以下是互联网大厂 Java 求职者面试三轮问答及答案：
第一轮：
面试官：请你谈谈 Java 的基本数据类型有哪些？ 王铁牛：有 byte、short、int、long、float、double、char、boolean 这几种。 面试官：不错，那你说说这些数据类型的存储大小范围分别是多少？ 王铁牛：（略作思考）byte 是 8 位，存储范围是 -128 到 127；short 是 16 位，范围是 -32768 到 32767 等。 面试官：很好，那你再说说自动装箱和拆箱是怎么回事？ 王铁牛：自动装箱就是把基本数据类型自动转换成对应的包装类对象，拆箱则是相反，把包装类对象转换成基本数据类型。
第二轮：
面试官：讲讲 Java 中的多线程有哪些实现方式？ 王铁牛：有继承 Thread 类和实现 Runnable 接口这两种方式。 面试官：那你说说这两种方式的区别是什么？ 王铁牛：（稍微犹豫）继承 Thread 类方式比较简单，但不利于代码的扩展性和复用性；实现 Runnable 接口方式更灵活，适合多个线程共享一个目标对象。 面试官：不错，那你再说说线程的生命周期有哪些状态？ 王铁牛：有新建、就绪、运行、阻塞和死亡这几种状态。
第三轮：
面试官：谈谈你对 HashMap 的理解？ 王铁牛：HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的实现，它存储键值对，通过哈希函数来计算键的索引位置。 面试官：那 HashMap 的哈希冲突是怎么解决的？ 王铁牛：（挠挠头）嗯……这个好像不太清楚。 面试官：（无奈）那你再说说 ArrayList 的特点吧？ 王铁牛：ArrayList 是动态数组，可以根据需要自动扩容，随机访问效率高，但插入和删除元素效率较低。
面试官：今天的面试就到这里，你回家等通知吧。
答案：
关于 Java 基本数据类型：
- byte：8 位，存储范围是 -128 到 127，主要用于节省空间的整数场景，如字节流处理等。
- short：16 位，范围是 -32768 到 32767，适用于需要表示较小整数范围的情况，比如某些协议中的字段。
- int：32 位，是最常用的整数类型，范围是 -2147483648 到 2147483647，一般用于常规的整数运算。
- long：64 位，范围非常大，用于表示很大的整数，如统计数据等。
- float：32 位单精度浮点数，用于表示小数，但精度有限，适用于科学计算等对精度要求不高的场景。
- double：64 位双精度浮点数，精度比 float 高，常用于需要高精度小数的计算，如金融领域。
- char：16 位 Unicode 字符，用于表示单个字符，如处理文本字符串。
- boolean：只有 true 和 false 两个值，用于逻辑判断。
关于 Java 多线程实现方式的区别：
- 继承 Thread 类：代码实现相对简单，直接重写 run() 方法即可定义线程的执行逻辑。但这种方式不利于代码的扩展性和复用性，因为 Java 不支持多继承，一个类只能继承一个父类，所以如果已经继承了其他类，就无法再继承 Thread 类来实现多线程。
- 实现 Runnable 接口：通过实现 Runnable 接口，将线程的执行逻辑封装在 run() 方法中，然后将 Runnable 对象传递给 Thread 构造函数来创建线程。这种方式更加灵活，适合多个线程共享一个目标对象的情况，并且可以避免单继承的限制。
关于线程的生命周期状态：
- 新建（New）：线程对象刚被创建，但还未启动。
- 就绪（Runnable）：线程对象已经创建并且初始化完成，处于等待 CPU 分配时间片的状态，随时可以被调度执行。
- 运行（Running）：线程获得 CPU 时间片，开始执行 run() 方法中的代码。
- 阻塞（Blocked）：线程因为等待某个条件（如锁、IO 操作等）而暂停执行，进入阻塞状态，直到条件满足时被唤醒。
- 死亡（Dead）：线程执行完毕或者因异常等原因终止，进入死亡状态，不再执行。
关于 HashMap 的哈希冲突解决方式： HashMap 使用哈希函数将键映射到哈希表中的索引位置。当多个键映射到相同的索引位置时，就会发生哈希冲突。HashMap 通常使用链表法来解决哈希冲突，即在相同索引位置的链表中存储冲突的键值对。当需要获取或存储键值对时，首先通过哈希函数计算索引位置，然后在相应的链表中进行查找或插入操作。如果链表长度超过一定阈值（默认是 8），HashMap 会将链表转换为红黑树，以提高查询效率。
关于 ArrayList 的特点：
- 动态数组：可以根据需要自动扩容，初始容量为 10，当数组满了之后会自动扩容为原来的 1.5 倍。
- 随机访问效率高：通过索引可以快速访问数组中的元素，时间复杂度为 O(1)。
- 插入和删除元素效率较低：在数组中间插入或删除元素时，需要移动后续的元素，时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。因此，在需要频繁进行插入和删除操作的场景中，不适合使用 ArrayList，可以考虑使用 LinkedList 等数据结构。
