24届秋招笔试复盘（两万七千字开始卡顿，不再更新...）

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230908恒生电子笔试

1.那几个属于创新型模式？

23种模式及其三大分类如下：

  1. 创建型模式（Creational Patterns）：

    • 工厂方法模式（Factory Method Pattern）
    • 抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）
    • 单例模式（Singleton Pattern）
    • 建造者模式（Builder Pattern）
    • 原型模式（Prototype Pattern）

  2. 结构型模式（Structural Patterns）：

    • 适配器模式（Adapter Pattern）
    • 桥接模式（Bridge Pattern）
    • 组合模式（Composite Pattern）
    • 装饰器模式（Decorator Pattern）
    • 外观模式（Facade Pattern）
    • 享元模式（Flyweight Pattern）
    • 代理模式（Proxy Pattern）

  3. 行为型模式（Behavioral Patterns）：

    • 模板方法模式（Template Method Pattern）
    • 命令模式（Command Pattern）
    • 迭代器模式（Iterator Pattern）
    • 观察者模式（Observer Pattern）
    • 中介者模式（Mediator Pattern）
    • 备忘录模式（Memento Pattern）
    • 解释器模式（Interpreter Pattern）
    • 状态模式（State Pattern）
    • 策略模式（Strategy Pattern）
    • 职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）
    • 访问者模式（Visitor Pattern）

这些模式可以根据其功能和目的进行分类，分别为创建型模式、结构型模式和行为型模式。

创建型模式关注对象的创建过程，包括对象的实例化和初始化。这些模式的主要目的是提供一种灵活的创建对象的方法，隐藏具体实现细节，使代码更具可扩展性和可维护性。

结构型模式关注对象之间的组合和关系，以实现更大的结构。这些模式的主要目的是让不同的对象能够协同工作，提供一种灵活的组织和管理对象的方式。

行为型模式关注对象之间的交互和通信，以实现特定的行为。这些模式的主要目的是定义对象之间的通信规则和协议，使系统更具灵活性和可扩展性。

2.从大到小的排序是哪种排序？

常见的排序方法有以下几种：

  1. 冒泡排序（Bubble Sort）：

    • 原理：比较相邻的元素，如果顺序错误则交换位置，每次循环将最大（或最小）的元素移动到末尾，重复执行直到排序完成。
    • Java示例：
    public static void bubbleSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n-1; i++) {
        for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j+1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j+1];
                arr[j+1] = temp;
            }
        }
    }
}

  2. 选择排序（Selection Sort）：

    • 原理：每次从未排序的部分选取最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾，重复执行直到排序完成。
    • Java示例：
    public static void selectionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n-1; i++) {
        int minIndex = i;
        for (int j = i+1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        int temp = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
}

  3. 插入排序（Insertion Sort）：

    • 原理：将未排序的元素逐个插入到已排序部分的合适位置，重复执行直到排序完成。
    • Java示例：
    public static void insertionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j+1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j+1] = key;
    }
}

  4. 快速排序（Quick Sort）：

    • 原理：选择一个基准元素，将小于基准的元素放在左边，大于基准的元素放在右边，然后递归地对左右子数组进行排序，直到排序完成。
    • Java示例：
    public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pivotIndex = partition(arr, low, high);
        quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);
        quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
    }
}
​
public static int partition(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = low - 1;
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    int temp = arr[i+1];
    arr[i+1] = arr[high];
    arr[high] = temp;
    return i + 1;
}

  5. 归并排序（Merge Sort）：

    • 原理：将数组递归地划分为两个子数组，然后将两个有序子数组合并成一个有序数组，重复执行直到排序完成。
    • Java示例：
    public static void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int mid = (low + high) / 2;
        mergeSort(arr, low, mid);
        mergeSort(arr, mid + 1, high);
        merge(arr, low, mid, high);
    }
}
​
public static void merge(int[] arr, int low, int mid, int high) {
    int n1 = mid - low + 1;
    int n2 = high - mid;
    int[] left = new int[n1];
    int[] right = new int[n2];
    for (int i = 0; i < n1; i++) {
        left[i] = arr[low + i];
    }
    for (int j = 0; j < n2; j++) {
        right[j] = arr[mid + 1 + j];
    }
    int i = 0, j = 0, k = low;
    while (i < n1 && j < n2) {
        if (left[i] <= right[j]) {
            arr[k] = left[i];
            i++;
        } else {
            arr[k] = right[j];
            j++;
        }
        k++;
    }
    while (i < n1) {
        arr[k] = left[i];
        i++;
        k++;
    }
    while (j < n2) {
        arr[k] = right[j];
        j++;
        k++;
    }
}

以上是常见的排序方法及其原理和Java语言示例。在实际应用中，根据数据规模和性能要求，选择合适的排序方法是非常重要的。

3.MySQL视图？

数据库中的视图（View）是基于一个或多个表的查询结果的虚拟表，它是一个逻辑上的表，不包含实际存储的数据。视图可以简化复杂的查询操作，隐藏底层表的结构，提供更加简洁和安全的数据访问方式。

视图的原理是通过使用SELECT语句来定义视图，并将该查询结果作为虚拟表存储在数据库中。当访问视图时，实际上是执行了该视图定义的SELECT语句，返回查询结果。

视图的示例： 假设有一个包含员工信息的表（Employee），包括员工ID（EmployeeID）、姓名（Name）、部门（Department）和工资（Salary）等字段。现在需要创建一个只包含部门为"IT"的员工信息的视图。

首先，在数据库中创建Employee表：

CREATE TABLE Employee (
    EmployeeID INT,
    Name VARCHAR(50),
    Department VARCHAR(50),
    Salary DECIMAL(10,2)
);

然后，插入一些测试数据：

INSERT INTO Employee (EmployeeID, Name, Department, Salary)
VALUES (1, 'John', 'IT', 5000.00),
       (2, 'Mary', 'HR', 6000.00),
       (3, 'Tom', 'IT', 5500.00),
       (4, 'Jane', 'Finance', 7000.00);

接下来，创建视图：

CREATE VIEW IT_Employees AS
SELECT EmployeeID, Name, Department, Salary
FROM Employee
WHERE Department = 'IT';

现在，可以通过访问IT_Employees视图来获取部门为"IT"的员工信息：

SELECT * FROM IT_Employees;

该查询将返回以下结果：

EmployeeID | Name | Department | Salary
-----------|------|------------|--------
1          | John | IT         | 5000.00
3          | Tom  | IT         | 5500.00

通过视图，我们可以只关注部门为"IT"的员工信息，而不需要关心底层表的结构和其他部门的员工信息。

需要注意的是，视图只是一个虚拟表，它不存储实际的数据。当对视图进行查询时，实际上是对底层表进行查询操作。因此，对视图的修改操作（如插入、更新、删除）可能会影响到底层表的数据。

4.MySQL两表查询语句... ...

5.时间复杂度符合推理：T(n) = 2T(n/2) + n，则T(n)的时间复杂度是多少？

根据递归关系式 T(n) = 2T(n/2) + n，可以使用主定理（Master Theorem）来推导时间复杂度。

主定理的一般形式为：T(n) = aT(n/b) + f(n)，其中 a ≥ 1，b > 1，f(n) 是一个渐进正函数。

根据主定理的第三种情况，如果 f(n) = Θ(n^c) 并且 a = b^c，其中 c ≥ 0，那么时间复杂度为 T(n) = Θ(n^c * log n)。

对于给定的递归关系式 T(n) = 2T(n/2) + n，可以看出 a = 2，b = 2，f(n) = n。根据主定理的第三种情况，我们可以得出结论：

  • c = 1，因为 f(n) = n = Θ(n^1)。
  • a = b^c，因为 2 = 2^1。

根据主定理的结论，时间复杂度为 T(n) = Θ(n^c * log n) = Θ(n * log n)。

因此，根据给定的递归关系式 T(n) = 2T(n/2) + n，时间复杂度为 Θ(n * log n)。

6.与事务有关的所有字段

与事务有关的所有字段包括：

  1. 开始事务的命令：BEGIN TRANSACTION、START TRANSACTION或BEGIN WORK。这个命令用于开始一个新的事务。
  2. 提交事务的命令：COMMIT。这个命令用于将事务中的所有操作永久保存到数据库中。
  3. 回滚事务的命令：ROLLBACK。这个命令用于撤销事务中的所有操作，恢复到事务开始之前的状态。
  4. 设置事务隔离级别的命令：SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL。这个命令用于设置事务的隔离级别，控制事务与其他事务之间的可见性和并发性。
  5. 保存点（Savepoint）：用于在事务中设置一个保存点，可以在事务执行过程中回滚到该保存点。
  6. 事务日志（Transaction log）：用于记录事务中的所有操作，以便在需要时进行回滚或恢复。
  7. 事务状态（Transaction state）：用于表示事务的当前状态，例如进行中、已提交或已回滚。
  8. 事务控制语句（Transaction control statements）：用于控制事务的执行流程，例如条件判断、循环和异常处理等。

这些字段和命令是在数据库管理系统中用于实现事务控制的关键元素。通过使用这些字段和命令，可以确保数据库操作的一致性、原子性、隔离性和持久性。

230911快手 测开 一面（挂）

快手测开 一面面经(50min,八股16min,算法30min)

自我介绍（表达上需要更清晰流畅）
没有实习吗？不是科班的啊？
介绍一下项目（把项目功能简述了一下，面试官似乎不是很满意但也没有追问？？）

如果要介绍一个仿牛客网的项目，可以按照以下结构来组织介绍，以展示项目的清晰和深度：

  1. 项目概述：

    • 介绍项目的名称和目的，即为什么要仿牛客网。
    • 解释仿牛客网的意义，比如提供一个类似的平台来帮助学生进行编程练习和面试准备。
    • 强调项目的独特之处，如特定功能或设计上的创新。

  2. 技术栈：

    • 列出项目所使用的主要技术栈，如前端、后端、数据库等。
    • 介绍每个技术的作用和优势，以及为什么选择使用它们。
    • 强调技术栈的适应性和可扩展性，以便未来的功能和需求变化。

  3. 功能特点：

    • 列出项目的主要功能，如用户注册、登录、等。
    • 详细介绍每个功能的实现方式和关键点，包括前后端的交互和数据处理。
    • 强调功能的实用性和用户体验，以及如何提高用户参与度和满意度。

  4. 设计与架构：

    • 介绍项目的整体设计和架构，如MVC、微服务等。
    • 解释设计决策的原因和优势，如可维护性、可扩展性和性能等。
    • 强调项目的模块化和组件化，以便于团队合作和代码复用。

  5. 部署与运维：

    • 介绍项目的部署方式，如云服务器、容器化等。
    • 解释部署决策的原因和优势，如可伸缩性、容灾性和成本效益等。
    • 强调项目的监控和日志记录，以便及时发现和解决问题。

  6. 成果与收益：

    • 总结项目的成果和收益，如用户数量、活跃度、用户反馈等。
    • 强调项目对学生学习和面试准备的帮助，以及对团队技术能力的提升。
    • 展望项目的未来发展和扩展，如新功能、新技术和新合作伙伴。

通过以上结构，可以清晰地展示仿牛客网项目的核心内容和价值，同时深入介绍项目的技术实现和设计思路，让读者对项目有更深入的了解和认识。

Redis和Kafka的区别（答的不好）

Redis和Kafka是两种不同的技术，主要用于不同的场景和目的。以下是Redis和Kafka的全面比较：

  1. 数据模型：

    • Redis：Redis是一种内存数据库，使用键值对存储数据。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。
    • Kafka：Kafka是一种分布式流处理平台，使用发布-订阅模型存储和处理数据。它以消息的形式组织数据，并将其分发到多个消费者。

  2. 数据持久性：

    • Redis：Redis可以将数据持久化到磁盘，以便在重启后恢复数据。它支持两种持久化方式：快照（将内存数据写入磁盘）和日志（将命令追加到日志文件中）。
    • Kafka：Kafka将数据持久化到磁盘，并使用分布式日志的方式存储数据。它使用多个副本来保证数据的可靠性和容错性。

  3. 数据传输方式：

    • Redis：Redis使用请求-响应模式进行数据传输。客户端向服务器发送请求命令，服务器执行命令并返回响应结果。
    • Kafka：Kafka使用发布-订阅模式进行数据传输。消息发布者将消息发送到主题（Topic），然后订阅者从主题中读取消息。

  4. 数据处理能力：

    • Redis：Redis具有高速的读写能力，适合用作缓存和快速存取数据。它支持一些常用的数据操作，如增删改查、排序、计数和位操作。
    • Kafka：Kafka具有高吞吐量和低延迟的特性，适合处理大规模的数据流。它支持流式处理和实时数据分析，可以处理大量的消息和数据。

  5. 数据一致性：

    • Redis：Redis提供单节点和主从复制的方式来实现数据的一致性。在主从复制中，主节点负责写操作，从节点负责读操作。
    • Kafka：Kafka使用分区和副本的方式来实现数据的一致性和容错性。每个主题被分为多个分区，每个分区有多个副本，确保数据的可靠性和可恢复性。

  6. 使用场景：

    • Redis：Redis适用于缓存、会话管理、排行榜、发布-订阅、实时统计和消息队列等场景。
    • Kafka：Kafka适用于日志收集、事件流处理、消息队列、流式处理、实时数据分析和大规模数据处理等场景。

总结：Redis和Kafka是两种不同的技术，适用于不同的场景和目的。Redis适合快速存取和缓存数据，而Kafka适合处理大规模的数据流和实时数据分析。

说一下索引（很笼统的应该有个知识树，答的不完整，缺少逻辑）

索引是数据库中用于提高查询效率的一种数据结构。它可以加快数据库的查找速度，减少查询所需的IO操作。下面是索引相关的知识树及相关细节：

  1. 索引的基本概念：

    • 索引是数据库中的一种数据结构，用于加速数据的查找和访问。
    • 索引通常是在表中的一个或多个列上创建的，可以根据这些列的值快速定位和检索数据。

  2. 索引的作用：

    • 提高查询效率：通过使用索引，数据库可以更快地定位和检索数据，减少查询所需的IO操作。
    • 加速排序：对于有序数据，索引可以加速排序操作，使得排序更加高效。
    • 约束数据完整性：通过在索引上创建唯一约束或主键约束，可以确保数据的唯一性和完整性。

  3. 索引的分类：

    • B树索引：B树索引是一种常见的索引结构，用于支持范围查询和排序操作。它适用于平衡的随机访问，如等值查询和范围查询。
    • 哈希索引：哈希索引是一种基于哈希表的索引结构，用于支持等值查询。它适用于精确查找，但不支持范围查询和排序操作。
    • 全文索引：全文索引是一种用于支持全文搜索的索引结构，适用于处理大量文本数据。
    • 空间索引：空间索引是一种用于支持地理空间数据查询的索引结构，适用于处理地理位置相关的数据。

  4. 索引的创建和管理：

    • 创建索引：可以通过在表的列上使用CREATE INDEX语句来创建索引。可以选择不同的索引类型和索引选项来满足不同的需求。
    • 索引的选择：在创建索引时需要考虑查询的频率和性能需求。选择合适的列和索引类型可以提高查询效率。
    • 索引的优化：可以通过优化索引的设计和使用来提高查询性能，如选择合适的列、避免冗余索引、定期重新构建索引等。

  5. 索引的使用注意事项：

    • 索引的维护成本：索引需要占用额外的存储空间，并且在插入、更新和删除数据时需要维护索引结构，增加了数据库的负载。
    • 索引的选择性：选择性是指索引列的不重复值与总行数之间的比例。选择性越高，索引的效果越好。
    • 索引的更新频率：当索引列的数据频繁更新时，索引的维护成本会增加，可能会导致性能下降。

总结：索引是数据库中用于提高查询效率的一种数据结构。它可以加快数据的查找速度，减少查询所需的IO操作。索引分为不同类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引和空间索引。在使用索引时需要考虑查询的频率、索引的选择性和更新频率等因素，以优化查询性能。

HTTP和HTTPS的区别

HTTP（Hypertext Transfer Protocol）和HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）是两种用于在Web上传输数据的协议。它们之间的主要区别如下：

  1. 安全性：

    • HTTP是明文传输协议，数据在传输过程中不加密，容易被窃听和篡改。
    • HTTPS通过使用SSL/TLS协议对数据进行加密和身份验证，保证数据的机密性和完整性，提供更高的安全性。

  2. 默认端口：

    • HTTP的默认端口是80，即在URL中不显示指定端口号时，默认使用80端口。
    • HTTPS的默认端口是443，即在URL中不显示指定端口号时，默认使用443端口。

  3. 证书和身份验证：

    • HTTP不需要证书，任何人都可以发送HTTP请求并接收响应。
    • HTTPS使用SSL/TLS证书来验证服务器的身份，并确保通信双方的身份和数据的完整性。

  4. 加密方式：

    • HTTP不提供加密机制，数据在传输过程中以明文形式发送。
    • HTTPS使用公钥加密和私钥解密的方式，保证数据在传输过程中的机密性。

  5. 性能：

    • 由于HTTPS需要进行加密和解密的操作，相比HTTP会增加一定的计算和通信开销，因此HTTPS的性能一般会稍微低于HTTP。

  6. SEO影响：

    • HTTPS被搜索引擎视为安全协议，使用HTTPS可以提升网站的搜索排名。

总结：HTTP和HTTPS是两种用于在Web上传输数据的协议，它们之间的主要区别在于安全性、默认端口、证书和身份验证、加密方式、性能和SEO影响等方面。HTTPS通过使用SSL/TLS协议对数据进行加密和身份验证，提供更高的安全性，但相比HTTP会增加一定的计算和通信开销。使用HTTPS可以保护数据的机密性和完整性，并提升网站的搜索排名。

Redis中Hash和List的区别

在Redis中，Hash和List是两种不同的数据结构，它们具有以下区别：

  1. 存储方式：

    • Hash是一个键值对的集合，类似于关联数组或字典。每个键值对都由一个唯一的键和对应的值组成。
    • List是一个有序的字符串元素集合，可以包含重复的元素。List中的元素按照插入顺序进行存储。

  2. 访问方式：

    • 在Hash中，可以通过键来访问和修改对应的值，类似于其他编程语言中的字典或映射。
    • 在List中，可以通过索引来访问和修改元素。可以通过索引位置进行元素的插入和删除。

  3. 查询效率：

    • Hash中的键值对是通过哈希表实现的，因此在查询特定键的值时具有很高的效率，时间复杂度为O(1)。
    • List中的元素是按照插入顺序进行存储的，因此在根据索引位置进行查询时具有很高的效率，时间复杂度为O(n)，其中n为List的长度。

  4. 功能特性：

    • Hash提供了丰富的操作，如设置键值对、获取键值对、删除键值对、检查键是否存在等。
    • List提供了一系列的操作，如插入元素、删除元素、获取子列表、获取列表长度等。还支持根据索引范围获取元素，可以实现队列、栈等数据结构。

  5. 适用场景：

    • Hash适用于存储具有结构化数据的场景，如用户信息、配置信息等。
    • List适用于存储有序的元素集合，如消息队列、日志记录等。

总结：Hash和List是Redis中两种不同的数据结构。Hash适用于存储键值对的结构化数据，提供了高效的键值对查询操作。List适用于存储有序的元素集合，提供了按照索引位置进行操作的功能。根据具体的需求和数据特点，可以选择合适的数据结构来存储和操作数据。

TCP三次握手的过程（还算清晰，但不够顺畅）
进程和线程

进程和线程是计算机中用于执行任务的两个基本概念。

  1. 进程（Process）：

    • 进程是计算机中的一个执行单元，是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
    • 每个进程都有独立的地址空间、内存和文件描述符等资源。
    • 进程之间相互独立，彼此之间不能直接访问对方的资源，通信需要通过操作系统提供的机制，如管道、消息队列、共享内存等。
    • 进程的创建和销毁都需要较大的开销，包括创建新的地址空间、加载可执行文件、初始化资源等。

  2. 线程（Thread）：

    • 线程是进程中的一个执行流，是操作系统调度的最小单位。
    • 同一进程中的多个线程共享该进程的地址空间和资源，可以直接访问共享的内存和文件描述符。
    • 线程之间的切换开销较小，可以快速创建和销毁，共享进程的资源。
    • 线程之间的通信更加方便，可以直接读写共享内存，也可以使用线程间的同步机制，如互斥锁、条件变量等。

  3. 区别：

    • 进程是资源分配的基本单位，线程是执行任务的最小单位。
    • 进程拥有独立的地址空间和资源，线程共享进程的地址空间和资源。
    • 进程之间通信需要使用操作系统提供的机制，线程之间可以直接读写共享内存。
    • 进程的创建和销毁开销较大，线程的创建和销毁开销较小。
    • 进程之间的切换开销较大，线程之间的切换开销较小。

总结：进程和线程是计算机中用于执行任务的两个基本概念。进程是资源分配的基本单位，每个进程都有独立的地址空间和资源，进程之间通信需要使用操作系统提供的机制。线程是进程中的一个执行流，多个线程共享进程的地址空间和资源，线程之间的切换开销较小，可以直接读写共享内存。进程的创建和销毁开销较大，线程的创建和销毁开销较小。

多线程

多线程是指在一个程序中同时执行多个线程的并发执行方式。多线程可以提高程序的并发性和响应性，使得程序能够同时处理多个任务或者同时执行多个操作。

在多线程中，每个线程拥有独立的执行流和栈空间，但是它们共享进程的地址空间和资源。因此，多个线程可以同时访问共享的数据和资源，从而实现并发执行。

多线程的优点包括：

  1. 提高程序的并发性和响应性：可以同时处理多个任务或者操作，提高程序的运行效率。
  2. 充分利用多核处理器的性能：多线程可以在多个处理器核心上并行执行，充分利用多核处理器的性能。
  3. 简化编程模型：多线程可以将复杂的任务划分成多个子任务，并行执行，简化了程序的设计和实现。

然而，多线程也存在一些问题和挑战：

  1. 线程安全问题：多个线程同时访问共享数据和资源时，可能会出现数据竞争和并发访问的问题，需要使用同步机制来保证线程安全。
  2. 上下文切换开销：线程之间的切换需要保存和恢复线程的上下文，会产生一定的开销。
  3. 调试和测试困难：多线程的程序往往比单线程的程序更加复杂，调试和测试也更加困难。

总结：多线程是指在一个程序中同时执行多个线程的并发执行方式。多线程可以提高程序的并发性和响应性，充分利用多核处理器的性能，简化编程模型。然而，多线程也存在线程安全问题、上下文切换开销和调试测试困难等挑战。在编写多线程程序时，需要注意线程安全性和合理利用线程资源，避免出现问题。

说说堆和栈

在操作系统中，堆和栈是两种不同的内存管理方式。

  1. 堆（Heap）：

    • 堆是操作系统中用于动态分配内存的区域。在堆中分配的内存可以在程序的任何位置访问。
    • 堆的大小一般比较大，可以根据需要动态调整。
    • 堆的分配和释放由程序员手动管理，通常使用malloc()和free()等函数来进行操作。
    • 堆的分配和释放可能会产生碎片，需要进行内存管理和垃圾回收。

  2. 栈（Stack）：

    • 栈是操作系统中用于管理函数调用和局部变量的区域。每个线程都有自己的栈空间。
    • 栈的大小一般比较小，由操作系统自动分配和管理。
    • 栈的分配和释放是自动进行的，由编译器和运行时系统负责管理。
    • 栈的分配和释放速度快，但是栈的大小是固定的，不能动态调整。

在Java语言中，堆和栈的概念也存在，但是与操作系统中的堆和栈有一些区别。

  1. Java堆：

    • Java堆是Java虚拟机（JVM）中用于存储对象实例的区域。
    • Java堆的大小可以通过设置JVM参数来调整。
    • Java堆的分配和释放由垃圾回收器（Garbage Collector）自动管理。
    • Java堆的分配和释放可能会产生垃圾对象，需要进行垃圾回收。

  2. Java栈：

    • Java栈是Java虚拟机（JVM）中用于管理方法调用和局部变量的区域。
    • 每个线程在Java虚拟机中都有自己的Java栈。
    • Java栈的大小可以通过设置JVM参数来调整。
    • Java栈的分配和释放是自动进行的，由编译器和JVM负责管理。

总结：在操作系统中，堆和栈是两种不同的内存管理方式。堆用于动态分配内存，大小可调，分配和释放由程序员手动管理；栈用于管理函数调用和局部变量，大小固定，分配和释放自动进行。在Java中，堆用于存储对象实例，分配和释放由垃圾回收器管理；栈用于管理方法调用和局部变量，分配和释放由编译器和JVM管理。

聊聊你对测试的理解？（答得不成框架，缺少逻辑，缺少细节）

测试开发是一种软件开发方法，旨在提高软件测试的效率和质量。它将软件测试和软件开发相结合，通过编写自动化测试脚本和工具来实现测试的自动化和持续集成。以下是对测试开发的理解、概念、方法、技术和应用的详细解释：

  1. 理解：

    • 测试开发是一种将软件测试和软件开发相结合的方法，旨在提高测试效率和质量。
    • 它强调通过编写自动化测试脚本和工具来实现测试的自动化和持续集成。
    • 测试开发是一种技术角色，负责开发和维护测试框架、自动化测试脚本和工具。

  2. 概念：

    • 自动化测试：使用编程语言和工具编写脚本，自动执行测试用例和验证软件功能的正确性。
    • 持续集成：将代码频繁集成到主干，通过自动化构建、测试和部署的方式确保软件质量。
    • 测试框架：提供测试环境和工具的基础结构，包括测试用例管理、测试数据管理、测试报告生成等。
    • 测试工具：用于辅助测试开发和执行的软件工具，如Selenium、JUnit、TestNG等。

  3. 方法：

    • 需求分析：理解软件需求，确定测试范围和测试策略。
    • 测试计划：制定测试计划，包括测试目标、测试环境、测试资源等。
    • 测试设计：编写测试用例，包括功能测试、性能测试、安全测试等。
    • 自动化测试：使用编程语言和工具编写自动化测试脚本。
    • 持续集成：将自动化测试脚本集成到持续集成工具中，实现自动化构建、测试和部署。
    • 缺陷管理：跟踪和管理软件缺陷，包括缺陷报告、缺陷修复和验证等。

  4. 技术：

    • 编程语言：如Java、Python、C#等，用于编写测试脚本。
    • 自动化测试工具：如Selenium、Appium、JUnit、TestNG等，用于执行测试脚本。
    • 持续集成工具：如Jenkins、Travis CI、TeamCity等，用于自动化构建、测试和部署。

  5. 应用：

    • Web应用测试：使用Selenium等工具进行Web应用的自动化测试。
    • 移动应用测试：使用Appium等工具进行移动应用的自动化测试。
    • 接口测试：使用RestAssured等工具进行接口的自动化测试。
    • 性能测试：使用JMeter、LoadRunner等工具进行性能测试。
    • 安全测试：使用OWASP ZAP、Nessus等工具进行安全测试。

测试开发的目标是提高软件测试的效率和质量，减少人工测试的工作量，提高测试覆盖率和自动化程度。它在软件开发的不同阶段都有应用，从需求分析到持续集成和缺陷管理，都需要测试开发人员的参与和贡献。通过测试开发，可以实现更快速、更可靠的软件测试，提高软件交付的质量和稳定性。

算法：最长连续子序列（通过用例即可，在输入的字符串转数组不流畅？？？）

230913广联达笔试

1.调用thread()类的哪些方法可以终止当前进程？

image-20230913223838997

补充：调用Thread类的以下方法可以中止当前进程：

  1. interrupt()：中断线程。该方法会设置线程的中断状态为true，但不会立即中止线程的执行。线程需要在适当的时候检查中断状态并做出相应的处理。
  2. stop()：停止线程。该方法会立即中止线程的执行，但不建议使用，因为它可能导致线程在不安全的状态下终止，可能会导致资源泄漏或数据不一致的问题。
  3. System.exit()：终止Java虚拟机。该方法会立即中止整个Java应用程序，包括所有正在运行的线程。

需要注意的是，中止线程或终止整个应用程序应该是谨慎操作，需要在合适的时机和合适的方式下进行，以避免可能的问题和不良影响。推荐的做法是使用线程的标志位或其他合适的方式来控制线程的执行，并在需要中止线程时进行适当的处理。

2.线性规划的对偶规划模型的目标函数？
3.自底向上的方式求解最优解的算法？

自底向上的方式求解最优解的算法通常被称为动态规划。它的基本思想是将问题分解为更小的子问题，并利用子问题的解来构建原问题的最优解。

具体步骤如下：

  1. 定义问题的状态：将原问题划分为若干个子问题，并定义每个子问题的状态。状态是描述问题的特征和变量的组合。
  2. 定义状态转移方程：根据子问题之间的关系，定义问题的状态转移方程。状态转移方程描述了问题的当前状态与下一个状态之间的关系。
  3. 确定边界条件：确定问题的边界条件，即最小规模的子问题的解。
  4. 自底向上求解：根据状态转移方程，从边界条件开始，逐步计算出更大规模的子问题的解，直到计算出原问题的最优解。
  5. 返回最优解：根据计算得到的最优解，返回原问题的最优解。

动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2)或O(n^3)，其中n是问题的规模。由于动态规划算法具有重复计算的特点，可以使用备忘录或动态规划表来优化算法的执行效率。

4.set，那个实现类是按顺序排序的？

在Java中，TreeSet是按顺序排序的Set实现类。TreeSet基于红黑树数据结构实现，它可以保证元素按照自然顺序或自定义比较器的顺序进行排序。当我们向TreeSet中添加元素时，它会自动根据元素的排序规则将元素插入到正确的位置，从而保持元素的有序性。因此，通过TreeSet可以方便地实现按顺序排序的集合。

5.分页系统中，创建的快表包含什么？

在分页系统中，快表（Translation Lookaside Buffer，TLB）是一个高速缓存，用于存储最近访问的页表项。它是为了加快虚拟地址到物理地址的转换而引入的。

快表包含以下内容：

  1. 虚拟页号（VPN）：快表中的每个表项都包含一个虚拟页号，用于标识虚拟地址的页号部分。
  2. 物理页号（PPN）：快表中的每个表项都包含一个物理页号，用于标识虚拟页号对应的物理页号。
  3. 有效位（Valid Bit）：用于指示该表项是否有效。当一个虚拟页号对应的物理页号在快表中时，对应的有效位为1，表示该表项有效；否则，对应的有效位为0，表示该表项无效。

快表的作用是在进行虚拟地址到物理地址的转换时，首先在快表中查找虚拟页号对应的物理页号。如果快表中存在有效的表项，则可以直接从快表中获取物理页号，从而加快地址转换的速度。如果快表中不存在有效的表项，则需要通过访问页表来获取物理页号，并将该页表项添加到快表中以供后续的访问。

6.IO多路复用模型负责读写、异常等事件的函数是？

在IO多路复用模型中，负责读写、异常等事件的函数是select、poll、epoll_wait等函数。这些函数可以监视多个文件描述符的状态，并在有事件发生时进行相应的处理。

  • select函数是传统的IO多路复用模型中使用的函数，它可以同时监视多个文件描述符的可读、可写和异常等事件。
  • poll函数是对select函数的改进，它也可以同时监视多个文件描述符的可读、可写和异常等事件，但在处理大量文件描述符时性能更好。
  • epoll_wait函数是Linux特有的IO多路复用函数，它使用基于事件驱动的方式来监视文件描述符的状态。epoll_wait函数通过注册事件，当有事件发生时，会返回就绪的文件描述符列表，从而避免了遍历所有文件描述符的开销。

这些函数都可以通过设置超时时间来控制阻塞的时间，以及通过返回值来获取就绪的文件描述符列表。根据具体的需求和平台的支持，选择合适的IO多路复用函数可以提高系统的性能和效率。

7.匿名内部类可以使用什么声明？（public?）

匿名内部类可以使用public、protected、private和默认（即没有访问修饰符）这四种访问修饰符进行声明。这四种修饰符的含义如下：

  • public：可以在任何地方访问该匿名内部类。
  • protected：可以在同一包内的其他类和不同包中的子类访问该匿名内部类。
  • private：只能在同一类内部访问该匿名内部类。
  • 默认（没有访问修饰符）：只能在同一包内的其他类访问该匿名内部类。

需要注意的是，匿名内部类只能被实例化一次，且没有类名，因此无法通过类名来访问它。通常情况下，我们会将匿名内部类用作实现某个接口或继承某个类的方式来使用，而不会直接访问它。

8.RSA算法，解密密钥（3，33），对密文C=16解密的明文是什么？

RSA算法是一种非对称加密算法，其中包括一个公钥和一个私钥。在RSA算法中，公钥用于加密数据，而私钥用于解密数据。

给定RSA算法的解密密钥为（3，33），密文C=16，我们可以使用以下公式来解密密文：

M = C^d mod n

其中，M是解密后的明文，C是密文，d是私钥中的解密指数，n是RSA算法中的模数。

根据给定的解密密钥（3，33），我们可以计算解密后的明文：

M = 16^3 mod 33

计算过程如下：

16^3 = 4096

4096 mod 33 = 16

因此，密文C=16经过解密后的明文为16。

9.哈夫曼树a,b,c,d,e，该树的WPL为？？？

假设每个节点的权重值如下：

a: 1 b: 2 c: 3 d: 4 e: 5

构建哈夫曼树的过程如下：

  1. 首先，将所有节点按照权重值从小到大进行排序：

a: 1 b: 2 c: 3 d: 4 e: 5

  1. 从排序后的节点中选取权重值最小的两个节点，将它们合并为一个新的节点，新节点的权重值为这两个节点的权重值之和。同时，将这两个节点从列表中移除，并将新节点加入列表中。

合并后的节点为：

ab: 3 c: 3 d: 4 e: 5

  1. 重复步骤2，直到列表中只剩下一个节点。最后剩下的节点即为哈夫曼树的根节点。

合并后的节点为：

abc: 6 de: 9

  1. 最后剩下的节点为：

abcde: 15

根据哈夫曼树的定义，树的WPL（带权路径长度）等于每个叶子节点的权重值乘以其到根节点的路径长度之和。因此，树的WPL为：

WPL = (1 * 3) + (2 * 3) + (3 * 2) + (4 * 2) + (5 * 2) = 3 + 6 + 6 + 8 + 10 = 33

所以，该哈夫曼树的WPL为33。

10.数据模型：SQL Server？
11.System.out.println(10.00-9.90);和System.out.println(99.0-1.0);的结果

System.out.println(10.00-9.90)的结果是0.09999999999999964。

System.out.println(99.0-1.0)的结果是98.0。

这是因为浮点数在计算机中以二进制表示，而二进制无法准确表示某些十进制小数。因此，在进行浮点数计算时，可能会出现舍入误差。在第一个例子中，0.1无法准确表示为二进制小数，导致计算结果略微偏差。而在第二个例子中，99.0和1.0都可以准确表示为二进制小数，因此计算结果是准确的。

12.矩阵链表积，多少次乘积？？？

矩阵链乘积问题是一个经典的动态规划问题，用于确定一系列矩阵相乘的最优计算顺序，以最小化总的乘法次数。

假设有n个矩阵A1, A2, ..., An，其中Ai的维度为pi-1 × pi（1 ≤ i ≤ n）。要计算这n个矩阵的乘积，可以有多种不同的计算顺序。

设m[i, j]表示计算矩阵Ai × Ai+1 × ... × Aj所需的最少乘法次数。则可以使用以下递归关系式计算m[i, j]的值：

m[i, j] = min{m[i, k] + m[k+1, j] + pi-1 × pk × pj}，其中i ≤ k < j

通过计算m[1, n]，就可以得到计算这n个矩阵的乘积所需的最少乘法次数。

因此，矩阵链乘积问题需要进行n-1次乘法操作。

230914浪潮天津测开笔试

1.不属于私有网络的？？

是的，192.168.240.240是私有网络地址。私有网络地址是指在私有网络中使用的IP地址，不可在公共互联网上直接访问。私有网络地址通常在局域网或企业内部使用，以提供更高的安全性和隐私保护。

以下是一些不属于私有网络地址的IP地址：

  1. 公共IP地址：公共IP地址是可以在公共互联网上直接访问的IP地址，用于标识连接到互联网的设备。公共IP地址通常由互联网服务提供商（ISP）分配。
  2. 保留IP地址：保留IP地址是指被保留用于特定目的的IP地址，例如用于测试、文档或特定协议。保留IP地址不可用于公共互联网或私有网络中。
  3. 非法IP地址：非法IP地址是指不符合IP地址规范的地址，例如超出IP地址范围或包含非法字符。非法IP地址无法被识别和使用。

需要注意的是，私有网络地址通常使用以下三个IP地址段：

  • 10.0.0.0/8
  • 172.16.0.0/12
  • 192.168.0.0/16

如果IP地址不在这些地址段内，它可能不是私有网络地址。

2.瀑布模型

瀑布模型是一种软件开发过程模型，它按照线性、顺序的方式进行软件开发。在瀑布模型中，软件开发过程被划分为一系列阶段，每个阶段的输出作为下一个阶段的输入。以下是瀑布模型的各个阶段：

  1. 需求分析阶段（Requirements Analysis）：在这个阶段，开发团队与客户密切合作，收集和分析软件系统的需求。这包括确定系统的功能、性能和约束条件，以及与客户讨论和确认需求。
  2. 系统设计阶段（System Design）：在这个阶段，开发团队根据需求分析的结果，设计软件系统的整体架构和组件。这包括确定系统的模块化结构、数据结构、算法和接口等。
  3. 编码阶段（Coding）：在这个阶段，开发团队根据系统设计的规范，开始编写和实现软件系统的各个模块。编码阶段通常包括编写源代码、单元测试和集成测试。
  4. 测试阶段（Testing）：在这个阶段，开发团队对软件系统进行全面的测试，以确保系统的功能和性能符合需求。这包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等。
  5. 部署阶段（Deployment）：在这个阶段，经过测试和修复缺陷后的软件系统被部署到生产环境中。这包括安装、配置和培训用户等。
  6. 维护阶段（Maintenance）：在这个阶段，软件系统被交付给客户使用后，开发团队会继续提供技术支持和维护服务。这包括修复缺陷、更新功能和优化性能等。

瀑布模型的优点是结构清晰、易于理解和管理，适用于需求稳定、项目规模较小的情况。然而，瀑布模型也存在一些缺点，如开发过程不够灵活、无法适应需求变化等。因此，在实际项目中，瀑布模型通常会与其他开发方法相结合使用，以提高开发效率和质量。

3.C语言中动态分配内存的函数？

在C语言中，可以使用以下函数来动态分配内存：

  1. malloc()：用于分配指定大小的内存块，并返回指向分配内存的指针。语法为：void* malloc(size_t size);
  2. calloc()：用于分配指定数量和大小的连续内存块，并将每个字节初始化为零。语法为：void* calloc(size_t num, size_t size);
  3. realloc()：用于重新分配已分配内存的大小，可以扩大或缩小内存块的大小。语法为：void* realloc(void* ptr, size_t size);
  4. free()：用于释放之前通过malloc、calloc或realloc函数分配的内存。语法为：void free(void* ptr);

这些函数都在<stdlib.h>头文件中声明，使用时需要包含该头文件。需要注意的是，动态分配的内存在使用完后必须手动释放，否则会造成内存泄漏。

4.Java中关于引用的各种内容

在Java中，引用是一种用于操作对象的变量类型。它们允许我们通过名称来访问和操作内存中的对象。以下是Java中关于引用的几个重要内容：

  1. 引用类型：Java中有两种类型的变量：基本类型和引用类型。基本类型包括int、double、boolean等，而引用类型包括类、接口、数组等。引用类型的变量存储的是对象的引用，而不是对象本身。
  2. 引用变量的声明和初始化：在Java中，可以通过声明一个引用变量来引用一个对象。引用变量的声明语法为：数据类型 变量名；例如：String str; 引用变量可以在声明时进行初始化，也可以在后续的代码中进行赋值。
  3. 对象的创建和销毁：通过关键字new可以创建一个对象，并将其分配到内存中。例如：Person person = new Person(); 创建了一个Person类的对象，并将其引用赋值给变量person。当引用变量不再引用对象时，对象将成为垃圾，Java的垃圾回收机制会自动回收这些不再使用的对象。
  4. 对象的比较：在Java中，引用变量之间的比较通常使用==运算符。当两个引用变量指向同一个对象时，它们被认为是相等的。如果想要比较两个对象的内容是否相等，通常需要使用equals()方法。
  5. 引用的传递：在Java中，方法参数的传递是通过值传递的方式进行的。对于引用类型的参数，传递的是引用的副本，而不是对象本身。这意味着在方法内部修改引用变量的值不会影响到原始的引用变量。
  6. 空引用和空指针异常：空引用是指引用变量没有引用任何对象。在Java中，可以使用null关键字来表示空引用。如果对一个空引用进行方法调用或访问其成员变量，会导致空指针异常（NullPointerException）。

理解和正确使用引用是Java编程中的关键要点之一。掌握引用的概念和用法可以帮助开发者更好地管理和操作对象。

5.整数内容，X>=2且X<=9,用边界值分析法写出相应的测试用例

根据边界值分析法，我们可以选择以下测试用例来覆盖整数X的边界值：

  1. 当X等于2时：

    • 输入：2
    • 预期输出：满足需求的处理逻辑

  2. 当X等于3时：

    • 输入：3
    • 预期输出：满足需求的处理逻辑

  3. 当X等于9时：

    • 输入：9
    • 预期输出：满足需求的处理逻辑

  4. 当X等于2的上限值（X=10）时：

    • 输入：10
    • 预期输出：超出边界，可能需要特殊处理或错误提示

  5. 当X等于9的下限值（X=1）时：

    • 输入：1
    • 预期输出：超出边界，可能需要特殊处理或错误提示

这些测试用例涵盖了整数X的边界值，可以帮助我们验证代码在边界情况下的正确性和鲁棒性。

6.排序算法中，最坏的时间复杂度为n(n - 1)/2的算法。（是时候大清理了）

最坏时间复杂度为O(n^2)的排序算法是冒泡排序（Bubble Sort）。

冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是通过多次遍历数组，比较相邻元素的大小并交换位置，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。具体步骤如下：

  1. 从数组的第一个元素开始，比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。
  2. 继续比较下一对相邻元素，重复上述操作，直到遍历到数组的倒数第二个元素。
  3. 重复以上步骤，每次遍历都将最大的元素“冒泡”到当前未排序部分的末尾。
  4. 重复执行n-1次遍历后，数组将被完全排序。

冒泡排序的最坏时间复杂度为O(n^2)，即当待排序数组已经按照逆序排列时，需要进行n-1次遍历，每次遍历需要比较和交换n-1次。因此，总的比较和交换次数为n(n-1)/2，时间复杂度为O(n^2)。

冒泡排序的优点是实现简单，代码易于理解和实现。然而，由于其时间复杂度较高，在处理大规模数据时效率较低。在实际应用中，通常会选择更高效的排序算法，如快速排序（Quick Sort）或归并排序（Merge Sort）。

7.修饰符中实现多态的？选的extends

8.linux命令？pwd/ls/rm/cd

这些是常用的Linux命令：

  1. pwd: 打印当前工作目录的路径。

  2. ls: 列出当前目录下的文件和目录。常用选项包括：

    • -l: 以长格式显示文件和目录的详细信息。
    • -a: 显示所有文件和目录，包括隐藏文件。

  3. rm: 删除文件或目录。常用选项包括：

    • -r: 递归删除目录及其内容。
    • -f: 强制删除，不提示确认。

  4. cd: 切换当前工作目录到指定目录。常用操作包括：

    • cd 目录名: 进入指定的目录。
    • cd ..: 进入上级目录。
    • cd ~: 进入当前用户的主目录。

这些命令是Linux系统中常用的文件和目录操作命令，可以帮助用户进行文件系统的管理和导航。

9.C语言中将变量地址赋值于指针的符号？

在C语言中，将变量地址赋值给指针可以使用取地址运算符&。该运算符用于获取变量的地址，将其赋值给指针变量。

例如，假设有一个整型变量num，我们可以声明一个指向该变量的指针，并将其地址赋值给指针变量，如下所示：

int num = 10;
int *ptr = &num;

在上述代码中，&num表示获取变量num的地址，然后将该地址赋值给指针变量ptr。此时，ptr指向了num的地址，可以通过ptr来访问和修改num的值。

需要注意的是，指针变量的类型必须与所指向的变量类型匹配。在上述示例中，ptr的类型为int*，表示指向整型变量的指针。

10.查看当前已连接的网络适配器的命令？ping/ipconfig/netstat

要查看当前已连接的网络适配器，可以使用ipconfig命令（在Windows系统中）或ifconfig命令（在Linux系统中）。

在Windows系统中，使用ipconfig命令可以查看当前网络适配器的信息，包括IP地址、子网掩码、默认网关等。打开命令提示符窗口，输入ipconfig，然后按下回车键即可显示网络适配器的信息。

在Linux系统中，使用ifconfig命令可以查看当前网络适配器的信息。打开终端窗口，输入ifconfig，然后按下回车键即可显示网络适配器的信息。

另外，ping命令用于测试网络连接是否正常。netstat命令用于查看网络连接、路由表等网络相关信息。这些命令可以帮助用户了解网络连接状态和网络配置信息。

11.敏捷开发的各种内容及问题？

敏捷开发是一种迭代、增量的软件开发方法，强调团队合作、快速响应变化和持续交付价值。在敏捷开发中，有一些常见的内容和问题：

  1. 用户故事：敏捷开发强调以用户需求为导向，用户故事是对用户需求的简短描述，描述了用户的目标和期望。
  2. 迭代开发：敏捷开发采用迭代的方式进行开发，每个迭代通常持续2到4周，团队在每个迭代中开发、测试和交付软件的一部分功能。
  3. Scrum框架：Scrum是一种常用的敏捷开发框架，包括产品负责人、Scrum团队和Scrum大师，通过短期的迭代周期（称为Sprint）来管理项目。
  4. 快速反馈：敏捷开发注重快速获取用户反馈，通过持续集成、自动化测试等方式，及时发现和修复问题。
  5. 持续交付：敏捷开发鼓励频繁地交付软件，以便及早获得用户的反馈和验证。
  6. 团队合作：敏捷开发强调团队合作和沟通，通过日常站立会议、迭代回顾会议等方式促进团队的协作和学习。
  7. 变化管理：敏捷开发意识到需求和环境会不断变化，鼓励团队灵活应对变化，及时调整计划和优先级。

在敏捷开发过程中，也会面临一些常见的问题，例如：

  1. 需求变更：由于敏捷开发注重快速响应变化，需求的变更是常见的情况。如何管理和控制需求变更，保持项目的稳定性和可追踪性是一个挑战。
  2. 项目规模估算：在敏捷开发中，通常使用相对估算方法（如故事点）来估算项目规模，而不是传统的详细工作量估算。如何准确估算项目的规模，以及如何根据实际情况进行迭代计划，是需要解决的问题。
  3. 团队协作：敏捷开发强调团队合作和自组织，但如何确保团队成员的有效沟通、协作和决策，以及如何处理团队内部的冲突，需要一定的管理和指导。
  4. 技术实施：敏捷开发要求快速交付高质量的软件，这对技术实施和工程实践提出了挑战。如何确保软件的可测试性、可维护性和可扩展性，以及如何选择合适的技术实践，是需要关注的问题。

这些内容和问题只是敏捷开发中的一部分，实际应用中还会有更多的挑战和具体情况需要考虑和解决。

12.根据场景写测试用例？

230915去哪儿/科大讯飞

1.clock算法，页面置换算法中，最多经过几轮扫描才能选择淘汰页面？

在Clock算法中，最多需要经过一轮扫描才能选择淘汰页面。这是因为Clock算法通过对页面的访问位进行扫描，找到最旧的未被访问的页面进行淘汰。在一轮扫描中，算法会检查每个页面的访问位，如果访问位为0，则选择该页面进行淘汰。如果所有页面的访问位都为1，那么说明所有页面都被访问过一次，此时算法会再次扫描页面，将访问位设置为0，并选择第一个访问位为0的页面进行淘汰。因此，最多需要经过一轮扫描才能选择淘汰页面。

2.linux中，vi编辑器，用于搜索文本“linux”的命令

在vi编辑器中，你可以使用以下命令来搜索文本"linux"：

  1. 按下"/"键进入搜索模式：/
  2. 输入要搜索的文本，例如"linux"：linux
  3. 按下回车键开始搜索。
  4. vi会自动定位到第一个匹配的文本行。你可以按"N"键继续搜索下一个匹配的文本行，按"n"键搜索上一个匹配的文本行。
  5. 如果想退出搜索模式，可以按下"Esc"键。

注意：在vi编辑器中，搜索是区分大小写的。如果你想进行不区分大小写的搜索，可以在搜索命令前加上"i"选项，例如：/i linux。

3.linux文件描述符

在Linux系统中，文件描述符（File Descriptor）是用来标识和操作文件或者其他I/O资源的整数。每个打开的文件或者I/O资源都会被分配一个唯一的文件描述符。

Linux系统中的文件描述符有以下几个特点：

  1. 文件描述符是非负整数。通常情况下，标准输入、标准输出和标准错误输出的文件描述符分别为0、1和2。
  2. 文件描述符的范围是0到系统最大文件描述符数减1。你可以通过ulimit -n命令来查看系统最大文件描述符数。
  3. 文件描述符是有限的资源。在一个进程中，文件描述符的数量是有限的，当打开的文件描述符数量达到上限时，就无法再打开新的文件。
  4. 文件描述符是进程级别的。不同进程之间的文件描述符是独立的，一个进程无法直接操作另一个进程的文件描述符。

在编程中，我们可以使用文件描述符进行文件的读写操作，也可以使用文件描述符进行进程间的通信，比如使用管道（pipe）或者套接字（socket）。常见的文件描述符操作函数包括open、read、write、close等。

总结起来，文件描述符是用来标识和操作文件或者其他I/O资源的整数，在Linux系统中起到了非常重要的作用。

4.动态分区，最高效的算法

在动态分区管理中，最高效的算法是最佳适应算法（Best Fit Algorithm）。最佳适应算法的核心思想是选择最小且能够容纳所需大小的空闲分区来分配内存。

最佳适应算法的步骤如下：

  1. 当有一个新的进程需要分配内存时，遍历所有空闲分区，找到能够容纳所需大小的最小分区。
  2. 如果找到了合适的分区，将其分割成两部分，一部分分配给进程，另一部分成为新的空闲分区。
  3. 如果没有找到合适的分区，系统需要进行内存紧缩或者进行换页操作，以腾出足够的空间来满足进程的需求。

最佳适应算法的优点是能够充分利用内存空间，减少了外部碎片的产生。然而，由于需要遍历所有空闲分区来找到最佳分区，因此算法的执行效率相对较低。

需要注意的是，最佳适应算法仍然无法完全解决碎片问题，因为在分配和释放内存的过程中，会产生新的碎片。为了进一步优化内存管理效果，可以考虑使用其他算法或者结合多种算法来进行动态分区管理。

5.稠密图G，邻近矩阵存储图G

稠密图是指图中的边数相对于顶点数较多的图。邻接矩阵是一种常用的图的表示方法，适用于稠密图。

邻接矩阵是一个二维矩阵，其中行和列分别表示图中的顶点，矩阵中的元素表示顶点之间的边的关系。对于无向图，邻接矩阵是对称的，对角线上的元素表示顶点的度数（即与其相连的边的数量），非对角线上的元素表示边的存在与否。对于有向图，邻接矩阵不一定对称，矩阵中的元素表示有向边的存在与否。

在邻接矩阵中，通常使用0和1表示边的存在与否。如果边存在，则矩阵中对应的元素为1；如果边不存在，则矩阵中对应的元素为0。对于带权图，可以使用矩阵中的元素表示边的权重。

邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否有边，时间复杂度为O(1)。而且，邻接矩阵可以用于存储带权图，且支持常见的图算法，如最短路径算法和最小生成树算法。然而，邻接矩阵的缺点是当图较大时，矩阵的存储空间会很大，且在稀疏图中会浪费大量的空间。

下面是一个用邻接矩阵表示的稠密图G的示例：

   0  1  2  3  4
0  0  1  1  0  1
1  1  0  1  1  0
2  1  1  0  1  0
3  0  1  1  0  1
4  1  0  0  1  0

在这个示例中，图G有5个顶点，用0到4表示。矩阵中的元素表示顶点之间的边的关系，1表示边存在，0表示边不存在。例如，矩阵中的元素a0为1，表示顶点0和顶点1之间有边。

6.关于分区

在计算机系统中，内存分区是将计算机的内存划分为多个不同大小的连续区域，每个区域用于存储不同的程序或数据。内存分区管理是操作系统中的重要组成部分，它负责管理和分配内存资源，以满足进程的内存需求。

常见的内存分区管理方法包括固定分区管理、可变分区管理和页式管理。

  1. 固定分区管理：将内存划分为若干个固定大小的分区，每个分区只能分配给一个进程。这种管理方法适用于多道程序设计环境，但会造成内存的浪费和外部碎片的产生。
  2. 可变分区管理：将内存划分为多个不同大小的分区，每个分区可以根据进程的需求进行动态分配和回收。可变分区管理采用了动态分区分配算法，如首次适应算法、最佳适应算法和最坏适应算法。这种管理方法可以充分利用内存空间，但可能会产生内部碎片。
  3. 页式管理：将内存划分为固定大小的页框，将进程的内存空间划分为多个固定大小的页面。进程的页面可以分布在不同的页框中，通过页表来进行地址映射。页式管理可以实现虚拟内存和内存的共享，但会增加内存访问的开销。

除了以上的内存分区管理方法，还有一些其他的内存管理技术，如段式管理、段页式管理和段页式虚拟存储管理等。

内存分区管理的目标是充分利用内存资源，提高内存的利用率和性能。不同的应用场景和需求会选择不同的内存分区管理方法。

7.查询包含“%%”的语句

如果你在查询中包含"%%"，那通常是用作通配符的一部分。在许多编程语言和数据库系统中，"%"符号通常用作通配符，表示匹配任意字符的一部分。

例如，在SQL语言中，可以使用"LIKE"关键字进行模糊查询。假设我们有一个名为"users"的表，其中包含一个名为"name"的列，我们想要查询所有名字中包含"john"的用户，可以使用以下语句：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john%'

这个语句中的"%"符号表示可以匹配任意字符的一部分。所以，这个查询将返回所有名字中包含"john"的用户。

请注意，具体的查询语句可能因数据库系统和表结构而有所不同。以上示例仅作为一种常见的模糊查询示例。在实际使用中，请根据具体的数据库系统和表结构进行相应的查询操作。

8.关于p2p

P2P（Peer-to-Peer）是一种计算机网络架构，其中各个节点（或称为对等节点）之间具有相同的功能和权限，可以相互通信和共享资源，而不需要一个中心服务器来进行控制和管理。

在P2P网络中，每个节点都可以充当客户端和服务器的角色，可以请求资源或提供资源。节点之间通过直接连接进行通信，而不需要经过中心服务器的中转。这种去中心化的特点使得P2P网络具有高度的可扩展性和弹性，能够更好地适应网络中节点的动态变化。

P2P网络广泛应用于文件共享、实时通信、内容分发等场景。其中，文件共享是P2P网络最为知名和常见的应用之一。在P2P文件共享中，每个节点既可以下载其他节点的文件，也可以上传自己的文件，从而实现资源的共享和分发。著名的P2P文件共享协议包括BitTorrent和eDonkey等。

然而，P2P网络也存在一些挑战和问题。由于节点之间的直接连接，P2P网络容易受到安全和隐私的威胁。此外，P2P网络中的节点数量庞大，网络拓扑结构复杂，如何高效地进行资源发现和路由也是一个挑战。为了解决这些问题，研究者们提出了各种改进和优化的方法，如DHT（分布式哈希表）和Overlay网络等。

总而言之，P2P是一种去中心化的计算机网络架构，通过直接连接的方式实现节点之间的通信和资源共享。它具有高度的可扩展性和弹性，广泛应用于文件共享、实时通信等领域，并面临着一些安全和路由等挑战。

9.快速排序原理

快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，其原理基于分治法（Divide and Conquer）。快速排序的基本思想是选择一个基准元素（pivot），将待排序的序列分割成两部分，使得左边的元素都小于等于基准元素，右边的元素都大于等于基准元素，然后对这两部分分别进行递归排序，最终得到有序序列。

具体步骤如下：

  1. 选择一个基准元素（pivot），可以是序列中的任意一个元素。
  2. 将序列分割成两部分，使得左边的元素都小于等于基准元素，右边的元素都大于等于基准元素。这一步称为分区（partition）操作。
  3. 对分割后的两部分序列分别进行递归排序，即重复步骤1和步骤2，直到每个子序列只包含一个元素。
  4. 合并排序后的子序列，得到最终有序序列。

在分区操作中，可以使用多种方法来选择基准元素。常见的方法有以下几种：

  • 选择第一个元素作为基准元素。
  • 随机选择一个元素作为基准元素。
  • 选择中间元素作为基准元素。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序序列的长度。在最坏情况下，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，但这种情况较少发生。快速排序是一种原地排序算法，不需要额外的存储空间。

总结起来，快速排序通过选择基准元素，将序列分割成两部分，然后递归地对分割后的子序列进行排序，最终得到有序序列。它是一种高效的排序算法，常被用于实际应用中。

10.全部在内核态的有？系统调用、抖动、缺页、进程切换

在操作系统中，有一些特定的任务需要在内核态下执行，这是为了保证系统的安全性和稳定性。以下是一些常见的在内核态下执行的任务：

  1. 系统调用（System Call）：系统调用是用户程序通过软中断或指令陷入内核态，请求操作系统提供特定的服务或功能。例如，文件操作、网络通信、进程管理等都是通过系统调用来实现的。
  2. 中断处理（Interrupt Handling）：当硬件设备产生中断信号时，操作系统需要在内核态下对中断进行处理。中断处理程序负责响应中断、保存当前上下文、执行中断服务程序，并在处理完毕后恢复原来的上下文。
  3. 抖动（Jitter）：抖动是指操作系统的响应时间在某些情况下出现的不确定性和变化性。为了减少抖动，一些关键任务（如实时任务）可能需要在内核态下执行，以提高响应速度和可靠性。
  4. 缺页处理（Page Fault Handling）：当程序访问未加载到内存中的页面时，操作系统需要在内核态下处理缺页异常。处理过程包括从磁盘中加载页面、更新页表等操作。
  5. 进程切换（Process Switching）：当操作系统需要切换当前执行的进程时，会进行进程切换操作。进程切换需要在内核态下执行，包括保存当前进程的上下文、加载新进程的上下文等操作。

这些任务需要在内核态下执行，是因为它们涉及到对系统资源的管理和控制，需要更高的特权级别和更底层的操作。通过在内核态下执行这些任务，操作系统可以保证对系统资源的访问和控制的正确性和安全性。

11.SSL在那一层？

实际上SSL协议是位于应用层和传输层之间，可以为任何基于TCP等可靠连接的应用层协议提供安全性保证，为数据通讯提供安全支持。

12.集成测试的方法？

13.MySQL + Tomcat性能测试关注的指标有哪些？

在一份性能测试报告里，会看到以下的这些关键的数据指标： 最大并发用户数，HPS（点击率）、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU使用率、物理内存使用、网络流量使用等。

14.linux查看CPU使用率的命令

Top命令

15.网关的所有功能？

内外网隔离，外网所有请求都只能通过网关访问内网数据；防止网关单点，最好在不同大区配置多台网关服务器。 验证+鉴权，外网所有请求，通过网关指定过滤器对用户访问权限进行控制。 可以整合OAuth2，token，jwt等提高架构安全性。

16.同一服务器上有两个应用，都用了C类，是否同一个JVM？

使用相同的C类网络段并不意味着两个应用程序在同一个JVM中运行。C类网络段只是用于标识网络中的IP地址范围，它并不直接关联到应用程序的运行环境。

在同一台服务器上运行的两个应用程序可以使用不同的JVM实例，每个JVM实例都有自己的独立的内存空间和运行环境。每个应用程序都可以在自己的JVM中独立运行，相互之间不会相互影响。

要确定两个应用程序是否在同一个JVM中运行，需要查看它们的启动配置、进程信息或者通过代码进行验证。如果两个应用程序确实在同一个JVM中运行，它们将共享相同的JVM实例和内存空间，可以直接相互调用和访问彼此的资源。

17.算法：基础背包问题/字符出现次数？？（HashMap爆红？ACM模式不清晰）

20230915京东笔试

1.Integer a = 1;Integer b = 2; Integer c = 3; Long g = 3L;则c.equals(a+b)和g.equals(a+b)的结果

在Java中，对于包装类型的对象之间的比较，使用equals方法来比较值是否相等。根据Java语言规范，对于Integer对象的比较，当值相等时，equals方法会返回true。

对于给定的代码：

Integer a = 1;
Integer b = 2;
Integer c = 3;
Long g = 3L;

  • 对于表达式c.equals(a+b)：

    • a+b的结果是3，即Integer类型的值。
    • c的值也是3，所以c.equals(a+b)返回true。

  • 对于表达式g.equals(a+b)：

    • a+b的结果是3，即Integer类型的值。
    • g是Long类型的对象，而a+b是Integer类型的值，它们的类型不同。
    • 因此，g.equals(a+b)返回false。

总结：

  • c.equals(a+b)返回true，因为c和a+b的值相等。
  • g.equals(a+b)返回false，因为g和a+b的类型不同。

2.python中自动化测试定位一组元素的描述

在Python中进行自动化测试时，可以使用各种库和工具来定位一组元素。以下是一些常用的方法和库：

  1. 使用Selenium库：Selenium是一个流行的自动化测试工具，它可以模拟用户在浏览器中的操作。通过Selenium，可以使用各种定位策略来定位一组元素，如ID、类名、标签名、CSS选择器、XPath等。
from selenium import webdriver
​
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
​
# 通过ID定位元素
element = driver.find_element_by_id("element_id")
​
# 通过类名定位元素
elements = driver.find_elements_by_class_name("element_class")
​
# 通过标签名定位元素
elements = driver.find_elements_by_tag_name("element_tag")
​
# 通过CSS选择器定位元素
elements = driver.find_elements_by_css_selector("element_css_selector")
​
# 通过XPath定位元素
elements = driver.find_elements_by_xpath("element_xpath")
​
driver.quit()
  1. 使用BeautifulSoup库：BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库，可以方便地提取其中的元素。通过BeautifulSoup，可以使用各种选择器来定位一组元素，如标签名、类名、CSS选择器等。
from bs4 import BeautifulSoup
​
html = """
<html>
<body>
<div class="container">
    <h1>Example Page</h1>
    <ul>
        <li>Item 1</li>
        <li>Item 2</li>
        <li>Item 3</li>
    </ul>
</div>
</body>
</html>
"""
​
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
​
# 通过标签名定位元素
elements = soup.find_all("li")
​
# 通过类名定位元素
elements = soup.find_all(class_="container")
​
# 通过CSS选择器定位元素
elements = soup.select("div.container")
​
print(elements)

这些是在Python中定位一组元素的常用方法和库。根据具体的场景和需求，选择合适的方法来定位元素。

3.多路归并排序的两个阶段是：

  1. 初始阶段（Initial stage）：将待排序的元素划分成若干个子序列，每个子序列只有一个元素。这个阶段不需要进行任何交换操作。
  2. 合并阶段（Merge stage）：将相邻的、元素值相同的子序列进行合并，直到所有子序列都合并为一个有序序列。在这个阶段中，需要进行元素交换。

多路归并排序的两个阶段是：

  1. 初始阶段（Initial stage）：将待排序的元素划分成若干个子序列，每个子序列只有一个元素。这个阶段不需要进行任何交换操作。
  2. 合并阶段（Merge stage）：将相邻的、元素值相同的子序列进行合并，直到所有子序列都合并为一个有序序列。在这个阶段中，需要进行元素交换。

4.同步与异步

同步是有序的，异步是无序的？

不一定。同步和异步是两个概念，它们的区别主要在于任务的执行方式。同步是指多个任务按照一定的顺序依次执行，而异步是指多个任务可以同时执行，不需要等待上一个任务完成即可开始下一个任务。因此，同步和异步并不是有序和无序的关系，而是任务执行方式的不同。

同步解析速度比异步要快？

同步和异步的速度快慢并不是绝对的，而是取决于具体的应用场景。在CPU密集型任务中，异步可能会更快，因为它可以同时处理多个任务，而不需要等待上一个任务完成。而在IO密集型任务中，同步可能会更快，因为它可以避免频繁地等待IO操作完成。

5.配置测试

配置测试是指使用各种硬件来测试软件运行的过程。它的目的是保证软件在其相关的硬件上能够正常运行。配置测试一般包括以下几个方面：不同主机的配置测试、不同硬件的配置测试和不同外设的配置测试 。

6.slow_log在InnoSQL中，对SQL语句捕获的说法？几个参数及其释义？

在InnoDB存储引擎中，slow_log是一个用于记录执行时间超过阈值的SQL语句的日志文件。它可以帮助开发人员和数据库管理员分析和优化慢查询语句。

在MySQL中，可以通过以下参数来配置slow_log：

  1. slow_query_log：该参数用于启用或禁用慢查询日志功能。默认值为0（禁用）。设置为1时，慢查询日志功能将启用。
  2. slow_query_log_file：该参数用于指定慢查询日志文件的路径和文件名。默认值为系统的数据目录下的主机名-slow.log。可以根据需要将其设置为任何合适的文件路径和文件名。
  3. long_query_time：该参数用于指定执行时间超过阈值的SQL语句被认为是慢查询。默认值为10（以秒为单位）。可以根据实际情况将其设置为适当的值。
  4. log_queries_not_using_indexes：该参数用于指定是否记录未使用索引的查询语句。默认值为0（禁用）。设置为1时，未使用索引的查询语句也将被记录到慢查询日志中。
  5. log_slow_admin_statements：该参数用于指定是否记录管理员操作的查询语句。默认值为0（禁用）。设置为1时，管理员操作的查询语句也将被记录到慢查询日志中。

这些参数可以通过在MySQL配置文件（如my.cnf或my.ini）中进行设置，或者使用SET语句在MySQL命令行中进行动态设置。配置完这些参数后，重启MySQL服务，慢查询日志功能将生效，并且符合条件的SQL语句将被记录到slow_log文件中。

需要注意的是，启用慢查询日志功能会对数据库性能产生一定的影响，因为每个查询都需要进行判断和记录。因此，在生产环境中，应谨慎使用慢查询日志功能，并根据需要进行适当的调整。

7.关于Java的接口

Java接口是Java编程语言中的一种抽象类型，是抽象方法的集合，接口通常以interface来声明。一个类通过继承接口的方式，从而来继承接口的抽象方法。 接口并不是类，编写接口的方式和类很相似，但是它们属于不同的概念。

8.Tomcat的目录？

Tomcat的目录结构如下：

  • bin 目录：存放一些可执行的二进制文件，主要有两大类，一类是以.sh结尾的（Linux命令），另一类是以.bat结尾的（Windows命令）。很多环境变量都在此处设置，例如 JDK 路径、Tomcat 路径等。
  • conf 目录：主要是用来存放 Tomcat 的配置文件。
  • lib 目录：存放 Tomcat 运行所需的库文件。
  • logs 目录：存放 Tomcat 运行产生的日志文件。
  • webapps 目录：存放 Web 应用程序。

9.一个完全二叉树，叶子节点27个，则其高度为多少？节点总数为多少？

第1层，1个；第2层，2个; ... 第6层32个。32 > 27，合理。

每层最多叶子节点数：1、2、4、6、8、16、32。显然，底层不满，上一层有叶子节点，设非空节点数为n。则存在n * 2 + (16 - n) = 27，则n = 11。11+16+8+4+2+1=53。

20230918未来笔试

1.性能测试中，每天pv为100w，二八原则下，预估一下系统峰值的QPS？

集中的pv为100*0.8=800000，20%的时间：24/5 * 60 * 60 ；则80000 * 5 / 24 / 60 / 60 = 46.30

在性能测试中，PV是指页面浏览量，即用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。

QPS全称为Queries Per Second，即每秒查询率，是衡量信息检索系统（例如搜索引擎或数据库）在一秒钟内接收到的搜索流量的一种常见度量。

2.范式化的优点

范式化的优点有：

  1. 范式化的数据库更新起来更加快；
  2. 范式化之后，只有很少的重复数据，只需要修改更少的数据；
  3. 范式化的表更小，可以在内存中执行；
  4. 很少的冗余数据，在查询的时候需要更少的distinct或者group by语句。

范式化是一种数据库设计方法，它将数据表的结构规范化，使得每个数据表都符合一定的规则，这样可以使得数据表之间的关系更加清晰，更加容易维护。范式化可以提高数据库的性能和可靠性。

假设我们有一个学生信息表，包含学生的姓名、年龄、性别、班级等信息。如果我们不进行范式化设计，可能会出现以下情况：

  1. 姓名、年龄、性别等字段类型不一致，需要使用字符串类型来存储；
  2. 班级信息与其他字段没有关联，需要进行冗余存储；
  3. 更新学生信息时需要对多个字段进行修改，容易出现错误。

经过范式化设计后，我们可以将学生信息表规范化为以下几个表：

  1. 学生基本信息表，包含学生的ID、姓名、性别等信息；
  2. 班级信息表，包含班级的ID、名称等信息；
  3. 学生与班级关联表，包含学生的ID和班级的ID等信息。

这样设计之后，每个表只存储必要的信息，不会出现冗余数据，同时也更容易维护和更新。

3.一定属于平衡二叉树的有？

满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树（Avl）

4.二叉树中，从任意节点出发到根节点的路径上经过的节点序列按其关键码有序？则该树是什么树？

如果从任意节点出发到根节点的路径上经过的节点序列按其关键码有序，那么这棵树是一棵二叉搜索树（Binary Search Tree）。

二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值大于其左子树中的所有节点的值，且小于其右子树中的所有节点的值。这个性质保证了从任意节点出发到根节点的路径上，经过的节点序列按其关键码有序。在二叉搜索树中，可以使用中序遍历的方式输出节点，得到的序列就是按关键码有序的。

需要注意的是，二叉搜索树的性质要求每个节点的左子树和右子树也都是二叉搜索树。如果树中存在节点的左子树或右子树不满足二叉搜索树的性质，那么这棵树就不是二叉搜索树。

5.删除数据库db1的语句

删除数据库的语句可以根据具体的数据库管理系统而有所不同。以下是几种常见数据库管理系统的删除数据库语句示例：

  1. MySQL/MariaDB:
DROP DATABASE db1;
  1. PostgreSQL:
DROP DATABASE db1;
  1. Oracle:
DROP DATABASE db1;
  1. SQL Server:
DROP DATABASE db1;

请根据你使用的数据库管理系统选择适当的语句进行删除。需要注意的是，删除数据库是一个危险的操作，会永久删除数据库及其所有数据。在执行删除操作之前，请确保已经备份了重要的数据，并在确认无误后再执行删除操作。

6.Tomcat相关内容

Tomcat是一个开源的Java Servlet容器，它提供了一个运行Java Web应用程序的环境。以下是Tomcat相关的一些内容：

  1. Tomcat的功能：Tomcat是一个Web服务器和Servlet容器，它能够处理HTTP请求和响应，并提供了Servlet和JSP的运行环境。它还支持Java的WebSocket、JavaServer Faces（JSF）和Java API for RESTful Web Services（JAX-RS）等技术。
  2. Tomcat的架构：Tomcat的架构是基于组件的，包括Connector、Container、Realm和Valve等组件。Connector负责处理网络连接，Container负责管理Servlet和JSP的生命周期，Realm负责用户认证和授权，Valve负责处理请求和响应。
  3. Tomcat的配置文件：Tomcat的主要配置文件是server.xml和web.xml。server.xml用于配置Tomcat的全局设置，如端口号、连接器、虚拟主机等。web.xml用于配置Web应用程序的特定设置，如Servlet、过滤器、监听器等。
  4. Tomcat的部署：Tomcat支持将Web应用程序以WAR文件的形式进行部署，也可以直接将Web应用程序的目录复制到Tomcat的webapps目录下。Tomcat会自动解析部署的Web应用程序，并启动相应的Servlet和JSP。
  5. Tomcat的管理工具：Tomcat提供了一些管理工具，如Tomcat Manager和Tomcat Host Manager。Tomcat Manager用于管理部署在Tomcat上的Web应用程序，可以进行部署、启动、停止和重新加载等操作。Tomcat Host Manager用于管理虚拟主机和Web应用程序的部署。
  6. Tomcat的性能优化：为了提高Tomcat的性能，可以进行一些优化措施，如调整连接器的配置、优化JVM参数、使用连接池和缓存等。此外，还可以使用监控工具进行性能分析和调优。

这些是Tomcat的一些基本内容，它是一个非常常用的Java Web服务器和Servlet容器，广泛用于部署和运行Java Web应用程序。

7.ppp属于什么层的协议，使用什么进行链路创建和配置？

PPP（Point-to-Point Protocol）是一种数据链路层协议，用于在两个网络节点之间建立可靠的点对点连接。它通常用于拨号连接、DSL连接和串行线路连接等场景。

在PPP中，链路的创建和配置是通过LCP（Link Control Protocol）来完成的。LCP负责在两个节点之间建立和维护PPP链路，并进行链路参数的协商和配置。LCP可以协商链路的最大传输单元（MTU）、链路质量监测、身份验证、错误检测和纠正等功能。

除了LCP之外，PPP还可以使用其他协议来进行网络层和上层协议的配置，常见的有NCP（Network Control Protocol）和IPCP（Internet Protocol Control Protocol）。NCP用于配置网络层协议，如IP、IPX和AppleTalk等，而IPCP用于配置IP协议的相关参数。

总之，PPP是一种数据链路层协议，使用LCP进行链路的创建和配置，同时还可以使用其他协议进行网络层和上层协议的配置。

8.查name包含“%%”的记录，则语句应该为？

如果你想查找name字段中包含"%%"的记录，你可以使用SQL的LIKE操作符结合通配符"%"来实现。通配符"%"表示匹配任意字符（包括空字符）的任意长度的字符串。

以下是一个示例查询语句：

SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '%%%';

在这个查询语句中，我们使用了转义字符""来转义通配符"%"，以确保它被当作普通字符进行匹配。

9.一个链路能承载的最大数量叫做？

一个链路能承载的最大数量通常称为链路容量或带宽。它表示在单位时间内，链路能够传输的最大数据量或最大数据速率。

链路容量通常以比特每秒（bps）为单位来表示，也可以用字节每秒（Bps）或兆比特每秒（Mbps）来表示。例如，一个链路容量为100 Mbps的以太网链路，表示该链路在每秒钟可以传输100兆比特的数据。

链路容量取决于链路的物理特性和协议规定的最大数据传输速率。例如，以太网链路的容量取决于以太网的速率（如10 Mbps、100 Mbps或1000 Mbps）以及以太网帧的最大大小。

需要注意的是，链路容量表示链路的理论最大值，实际传输的数据量可能受到其他因素的限制，如网络拥塞、带宽共享和传输协议的开销等。

网络分层中每一层的数据传输单元通常称为协议数据单元（Protocol Data Unit，PDU）。下面是每一层的常用PDU的名称：

  1. 物理层（Physical Layer）：比特（Bit）
  2. 数据链路层（Data Link Layer）：帧（Frame）
  3. 网络层（Network Layer）：包（Packet）或数据报（Datagram）
  4. 传输层（Transport Layer）：段（Segment）或用户数据报（User Datagram）
  5. 应用层（Application Layer）：报文（Message）

10.IP数据报中固定部分的字段

一个链路能承载的最大数量通常称为链路容量或带宽。它表示在单位时间内，链路能够传输的最大数据量或最大数据速率。

链路容量通常以比特每秒（bps）为单位来表示，也可以用字节每秒（Bps）或兆比特每秒（Mbps）来表示。例如，一个链路容量为100 Mbps的以太网链路，表示该链路在每秒钟可以传输100兆比特的数据。

链路容量取决于链路的物理特性和协议规定的最大数据传输速率。例如，以太网链路的容量取决于以太网的速率（如10 Mbps、100 Mbps或1000 Mbps）以及以太网帧的最大大小。

需要注意的是，链路容量表示链路的理论最大值，实际传输的数据量可能受到其他因素的限制，如网络拥塞、带宽共享和传输协议的开销等。

11.命令解释器需要经过核心态么？

命令解释器通常不需要经过核心态。核心态（也称为特权态或系统态）是操作系统的最高权限级别，只有操作系统内核才能运行在核心态下。在核心态下，操作系统可以直接访问和控制硬件资源，执行特权指令和系统调用。

命令解释器是运行在用户态下的应用程序，它不具备直接访问和控制硬件资源的能力。它通过操作系统提供的系统调用接口来间接地与操作系统进行交互，请求操作系统执行特定的操作，如文件操作、进程管理和网络通信等。

当命令解释器需要执行系统调用时，它会触发一个软中断（软件中断），将控制权转交给操作系统内核。操作系统内核会在核心态下执行相应的系统调用处理程序，完成请求的操作，并将结果返回给命令解释器。完成系统调用后，操作系统会将控制权再次转交给命令解释器，使其继续执行。

总之，命令解释器在用户态下运行，通过系统调用与操作系统进行交互，而不需要经过核心态。

12.建立索引

MySQL创建索引，各种索引的创建及举例创建索引实例IT_狂奔者的博客-CSDN博客

13.下列哪一种不属于内存管理方式？堆栈、虚拟内存、内存映射文件、内存缓冲区

内存缓冲区不属于内存管理方式。堆栈、虚拟内存和内存映射文件都是常见的内存管理方式。

  1. 堆栈（Stack）：堆栈是一种用于存储函数调用和局部变量的内存区域。它具有后进先出（LIFO）的特性，函数调用时会将局部变量和函数调用信息压入堆栈，函数返回时再从堆栈中弹出。
  2. 虚拟内存（Virtual Memory）：虚拟内存是一种将物理内存和磁盘空间结合起来使用的技术。它允许操作系统将物理内存中的部分内容暂时保存到磁盘上，从而释放出更多的物理内存供其他程序使用。
  3. 内存映射文件（Memory-mapped File）：内存映射文件是一种将文件映射到内存中的技术。通过内存映射文件，可以将文件内容直接映射到内存中的某个地址空间，从而实现对文件的快速读写操作。

内存缓冲区（Memory Buffer）通常是指用于临时存储数据的内存区域，例如在网络通信或文件读写中使用的缓冲区。它并不是一种独立的内存管理方式，而是一种辅助的内存使用方式。

14.根据场景设计测试用例的个数，举个例子，具体一些

当设计测试用例时，测试用例的数量取决于多个因素，包括系统的复杂性、功能需求的覆盖程度、时间和资源的限制等。没有一个确定的公式来确定测试用例的数量，但可以根据以下几个方面来考虑：

  1. 功能点覆盖：确定系统中的主要功能点，并为每个功能点设计至少一个测试用例。例如，如果系统具有登录功能，则可以设计一个测试用例来验证正确的用户名和密码是否能够成功登录。
  2. 边界条件：在设计测试用例时，应考虑系统的边界条件。例如，如果系统要求用户输入一个数字，那么可以设计一个测试用例来验证最小边界值、最大边界值以及在边界值附近的值。
  3. 错误处理：测试用例应该覆盖系统对错误输入和异常情况的处理。例如，如果系统要求用户输入一个邮箱地址，可以设计一个测试用例来验证系统对无效邮箱地址的处理方式。
  4. 并发和性能：如果系统需要支持并发访问或具有性能要求，那么测试用例应该包括对并发和性能方面的测试。例如，可以设计一个测试用例来验证系统在同时处理多个用户请求时的性能表现。
  5. 用户角色和权限：如果系统具有不同的用户角色和权限，那么测试用例应该覆盖不同用户角色和权限下的功能和行为。例如，可以设计一个测试用例来验证管理员角色能够成功添加或删除用户。

请注意，以上只是一些常见的考虑因素，具体的测试用例数量和设计应根据实际情况进行评估和决定。在设计测试用例时，应尽量保证测试用例的全面性和有效性，以提高测试的覆盖率和质量。

15.DNS负载均衡是什么策略？出现的原因是什么？解决的问题是什么？

DNS负载均衡是一种通过在DNS服务器上配置多个IP地址来分配和平衡网络流量的策略。它通过将来自客户端的请求分发到不同的服务器上，以实现负载均衡和提高系统的可用性和性能。

DNS负载均衡的出现原因主要是因为以下几点：

  1. 高流量和高并发：随着互联网的发展，网站和应用程序的访问量不断增加，导致服务器面临更大的流量和并发请求。单个服务器难以处理如此高的负载，因此需要一种策略来分散流量和平衡负载。
  2. 高可用性和容错：单个服务器的故障或维护可能会导致服务中断，影响用户体验和业务连续性。通过使用多个服务器并将流量分发到它们上，可以提高系统的可用性并避免单点故障。
  3. 地理位置和网络优化：在全球范围内提供服务的企业需要将用户请求分发到最接近用户的服务器上，以减少延迟和优化网络性能。DNS负载均衡可以根据用户的地理位置来选择最佳的服务器。

DNS负载均衡解决的问题主要包括：

  1. 分散流量：通过将来自客户端的请求分发到多个服务器上，DNS负载均衡可以有效地分散流量，避免单个服务器过载。
  2. 提高可用性：通过将流量分发到多个服务器上，即使其中一个服务器出现故障，其他服务器仍然可以正常工作，从而提高系统的可用性和容错能力。
  3. 优化性能：通过将用户请求分发到最接近用户的服务器上，DNS负载均衡可以减少延迟和网络拥塞，提高用户的访问速度和体验。

总之，DNS负载均衡是一种重要的策略，可以帮助分散流量、提高可用性和优化性能，从而提供更好的用户体验和保证业务的连续性。

230920宁德时代电池系统测试开发

1.电池系统测试包括内容：

续航里程、循环寿命、功率及安全

1.电池性能测试：

容量测试：测试电池的容量，即能够存储的电池量

循环寿命测试：测试电池在多次充放电循环后的性能表现

自放电测试：测试电池在不使用时自然放电的速度和程度

自放电：氧气的存在会消耗活性锂并生成锂的氧化物；水的存在会使LiPF 6 水解，在负极表面生成LiOH沉淀，阻碍Li + 嵌入石墨，导致容量损失。

2.安全性测试：

过充保护测试：测试电池在充电时是否能够及时停止充电，避免过充。

过放保护测试：测试电池在放电时是否能够即使停止放电，避免过放。

短路保护测试：测试电池在短路情况下是否能够及时切断电流避免安全事故。

3.充电性能测试：

充电速度测试：测试电池的充电速度和效率

充电稳定性测试：测试电池在充电过程中的稳定性和可靠性

4.放电性能测试：

放电时间测试：测试电池在不同负载下的放电时间

放电稳定性测试：测试电池在放电过程中的稳定性和可靠性

5.温度性能测试

高温测试：测试电池在高温环境下的性能表现和安全性

低温测试：测试电池在低温环境下的性能表现和安全性

6.其他测试：

兼容性测试：测试电池和设备之间的兼容性

可靠性测试：测试电池的可靠性和持久性

效率测试：测试电池的能量转换效率

230921亿联

1.软件测试需求分析相关的所有内容

软件测试需求分析是软件测试过程中的重要阶段，它涉及以下内容：

  1. 理解需求文档：测试人员需要仔细阅读和理解软件需求文档，包括功能需求、非功能需求、用户故事等。
  2. 确定测试目标：根据需求文档和项目目标，测试人员需要明确测试的目标和范围，例如功能完整性、性能、安全性等。
  3. 制定测试策略：测试人员需要制定测试策略，包括测试方法、测试技术和测试环境等，以确保测试的全面性和有效性。
  4. 确定测试用例：测试人员需要根据需求文档编写测试用例，包括正常流程、异常流程、边界条件等，以覆盖所有可能的情况。
  5. 确定测试数据：测试人员需要确定测试所需的数据，包括输入数据、预期输出数据和辅助数据等，以确保测试的完整性和准确性。
  6. 确定测试环境：测试人员需要确定测试所需的环境，包括硬件设备、操作系统、数据库和网络等，以确保测试的可重复性和一致性。
  7. 确定测试工具：测试人员需要选择和配置适当的测试工具，包括自动化测试工具、性能测试工具和缺陷管理工具等，以提高测试效率和质量。
  8. 制定测试计划：测试人员需要制定测试计划，包括测试任务、测试资源、测试时间和测试进度等，以确保测试按计划进行和完成。
  9. 确定缺陷管理流程：测试人员需要确定缺陷管理流程，包括缺陷报告、缺陷跟踪和缺陷修复等，以确保缺陷及时发现和解决。
  10. 确定测试评估标准：测试人员需要确定测试评估标准，包括测试通过标准、测试覆盖率和测试质量指标等，以评估测试的结果和效果。

以上是软件测试需求分析的主要内容，测试人员需要仔细分析和处理这些内容，以确保测试的全面性、准确性和有效性。

2.网络安全大门

网络安全大门是指保护网络系统和数据安全的一系列措施和技术。以下是网络安全大门的主要内容：

  1. 防火墙（Firewall）：防火墙是位于网络边界的设备，通过过滤和监控网络流量来阻止未经授权的访问和恶意攻击。它可以根据预设的规则允许或拒绝特定的网络通信。
  2. 入侵检测和入侵防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，IDPS）：IDPS可以检测和阻止网络中的入侵行为，包括网络攻击、恶意软件和异常行为。它可以实时监测网络流量，并根据预设的规则和模式进行检测和防御。
  3. 虚拟专用网络（Virtual Private Network，VPN）：VPN通过加密和隧道技术，在公共网络上建立安全的连接，保护用户的数据和通信隐私。它可以在不安全的网络上创建一个安全的通信通道，使用户能够安全地访问私有网络资源。
  4. 身份认证和访问控制：身份认证和访问控制是确保只有授权用户能够访问网络资源的关键措施。它可以使用密码、令牌、生物特征识别等方式对用户进行身份验证，并根据用户的权限和角色来控制其对资源的访问权限。
  5. 数据加密：数据加密是将敏感数据转化为密文，以防止未经授权的访问和窃取。它可以在数据传输过程中或存储过程中对数据进行加密，确保数据的机密性和完整性。
  6. 安全更新和漏洞管理：定期更新软件和系统补丁，以修复已知的安全漏洞和弱点，是网络安全的重要措施。及时管理和修复漏洞可以减少网络系统被攻击和入侵的风险。
  7. 安全培训和意识教育：提供网络安全培训和意识教育，使用户和员工了解网络安全的重要性，并掌握基本的安全措施和行为准则，以减少人为因素对网络安全的影响。

以上是网络安全大门的主要内容，通过综合应用这些措施和技术，可以有效保护网络系统和数据的安全。

3.Http请求状态码

1.一些常见的状态码为：

200 - 服务器成功返回网页 404 - 请求的网页不存在 503 - 服务不可用

所有状态解释：

1xx（临时响应）

表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。

代码 说明

100 （继续） 请求者应当继续提出请求。 服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分，正在等待其余部分。

101 （切换协议） 请求者已要求服务器切换协议，服务器已确认并准备切换。

2xx （成功）

表示成功处理了请求的状态代码。

200 （成功） 服务器已成功处理了请求。 通常，这表示服务器提供了请求的网页。

201 （已创建） 请求成功并且服务器创建了新的资源。

202 （已接受） 服务器已接受请求，但尚未处理。

203 （非授权信息） 服务器已成功处理了请求，但返回的信息可能来自另一来源。

204 （无内容） 服务器成功处理了请求，但没有返回任何内容。

205 （重置内容） 服务器成功处理了请求，但没有返回任何内容。

206 （部分内容） 服务器成功处理了部分 GET 请求。

3xx （重定向）

表示要完成请求，需要进一步操作。 通常，这些状态代码用来重定向。

300 （多种选择） 针对请求，服务器可执行多种操作。 服务器可根据请求者 (user agent) 选择一项操作，或提供操作列表供请求者选择。

301 （永久移动） 请求的网页已永久移动到新位置。 服务器返回此响应（对 GET 或 HEAD 请求的响应）时，会自动将请求者转到新位置。

302 （临时移动） 服务器目前从不同位置的网页响应请求，但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。

4xx（请求错误）

这些状态代码表示请求可能出错，妨碍了服务器的处理。

400 （错误请求） 服务器不理解请求的语法。（解决办法传参格式不正确）

401 （未授权） 请求要求身份验证。 对于需要登录的网页，服务器可能返回此响应。

403 （禁止） 服务器拒绝请求。

404 （未找到） 服务器找不到请求的网页。

5xx（服务器错误）

这些状态代码表示服务器在尝试处理请求时发生内部错误。 这些错误可能是服务器本身的错误，而不是请求出错。

500 （服务器内部错误） 服务器遇到错误，无法完成请求。（解决办法传参数不正确）

502 （错误网关） 服务器作为网关或代理，从上游服务器收到无效响应。

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