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Java實(shí)習(xí)打卡8道面試題

 更新時(shí)間:2021年06月22日 09:52:22   作者:興趣使然的草帽路飛  
臨近秋招,備戰(zhàn)暑期實(shí)習(xí),祝大家每天進(jìn)步億點(diǎn)點(diǎn)!本篇文章準(zhǔn)備了十道java的常用面試題,希望能夠給大家提供幫助,最后祝大家面試成功,進(jìn)入自己心儀的大廠

1、什么是雪花算法,簡(jiǎn)單介紹一下?

文章參考:帶你入門(mén)java雪花算法原理

雪花算法是 Twitter 開(kāi)源的分布式 ID 生成算法。是由 64bit long 類型,生成的全局 ID,引入了 時(shí)間戳和 ID保持自增 的屬性。

64bit分為四個(gè)部分:

  • 第一個(gè)部分是 1bit,沒(méi)有實(shí)際意義。
  • 第二個(gè)部分是 41bit,由時(shí)間戳組成。
  • 第三個(gè)部分是 10bit,工作機(jī)器 ID,里面分為兩個(gè)部分,5 個(gè) bit 是的是機(jī)房號(hào),代表最多有 2^5 即 32 個(gè)機(jī)房,5 個(gè) bit 是指機(jī)器的ID,代表最多有 2^5 個(gè)機(jī)器,即 32 個(gè)機(jī)器。
  • 第四部分是 12bit,代表是同一個(gè)毫秒類產(chǎn)生不同的 ID,區(qū)分同一個(gè)毫秒內(nèi)產(chǎn)生的ID.

總的來(lái)說(shuō)就是一個(gè)機(jī)房,一臺(tái)機(jī)器,在同一號(hào)毫秒時(shí)產(chǎn)生的 ID,可能在同一秒鐘產(chǎn)生不同的 ID,最后 12bit 序列號(hào)可以區(qū)分在同一秒鐘的不同 ID。

雪花算法保證:

  1. 所生成的 ID 按時(shí)間遞增。
  2. 整個(gè)分布式系統(tǒng)不會(huì)有重復(fù)的 ID。

2、請(qǐng)你分析一下紅黑樹(shù)的左右旋轉(zhuǎn)流程?

直接上圖,生動(dòng)形象:

請(qǐng)?zhí)砑訄D片描述

請(qǐng)?zhí)砑訄D片描述

就以左旋為例,首先當(dāng)前節(jié)點(diǎn)(N)所在位置被它的右子節(jié)點(diǎn)(R)替代,N 的左子樹(shù)仍然是它的左子節(jié)點(diǎn)(L),但是 R 節(jié)點(diǎn)此時(shí)將它的左子節(jié)點(diǎn)(RL)交給 N,使其成為 N 的右子節(jié)點(diǎn),R 的右子節(jié)點(diǎn)還是原來(lái)的右子節(jié)點(diǎn)(RR)。

在這里插入圖片描述

紅黑樹(shù)的完整文章,參考往期博客:HashMap底層紅黑樹(shù)實(shí)現(xiàn)(自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的紅黑樹(shù))

3、什么是DNS污染和DSN劫持?

什么是DNS劫持?

  • DNS 劫持:就是指 DNS 服務(wù)器被劫持了,通過(guò)某些手段取得某域名的解析記錄控制權(quán),進(jìn)而修改此域名的解析結(jié)果,導(dǎo)致對(duì)該域名的訪問(wèn)由原IP地址轉(zhuǎn)入到修改后的指定IP,其結(jié)果就是對(duì)特定的網(wǎng)址不能訪問(wèn)或訪問(wèn)的是假網(wǎng)址,從而實(shí)現(xiàn)竊取資料或者破壞原有正常服務(wù)的目的。DNS 劫持通過(guò)篡改 DNS 服務(wù)器上的數(shù)據(jù)返回給用戶一個(gè)錯(cuò)誤的查詢結(jié)果來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
  • DNS 劫持癥狀:在某些地區(qū)的用戶在成功連接寬帶后,首次打開(kāi)任何頁(yè)面都指向 ISP 提供的 “電信互聯(lián)星空”、“網(wǎng)通黃頁(yè)廣告” 等內(nèi)容頁(yè)面。還有就是曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)用戶訪問(wèn) Google 域名的時(shí)候出現(xiàn)了百度的網(wǎng)站。這些都屬于 DNS 劫持。

什么是DNS污染?

  • DNS 污染:是一種讓一般用戶由于得到虛假目標(biāo)主機(jī) IP 而不能與其通信的方法,是一種 DNS 緩存投毒攻擊(DNS cache poisoning)。
  • 其工作方式是:由于通常的 DNS 查詢沒(méi)有任何認(rèn)證機(jī)制,而且 DNS 查詢通?;诘?UDP 是無(wú)連接不可靠的協(xié)議,因此 DNS 的查詢非常容易被篡改,通過(guò)對(duì) UDP 端口 53 上的 DNS 查詢進(jìn)行入侵檢測(cè),一經(jīng)發(fā)現(xiàn)與關(guān)鍵詞相匹配的請(qǐng)求則立即偽裝成目標(biāo)域名的解析服務(wù)器(NS,Name Server)給查詢者返回虛假結(jié)果。
  • DNS污染則是發(fā)生在用戶請(qǐng)求的第一步上,直接從協(xié)議上對(duì)用戶的DNS請(qǐng)求進(jìn)行干擾。
  • DNS污染癥狀:目前一些被禁止訪問(wèn)的網(wǎng)站很多就是通過(guò) DNS 污染來(lái)實(shí)現(xiàn)的,例如 YouTube、Facebook 等網(wǎng)站。

二者的解決方案:

對(duì)于DNS劫持,可以采用使用國(guó)外免費(fèi)公用的DNS服務(wù)器解決。例如 OpenDNS(208.67.222.222)或 GoogleDNS(8.8.8.8)。

對(duì)于DNS污染,可以說(shuō),個(gè)人用戶很難單單靠設(shè)置解決,通??梢允褂?VPN 或者域名遠(yuǎn)程解析的方法解決,但這大多需要購(gòu)買付費(fèi)的 VPN 或 SSH 等,也可以通過(guò)修改 Hosts 的方法,手動(dòng)設(shè)置域名正確的 IP 地址。

總結(jié)

  • DNS 劫持,就是指用戶訪問(wèn)一個(gè)被標(biāo)記的地址時(shí),DNS 服務(wù)器故意將此地址指向一個(gè)錯(cuò)誤的IP地址的行為。范例,網(wǎng)通、電信、鐵通的某些用戶有時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)自己打算訪問(wèn)一個(gè)地址,卻被轉(zhuǎn)向了各種推送廣告等網(wǎng)站,這就是DNS劫持。
  • DNS 污染,指的是用戶訪問(wèn)一個(gè)地址,國(guó)內(nèi)的服務(wù)器(非DNS)監(jiān)控到用戶訪問(wèn)的已經(jīng)被標(biāo)記地址時(shí),服務(wù)器偽裝成DNS服務(wù)器向用戶發(fā)回錯(cuò)誤的地址的行為。范例,訪問(wèn) Youtube、Facebook 之類網(wǎng)站等出現(xiàn)的狀況。

4、說(shuō)一說(shuō)操作系統(tǒng)的虛擬內(nèi)存?

4.1、虛擬內(nèi)存介紹,什么是虛擬內(nèi)存?

這個(gè)在我們平時(shí)使用電腦特別是 Windows 系統(tǒng)的時(shí)候太常見(jiàn)了。很多時(shí)候我們使用點(diǎn)開(kāi)了很多占內(nèi)存的軟件,這些軟件占用的內(nèi)存可能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們電腦本身具有的物理內(nèi)存。

為什么可以這樣呢? 正是因?yàn)?虛擬內(nèi)存 的存在,通過(guò) 虛擬內(nèi)存 可以讓程序可以擁有超過(guò)系統(tǒng)物理內(nèi)存大小的可用內(nèi)存空間。

另外,虛擬內(nèi)存為每個(gè)進(jìn)程提供了一個(gè)一致的、私有的地址空間,它讓每個(gè)進(jìn)程產(chǎn)生了一種自己在獨(dú)享主存的錯(cuò)覺(jué)(每個(gè)進(jìn)程擁有一片連續(xù)完整的內(nèi)存空間)。這樣會(huì)更加有效地管理內(nèi)存并減少出錯(cuò)。

虛擬內(nèi)存是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)存管理的一種技術(shù),我們可以手動(dòng)設(shè)置自己電腦的虛擬內(nèi)存。不要單純認(rèn)為虛擬內(nèi)存只是“使用硬盤(pán)空間來(lái)擴(kuò)展內(nèi)存“的技術(shù)。虛擬內(nèi)存的重要意義是它定義了一個(gè)連續(xù)的虛擬地址空間,并且 把內(nèi)存擴(kuò)展到硬盤(pán)空間

4.2、什么是局部性原理?

局部性原理是虛擬內(nèi)存技術(shù)的基礎(chǔ),正是因?yàn)槌绦蜻\(yùn)行具有局部性原理,才可以只裝入部分程序到內(nèi)存就開(kāi)始運(yùn)行。

早在 1968 年的時(shí)候,就有人指出我們的程序在執(zhí)行的時(shí)候往往呈現(xiàn)局部性規(guī)律,也就是說(shuō)在某個(gè)較短的時(shí)間段內(nèi),程序執(zhí)行局限于某一小部分,程序訪問(wèn)的存儲(chǔ)空間也局限于某個(gè)區(qū)域。

局部性原理表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:

  • 時(shí)間局部性 :如果程序中的某條指令一旦執(zhí)行,不久以后該指令可能再次執(zhí)行;如果某數(shù)據(jù)被訪問(wèn)過(guò),不久以后該數(shù)據(jù)可能再次被訪問(wèn)。產(chǎn)生時(shí)間局部性的典型原因,是由于在程序中存在著大量的循環(huán)操作。
  • 空間局部性 :一旦程序訪問(wèn)了某個(gè)存儲(chǔ)單元,在不久之后,其附近的存儲(chǔ)單元也將被訪問(wèn),即程序在一段時(shí)間內(nèi)所訪問(wèn)的地址,可能集中在一定的范圍之內(nèi),這是因?yàn)橹噶钔ǔJ琼樞虼娣?、順序?zhí)行的,數(shù)據(jù)也一般是以向量、數(shù)組、表等形式簇聚存儲(chǔ)的。

時(shí)間局部性是通過(guò)將近來(lái)使用的指令和數(shù)據(jù)保存到高速緩存存儲(chǔ)器中,并使用高速緩存的層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)??臻g局部性通常是使用較大的高速緩存,并將預(yù)取機(jī)制集成到高速緩存控制邏輯中實(shí)現(xiàn)。虛擬內(nèi)存技術(shù)實(shí)際上就是建立了 “內(nèi)存一外存”的兩級(jí)存儲(chǔ)器的結(jié)構(gòu),利用局部性原理實(shí)現(xiàn)髙速緩存。

4.3、虛擬存儲(chǔ)器(虛擬內(nèi)存)

基于局部性原理,在程序裝入時(shí),可以將程序的一部分裝入內(nèi)存,而將其他部分留在外存,就可以啟動(dòng)程序執(zhí)行。由于外存往往比內(nèi)存大很多,所以我們運(yùn)行的軟件的內(nèi)存大小實(shí)際上是可以比計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)際的內(nèi)存大小大的。

**在程序執(zhí)行過(guò)程中,當(dāng)所訪問(wèn)的信息不在內(nèi)存時(shí),由操作系統(tǒng)將所需要的部分調(diào)入內(nèi)存,然后繼續(xù)執(zhí)行程序。另一方面,操作系統(tǒng)將內(nèi)存中暫時(shí)不使用的內(nèi)容換到外存上,從而騰出空間存放將要調(diào)入內(nèi)存的信息。**這樣,計(jì)算機(jī)好像為用戶提供了一個(gè)比實(shí)際內(nèi)存大的多的存儲(chǔ)器——虛擬存儲(chǔ)器。

實(shí)際上,我覺(jué)得虛擬內(nèi)存同樣是一種時(shí)間換空間的策略,你用 CPU 的計(jì)算時(shí)間,頁(yè)的調(diào)入調(diào)出花費(fèi)的時(shí)間,換來(lái)了一個(gè)虛擬的更大的空間來(lái)支持程序的運(yùn)行。不得不感嘆,程序世界幾乎不是時(shí)間換空間就是空間換時(shí)間。

4.4、虛擬內(nèi)存技術(shù)實(shí)現(xiàn)

虛擬內(nèi)存的實(shí)現(xiàn)需要建立在離散分配的內(nèi)存管理方式的基礎(chǔ)上。 虛擬內(nèi)存的實(shí)現(xiàn)有以下三種方式:

請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理 :建立在分頁(yè)管理之上,為了支持虛擬存儲(chǔ)器功能而增加了請(qǐng)求調(diào)頁(yè)功能和頁(yè)面置換功能。請(qǐng)求分頁(yè)是目前最常用的一種實(shí)現(xiàn)虛擬存儲(chǔ)器的方法。請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理系統(tǒng)中,在作業(yè)開(kāi)始運(yùn)行之前,僅裝入當(dāng)前要執(zhí)行的部分段即可運(yùn)行。假如在作業(yè)運(yùn)行的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)要訪問(wèn)的頁(yè)面不在內(nèi)存,則由處理器通知操作系統(tǒng)按照對(duì)應(yīng)的頁(yè)面置換算法將相應(yīng)的頁(yè)面調(diào)入到主存,同時(shí)操作系統(tǒng)也可以將暫時(shí)不用的頁(yè)面置換到外存中。

請(qǐng)求分段存儲(chǔ)管理 :建立在分段存儲(chǔ)管理之上,增加了請(qǐng)求調(diào)段功能、分段置換功能。請(qǐng)求分段儲(chǔ)存管理方式就如同請(qǐng)求分頁(yè)儲(chǔ)存管理方式一樣,在作業(yè)開(kāi)始運(yùn)行之前,僅裝入當(dāng)前要執(zhí)行的部分段即可運(yùn)行;在執(zhí)行過(guò)程中,可使用請(qǐng)求調(diào)入中斷動(dòng)態(tài)裝入要訪問(wèn)但又不在內(nèi)存的程序段;當(dāng)內(nèi)存空間已滿,而又需要裝入新的段時(shí),根據(jù)置換功能適當(dāng)調(diào)出某個(gè)段,以便騰出空間而裝入新的段。

請(qǐng)求段頁(yè)式存儲(chǔ)管理

這里多說(shuō)一下?很多人容易搞混請(qǐng)求分頁(yè)與分頁(yè)存儲(chǔ)管理,兩者有何不同呢?

請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理建立在分頁(yè)管理之上。他們的根本區(qū)別是是否將程序全部所需的全部地址空間都裝入主存,這也是請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理可以提供虛擬內(nèi)存的原因,我們?cè)谏厦嬉呀?jīng)分析過(guò)了。

它們之間的根本區(qū)別在于是否將一作業(yè)的全部地址空間同時(shí)裝入主存。請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理不要求將作業(yè)全部地址空間同時(shí)裝入主存?;谶@一點(diǎn),請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理可以提供虛存,而分頁(yè)存儲(chǔ)管理卻不能提供虛存。

不管是上面那種實(shí)現(xiàn)方式,我們一般都需要:

  • 一定容量的內(nèi)存和外存:在載入程序的時(shí)候,只需要將程序的一部分裝入內(nèi)存,而將其他部分留在外存,然后程序就可以執(zhí)行了;
  • 缺頁(yè)中斷:如果需執(zhí)行的指令或訪問(wèn)的數(shù)據(jù)尚未在內(nèi)存(稱為缺頁(yè)或缺段),則由處理器通知操作系統(tǒng)將相應(yīng)的頁(yè)面或段調(diào)入到內(nèi)存,然后繼續(xù)執(zhí)行程序;
  • 虛擬地址空間 :邏輯地址到物理地址的變換。

4.5、頁(yè)面置換算法

地址映射過(guò)程中,若在頁(yè)面中發(fā)現(xiàn)所要訪問(wèn)的頁(yè)面不在內(nèi)存中,則發(fā)生缺頁(yè)中斷 。

注:缺頁(yè)中斷 就是要訪問(wèn)的頁(yè)不在主存,需要操作系統(tǒng)將其調(diào)入主存后再進(jìn)行訪問(wèn)。 在這個(gè)時(shí)候,被內(nèi)存映射的文件實(shí)際上成了一個(gè)分頁(yè)交換文件。

當(dāng)發(fā)生缺頁(yè)中斷時(shí),如果當(dāng)前內(nèi)存中并沒(méi)有空閑的頁(yè)面,操作系統(tǒng)就必須在內(nèi)存選擇一個(gè)頁(yè)面將其移出內(nèi)存,以便為即將調(diào)入的頁(yè)面讓出空間。用來(lái)選擇淘汰哪一頁(yè)的規(guī)則叫做頁(yè)面置換算法,我們可以把頁(yè)面置換算法看成是淘汰頁(yè)面的規(guī)則。

  • OPT 頁(yè)面置換算法(最佳頁(yè)面置換算法) :最佳(Optimal, OPT)置換算法所選擇的被淘汰頁(yè)面將是以后永不使用的,或者是在最長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不再被訪問(wèn)的頁(yè)面,這樣可以保證獲得最低的缺頁(yè)率。但由于人們目前無(wú)法預(yù)知進(jìn)程在內(nèi)存下的若千頁(yè)面中哪個(gè)是未來(lái)最長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不再被訪問(wèn)的,因而該算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)。一般作為衡量其他置換算法的方法。
  • FIFO(First In First Out) 頁(yè)面置換算法(先進(jìn)先出頁(yè)面置換算法) : 總是淘汰最先進(jìn)入內(nèi)存的頁(yè)面,即選擇在內(nèi)存中駐留時(shí)間最久的頁(yè)面進(jìn)行淘汰。
  • LRU (Least Currently Used)頁(yè)面置換算法(最近最久未使用頁(yè)面置換算法) :LRU算法賦予每個(gè)頁(yè)面一個(gè)訪問(wèn)字段,用來(lái)記錄一個(gè)頁(yè)面自上次被訪問(wèn)以來(lái)所經(jīng)歷的時(shí)間 T,當(dāng)須淘汰一個(gè)頁(yè)面時(shí),選擇現(xiàn)有頁(yè)面中其 T 值最大的,即最近最久未使用的頁(yè)面予以淘汰。
  • LFU (Least Frequently Used)頁(yè)面置換算法(最少使用頁(yè)面置換算法) : 該置換算法選擇在之前時(shí)期使用最少的頁(yè)面作為淘汰頁(yè)。

5、StringBuilder.append(“xxx”); 后創(chuàng)建新對(duì)象嗎?

答案是,沒(méi)有創(chuàng)建新對(duì)象:

因?yàn)?StringBuilder,和 String 不同,它的 char[]數(shù)組沒(méi)有被 final 修飾,所以它可以在添加新char字符時(shí),根據(jù)字符數(shù)組容量,進(jìn)行動(dòng)態(tài)擴(kuò)容,而不需要新創(chuàng)建一個(gè) StringBuilder 對(duì)象!

如圖所示:

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

StringBuilder.append()方法如下代碼所示:

// java.lang.StringBuilder 類中
@Override
public StringBuilder append(String str) {
    // 調(diào)用父類 AbstractStringBuilder 的append(String str) 方法
    super.append(str);
    return this;
}
// java.lang.AbstractStringBuilder 類中(有興趣可以自己點(diǎn)進(jìn)去閱讀該類的源碼,還是很有收獲的,這里只作簡(jiǎn)述?。?
public AbstractStringBuilder append(String str) {
    if (str == null)
        return appendNull();
    int len = str.length();
    // 其成員屬性value[]數(shù)組擴(kuò)容,類似于ArrayList 的擴(kuò)容
    // 擴(kuò)容算法:int newCapacity = (value.length << 1) + 2;
    // 注意容量有上限:MAX_ARRAY_SIZE
    ensureCapacityInternal(count + len);
    str.getChars(0, len, value, count);
    count += len;
    return this;
}

注: 同理,StringBuffer 也是一樣的!

6、哈希沖突的幾種解決方案,各個(gè)優(yōu)缺點(diǎn)?

6.1、開(kāi)放定址法

這種方法也稱再散列法,其基本思想是:當(dāng)關(guān)鍵字 key 的哈希地址 p=H(key)出現(xiàn)沖突時(shí),以 p 為基礎(chǔ),產(chǎn)生另一個(gè)哈希地址 p1,如果 p1 仍然沖突,再以 p 為基礎(chǔ),產(chǎn)生另一個(gè)哈希地址 p2,…,直到找出一個(gè)不沖突的哈希地址pi ,將相應(yīng)元素存入其中。這種方法有一個(gè)通用的再散列函數(shù)形式:

Hi=(H(key)+di)% m i=1,2,…,n

其中 H(key)為哈希函數(shù),m 為表長(zhǎng),di 稱為增量序列。增量序列的取值方式不同,相應(yīng)的再散列方式也不同。主要有以下三種:

① 線性探測(cè)再散列

dii = 1,2,3,…,m-1

這種方法的特點(diǎn)是:沖突發(fā)生時(shí),順序查看表中下一單元,直到找出一個(gè)空單元或查遍全表。ThreadLocal 解決 hash 沖突就采用這種方法!

② 二次探測(cè)再散列

di = 12,-12,22,-22,…,k2,-k2 ( k<=m/2 )(2為2次方)

這種方法的特點(diǎn)是:沖突發(fā)生時(shí),在表的左右進(jìn)行跳躍式探測(cè),比較靈活。

③ 偽隨機(jī)探測(cè)再散列

di = 偽隨機(jī)數(shù)序列

具體實(shí)現(xiàn)時(shí),應(yīng)建立一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器,(如i=(i+p) % m),并給定一個(gè)隨機(jī)數(shù)做起點(diǎn)。

例如,已知哈希表長(zhǎng)度m=11,哈希函數(shù)為:H(key)= key % 11,則 H(47)=3,H(26)=4,H(60)=5,假設(shè)下一個(gè)關(guān)鍵字為69,則H(69)=3,與47沖突。

如果用線性探測(cè)再散列處理沖突,下一個(gè)哈希地址為 H1=(3 + 1)% 11 = 4,仍然沖突,再找下一個(gè)哈希地址為 H2=(3 + 2)% 11 = 5,還是沖突,繼續(xù)找下一個(gè)哈希地址為 H3=(3 + 3)% 11 = 6,此時(shí)不再?zèng)_突,將69填入5號(hào)單元。

如果用二次探測(cè)再散列處理沖突,下一個(gè)哈希地址為 H1=(3 + 12)% 11 = 4,仍然沖突,再找下一個(gè)哈希地址為 H2=(3 - 12)% 11 = 2,此時(shí)不再?zèng)_突,將69填入2號(hào)單元。

如果用偽隨機(jī)探測(cè)再散列處理沖突,且偽隨機(jī)數(shù)序列為:2,5,9,………,則下一個(gè)哈希地址為 H1=(3 + 2)% 11 = 5,仍然沖突,再找下一個(gè)哈希地址為 H2=(3 + 5)% 11 = 8,此時(shí)不再?zèng)_突,將69填入8號(hào)單元。

6.2、再哈希法(再散列法)

這種方法是同時(shí)構(gòu)造多個(gè)不同的哈希函數(shù):

Hi=RH1(key) i=1,2,…,k

當(dāng)哈希地址Hi=RH1(key)發(fā)生沖突時(shí),再計(jì)算 Hi=RH2(key)……,直到?jīng)_突不再產(chǎn)生。這種方法不易產(chǎn)生聚集,但增加了計(jì)算時(shí)間。

6.3、鏈地址法(拉鏈法)

這種方法的基本思想是將所有哈希地址為i的元素構(gòu)成一個(gè)稱為同義詞鏈的單鏈表,并將單鏈表的頭指針存在哈希表的第i個(gè)單元中,因而查找、插入和刪除主要在同義詞鏈中進(jìn)行。鏈地址法適用于經(jīng)常進(jìn)行插入和刪除的情況。

HashMap 解決 hash 沖突就采用的這種方式!


7、使用java如何對(duì)一個(gè)大的文本文件內(nèi)容進(jìn)行去重?

一般可能會(huì)想到一次將文本內(nèi)容讀取到內(nèi)存中,用 HashSet 對(duì)內(nèi)容去重,但是很不幸這個(gè)過(guò)程 jvm 會(huì)內(nèi)存溢出,無(wú)奈,只能另想辦法,首先將這個(gè)大文件中的內(nèi)容讀取出來(lái),對(duì)每行 String 的 hashCode 取模取正整數(shù),可用取模結(jié)果作為文件名,將相同模數(shù)的行寫(xiě)入同一個(gè)文件,再單獨(dú)對(duì)每個(gè)小文件進(jìn)行去重,最后再合并。


8、MySQL如何優(yōu)化慢查詢?

首先可以通過(guò) explain 命令查看 SQL 執(zhí)行狀態(tài),如果是沒(méi)有加索引,則需要添加索引后再進(jìn)行查詢。如果已經(jīng)加了索引,但是表中數(shù)據(jù)量過(guò)多,這時(shí)候可以考慮水平分表,或者通過(guò) limit 限制一次查詢的記錄總數(shù)。如果已經(jīng)加了索引,表中數(shù)據(jù)量較少,但是表字段多,大字段檢索效率慢,這時(shí)候可以考慮垂直分表!

總結(jié)

本篇文章的內(nèi)容就到這了,希望大家可以多多關(guān)注腳本之家的其他精彩內(nèi)容!

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