C++校招面试题合集

多路io复用
线程状态
C++内存分布
函数运行过程
数组和链表的区别
45.二叉搜索树，二叉排序树，二叉平衡树
红黑树与哈希表的优劣
用过linux吗？gdb了解吗
手撕代码：实现memcpy
浏览器访问网站用到哪些协议
有一个mxn的网格，每次只能向右或向下走，每次最多走两步，从左上角走到右下角有多少种走法？
C++11 emplace与insert区别
C++继承中的内存布局
https://www.cnblogs.com/findumars/p/4126934.html
https://www.cnblogs.com/jdxn/p/12773219.html
38.Fork函数
54.请你来说一下reactor模型组成
73.操作系统缺页置换算法
77.请问虚拟内存和物理内存怎么对应
78.请你说一说操作系统中的结构体对齐，字节对齐
80.请你说一下虚拟内存置换的方式
84.请你说一说进程状态转换图，动态就绪，静态就绪，动态阻塞，静态阻塞

104.数据库事务以及四个特性
169.隐式类型转换
内置类型：低精度的变量给高精度的变量赋值会发生隐式类型转换
大数运算（加减乘除）
https://blog.csdn.net/snow_5288/article/details/71079692

数据结构

126.请你说说topk问题

1、直接全部排序（只适用于内存够的情况）
当数据量较小的情况下，内存中可以容纳所有数据。则最简单也是最容易想到的方法是将数据全部排序，然后取排序后的数据中的前K个。
这种方法对数据量比较敏感，当数据量较大的情况下，内存不能完全容纳全部数据，这种方法便不适应了。即使内存能够满足要求，该方法将全部数据都排序了，而题目只要求找出top K个数据，所以该方法并不十分高效，不建议使用。
2、快速排序的变形（只使用于内存够的情况）
这是一个基于快速排序的变形，因为第一种方法中说到将所有元素都排序并不十分高效，只需要找出前K个最大的就行。
这种方法类似于快速排序，首先选择一个划分元，将比这个划分元大的元素放到它的前面，比划分元小的元素放到它的后面，此时完成了一趟排序。如果此时这个划分元的序号index刚好等于K，那么这个划分元以及它左边的数，刚好就是前K个最大的元素；如果index > K，那么前K大的数据在index的左边，那么就继续递归的从index-1个数中进行一趟排序；如果index < K，那么再从划分元的右边继续进行排序，直到找到序号index刚好等于K为止。再将前K个数进行排序后，返回Top K个元素。这种方法就避免了对除了Top K个元素以外的数据进行排序所带来的不必要的开销。
3、最小堆法
这是一种局部淘汰法。先读取前K个数，建立一个最小堆。然后将剩余的所有数字依次与最小堆的堆顶进行比较，如果小于或等于堆顶数据，则继续比较下一个；否则，删除堆顶元素，并将新数据插入堆中，重新调整最小堆。当遍历完全部数据后，最小堆中的数据即为最大的K个数。
4、分治法
将全部数据分成N份，前提是每份的数据都可以读到内存中进行处理，找到每份数据中最大的K个数。此时剩下NK个数据，如果内存不能容纳NK个数据，则再继续分治处理，分成M份，找出每份数据中最大的K个数，如果M*K个数仍然不能读到内存中，则继续分治处理。直到剩余的数可以读入内存中，那么可以对这些数使用快速排序的变形或者归并排序进行处理。
5、Hash法
如果这些数据中有很多重复的数据，可以先通过hash法，把重复的数去掉。这样如果重复率很高的话，会减少很大的内存用量，从而缩小运算空间。处理后的数据如果能够读入内存，则可以直接排序；否则可以使用分治法或者最小堆法来处理数据。

请你说说红黑树的特性，为什么要有红黑树

标准回答虽然平衡树解决了二叉查找树退化为近似链表的缺点，能够把查找时间控制在 O(logn)，不过却不是最佳的，因为平衡树要求每个节点的左子树和右子树的高度差至多等于
1，这个要求实在是太严了，导致每次进行插入/删除节点的时候，几乎都会破坏平衡树的第二个规则，进而我们都需要通过左旋和右旋来进行调整，使之再次成为一颗符合要求的平衡树。显然，如果在那种插入、删除很频繁的场景中，平衡树需要频繁着进行调整，这会使平衡树的性能大打折扣，为了解决这个问题，于是有了红黑树，红黑树具有如下特点：
1、具有二叉查找树的特点；
2、根节点是黑色的；
3、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL），也就是说，叶子节点不存数据；
4、任何相邻的节点都不能同时为红色，也就是说，红色节点是被黑色节点隔开的；
5、每个节点，从该节点到达其可达的叶子节点是所有路径，都包含相同数目的黑色节点。

269.红黑树了解吗？有什么特点，怎么保持平衡

参考博客https://blog.csdn.net/tanrui519521/article/details/80980135

270.请你说一说红黑树的性质还有左右旋转

1）平衡二叉树（AVL树）：
红黑树是在AVL树的基础上提出来的。
平衡二叉树又称为AVL树，是一种特殊的二叉排序树。其左右子树都是平衡二叉树，且左右子树高度之差的绝对值不超过1。
AVL树中所有结点为根的树的左右子树高度之差的绝对值不超过1。
将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF，那么平衡二叉树上的所有结点的平衡因子只可能是-1、0和1。只要二叉树上有一个结点的平衡因子的绝对值大于1，则该二叉树就是不平衡的。
2）红黑树：
红黑树是在AVL树的基础上发展而来的。红黑树是一种二叉查找树，但在每个节点增加一个存储位表示节点的颜色，可以是红或黑（非红即黑）。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其它路径长出两倍，因此，红黑树是一种弱平衡二叉树，相对于要求严格的AVL树来说，它的旋转次数少，所以对于搜索，插入，删除操作较多的情况下，通常使用红黑树。
性质：

每个节点非红即黑
根节点是黑的;
每个叶节点（叶节点即树尾端NULL指针或NULL节点）都是黑的;
如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。
对于任意节点而言，其到叶子点树NULL指针的每条路径都包含相同数目的黑节点;
从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除，这里的n 是树中元素的数目。恢复红黑属性需要少量(O(log n))的颜色变更(这在实践中是非常快速的)并且不超过三次树旋转(对于插入是两次)。这允许插入和删除保持为 O(log n) 次，

3）红黑树较AVL树的优点：
AVL 树是高度平衡的，频繁的插入和删除，会引起频繁的rebalance，导致效率下降；红黑树不是高度平衡的，算是一种折中，插入最多两次旋转，删除最多三次旋转。
所以红黑树在查找，插入删除的性能都是O(logn)，且性能稳定，所以STL里面很多结构包括map底层实现都是使用的红黑树。
4）红黑树旋转：
旋转：红黑树的旋转是一种能保持二叉搜索树性质的搜索树局部操作。有左旋和右旋两种旋转，通过改变树中某些结点的颜色以及指针结构来保持对红黑树进行插入和删除操作后的红黑性质。
左旋：对某个结点x做左旋操作时，假设其右孩子为y而不是T.nil：以x到y的链为“支轴”进行。使y成为该子树新的根结点，x成为y的左孩子，y的左孩子成为x的右孩子。
右旋：对某个结点x做右旋操作时，假设其左孩子为y而不是T.nil：以x到y的链为“支轴”进行。使y成为该子树新的根结点，x成为y的右孩子，y的右孩子成为x的左孩子。

274.请你说一说小根堆特点

堆是一棵完全二叉树（如果一共有h层，那么1~h-1层均满，在h层可能会连续缺失若干个右叶子）。
1）小根堆
若根节点存在左子女则根节点的值小于左子女的值；若根节点存在右子女则根节点的值小于右子女的值。
2）大根堆
若根节点存在左子女则根节点的值大于左子女的值；若根节点存在右子女则根节点的值大于右子女的值。

278.解决哈希冲突的办法

1、开放定址
开放地址法有个非常关键的特征，就是所有输入的元素全部存放在哈希表里，也就是说，位桶的实现是不需要任何的链表来实现的，换句话说，也就是这个哈希表的装载因子不会超过1。它的实现是在插入一个元素的时候，先通过哈希函数进行判断，若是发生哈希冲突，就以当前地址为基准，根据再寻址的方法（探查序列），去寻找下一个地址，若发生冲突再去寻找，直至找到一个为空的地址为止。所以这种方法又称为再散列法。
有几种常用的探查序列的方法：
①线性探查
dii=1，2，3，…，m-1；这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
②二次探查
di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )；这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。
③ 伪随机探测
di=伪随机数序列；具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），生成一个位随机序列，并给定一个随机数做起点，每次去加上这个伪随机数++就可以了。
2、链地址
每个位桶实现的时候，采用链表或者树的数据结构来去存取发生哈希冲突的输入域的关键字，也就是被哈希函数映射到同一个位桶上的关键字。

紫色部分即代表哈希表，也称为哈希数组，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中，即链接在桶后。
3、公共溢出区
建立一个公共溢出区域，把hash冲突的元素都放在该溢出区里。查找时，如果发现hash表中对应桶里存在其他元素，还需要在公共溢出区里再次进行查找。
4、再hash
再散列法其实很简单，就是再使用哈希函数去散列一个输入的时候，输出是同一个位置就再次散列，直至不发生冲突位置。
缺点：每次冲突都要重新散列，计算时间增加。

计算机网络

93.TCP模型及状态转移图

详解TCP状态转移图

99.请回答OSI七层模型和TCP/IP四层模型，每层列举2个协议

OSI七层模型及其包含的协议如下:
物理层: 通过媒介传输比特,确定机械及电气规范,传输单位为bit，主要包括的协议为：IEE802.3 CLOCK RJ45
数据链路层: 将比特组装成帧和点到点的传递,传输单位为帧,主要包括的协议为MAC VLAN PPP
网络层：负责数据包从源到宿的传递和网际互连，传输单位为包,主要包括的协议为IP ARP ICMP
传输层：提供端到端的可靠报文传递和错误恢复，传输单位为报文,主要包括的协议为TCP UDP
会话层：建立、管理和终止会话，传输单位为SPDU，主要包括的协议为RPC NFS
表示层: 对数据进行翻译、加密和压缩,传输单位为PPDU，主要包括的协议为JPEG ASII
应用层: 允许访问OSI环境的手段,传输单位为APDU，主要包括的协议为FTP HTTP DNS
TCP/IP 4层模型包括：
网络接口层：MAC VLAN
网络层:IP ARP ICMP
传输层:TCP UDP
应用层:HTTP DNS SMTP

103.tcp哪些措施保证其可靠性

参考回答:
1、序列号、确认应答、超时重传
数据到达接收方，接收方需要发出一个确认应答，表示已经收到该数据段，并且确认序号会说明了它下一次需要接收的数据序列号。如果发送发迟迟未收到确认应答，那么可能是发送的数据丢失，也可能是确认应答丢失，这时发送方在等待一定时间后会进行重传。这个时间一般是2RTT(报文段往返时间）+一个偏差值。
2、窗口控制与高速重发控制/快速重传（重复确认应答）
TCP会利用窗口控制来提高传输速度，意思是在一个窗口大小内，不用一定要等到应答才能发送下一段数据，窗口大小就是无需等待确认而可以继续发送数据的最大值。如果不使用窗口控制，每一个没收到确认应答的数据都要重发。
使用窗口控制，如果数据段1001-2000丢失，后面数据每次传输，确认应答都会不停地发送序号为1001的应答，表示我要接收1001开始的数据，发送端如果收到3次相同应答，就会立刻进行重发；但还有种情况有可能是数据都收到了，但是有的应答丢失了，这种情况不会进行重发，因为发送端知道，如果是数据段丢失，接收端不会放过它的，会疯狂向它提醒…
3、拥塞控制
如果把窗口定的很大，发送端连续发送大量的数据，可能会造成网络的拥堵（大家都在用网，你在这狂发，吞吐量就那么大，当然会堵），甚至造成网络的瘫痪。所以TCP在为了防止这种情况而进行了拥塞控制。
慢启动：定义拥塞窗口，一开始将该窗口大小设为1，之后每次收到确认应答（经过一个rtt），将拥塞窗口大小2。
拥塞避免：设置慢启动阈值，一般开始都设为65536。拥塞避免是指当拥塞窗口大小达到这个阈值，拥塞窗口的值不再指数上升，而是加法增加（每次确认应答/每个rtt，拥塞窗口大小+1），以此来避免拥塞。
将报文段的超时重传看做拥塞，则一旦发生超时重传，我们需要先将阈值设为当前窗口大小的一半，并且将窗口大小设为初值1，然后重新进入慢启动过程。
快速重传：在遇到3次重复确认应答（高速重发控制）时，代表收到了3个报文段，但是这之前的1个段丢失了，便对它进行立即重传。
然后，先将阈值设为当前窗口大小的一半，然后将拥塞窗口大小设为慢启动阈值+3的大小。
这样可以达到：在TCP通信时，网络吞吐量呈现逐渐的上升，并且随着拥堵来降低吞吐量，再进入慢慢上升的过程，网络不会轻易的发生瘫痪。

245.TCP与UDP区别与应用场景

参考回答:
1）TCP和UDP区别
1）连接
TCP是面向连接的传输层协议，即传输数据之前必须先建立好连接。
UDP无连接。
2）服务对象
TCP是点对点的两点间服务，即一条TCP连接只能有两个端点；
UDP支持一对一，一对多，多对一，多对多的交互通信。
3）可靠性
TCP是可靠交付：无差错，不丢失，不重复，按序到达。
UDP是尽最大努力交付，不保证可靠交付。
4）拥塞控制，流量控制
TCP有拥塞控制和流量控制保证数据传输的安全性。
UDP没有拥塞控制，网络拥塞不会影响源主机的发送效率。
5）报文长度
TCP是动态报文长度，即TCP报文长度是根据接收方的窗口大小和当前网络拥塞情况决定的。
UDP面向报文，不合并，不拆分，保留上面传下来报文的边界。
6) 首部开销
TCP首部开销大，首部20个字节。
UDP首部开销小，8字节。（源端口，目的端口，数据长度，校验和）
2）TCP和UDP适用场景
从特点上我们已经知道，TCP 是可靠的但传输速度慢，UDP 是不可靠的但传输速度快。因此在选用具体协议通信时，应该根据通信数据的要求而决定。
若通信数据完整性需让位与通信实时性，则应该选用TCP 协议（如文件传输、重要状态的更新等）；反之，则使用 UDP 协议（如视频传输、实时通信等）。