面试官。在我的实习项目中,我们其实没有直接使用正规的规则引擎,但我对这个概念有一些了解。

规则引擎是一种将业务决策从应用程序代码中分离出来的技术。它允许非程序员用户配置或修改业务规则,而不需要改动底层应用代码。

一个典型的规则引擎通常包含以下几个核心组件:

  1. 规则库:存储所有的业务规则
  2. 事实库:存储用于匹配规则的数据
  3. 推理引擎:根据规则和事实进行匹配和推理的核心组件
  4. 规则编辑器:允许用户创建和修改规则的界面

虽然我们的项目没有使用现成的规则引擎,但我们确实实现了一些类似的功能。我们创建了一个简单的规则配置系统,允许业务人员通过GUI界面设置一些简单的if-then规则,这些规则会被转换为JSON格式存储在数据库中,然后由我们的后端服务解析和执行。

这种方式让我们能够快速响应业务需求的变化,而不需要每次都修改代码和重新部署。

面试官:不错,你对规则引擎有一定的了解。那么,让我们转向一个更基础的问题:当你在浏览器中键入一个网址并按下回车,整个过程中发生了什么?

求职者:这是一个很好的问题,涉及到了网络通信的多个层面。让我尝试详细解释一下这个过程:

  1. URL解析: 首先,浏览器会解析用户输入的URL,确定协议(如HTTP/HTTPS),主机名,端口号等信息。
  2. DNS查询
    • 浏览器首先检查自身的DNS缓存
    • 如果缓存中没有,则查询操作系统的DNS缓存
    • 如果还是没有,则查询本地的hosts文件
    • 如果以上都没有,则向配置的DNS服务器发起查询
  3. 建立TCP连接
    • 浏览器通过三次握手与服务器建立TCP连接
  4. TLS握手(如果是HTTPS):
    • 客户端和服务器交换证书,协商加密算法等
  5. 发送HTTP请求
    • 浏览器构造HTTP GET请求,包括请求头和请求体
  6. 服务器处理请求并返回响应
    • Web服务器(如Nginx)接收请求
    • 可能会经过负载均衡
    • 应用服务器(如Tomcat)处理请求
    • 可能会查询数据库或其他服务
  7. 浏览器接收HTTP响应
    • 浏览器开始接收服务器返回的HTML、CSS、JavaScript等资源
  8. 渲染页面
    • 解析HTML构建DOM树
    • 解析CSS构建CSSOM树
    • 将DOM和CSSOM组合成渲染树
    • 布局(Layout):计算每个节点在屏幕上的确切坐标
    • 绘制(Paint):将渲染树中的每个节点转换成屏幕上的实际像素
  9. 执行JavaScript
    • 如果有JavaScript,则下载并执行,可能会修改DOM结构

这个过程涉及了网络、操作系统、Web服务器、浏览器引擎等多个组件的协作。每一步都是很复杂的过程,我这里只是做了一个概括性的描述。

面试官:很好,你对这个过程有比较全面的理解。那么,在这个过程中,HTTP被称为无状态协议,你能解释一下为什么HTTP是无状态的吗?

求职者:当然,这是一个很好的问题。

HTTP被称为无状态协议,主要是因为:

  1. 独立性:每个HTTP请求都是独立的,服务器不会保留前后两次请求之间的关系。每次请求-响应都是一个完整的交互过程。
  2. 无记忆性:服务器不会记住之前的请求信息。每次请求到来时,服务器都会将其视为一个全新的请求,而不管之前是否有过交互。
  3. 简单性:这种设计使得HTTP协议非常简单和可扩展。服务器不需要维护复杂的状态信息,可以更容易地处理大量并发请求。
  4. 分布式友好:无状态特性使得负载均衡和水平扩展变得更加容易。请求可以被分发到任何一个服务器节点,而不需要考虑之前的交互历史。

然而,这种无状态特性也带来了一些挑战,特别是在需要保持用户状态的场景中(如用户登录)。为了解决这个问题,我们通常会使用一些技术来模拟"有状态"的行为:

  1. Cookies:服务器可以在响应中设置Cookie,客户端在后续请求中会自动带上这些Cookie,从而实现状态的保持。
  2. Session:服务器端的会话机制,通常与Cookie配合使用,在服务器端保存用户的状态信息。
  3. Token:如JWT(JSON Web Token),在客户端保存状态信息,每次请求都带上这个token。
  4. URL参数:将状态信息编码在URL中。

这些技术本质上是在无状态的HTTP协议之上构建了一层有状态的应用层协议,使得我们可以在保持HTTP简单性的同时,实现复杂的状态管理需求。

面试官:非常好,你对HTTP的无状态特性有很深入的理解。现在让我们转向一个操作系统相关的问题:你能描述一下死锁的条件吗?

求职者:当然,死锁是并发编程中的一个经典问题。死锁发生时,两个或多个线程互相等待对方释放资源,导致所有相关线程都无法继续执行。

死锁的发生需要同时满足四个必要条件,通常被称为Coffman条件

  1. 互斥条件(Mutual Exclusion)
    • 资源必须处于排他使用模式,即一次只能被一个进程使用
    • 如果另一个进程申请该资源,它必须等待直到该资源被释放。
  2. 持有并等待条件(Hold and Wait)
    • 进程必须持有至少一个资源,并且正在等待获取其他进程持有的额外资源
  3. 不可抢占条件(No Preemption)
    • 资源不能被强制从一个进程中抢占
    • 资源只能由持有它的进程在完成任务后自愿释放。
  4. 循环等待条件(Circular Wait)
    • 必须存在一个进程等待链,其中P1等待P2持有的资源,P2等待P3持有的资源,...,Pn等待P1持有的资源,形成一个循环。

这四个条件缺一不可。如果我们能打破其中任何一个条件,就可以预防死锁的发生。

在实际编程中,我们可以通过以下方式来避免死锁:

  1. 避免循环等待:对资源进行排序,并按照一定的顺序获取资源。
  2. 使用超时机制:在尝试获取锁时设置超时,如果超时就放弃这次操作。
  3. 死锁检测和恢复:周期性地检查系统是否处于死锁状态,如果是,则强制释放某些资源。
  4. 资源分配图算法:使用图论的方法来检测和避免死锁。

理解这些条件对于设计高并发系统和解决复杂的同步问题非常重要。

面试官:很好,你对死锁的理解很到位。现在让我们转向网络方面的问题:你能解释一下子网掩码的作用吗?

求职者:当然,子网掩码是网络管理中的一个重要概念。

子网掩码(Subnet Mask)主要有以下几个作用:

  1. 划分子网
    • 子网掩码用于将一个大的网络划分成多个较小的子网。
    • 它定义了IP地址中哪些位表示网络部分,哪些位表示主机部分。
  2. 确定网络和主机部分
    • 子网掩码与IP地址进行按位与运算,可以得到网络地址。
    • 剩余的部分则为主机地址。
  3. 判断IP地址是否在同一子网
    • 通过比较两个IP地址的网络部分,可以判断它们是否在同一子网内。
  4. 路由决策
    • 路由器使用子网掩码来决定如何转发数据包。
    • 它帮助路由器确定目标IP地址是在本地网络还是需要转发到其他网络。
  5. 提高网络效率
    • 通过合理的子网划分,可以减少广播域的大小,提高网络效率。
  6. 安全隔离
    • 子网划分可以将不同部门或功能的设备分隔开,提高网络安全性。

举个例子,假设我们有一个IP地址192.168.1.100,子网掩码为255.255.255.0:

  • 二进制形式:
    • IP: 11000000.10101000.00000001.01100100
    • 掩码:11111111.11111111.11111111.00000000
  • 进行按位与运算后得到网络地址:
    • 结果:11000000.10101000.00000001.00000000 (即192.168.1.0)
  • 主机部分为:01100100 (即100)

这表示这个IP属于192.168.1.0/24网络,主机号为100。

理解子网掩码对于网络配置、故障排除和网络设计都非常重要。它是IP寻址方案的核心部分,也是CIDR(无类域间路由)的基础。

面试官:很好,你对子网掩码的理解很全面。现在让我们转向数据库方面。你能比较一下MySQL中B+树和B树的区别吗?

求职者:当然,B树和B+树都是常用的数据结构,尤其在数据库索引中广泛应用。MySQL的InnoDB存储引擎就是使用B+树作为其索引结构。让我来比较一下这两种树结构:

  1. 节点存储
    • B树:每个节点既存储键(key)也存储数据(data)。
    • B+树:只有叶子节点存储数据(data),非叶子节点只存储键(key)。
  2. 叶子节点
    • B树:叶子节点和非叶子节点构造类似,都存储数据。
    • B+树:所有数据都存储在叶子节点中。
  3. 链表结构
    • B树:各个叶子节点之间没有指针连接。
    • B+树:叶子节点通过指针连接成一个有序链表。
  4. 查询效率
    • B树:可能在非叶子节点就找到目标数据,无需遍历到叶子节点。
    • B+树:无论查找什么数据,都要到叶子节点。但因为有链表,范围查询更高效。
  5. 树的高度
    • B+树通常比B树更"矮胖",因为非叶子节点不存储数据,可以存储更多的键。这意味着相同数据量下,B+树的高度往往更低。
    • 较低的树高意味着查询时需要的磁盘I/O次数更少,这在数据库系统中是非常重要的性能因素。
  6. 空间利用率
    • B树的非叶子节点也存储数据,空间利用率可能更高。
    • B+树的非叶子节点只存储键,可能会造成一些空间浪费,但这通常被其他优势所抵消。
  7. 范围查询
    • B+树的所有数据都在叶子节点,并且叶子节点形成一个有序链表,使得范围查询非常高效
    • B树的范围查询需要中序遍历,相对较慢。
  8. 插入和删除操作
    • 两种树的插入和删除操作复杂度相似,都需要维护树的平衡。
    • 但B+树因为只在叶子节点存储数据,可能在某些情况下更容易维护。
  9. 适用场景
    • B树更适合于需要频繁访问的系统,如文件系统。
    • B+树更适合于数据库索引等需要大量范围查询的场景。

在MySQL的InnoDB存储引擎中选择B+树作为索引结构,主要是因为:

  1. B+树的所有数据都在叶子节点,这使得查询具有稳定的性能。
  2. 叶子节点形成的有序链表使得范围查询和排序操作非常高效。
  3. B+树的高度通常更低,减少了磁盘I/O次数。

这些特性使得B+树特别适合数据库系统的索引结构,能够提供高效的查询、范围搜索和排序操作。

面试官:非常好,你对B树和B+树的理解很深入。现在让我们谈谈Redis。你能说说Redis的主要数据结构,以及如何用Redis实现延迟消息队列吗?

求职者:当然,我很乐意讨论Redis的数据结构和延迟消息队列的实现。

首先,让我介绍一下Redis的主要数据结构:

  1. 字符串(String)
    • 最基本的数据类型,可以存储字符串、整数或浮点数。
    • 最大能存储512MB的数据。
  2. 列表(List)
    • 双向链表,支持从两端插入和弹出元素。
    • 常用于实现队列或栈。
  3. 集合(Set)
    • 无序集合,元素不重复。
    • 支持交集、并集、差集等操作。
  4. 有序集合(Sorted Set)
    • 每个元素关联一个分数,根据分数排序。
    • 常用于排行榜等场景。
  5. 哈希(Hash)
    • 键值对的集合,适合存储对象。
    • 可以直接操作单个字段,而不需要读取整个对象。
  6. 位图(Bitmap)
    • 可以对字符串的位进行操作。
    • 常用于统计用户行为等场景。
  7. HyperLogLog
    • 用于基数统计,占用空间小。
    • 常用于统计网站独立访客数等。
  8. 地理空间(Geo)
    • 存储地理位置信息。
    • 可以计算两地距离、范围查询等。
  9. 流(Stream)
    • 用于消息队列,支持多消费者模式。
    • Redis 5.0 版本引入。

现在,让我们讨论如何使用Redis实现延迟消息队列:

  1. 使用有序集合(Sorted Set)实现

示例代码:

# 添加延迟消息 ZADD delayed_queue 1626062400 "message1" # 设置在2021-07-12 00:00:00执行 # 获取到期的消息 ZRANGEBYSCORE delayed_queue 0 1626062400 # 删除已处理的消息 ZREM delayed_queue "message1"
  • 将消息ID作为成员(member),将执行时间戳作为分数(score)。
  • 使用ZADD命令添加延迟消息。
  • 使用ZRANGEBYSCORE命令获取到期的消息。
  1. 使用Redis的键过期通知功能

示例代码:

# 设置消息,10秒后过期 SET message1 "content" EX 10 # 在客户端订阅过期事件 SUBSCRIBE __keyevent@0__:expired
  • 将消息存储为普通键值对,设置过期时间。
  • 配置Redis开启键空间通知(keyspace notification)。
  • 客户端订阅过期事件,收到通知后处理消息。
  1. 使用Redis的Stream数据结构(Redis 5.0+):

示例代码:

# 添加延迟消息,ID设置为未来时间戳 XADD mystream 1626062400000-0 message "content" # 读取到期消息 XREAD BLOCK 0 STREAMS mystream 0
  • 使用Stream存储消息。
  • 使用消费者组(Consumer Group)来管理消息的消费。
  • 通过设置消息的ID为未来时间戳来实现延迟。

这些方法各有优缺点:

  • 有序集合方法实现简单,但需要轮询。
  • 键过期通知方法不需要轮询,但可能会丢失消息。
  • Stream方法功能最强大,但只在较新版本的Redis中可用。

选择哪种方法取决于具体的应用场景和Redis版本。 面试官:非常好,你对Redis的理解很深入。那么,你能解释一下Redis的分片集群是如何工作的,以及它有什么好处吗?

求职者:Redis分片集群是一种用于横向扩展Redis的技术,它允许我们将数据分散到多个Redis节点上。让我详细解释一下它的工作原理和优势。

Redis分片集群的工作原理

  1. 哈希槽分配
    • Redis集群使用16384个哈希槽来分配数据。
    • 每个键根据CRC16算法计算哈希值,然后对16384取模,确定它属于哪个哈希槽。
    • 这些哈希槽被平均分配到集群中的各个节点。
  2. 数据分片
    • 当客户端存储一个键值对时,Redis先计算键属于哪个哈希槽。
    • 然后将数据存储到拥有该哈希槽的节点上。
  3. 节点通信
    • 集群中的节点通过一个叫做**"集群总线"**的TCP端口相互通信。
    • 它们使用gossip协议来交换集群的状态信息,如节点存活状态、哈希槽分配等。
  4. 重定向机制
    • 如果客户端连接到了错误的节点(即该节点不包含目标数据的哈希槽),
    • 节点会返回一个MOVED错误,告诉客户端正确的节点地址。
    • 高级的Redis客户端会缓存这些信息,以减少重定向次数。
  5. 故障转移
    • 集群使用主从复制模式来提高可用性。
    • 如果主节点失效,从节点会自动升级为新的主节点。

Redis分片集群的优势

  1. 横向扩展能力
    • 可以通过添加更多节点来增加集群的存储容量和处理能力。
    • 理论上可以扩展到上千个节点。
  2. 高可用性
    • 主从复制和自动故障转移确保了服务的连续性。
    • 即使部分节点失效,集群仍然可以继续工作。
  3. 性能提升
    • 数据分散在多个节点上,可以并行处理更多请求。
    • 每个节点负责的数据量减少,可能提高缓存命中率。
  4. 负载均衡
    • 请求自动分散到不同的节点,实现了负载均衡。
  5. 简化管理
    • 集群模式简化了大规模Redis部署的管理工作。
    • 提供了自动化的分片和故障处理机制。
  6. 数据局部性
    • 相关的数据可以通过特定的策略存储在同一节点,提高访问效率。
  7. 资源利用率
    • 可以充分利用多台机器的CPU、内存和网络资源。

然而,Redis分片集群也有一些限制,比如:

  • 不支持跨节点的事务操作。
  • 复杂的多键操作可能需要在客户端实现。
  • 数据迁移过程可能影响性能。

总的来说,Redis分片集群是一种强大的技术,特别适合需要处理大量数据或高并发请求的场景。它通过分布式的方式提供了扩展性、可用性和性能的显著提升。

面试官:非常好,你对Redis分片集群的理解很全面。现在让我们转向Java虚拟机。你能描述一下JVM的内存分布,以及哪些区域会进行垃圾回收吗?

求职者:当然,我很乐意讨论JVM的内存分布和垃圾回收。 JVM的内存结构主要分为以下几个部分:

  1. 堆(Heap)
    • 存储对象实例和数组。
    • 垃圾收集器管理的主要区域
    • 可以分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation)。
  2. 方法区(Method Area)
    • 存储类信息、常量、静态变量等。
    • 在JDK8之前,这块区域也称为"永久代"(PermGen)。
    • 在JDK8及以后,被元空间(Metaspace)取代,并使用本地内存。
  3. 程序计数器(Program Counter Register)
    • 记录当前线程执行的字节码行号。
    • 每个线程都有一个独立的程序计数器。
  4. Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks)
    • 每个线程私有,存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。
    • 每个方法调用都会创建一个栈帧(Stack Frame)。
  5. 本地方法栈(Native Method Stack)
    • 为本地方法(Native Method)服务。

现在,让我们讨论哪些区域会进行垃圾回收:

  1. 堆(Heap)
    • 这是垃圾回收的主要区域
    • 新生代和老年代都会进行垃圾回收,但频率和方式不同。
    • 新生代通常使用复制算法,老年代通常使用标记-清除或标记-整理算法。
  2. 方法区/元空间
    • 在JDK8之前,永久代是堆的一部分,会进行垃圾回收。
    • JDK8及以后,元空间使用本地内存,仍然会进行垃圾回收,但频率较低。
    • 主要回收废弃的常量和不再使用的类。
  3. 程序计数器
    • 不需要垃圾回收。
  4. Java虚拟机栈
    • 不需要垃圾回收。
    • 但可能抛出StackOverflowError或OutOfMemoryError。
  5. 本地方法栈
    • 不需要垃圾回收。

垃圾回收主要关注点:

  1. 新生代
    • 分为Eden区和两个Survivor区。
    • 大多数新创建的对象首先被分配在Eden区。
    • 使用复制算法进行垃圾回收,存活的对象被复制到Survivor区或老年代。
    • 回收频率高,被称为Minor GC。
  2. 老年代
    • 存储长期存活的对象和大对象。
    • 使用标记-清除或标记-整理算法。
    • 回收频率低,被称为Major GC或Full GC。
  3. 元空间
    • 存储类的元数据。
    • 当类被卸载或元空间需要增加时才会触发垃圾回收。

理解JVM的内存结构和垃圾回收机制对于优化Java应用程序的性能非常重要。通过合理的内存分配和垃圾回收策略,我们可以显著提高应用的效率和稳定性。

面试官:很好,你对JVM的内存结构和垃圾回收机制有深入的理解。接下来,我想问一下关于Spring框架的问题。你能解释一下Spring的AOP是如何实现的吗?

求职者:Spring的AOP(面向切面编程)是一种非常强大的编程范式,它允许我们将横切关注点(如日志、事务管理等)与业务逻辑分离。Spring AOP的实现主要基于两种方式:

  1. 基于JDK动态代理
  2. 基于CGLIB的代理

让我详细解释这两种方式:

  1. 基于JDK动态代理

示例代码:

public class MyInvocationHandler implements InvocationHandler { private Object target; public MyInvocationHandler(Object target) { this.target = target; } @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { // 前置通知 System.out.println("Before method: " + method.getName()); Object result = method.invoke(target, args); // 后置通知 System.out.println("After method: " + method.getName()); return result; } } // 创建代理 MyInterface proxy = (MyInterface) Proxy.newProxyInstance( target.getClass().getClassLoader(), target.getClass().getInterfaces(), new MyInvocationHandler(target) );
  • 这种方式只能代理实现了接口的类
  • 原理是利用java.lang.reflect包中的Proxy类和InvocationHandler接口。
  • 步骤如下: a. 创建一个实现InvocationHandler接口的类。 b. 在这个类中持有目标对象的引用。 c. 重写invoke方法,在这里实现增强逻辑。 d. 使用Proxy.newProxyInstance方法创建代理对象。
  1. 基于CGLIB的代理

示例代码:

public class MyCglibInterceptor implements MethodInterceptor { @Override public Object intercept(Object obj, Method method, Object[] args, MethodProxy proxy) throws Throwable { // 前置通知 System.out.println("Before method: " + method.getName()); Object result = proxy.invokeSuper(obj, args); // 后置通知 System.out.println("After method: " + method.getName()); return result; } } // 创建代理 Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(TargetClass.class); enhancer.setCallback(new MyCglibInterceptor()); TargetClass proxy = (TargetClass) enhancer.create();
  • 这种方式可以代理没有实现接口的类
  • CGLIB是一个强大的字节码生成库,它可以在运行时动态生成类的子类。
  • Spring会使用CGLIB来生成目标类的子类,并在子类中插入增强代码。
  • 步骤如下: a. 创建一个MethodInterceptor接口的实现类。 b. 使用Enhancer类创建代理对象。 c. 在intercept方法中实现增强逻辑。

Spring AOP的具体实现过程:

  1. 创建代理工厂:Spring使用ProxyFactory来创建AOP代理。
  2. 选择代理方式
    • 如果目标类实现了接口,默认使用JDK动态代理。
    • 如果目标类没有实现接口,或者强制使用CGLIB,则使用CGLIB代理。
  3. 创建AOP代理:根据选择的代理方式,创建相应的代理对象。
  4. 应用通知:Spring将用户定义的通知(如@Before, @After等)转换为拦截器链。
  5. 方法调用:当调用代理对象的方法时,会先执行拦截器链,然后再调用目标方法。

Spring AOP的优点:

  1. 非侵入式:不需要修改原有的业务代码。
  2. 灵活性:可以动态地添加或删除切面。
  3. 复用性:可以将通用的横切关注点应用到多个地方。

需要注意的是,Spring AOP主要用于处理方法级别的切面。如果需要更细粒度的控制(如字段级别),可能需要使用AspectJ。

面试官:非常好,你对Spring AOP的实现机制有深入的理解。最后一个问题,你能解释一下如何找出数组中的最大子数组和吗?这是一个经典的算法问题。

求职者:查找数组的最大子数组和是一个经典的动态规划问题,通常被称为"最大子序列和问题"或"Kadane算法"。

让我们一步步来解决这个问题:

  1. 问题定义: 给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
  2. 解决方案: 我们可以使用动态规划来解决这个问题。核心思想是:对于每个位置,我们只需要考虑两种情况:
    • 将当前元素加入前面的子数组
    • 从当前元素开始新的子数组
  3. 算法步骤
    • 遍历数组,对于每个元素,我们计算以该元素结尾的最大子数组和。
    • 用一个变量记录全局最大和。
    • 如果当前元素之前的子数组和为负,我们就丢弃前面的结果,从当前元素重新开始。
  4. Java代码实现
public class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) { return 0; } int maxSoFar = nums[0]; int maxEndingHere = nums[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++) { // 决定是否从当前元素重新开始,或者将其加入之前的子数组 maxEndingHere = Math.max(nums[i], maxEndingHere + nums[i]); // 更新全局最大和 maxSoFar = Math.max(maxSoFar, maxEndingHere); } return maxSoFar; } }
  1. 时间复杂度分析
    • 这个算法只需要遍历数组一次,所以时间复杂度是O(n),其中n是数组的长度。
  2. 空间复杂度分析
    • 我们只使用了常数级的额外空间,所以空间复杂度是O(1)。
  3. 算法解释
    • maxEndingHere表示以当前元素结尾的最大子数组和。
    • maxSoFar记录我们遇到的最大子数组和。
    • 在每一步,我们都要决定是将当前元素加入之前的子数组,还是从当前元素开始一个新的子数组。
    • 如果maxEndingHere变成负数,那么我们就丢弃之前的结果,从下一个元素重新开始。
  4. 例子: 假设数组是 [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
    • 初始状态:maxEndingHere = -2, maxSoFar = -2
    • 遍历到1:maxEndingHere = 1, maxSoFar = 1
    • 遍历到-3:maxEndingHere = -2, maxSoFar = 1
    • 遍历到4:maxEndingHere = 4, maxSoFar = 4
    • ...
    • 最终结果:maxSoFar = 6 (对应子数组 [4, -1, 2, 1])

这个算法的优点是它只需要一次遍历就能得到结果,而且空间复杂度很低。它是解决这类问题的最优算法之一。

面试官:非常好,你对这个算法问题的解释非常清晰。看来我们的面试时间到了,你还有什么问题想问我的吗?

求职者:谢谢您的肯定。是的,我确实有几个问题想请教您:

  1. 贵公司在技术栈选择上有什么特别的考虑吗?特别是在后端开发方面。
  2. 您能描述一下团队的开发流程吗?比如你们是如何进行代码审查和持续集成的?
  3. 公司对于技术创新和学习新技术有什么样的支持政策?
  4. 在您看来,一个优秀的后端开发工程师应该具备哪些关键技能和特质?
  5. 贵公司目前面临的最大技术挑战是什么?作为潜在的团队成员,我可能会如何参与解决这些挑战?

面试官:这些都是很好的问题。让我简要回答一下: …… 求职者:非常感谢您的详细回答。这些信息对我了解公司和团队非常有帮助。我目前没有其他问题了,再次感谢您今天的时间和宝贵的反馈。 面试官:很好,那么今天的面试就到此结束了。我们会在近期给你反馈。祝你好运!

二面

「面试官」:好的,那我们先从一道编程题开始吧。请你实现一个函数,判断一个字符串中的四种括号(圆括号、方括号、花括号、尖括号)是否合法。 『求职者』:好的,这是一个经典的栈应用问题。我们可以使用栈来解决这个问题。下面是Java实现的代码:

import java.util.*; public class BracketValidator { public static boolean isValid(String s) { Stack<Character> stack = new Stack<>(); Map<Character, Character> bracketPairs = new HashMap<>(); bracketPairs.put(')', '('); bracketPairs.put(']', '['); bracketPairs.put('}', '{'); bracketPairs.put('>', '<'); for (char c : s.toCharArray()) { if (bracketPairs.containsValue(c)) { stack.push(c); } else if (bracketPairs.containsKey(c)) { if (stack.isEmpty() || stack.pop() != bracketPairs.get(c)) { return false; } } } return stack.isEmpty(); } public static void main(String[] args) { System.out.println(isValid("({[<>]})")); // true System.out.println(isValid("([)]")); // false System.out.println(isValid("((")); // false } }

这个解决方案的核心思想是:

  1. 使用一个来存储左括号。
  2. 遍历字符串,遇到左括号就入栈。
  3. 遇到右括号时,检查栈顶元素是否与之匹配。如果匹配,则将栈顶元素弹出;如果不匹配或栈为空,则返回false。
  4. 遍历结束后,如果栈为空,说明所有括号都匹配成功,返回true;否则返回false。

这个算法的时间复杂度是O(n),其中n是字符串的长度,因为我们只需要遍历一次字符串。空间复杂度也是O(n),在最坏情况下(例如全是左括号的情况),我们需要将所有字符都压入栈中。

「面试官」:非常好,你的解答很详细。现在让我们转向数据库方面。我有两道SQL题目想请你解答。第一题:假设我们有一个employees表,包含idnamesalarydepartment_id字段。请写一个SQL查询,找出每个部门工资最高的员工。

『求职者』:好的,这是一个常见的SQL问题。我们可以使用子查询或者窗口函数来解决这个问题。我会展示这两种方法:

  1. 使用子查询:
SELECT e.id, e.name, e.salary, e.department_id FROM employees e INNER JOIN ( SELECT department_id, MAX(salary) as max_salary FROM employees GROUP BY department_id ) dm ON e.department_id = dm.department_id AND e.salary = dm.max_salary;
  1. 使用窗口函数(假设数据库支持窗口函数):
WITH ranked_employees AS ( SELECT id, name, salary, department_id, RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) as salary_rank FROM employees ) SELECT id, name, salary, department_id FROM ranked_employees WHERE salary_rank = 1;

这两种方法各有优势:

  • 子查询方法更加通用,几乎所有的SQL数据库都支持。
  • 窗口函数方法在处理大量数据时通常更高效,而且代码更简洁。

选择哪种方法主要取决于数据库的版本和性能需求。

「面试官」:很好。第二个SQL问题:假设我们有一个orders表,包含order_idcustomer_idorder_dateorder_amount字段。请写一个SQL查询,找出在2023年下单金额超过平均订单金额的客户。

『求职者』:好的,这个问题我们可以分步骤来解决:

  1. 首先,我们需要计算2023年的平均订单金额。
  2. 然后,我们需要找出2023年每个客户的总下单金额。
  3. 最后,我们将客户的总下单金额与平均订单金额进行比较。

这里是SQL查询:

WITH avg_order_amount AS ( SELECT AVG(order_amount) as avg_amount FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023 ), customer_total AS ( SELECT customer_id, SUM(order_amount) as total_amount FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023 GROUP BY customer_id ) SELECT ct.customer_id FROM customer_total ct, avg_order_amount WHERE ct.total_amount > avg_order_amount.avg_amount;

这个查询的步骤如下:

  1. avg_order_amount CTE中,我们计算了2023年的平均订单金额。
  2. customer_total CTE中,我们计算了每个客户在2023年的总下单金额。
  3. 在主查询中,我们比较每个客户的总下单金额与平均订单金额,并返回满足条件的客户ID。

这个查询使用了**公共表表达式(CTE)**来提高可读性和可维护性。同时,我们使用EXTRACT函数来提取年份,这是一种跨数据库的通用方法。 「面试官」:非常好。现在让我们转向一些系统运维的问题。你熟悉Linux命令吗?假设我们有一个大型的log文件,我们需要找出其中所有的IP地址。你会怎么做?

『求职者』:是的,我熟悉Linux命令。对于这个任务,我们可以使用grep命令结合正则表达式来完成。以下是一个可能的解决方案:

grep -oE '\b([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}\b' logfile.log | sort | uniq

让我解释一下这个命令:

  1. grep: 这是用于搜索文本的命令。
  2. -o: 这个选项告诉grep只输出匹配的部分,而不是整行。
  3. -E: 这个选项启用扩展正则表达式。
  4. '\b([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}\b': 这是匹配IP地址的正则表达式:
    • \b: 表示单词边界
    • [0-9]{1,3}: 匹配1到3个数字
    • \.: 匹配点号
    • {3}: 前面的模式重复3次
    • 最后再匹配1到3个数字
  5. logfile.log: 这是我们要搜索的日志文件名。
  6. | sort | uniq: 这部分将结果排序并去重,这样我们就能得到唯一的IP地址列表。

这个命令会输出日志文件中所有唯一的IP地址。如果我们只想计算IP地址的数量,可以在最后加上| wc -l。 需要注意的是,这个正则表达式会匹配所有格式正确的IP地址,包括一些无效的IP地址(如 999.999.999.999)。如果需要更严格的验证,我们可能需要使用更复杂的正则表达式或者其他工具。 「面试官」:很好。现在让我们谈谈设计模式。你能实现一个线程安全的单例模式吗?

『求职者』:当然可以。实现线程安全的单例模式有几种方法,我会展示两种常用的方法:双重检查锁定(Double-Checked Locking)和静态内部类。

  1. 双重检查锁定(Double-Checked Locking):
public class Singleton { private static volatile Singleton instance; private Singleton() {} public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (Singleton.class) { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } } } return instance; } }

这种方法的关键点是:

  • 使用volatile关键字确保instance变量的可见性。
  • 双重检查确保只有在instance为null时才进行同步。
  • synchronized块确保只有一个线程可以初始化instance
  1. 静态内部类:
public class Singleton { private Singleton() {} private static class SingletonHolder { private static final Singleton INSTANCE = new Singleton(); } public static Singleton getInstance() { return SingletonHolder.INSTANCE; } }

这种方法的优点是:

  • 利用了类加载机制来保证线程安全。
  • 延迟加载:只有在第一次调用getInstance()方法时,内部类才会被加载并初始化INSTANCE
  • 简洁且高效,不需要使用同步。

这两种方法都能实现线程安全的单例模式。选择哪种方法主要取决于具体的需求和性能考虑。静态内部类方法通常是首选,因为它更简单且性能更好。 「面试官」:非常好。最后一个问题,你能实现一个算法来合并K个有序数组吗?

『求职者』:当然可以。这是一个经典的问题,可以使用优先队列(最小堆)来高效地解决。以下是Java实现的代码:

import java.util.*; public class MergeKSortedArrays { public static int[] mergeKArrays(int[][] arrays) { PriorityQueue<QueueNode> minHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.value - b.value); int totalLength = 0; // 初始化最小堆 for (int i = 0; i < arrays.length; i++) { if (arrays[i].length > 0) { minHeap.offer(new QueueNode(arrays[i][0], i, 0)); totalLength += arrays[i].length; } } int[] result = new int[totalLength]; int index = 0; // 合并数组 while (!minHeap.isEmpty()) { QueueNode node = minHeap.poll(); result[index++] = node.value; if (node.arrIndex < arrays[node.arrayId].length - 1) { minHeap.offer(new QueueNode( arrays[node.arrayId][node.arrIndex + 1], node.arrayId, node.arrIndex + 1 )); } } return result; } static class QueueNode { int value; int arrayId; int arrIndex; QueueNode(int value, int arrayId, int arrIndex) { this.value = value; this.arrayId = arrayId; this.arrIndex = arrIndex; } } public static void main(String[] args) { int[][] arrays = { {1, 4, 7}, {2, 5, 8}, {3, 6, 9} }; int[] merged = mergeKArrays(arrays); System.out.println(Arrays.toString(merged)); } }

这个算法的核心思想是:

  1. 创建一个最小堆,初始化时将每个数组的第一个元素加入堆中。
  2. 每次从堆中取出最小的元素,将其加入结果数组。
  3. 如果被取出元素所在的数组还有下一个元素,则将下一个元素加入堆中。
  4. 重复步骤2和3,直到堆为空。

这个算法的时间复杂度是O(N log K),其中N是所有元素的总数,K是数组的个数。空间复杂度是O(K),因为堆中最多同时存在K个元素。 这种方法的优点是:

  • 能够高效地处理大量的有序数组。
  • 不需要一次性将所有数组加载到内存中,适合处理大规模数据。
  • 可以很容易地扩展到处理有序链表或其他数据结构。

「面试官」:非常好,你的回答很详细。我们的面试时间到这里就结束了。你有什么问题想问我的吗?

『求职者』:……

「面试官」:面试就到这吧。