到底面的什么岗位？
坐标：成都晓多科技
岗位：前端转全栈（hr是这么说的）
直接开门见山，面试题目是？
在此仅记录自己还记得住的题目以及给出相关知识点
1.下列TCP连接建立过程描述正确的是：
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A. 服务端收到客户端的SYN包后等待2*ml时间后就会进入SYN_SENT状态
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B.服务端收到客户端的ACK包后会进入SYN_RCVD状态
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C.当客户端处于ESTABLISHED状态时，服务端可能仍然处于SYN_RCVD状态
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D.服务端未收到客户端确认包，等待2*ml时间后会直接关闭连接
正确答案 ： C
在TCP/IP协议中，TCP协议提供可靠的连接服务，采用三次握手建立一个连接。
第一次握手：建立连接时，客户端发送syn包(syn=j)到服务器，并进入SYN_SEND状态，等待服务器确认；
第二次握手：服务器收到syn包，必须确认客户的SYN（ack=j+1），同时自己也发送一个SYN包（syn=k），即SYN+ACK包，此时服务器进入SYN_RECV状态；
第三次握手：客户端收到服务器的SYN＋ACK包，向服务器发送确认包ACK(ack=k+1)，此包发送完毕，客户端和服务器进入[ESTABLISHED]状态，完成三次握手。
因此，根据第二次握手，A、B错误。 D、服务器发送完SYN－ACK包，如果未收到客户确认包，服务器进行首次重传，等待一段时间仍未收到客户确认包，进行第二次重传，如果重传次数超过系统规定的最大重传次数，系统将该连接信息从半连接队列中删除。注意，每次重传等待的时间不一定相同。所以D错误。
2.能携带cookie的协议有什么？
能够携带 Cookie 的协议主要是基于 HTTP 协议的。以下是一些常见的能够携带 Cookie 的协议：
- HTTP（Hypertext Transfer Protocol）：HTTP 协议是 Web 应用最常用的协议之一，能够携带和管理 Cookies。通过 Set-Cookie 头部字段在服务器端将 Cookie 信息发送给客户端，在之后的请求中通过 Cookie 头部字段将 Cookie 信息发送回服务器。
- HTTPS（HTTP Secure）：HTTPS 是通过 SSL/TLS 加密的 HTTP 协议，提供了更加安全的数据传输方式。与 HTTP 类似，HTTPS 也能携带和管理 Cookies。
除了以上协议，其他一些基于 HTTP 的协议、框架和技术也支持携带 Cookie，例如：
- WebSocket：WebSocket 是一种在单个长连接上进行全双工通信的协议，通常基于 HTTP/HTTPS 进行握手。在 WebSocket 连接建立后，可以使用类似 HTTP 的 Set-Cookie 和 Cookie 头部字段进行 Cookie 的传递和管理。
- RESTful API：RESTful API 基于 HTTP 协议设计，通过使用 HTTP 请求方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等）来进行资源操作。在使用 RESTful API 进行通信时，可以在请求头部中添加 Cookie 字段以传递和管理 Cookies。
需要注意的是，不同的协议对于 Cookie 的管理和使用可能会有一些差异。此外，为了确保隐私和安全性，使用 Cookie 时应当遵循相关的隐私政策、安全设置和最佳实践。
3.脑筋急转弯：一共八个乒乓球，有一个比其他的重，只有一个称，最少称多少次能找出那个重的球？
答案 ：2次
将八个球分成 3、3、1、1，先称量3个和3个，如果称平了，说明重的球在1和1中；如果没有平，则在重的那一侧三个球里面任选两个再称一次即可得到答案。
4.堆排序插入一个元素的时间复杂度是？
堆排序的插入一个元素的时间复杂度为O(log n)。
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，通常使用最大堆（Max Heap）来进行排序。堆的插入操作会将新元素添加到堆的末尾，然后进行上浮操作，以保持堆的性质。
在最大堆中插入一个元素的过程如下：
- 将元素添加到堆的最后一个位置。
- 将该元素与其父节点进行比较，如果该元素大于父节点，则交换它们的位置。
- 重复步骤2，直到满足堆的性质或者到达堆的根节点位置。
最大堆的插入操作的时间复杂度主要取决于堆的高度，即树的高度。由于堆是一个完全二叉树，其高度为log n，其中n是堆中元素的数量。因此，在最坏情况下，插入一个元素的时间复杂度为O(log n)。
需要注意的是，堆排序通常在建堆阶段就将所有元素插入堆中，并不逐个插入元素进行排序。因此，整个堆排序的时间复杂度为O(nlog n)。
常见排序算法的时间复杂度 :
以下是几种常见排序算法的时间复杂度（最坏情况下）：
- 冒泡排序（Bubble Sort）：O(n^2) 冒泡排序是一种简单但低效的排序算法，它通过不断交换相邻元素来将最大的元素逐步冒泡到数组末尾。最坏情况下，需要进行大约 n^2/2 次比较和交换操作。
- 选择排序（Selection Sort）：O(n^2) 选择排序从未排序的部分中选择最小（或最大）元素，并将其放在已排序部分的末尾。最坏情况下，需要进行大约 n^2/2 次比较和 n 次交换操作。
- 插入排序（Insertion Sort）：O(n^2) 插入排序从无序部分逐个将元素插入到已排序部分的正确位置。最坏情况下，需要进行大约 n^2/2 次比较和 n^2/2 次移动操作。
- 希尔排序（Shell Sort）：O(n log n) - O(n^2) 希尔排序是一种改进的插入排序算法，通过插入排序的多次操作来减少逆序对的数量。希尔排序的时间复杂度取决于所选择的间隔序列（gap sequence）。最坏情况下，取决于间隔序列的选择，时间复杂度可以达到 O(n^2)。
- 归并排序（Merge Sort）：O(n log n) 归并排序采用分治法，将数组逐步划分为较小的子数组，然后通过合并有序子数组来实现排序。最坏情况下，归并排序的时间复杂度是稳定的，为 O(n log n)。
- 快速排序（Quick Sort）：O(n log n) 快速排序也是一种分治算法，通过选择一个基准元素，将数组划分为较小和较大的两个子数组，然后对子数组进行递归排序。最坏情况下，如果每次划分都不平衡，时间复杂度为 O(n^2)。但通常情况下，平均时间复杂度稳定在 O(n log n)。
- 堆排序（Heap Sort）：O(n log n) 堆排序使用堆这种数据结构来进行排序，通过构建最大堆或最小堆，并反复从堆中提取根节点来获取有序序列。最坏情况下，堆排序的时间复杂度是 O(n log n)。
需要注意的是，以上时间复杂度是在最坏情况下的估计值，实际运行时的时间复杂度可能会受到不同因素的影响。
堆是什么？
堆是一种特殊的完全二叉树结构，它满足两个主要性质：堆属性和完全二叉树属性。
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堆属性（Heap Property）：
- 对于最大堆（Max Heap），对于堆中的任意节点 i，其父节点的值大于等于节点 i 的值。
- 对于最小堆（Min Heap），对于堆中的任意节点 i，其父节点的值小于等于节点 i 的值。
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完全二叉树属性（Complete Binary Tree Property）：
- 除了最底层，其他层的节点数都达到最大，且最底层的节点都集中在左侧。
在堆中，根节点是最大（或最小）值，并且在最大堆中，任意子树的根节点的值都大于等于子树中的其他节点。这使得堆可以用于高效地进行排序和优先级队列操作。
堆常见的操作包括：
- 插入元素：将新元素插入到堆的末尾，然后通过上浮操作将其调整到合适的位置，以维持堆的属性。
- 删除根节点：将根节点与最后一个节点交换，然后删除最后一个节点，并通过下沉操作将新的根节点调整到合适的位置，以维持堆的属性。
- 构建堆：将一个无序的数组或列表构建成一个堆，通常使用自底向上的方法进行调整。
- 堆排序：利用堆的属性，可以通过反复删除根节点并调整堆的操作来获得一个有序的序列。
堆可以用数组或列表来表示，其中每个元素对应堆中的一个节点。通过索引的关系，可以方便地在数组中进行堆的操作，并且可以在相应的索引位置上计算出子节点和父节点的索引。
