62-Java-面试专题(1)__基础-- 笔记

笔记内容来源与黑马程序员教学视频

Java-面试专题(1)

笔记中涉及资源

一、二分查找

①：代码实现

1. 流程

前提：有已排序数组A（假设已经做好)
定义左边界L、右边界R,确定搜索范围，循环执行二分查找(3、4两步)
获取中间索引M=Floor(L+R)/2)
中间索引的值A[M]与待搜索的值T进行比较
- ① A[M]==T表示找到，返回中间索引
- ② A[M>T,中间值右侧的其它元素都大于T,无需比较，中间索引左边去找，M-1设置为右边界，重新查找
- ③ A[M]<T,中间值左侧的其它元素都小于T,无需比较，中间索引右边去找，M+1设置为左边界，重新查找
当L>R时，表示没有找到，应结束循环

2. 代码实现

    /**
     * 数据准备初始化一个排好序的数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 10;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        // 排序
        Arrays.sort(array);
        return array;
    }

    /**
     * 二分查找代码实现
     */
    public static void testBinarySearch() {
        int[] array = initArray();
        System.out.println(Arrays.toString(array));
        System.out.println("请输入您要查找的数据：");
        int number = scanner.nextInt();
        
        // 初始化 开头 结尾 中间的下标
        int start = 0, end = array.length -1, middle;
        while (start <= end) {
            middle = (start + end) >>1;
            if (array[middle] == number){
                System.out.println("您要查找的数字下标为：" + middle);
                return;
            }else if (array[middle] > number){
                end = middle - 1;
            }else {
                start = middle +1;
            }
        }
        System.err.println("您要查找的数字不存在！");
    }

    public static void main(String[] args) {
        testBinarySearch();
    }

3. 测试

在这里插入图片描述

②：解决整数溢出（方法一）

在这里插入图片描述

③：解决整数溢出（方法二）

在这里插入图片描述

③：选择题目

1.有一个有序表为1,5,8,11,19,22,31,35,40,45,48,49,50当二分查找值为48的结点时，查找成功需要比较的次数

4次

奇数二分取中间
偶数二分取中间靠左
2.使用二分法在序列1,4,6,7,15,33,39,50,64,78,75,81,89,96中查找元素81时，需要经过（)次比较

4次

3.在已经的128个数组中二分查找一个数，需要比较的次数最多不超过多少次

7次

2n=128或128/2/2..直到1
问题转化log^2 128,如果手边有计算器，用log10 128/log10 2
- 是整数，则该整数即为最终结果
- 是小数，则舍去小数部分，整数加一为最终结果

④：注意事项

1.目前介绍的二分查找是以jdk中Arrays.binarySearch的实现作为讲解示范，后续选择题的解答思路也是以此为准
2.但实际上，二分查找有诸多变体，一旦使用变体的实现代码，则左右边界的选取会有变化，进而会影响之前选择题的答案选择

二、冒泡排序

①：初步实现

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 调用方法获取一个无序的数组
        int[] array = initArray();
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        for (int i = 0; i < array.length -1; i++) {
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]){
                    array[j + 1] = array[j + 1] + array[j];
                    array[j] = array[j + 1] - array[j];
                    array[j + 1] = array[j + 1] - array[j];
                }
            }

        }
        System.out.println("排序后 :" + Arrays.toString(array));
    }

②：减少冒泡次数

在这里插入图片描述

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 调用方法获取一个无序的数组
        int[] array = initArray();
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        for (int i = 0; i < array.length -1; i++) {
            // 是否发生交换
            boolean swapped = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                System.out.println("比较次数：" + j);
                if (array[j] > array[j + 1]){
                    array[j + 1] = array[j + 1] + array[j];
                    array[j] = array[j + 1] - array[j];
                    array[j + 1] = array[j + 1] - array[j];
                    swapped = true;
                }
            }
            if (!swapped) {
                break;
            }
            System.out.println("第" + (i+1) + "排序 :" + Arrays.toString(array));
        }
    }

在这里插入图片描述

③：进一步优化

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 调用方法获取一个无序的数组
        int[] array = initArray();
        int n = array.length - 1;
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int last = 0;
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                System.out.println("比较次数：" + j);
                if (array[j] > array[j + 1]){
                    array[j + 1] = array[j + 1] + array[j];
                    array[j] = array[j + 1] - array[j];
                    array[j + 1] = array[j + 1] - array[j];
                    last = j;
                }
            }
            n = last;
            System.out.println("第" + (i+1) + "排序 :" + Arrays.toString(array));
        }
    }

在这里插入图片描述

④：总结

文字描述 (以升序为例)
- 1.依次比较数组中相邻两个元素大小，若[a]>a[+1],则交换两个元素，两两都比较一遍称为一轮冒泡，结果是让最大的元素排至最后
- 2.重复以上步骤，直到整个数组有序
优化方式：
- 每轮冒泡时，最后一次交换索引可以作为下一轮冒泡的比较次数，如果这个值为零，表示整个数组有序，直接退出外层循环即可

三、选择排序

①：代码实现

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = initArray();
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            // 每轮最小值对应的下标
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[minIndex] > array[j]){
                    minIndex = j;
                }
            }
            if (minIndex != i) {
                array[i] = array[minIndex] + array[i];
                array[minIndex] = array[i] - array[minIndex];
                array[i] = array[i] - array[minIndex];
            }
            System.out.println("第" + (i+1) + "次排序 :" + Arrays.toString(array));
        }
    }

②：总结

文字描述（以升序为例）

1.将数组分为两个子集，排序的和未排序的，每一轮从未排序的子集中选出最小的元素，放入排序子集
2.重复以上步骤，直到整个数组有序

优化方式

1.为减少交换次数，每一轮可以先找最小的索引，在每轮最后再交换元素

与冒泡排序比较

1.二者平均时间复杂度都是0(n2)
2.选择排序一般要快于冒泡，因为其交换次数少
3.但如果集合有序度高，冒泡优于选择
4.冒泡属于稳定排序算法，而选择属于不稳定排序

四、插入排序

①：代码实现

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = initArray();
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            // 假设最小值
            int minNum = array[i];
            int j = i-1;
            while (j >= 0) {
                if (minNum < array[j]) {
                    array[j + 1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
                j--;
            }
            array[j + 1] = minNum;
            System.out.println("第" + (i) + "次排序 :" + Arrays.toString(array));
        }
    }

②：总结

文字描述（以升序为例）

1.将数组分为两个区域，排序区域和未排序区域，每一轮从未排序区域中取出第一个元素，插入到排序区域（需保证顺序)
2.重复以上步骤，直到整个数组有序

优化方式

1.待插入元素进行比较时，遇到比自己小的元素，就代表找到了插入位置，无需进行后续比较
2.插入时可以直接移动元素，而不是交换元素

与选择排序比较

1.二者平均时间复杂度都是0(n2)
2.大部分情况下，插入都略优于选择
3.有序集合插入的时间复杂度为O(m)公
4.插入属于稳定排序算法，而选择属于不稳定排序

③：插入和选择推到某一论排序结果

1. 使用直接插入排序算法对序列18,23,19,9,23,15进行排序，第三趟排序后的结果为（)

A.9,18,15,23,19,23
B.18,23,19,9,23,15
C.18,19,23,9,23,15
D.9,18,19,23,23,15

2. 使用直接选择排序算法对序列18,23,19,9,23,15进行排序，第3趟排序后的结果为（)

A.9,23,19,18,23,15
B.9,15,18,19,23,23
C.18,19,23,9,23,15
D.18,19,23,9,15,23

五、快速排序

①：文字描述

每一轮排序选择一个基准点(pivot)进行分区
- 1.让小于基准点的元素的进入一个分区，大于基准点的元素的进入另一个分区
- 2.当分区完成时，基准点元素的位置就是其最终位置
在子分区内重复以上过程，直至子分区元素个数少于等于1，这体现的是分而治之的思想(divide-and-conquer)

②：单边循环

单边循环快排(lomuto洛穆托分区方案)

选择最右元素作为基准点元素
j指针负责找到比基准点小的元素，一旦找到则与ⅰ进行交换
ⅰ指针维护小于基准点元素的边界，也是每次交换的目标索引
最后基准点与ⅰ交换，ⅰ即为分区位置

在这里插入图片描述

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    /**
     * 选择一个基准点(pivot)进行分区
     * @param array 排序数组
     * @param l 左边界
     * @param pivot 基准点
     * @return 返回值 = 分区后中间索引值
     */
    public static int  partition(int[] array, int l, int pivot){
        // 右侧基准点(值)
        int pivotNum = array[pivot];
        int i = l;
        for (int j = l; j < pivot; j++) {
            if (array[j] < pivotNum) {
                if (i != j){
                    swap(array, i, j);
                }
                i ++;
            }
        }
        if (i != pivot){
            swap(array, i, pivot);
        }
        return i;
    }

    /**
     * 交换位置
     * @param array 数组
     * @param i 位置1
     * @param j 位置2
     */
    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int temp = array[j];
        array[j] = array[i];
        array[i] = temp;
    }

    /**
     * 递归排序
     * @param array 排序数组
     * @param l 左边界
     * @param pivot 基准点
     */
    public static void quick(int[] array, int l, int pivot){
        if (l >= pivot){
            return;
        }
        int index = partition(array, l, pivot);
        quick(array,l, index -1);
        quick(array,index +1,pivot);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = initArray();
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        quick(array, 0, array.length - 1);
        System.out.println("排序后 :" + Arrays.toString(array));
    }

在这里插入图片描述

③：双边循环

双边循环快排（并不完全等价于hoare霍尔分区方案）

选择最左元素作为基准点元素
j指针负责从右向左找比基准点小的元素，ⅰ指针负责从左向右找比基准点大的元素，一旦找到二者交换，直至ⅰ，j相交
最后基准点与ⅰ（此时ⅰ与j相等)交换，ⅰ即为分区位置

1. 代码实现

    /**
     * 数据准备初始化一个数组
     */
    public static int[] initArray(){
        Random random = new Random();
        // 创建一个数组，长度在10-20之间
        int len = random.nextInt(10) + 5;
        int[] array = new int[len];
        // 遍历添加数据
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(100);
        }
        return array;
    }

    /**
     * 选择一个基准点(pivot)进行分区
     * @param array 排序数组
     * @param l 左边界
     * @param r 右边界
     * @return 返回值 = 分区后中间索引值
     */
    public static int  partition(int[] array, int l, int r){
        // 左侧基准点(值)
        int pivotNum = array[l];
        int i = l;
        int j = r;
        while (i < j) {
            // j从右边找比基准点小的值
            while (i < j && array[j] > pivotNum){
                j--;
            }
            // i 从左边找比基准点大的值
            while (i < j && array[i] <= pivotNum){
                i++;
            }
            swap(array, i, j);
        }
        swap(array, i, l);
        return i;
    }

    /**
     * 交换位置
     * @param array 数组
     * @param i 位置1
     * @param j 位置2
     */
    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int temp = array[j];
        array[j] = array[i];
        array[i] = temp;
    }

    /**
     * 递归排序
     * @param array 排序数组
     * @param l 左边界
     * @param pivot 基准点
     */
    public static void quick(int[] array, int l, int pivot){
        if (l >= pivot){
            return;
        }
        int index = partition(array, l, pivot);
        quick(array,l, index -1);
        quick(array,index +1,pivot);
    }


    public static void main(String[] args) {
        int[] array = initArray();
        System.out.println("排序前 :" + Arrays.toString(array));
        quick(array, 0, array.length - 1);
        System.out.println("排序后 :" + Arrays.toString(array));
    }

2. 注意事项

1.基准点在左边，并且要先 j 后 i （先从右边找在从左边找）
2.while ( i < j && array[ j ] > pivotNum)

// j从右边找比基准点小的值
while (i < j && array[j] > pivotNum){
    j--;
}

3.while (i < j && array[i] <= pivotNum)

// i 从左边找比基准点大的值
while (i < j && array[i] <= pivotNum){
    i++;
}

④：特点

附录

洛穆托vs霍尔： https:/qastack.cn/cs/11458/quicksort-partitioning-hoare-Vs-lomuto

六、ArrayList扩容规则

可以看看这位博主的：www.cnblogs.com/ruoli-0/p/1…

ArrayList()会使用长度为零的数组
- 直接调用无参方法初始容量为0（空数组）
ArrayList(int initialCapacity)会使用指定容量的数组
- 调用有参方法数组容量为传入的容量值
public ArrayList(Collection<?extends E>c)会使用c的大小作为数组容量
- 传入的是一个集合使用的是集合的大小
add(0 bject o)首次扩容为10，再次扩容为上次容量的1.5倍
addAll(Collection c)没有元素时，扩容为Math.max(10,实际元素个数)，有元素时为Math.max(原容量1.5倍，实际元素个数)
- 如过集合中没有元素扩容会在（10和实际元素个数）中选择一个大的，有元素时扩容会在(原容量1.5倍和实际元素个数)选择一个大的

ArrayList的特点：

1.ArrayList的底层数据结构是数组，所以查找遍历快，增删慢。
2.ArrayList可随着元素的增长而自动扩容，正常扩容的话，每次扩容到原来的1.5倍。
3.ArrayList的线程是不安全的。

ArrayList的扩容：

　　扩容可分为两种情况：

　　第一种情况，当ArrayList的容量为0时，此时添加元素的话，需要扩容，三种构造方法创建的ArrayList在扩容时略有不同：

1.无参构造，创建ArrayList后容量为0，添加第一个元素后，容量变为10，此后若需要扩容，则正常扩容。
2.传容量构造，当参数为0时，创建ArrayList后容量为0，添加第一个元素后，容量为1，此时ArrayList是满的，下次添加元素时需正常扩容。
3.传列表构造，当列表为空时，创建ArrayList后容量为0，添加第一个元素后，容量为1，此时ArrayList是满的，下次添加元素时需正常扩容。

　　第二种情况，当ArrayList的容量大于0，并且ArrayList是满的时，此时添加元素的话，进行正常扩容，每次扩容到原来的1.5倍。

七、Iterator_FailFast_FailSafe

ArrayList是fail-fast的典型代表，遍历的同时不能修改，尽快失败

CopyOnWriteArrayList是fail-safe的典型代表，遍历的同时可以修改，原理是读写分离

①：快速失败（fail—fast）

尽可能立即暴露故障并停止整个操作。当遍历一个集合对象时，如果集合对象的结构被修改了，就会抛出ConcurrentModificationExcetion异常。

有以下情况会抛出此异常：

单线程环境下，集合被创建后，在遍历它的过程中修改了结构。

注意 remove()方法会让expectModcount和modcount 相等，所以是不会抛出这个异常。

多线程环境下，当一个线程在遍历这个集合，而另一个线程对这个集合的结构进行了修改。

原理：

迭代器在遍历时直接访问集合中的内容，并且在遍历过程中使用一个 modCount 变量。集合在被遍历期间如果内容发生变化，就会改变modCount的值。每当迭代器使用hashNext()/next()遍历下一个元素之前，都会检测modCount变量是否为expectedmodCount值，是的话就返回遍历；否则抛出异常，终止遍历。

modCount是ArrayList中的一个成员变量。它表示该集合实际被修改的次数。
expectedModCount 是 ArrayList中的一个内部类——Itr中的成员变量。expectedModCount表示这个迭代器期望该集合被修改的次数。其值是在ArrayList.iterator方法被调用的时候初始化的。只有通过迭代器对集合进行操作，该值才会改变。
Itr是一个Iterator的实现，使用ArrayList.iterator方法可以获取到的迭代器就是Itr类的实例。

$\color{red}{java.util包下的集合类（例如ArrayList、HashMap）都是快速失败的,}$ $\color{red}{不能在多线程下发生并发修改（迭代过程中被修改）。}$

②：安全失败（fail—safe）

失败情况下不中断操作，一些系统尝试尽量避免抛出失败异常。 采用安全失败机制的集合容器，在遍历时不是直接在集合内容上访问的，而是先复制原有集合内容，在拷贝的集合上进行遍历。

原理：

由于迭代时是对原集合的拷贝进行遍历，所以在遍历过程中对原集合所作的修改并不能被迭代器检测到，所以不会触发Concurrent Modification Exception。

缺点：

迭代器遍历的是开始遍历那一刻拿到的集合拷贝，在遍历期间原集合发生的修改迭代器是不知道的。（弱一致性）
创建集合拷贝需要相应的开销，包括时间和内存。

八、LinkedList_Vs_ArrayListy

①：随机访问性能比较

$\color{#32CD32}{ArrayList}$

随机访问快（指根据下标访问）

$\color{#32CD32}{LinkedList}$

随机访问慢（要沿着链表遍历）

②：增删性能比较

$\color{#32CD32}{ArrayList}$

尾部插入、删除性能可以，其它部分插入、删除都会移动数据，因此性能会低

$\color{#32CD32}{LinkedList}$

头尾插入删除性能高, 中间位置插入元素，时间复杂度为O（N）

③：局部性原理（空间占用）

$\color{#32CD32}{ArrayList}$

基于动态数组，需要连续的内存空间，对空间要求高
可以利用CPU缓存，局部性原理

$\color{#32CD32}{LinkedList}$

基于双向链表，无需连续内存内存利用率高，不会浪费内存但本身占用内存多

九、HashMap

①：HashMap JDK1.7与1.8 有何不同？

$\color{#32CD32}{1. 底层数据结构，JDK 1.7和JDK 1.8有何不同}$

JDK 1.7 数组 + 链表
JDK 1.8 数据 + (链表 | 红黑树)

$\color{#32CD32}{2. 为什么要用红黑树}$

防止链表超长时性能下降，红黑树用来避免DOS攻击

$\color{#32CD32}{3. 为什么一上来不树化}$

hash 表的查找，更新的时间复杂度是O(1)
红黑树的查找，更新的时间复杂度是O( $\log_2n$ )
TreeNode 占用空间也比普通的Node的大，如非必要还是使用链表

$\color{#32CD32}{4. 树化阈值为何是8}$

hash值如果足够随机，则在hash表内按泊松分布，在负载因子0.75的情况下，长度超过8的链表出现概率是 0.00000006, 选择8就是为了让树化几率足够小

$\color{#32CD32}{5. 何时会树化}$

树化两个条件：
- 链表长度超过树化阈值（链表长度大于 8）
- 数组容量 >= 64

$\color{#32CD32}{6. 何时会退化为链表}$

在扩容时如果拆分树时，树元素个数<=6则会退化链表，
remove树节点时，若root、root.left、root.right、root.left.left有一个为null,也会退化为链表

②：索引如何计算

计算对象的hashCode(),再进行调用HashMap的hash()方法进行二次哈希，最后&(capacity-1)得到索引
二次hash()是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
计算索引时，如果是2的n次幂可以使用位与运算代替取模，效率更高；扩容时hash&oldCap==0的元素留在原来位置，否则新位置=l旧位置+oldCap
但以上都是为了配合容量为2的n次幂时的优化手段，例如Hashtable的容量就不是2的n次幂，并不能说哪种设计更优，应该是设计者综合了各种因素，最终选择了使用2的门次幂作为容量

③：为何要二次hash

为了提高综合高位数据让哈希分布更为均匀避免出现链表过长的情况

④：容量为何是2的n次幂

$\color{#32CD32}{优点}$

hashMap为了存取高效，要尽量较少碰撞把数据分配均匀，使得每个链表长度大致相同。关键就在于把当前数据存放到哪一个桶中(哪个节点node上)，实现这个目标的算法就是取模运算。
在计算机中，直接取模运算的效率不如位运算（&）
当容量为2的n次方时，hash & (capacity - 1) == hash % capacity
$\color{red}{当容量为2的n次方时，hash \& (capacity - 1) == hash \% capacity}$
计算索引时，如果是2的n次幂可以使用位与运算代替取模，效率更高； $扩容时hash&oldCap==0的元素留在原来位置，否则新位置=旧位置+oldCap(原始容量)移动操作是批量进行的$

$\color{#32CD32}{缺点}$

极端情况下（如：数据都是偶数）hash分布并不是很好

⑤：HashMap put方法流程（1.7与1.8有何不同）

$\color{#32CD32}{put方法流程}$

HashMap是懒惰创建数组的，首次使用才创建数组
计算索引（桶下标）
如果桶下标还没人占用，创建Node占位返回
如果桶下标已经有人占用
- 已经是TreeNode走红黑树的添加或更新逻辑
- 是普通Node,走链表的添加或更新逻辑，如果链表长度超过树化阈值，走树化逻辑
返回前检查容量是否超过阈值，一旦超过进行扩容

$\color{#32CD32}{1.7与1.8不同点}$

链表插入节点时，1.7是头插法，1.8是尾插法
1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容，而1.8是大于阈值就扩容
1.8 在扩容计算Node索引时，会优化（ $扩容时hash&oldCap==0的元素留在原来位置，否则新位置=旧位置+oldCap(原始容量)移动操作是批量进行的$ ）

⑥：加载因子为何默认是0.75f

在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能
小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用多

⑦：HashMap多线程下有哪些问题

$\color{#32CD32}{并发丢数据}$

编写代码并发添加数据

@Test
public void testHashMapPutData() throws InterruptedException {
    HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();

    // 分别创建两个线程向map中添加数据
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        map.put("a", "a"); // 97 ==> 1
    }, "t1");

    Thread t2 = new Thread(() -> {
        map.put("1", "1"); // 49 ==> 1
    }, "t2");

    t1.start();
    t2.start();
    t1.join();
    t2.join();
    System.out.println(map);
}

添加断点
控制线程1的断点

制线程2的断点

在放行线程1（会发现线程1的数据覆盖了线程2的数据）

$\color{#32CD32}{并发扩容死链（1.7）}$

$\color{#32CD32}{key的要求}$

HashMap的key可以为null,但Map的其他实现则不然
作为key的对象，必须实现hashCode和equals,并且key的内容不能修改（不可变）

$\color{#32CD32}{String对象的hashCode()如何设计的，为啥每次乘的是31}$

$\color{red}{目标是达到较为均匀的散列效果，每个字符串的hashCode足够独特}$

字符串中的每个字符都可以表现为一个数字，称为S,其中i的范围是0~n-1
散列公式为： $S_0*31^{n-1}+S_1*31^{n-2}+... S_i*31^{n-1-i}+... S_{n-1}*31^0$
31代入公式有较好的散列特性，并且31*h可以被优化为
- 即32*h-h
- 即2 $^5$ *h-h
- 即 h << 5-h

十、设计模式

①：单例模式-方式1-饿汉式

1. 懒汉式代码实现

/**
 * 单例模式（饿汉式）
 */
public class Singleton1 implements Serializable {

    /**
     * 静态的构造方法
     */
    private Singleton1() {
        System.out.println("Singleton1----------->调用了无参构造方法~");
    }
    
    private static final Singleton1 INSTANCE = new Singleton1();

    public static Singleton1 getInstance() {
        return INSTANCE;
    }

    public static void orderMethod(){
        System.out.println("orderMethod");
    }
}

测试

2.利用反射破解单例模式

代码实现

/**
 * 反射破环单例
 * @throws NoSuchMethodException
 * @throws InvocationTargetException
 * @throws InstantiationException
 * @throws IllegalAccessException
 */
@Test
public void tsetRefllect() throws NoSuchMethodException, InvocationTargetException, InstantiationException, IllegalAccessException {
    orderMethod();

    Constructor<Singleton1> constructor = Singleton1.class.getDeclaredConstructor();
    constructor.setAccessible(true);
    System.out.println("通过反射创建实例" + constructor.newInstance());
}

测试

解决办法

3. 利用反序列化破解单例

注意利用反序列化破解单例，该对象必须实现Serializable接口

代码实现

@Test
public void testSerializable() throws IOException, ClassNotFoundException {
    orderMethod();
    ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
    ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
    oos.writeObject(Singleton1.getInstance());

    ObjectInputStream stream = new ObjectInputStream(new ByteArrayInputStream(bos.toByteArray()));
    System.out.println("反序列化创建实例：" + stream.readObject());
}

测试

解决办法重写readResolve()方法

/**
 * 重写readResolve方法后在利用反序列化创建对象就会 return INSTANCE（INSTANCE中的对象）
 * @return
 */
public Object readResolve(){
    return INSTANCE;
}

再次测试成功返回的对象一致

4. Unsafe 破解单例

因为使用到了Spring中工具类UnsafeUtils，所有导入Spring依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <version>2.6.12</version>
</dependency>

代码实现

/**
 * Unsafe 破解单例
 * @throws InstantiationException
 */
@Test
public void testUnsafe() throws InstantiationException {
    orderMethod();

    Object o = UnsafeUtils.getUnsafe().allocateInstance(Singleton1.class);
    System.out.println("Unsafe 创建实例" + o);

}

测试

②：单例模式-方式2-枚举饿汉式

1. 代码实现

public enum Singleton2 {
    /**
     * 枚举饿汉式
     */
    INSTANCE;

    private Singleton2() {
        System.out.println("Singleton2----------->调用了构造方法~");
    }

    /**
     * 重写toString打印对象的hash码，不重写默认打印枚举的名称INSTANCE
     * @return
     */
    @Override
    public String toString() {
        return getClass().getName() + "@" + Integer.toHexString(hashCode());
    }

    public static Singleton2 getInstance(){
        return INSTANCE;
    }

    public static void orderMethod(){
        System.out.println("orderMethod()");
    }

}

2. 破环枚举单例

结论：利用反射和反序列化是无法破坏枚举单例的，Unsafe 可以破坏枚举单例

测试 1（枚举是否为单例）是

测试 2 反射（通过无参构造）能否破坏枚举单例 $\color{red}{失败}$

测试 3 反射（通过构造方法）能否破坏枚举单例 $\color{red}{失败}$

测试 4 反序列化破坏单例 $\color{red}{失败}$

测试 5 Unsafe 破坏单例 $\color{#32CD32}{成功}$

③：单例模式-方式3-懒汉式

代码实现由于synchronized🔒加在了方法上所以性能并不是很好

/**
 * 懒汉式单例
 */
public class Singleton3 {

    private Singleton3(){
        System.out.println("singleton -----------> 调用了构造方法");
    }

    private static Singleton3 INSTANCE = null;

    /**
     * 避免多线程安全问题 加了synchronized
     * @return
     */
    public static synchronized Singleton3 getInstance(){
        if (INSTANCE == null) {
            INSTANCE = new Singleton3();
        }
        return INSTANCE;
    }

    public static void orderMethod(){
        System.out.println("orderMethod()");
    }
}

④：单例模式-方式4-DCL懒汉式

DCL，即 double-checked locking（双检锁/双重校验锁）

/**
 * 懒汉式单例 - DCL(双检索)
 */
public class Singleton4 {

    private Singleton4(){
        System.out.println("singleton -----------> 调用了构造方法");
    }

    // volatile 解决共享变量可见性 有序性问题
    private static volatile Singleton4 INSTANCE = null;

    /**
     * 避免多线程安全问题 加了synchronized
     * @return
     */
    public static Singleton4 getInstance(){
        if (INSTANCE == null) {
            synchronized(Singleton4.class){
                INSTANCE = new Singleton4();
            }

        }
        return INSTANCE;
    }

    public static void orderMethod(){
        System.out.println("orderMethod()");
    }
}

⑤：单例模式-DCL懒汉式-为何加volatile

问题引入

分析问题 导致这一问题的出现就是指令重排顺利错了

解决方法 （在共享变量上加上volatile关键字）

// volatile 解决共享变量可见性 有序性问题
private static volatile Singleton4 INSTANCE = null;

volatile变量的特性

保证可见性，不保证原子性
- 当写一个volatile变量时，JVM会把该线程本地内存中的变量强制刷新到主内存中去；
- 这个写操作会导致其他线程中的volatile变量缓存无效。
禁止指令重排
- 重排序操作不会对存在数据依赖关系的操作进行重排序。
- 重排序是为了优化性能，但是不管怎么重排序，单线程下程序的执行结果不能被改变

⑥：单例模式-方式5-内部类懒汉式

代码实现

/**
 * 单例模式-内部类懒汉式
 */
public class Singleton5 {
    private Singleton5() {
        System.out.println("singleton5 -----------> 调用了构造方法");
    }

    private static class Holder{
        static Singleton5 INSTANCE = new Singleton5();
    }

    public static Singleton5 getInstance() {
        return Holder.INSTANCE;
    }

    public static void orderMethod(){
        System.out.println("orderMethod()");
    }
}

⑦：单例模式-在jdk中的体现

$\color{#32CD32}{目标}$

掌握单例模式常见五种实现方式
了解jdk中有哪些地方体现了单例模式

$\color{#32CD32}{实现方式}$

饿汉式
枚举饿汉式
懒汉式
双检锁懒汉式
内部类懒汉式

$\color{#32CD32}{单例模式-在jdk中的体现}$

System类中的exit（退出虚拟机）和gc（运行垃圾收集器）方法都调用Runtime类中的方法 Runtime类就是一个单例的饿汉式

// 终止当前运行的Java虚拟机
public static void exit(int status) {
    Runtime.getRuntime().exit(status);
}

// 运行垃圾收集器
public static void gc() {
    Runtime.getRuntime().gc();
}

public class Runtime {
    private static Runtime currentRuntime = new Runtime();

    /**
        返回与当前Java应用程序关联的运行时对象。类Runtime的大多数
方法都是实例方法，必须相对于当前运行时对象进行调用。 
返回: 与当前Java应用程序相关联的Runtime对象。
     */
    public static Runtime getRuntime() {
        return currentRuntime;
    }

    /** 不要让任何人实例化这个类 */
    private Runtime() {}
}

System类中Console对象 （双检索懒汉式）

private static volatile Console cons = null;
/**
    返回与当前Java虚拟机关联的唯一Console对象(如果有的话)。 
    返回: 系统控制台(如果有)，否则为空。
 */
 public static Console console() {
     if (cons == null) {
         synchronized (System.class) {
             cons = sun.misc.SharedSecrets.getJavaIOAccess().console();
         }
     }
     return cons;
 }

Collections（集合工具类）我们往往有一个需求获取空的集合Collections中内部类（EmptyNavigableSet）就是一个懒汉式的单例

Comparators比较器中NaturalOrderComparator是一个单例-枚举-饿汉式

62-Java-面试专题(1)排序+集合+设计模式

62-Java-面试专题(1)__基础-- 笔记

Java-面试专题(1)

一、二分查找

①：代码实现

1. 流程

2. 代码实现

3. 测试

②：解决整数溢出（方法一）

③：解决整数溢出（方法二）

③：选择题目

④：注意事项

二、冒泡排序

①：初步实现

②：减少冒泡次数

③：进一步优化

④：总结

三、选择排序

①：代码实现

②：总结

四、插入排序

①：代码实现

②：总结

③：插入和选择推到某一论排序结果

五、快速排序

①：文字描述

②：单边循环

③：双边循环

1. 代码实现

2. 注意事项

④：特点

六、ArrayList扩容规则

七、Iterator_FailFast_FailSafe

①：快速失败（fail—fast）

②：安全失败（fail—safe）

八、LinkedList_Vs_ArrayListy

①：随机访问性能比较

②：增删性能比较

③：局部性原理（空间占用）

九、HashMap

①：HashMap JDK1.7与1.8 有何不同？

②：索引如何计算

③：为何要二次hash

④：容量为何是2的n次幂

⑤：HashMap put方法流程（1.7与1.8有何不同）

⑥：加载因子为何默认是0.75f

⑦：HashMap多线程下有哪些问题

十、设计模式

①：单例模式-方式1-饿汉式

1. 懒汉式代码实现

2.利用反射破解单例模式

3. 利用反序列化破解单例

4. Unsafe 破解单例

②：单例模式-方式2-枚举饿汉式

1. 代码实现

2. 破环枚举单例

③：单例模式-方式3-懒汉式

④：单例模式-方式4-DCL懒汉式

⑤：单例模式-DCL懒汉式-为何加volatile

⑥：单例模式-方式5-内部类懒汉式

⑦：单例模式-在jdk中的体现