商汤科技Java面试题（含答案）

1. ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，⽽LinkedList是基于链表的数据结构；
2. 对于随机访问get和set，  ArrayList要优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针；
3. 对于添加和删除操作add和remove，⼀般⼤家都会说LinkedList要⽐ArrayList快，因为ArrayList要移动数据。

2 、 concurrenthashmap 1.7和1.8区分：

去除 Segment + HashEntry + Unsafe的实现，改为 Synchronized + CAS + Node + Unsafe的实现其实 Node 和 HashEntry 的内容⼀样，但是HashEntry是⼀个内部类。

⽤ Synchronized + CAS 代替 Segment ，这样锁的粒度更⼩了，并且不是每次都要加锁了， CAS尝试失败了在加锁。 put()⽅法中初始化数组⼤⼩时， 1.8不⽤加锁，因为⽤了个 sizeCtl变量，将这个变量置为-1，就表明table正在初始化。

3 、 linkedhashmap排序原理：

public  LinkedHashMap()  {//  调⽤HashMap的构造⽅法，其实就是初始化Entry[]  tablesuper();//  这⾥是指是否基于访问排序，默认为falseaccessOrder
}

1 、 LinkedHashMap存储数据是有序的，⽽且分为两种：插⼊顺序和访问顺序。默认为插⼊顺序。

2 、 LinkedHashMap有⾃⼰的静态内部类Entry，它继承了HashMap.Entry，定义如下 :

Entry<K ,V>  extends  HashMap .Entry<K ,V>  {//  These  fields  comprise  the  doubly  linked  list  used  for iterationEntry<K ,V>  before ,  after ;Entry(int  hash ,  K  key ,  V  value ,  HashMap .Entry<K ,V>  next)super(hash ,  key ,  value ,  next) ;
}

3、所以LinkedHashMap构造函数，主要就是调⽤HashMap构造函数初始化了⼀个Entry[] table，然后调⽤⾃身的init初始化了⼀个只有头结点的双向链表。

8.⽆穷数就top K问题，提供多个⽅案

1 、最简单且最容易想到的算法是对数组进⾏排序（快速排序），然后取最⼤或最⼩的 K个元素。总的时间复杂度为 O(NlogN)+O(K)=O(NlogN)。该算法存在以下问题：

1. 快速排序的平均复杂度为O(N*logN)，但最坏时间复杂度为O(n2)，不能始终保证较好的复杂度
2. 只需要前k⼤或k⼩的数 , ，实际对其余不需要的数也进⾏了排序，浪费了⼤量排序时间
总结：通常不会采取该⽅案。

2 、虽然我们不会采⽤快速排序的算法来实现TOP-K问题，但我们可以利⽤快速排序的思想，在数组中随机找⼀个元素key，将数组分成两部分Sa和Sb，其中Sa的元素>=key， Sb的元素<key，然后分析两种情况：

1. 若Sa中元素的个数⼤于或等于k，则在Sa中查找最⼤的k个数
2. 若Sa中元素的个数⼩于k，其个数为len，则在Sb中查找k-len个数字

如此递归下去，不断把问题分解为更⼩的问题，直到求出结果。

3、寻找Ｎ个数中的第Ｋ⼤的数，可以将问题转化寻找Ｎ个数中第K⼤的问题。对于⼀个给定的数 p，可以在O(N)的时间复杂度内找出所有不⼩于P的数。

根据分析，可以使⽤⼆分查找的算法思想来寻找Ｎ个数中第K⼤的数。假设 N个数中最⼤的数为Vmax，最⼩的数为Vmin, 那么Ｎ个数中第K⼤的数⼀定在区间[Vmin,Vmax]之间。然后在这个区间使⽤⼆分查找算法。

总结：该算法实际应⽤效果不佳，尤其是不同的数据类型需要确定max - min > delta，因此时间复杂度跟数据分布有关。整个算法的时间复杂度为O(N * log （Vmax-Vmin） /delta)，在数据分布平均的情况下，时间复杂度为O(N * logN)。

4 、上⾯⼏种解法都会对数据访问多次，那么就有⼀个问题，当数组中元素个数⾮常⼤时，如： 100亿，这时候数据不能全部加载到内存，就要求我们尽可能少的遍历所有数据。针对这种情况，下⾯我们介绍⼀种针对海量数据的解决⽅案。

在学习堆排序的过程中，我们知道了堆这种数据结构。为了查找Topk⼤的数，我们可以使⽤⼤根堆来存储最⼤的K个元素。⼤根堆的堆顶元素就是最⼤ K个数中最⼩的⼀个。每次考虑下⼀个数x时，如果x ⽐堆顶元素⼩，则不需要改变原来的堆。如果想x ⽐堆顶元素⼤，那么⽤ x替换堆顶元素，同时，在替换之后， x可能破坏最⼩堆的结构，需要调整堆来维持堆的性质。

总结：该算法只需要扫描所有的数据⼀次，且不会占⽤太多内存空间（只需要容纳K个元素的空间），尤其适合处理海量数据的场景。算法的时间复杂度为O(N * logk)，这实际上相当于执⾏了部分堆排序。

5 、TOP-K问题是⼀个经典的问题，这个问题是存在线性算法的，只不过算法的使⽤范围有⼀定的限制。如果所有N个数都是正整数，且他们的取值范围并不⼤，可以考虑申请空间，记录每个整数出现的次数，然后再从⼤到⼩取最⼤的K个。实际就是利⽤计数排序的思想。假设所有整数都在（0， maxN）区间，利⽤⼀个数组count[maxN]来记录每个整数出现的次数。 count[i]表示整数i在N个数中出现的次数。只需要扫描⼀遍就可以得到count数组，然后寻找第K⼤的元素。
这是⼀个典型的以空间换取时间的做法。当数组中取值范围⽐较⼤时，是及其浪费空间的。如[3,1…9999]，为了求出最⼤的K个元素，需要额外申请⼀个⻓度为10000的数组。
极端情况下，如果 N 个整数各不相同，我们甚⾄只需要⼀个 bit 来存储这个整数是否存在，这样可节省很⼤的内存空间。

9.a,b,c三张表，做关联查询，如何优化，可做外键，只在c表加a表外键即可。

对于要求全⾯的结果时，我们需要使⽤连接操作（ LEFT JOIN / RIGHT JOIN / FULL JOIN）；
不要以为使⽤MySQL的⼀些连接操作对查询有多么⼤的改善，核⼼是索引；
对被驱动表的join字段添加索引；

10.CourrentHashMap JDK1.7和JDK1.8有什么区别？

11.线程a,b,c,d运⾏任务，怎么保证当a,b,c线程执⾏完再执⾏d线程?

12.拆分微服务应该注意哪些地⽅，如何拆分？

13.有没了解Docker， Docker和虚拟机有什么区别？

14.同⼀个宿主机中多个Docker容器之间如何通信？多个宿主机中Docker容器之间如何通信？

15.⾼并发系统如何做性能优化？如何防⽌库存超卖？

16.如何保证服务幂等性？

下载链接：博主已将以上这些大厂面试题整理成了一个面试手册，是PDF版的

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