面经

1.聊实习

2.violate关键字作用

3.若violate i=0, 有3个线程同时对其+1，i的值是多少；若AtomicInteger i=0, 同样的操作，i的值是多少

4.网页中输入url，其过程；为什么是4次挥手，而不是3次挥手

5.tcp/ip模型和OSI7层模型对应关系

6.了解redis分布式集群吗；什么是缓存击穿，如何解决

7.打开一个app时会弹出广告，如何做到每个用户访问只弹出一次广告

8.redis持久化方式

9.cookie和session的区别

10.sql语句执行很慢该如何排查

11.了解分布式吗，CAP理论

12.了解过mq吗;说说mq的组成

13.若一个访问链接很长，如何设计一个短链接；如果使用哈希算法，存在哈希冲突了生成重复短链接怎么办

手撕：反转链表（自己建表，写用例，ACM模式）

参考回答

聊聊你的实习经历

「面试官」：首先，欢迎你来参加今天的面试。我们先聊聊你的实习经历吧，能给我分享一下你最近的实习经历吗？

『求职者』：谢谢面试官。我最近在一家互联网公司实习，担任Java后端开发实习生。在实习期间，我主要参与了公司的一个电商平台项目。

我的主要工作包括：

1. 开发和优化商品管理模块的RESTful API
2. 参与设计和实现了一个基于Redis的商品缓存系统，显著提升了系统响应速度
3. 协助团队进行代码重构，提高了代码的可维护性
4. 参与了日常的code review，这让我学到了很多编码最佳实践

通过这次实习，我不仅提升了自己的编码能力，还学习了如何在团队中协作，以及如何将理论知识应用到实际项目中。这次经历让我对Java后端开发有了更深入的理解。

volatile关键字的作用

「面试官」：听起来你的实习经历很充实。那么让我们进入一些技术问题。你能解释一下Java中volatile关键字的作用吗？

『求职者』：当然可以。volatile是Java中的一个关键字，它主要有两个作用：

1. 保证可见性： 当一个变量被声明为volatile时，它会保证变量的值在被修改后，能立即被其他线程看到。这是因为volatile变量的所有写操作都会直接刷新到主内存中，而读操作会直接从主内存中读取。
2. 防止指令重排序： volatile关键字能够防止jvm对代码进行指令重排序优化。这保证了程序执行的顺序性，在某些情况下很重要。

需要注意的是，volatile不能保证原子性。这意味着诸如 i++ 这样的操作在多线程环境下仍然可能产生竞态条件。

volatile和AtomicInteger的区别

「面试官」：很好。那么，如果有一个 volatile int i = 0，有3个线程同时对其进行 +1 操作，最终 i 的值是多少？如果换成 AtomicInteger i = new AtomicInteger(0)，结果又会是什么？

『求职者』：这是一个很好的问题，让我来解释一下：

1. 对于 volatile int i = 0：

• 最终的结果是不确定的，可能是1、2或3。
• 虽然volatile保证了可见性，但是 i++ 操作不是原子的。它实际上包含了读取、增加、写入三个步骤。
• 在多线程环境下，这三个步骤可能被打断，导致最终结果小于3。

1. 对于 AtomicInteger i = new AtomicInteger(0)：

• 最终的结果一定是3。
• AtomicInteger 保证了操作的原子性。它的 incrementAndGet() 方法是原子操作，能够保证在多线程环境下的安全性。
• 即使多个线程同时调用 incrementAndGet()，也能保证每次操作都是原子的，不会丢失任何一次增加操作。

这个例子很好地说明了 volatile 和 AtomicInteger 的区别：volatile 只能保证可见性，而 AtomicInteger 可以保证原子性。

网页中输入URL的过程

「面试官」：理解得很清楚。现在让我们转向网络方面的问题。能否描述一下当我们在网页中输入URL，直到页面显示，这个过程中发生了什么？另外，为什么TCP是4次挥手，而不是3次挥手？

『求职者』：当然，我来解释一下这个过程：

1. URL解析：浏览器首先会解析URL，分离出协议、主机名、端口等信息。
2. DNS解析：浏览器会查找该域名对应的IP地址。首先查找浏览器缓存，然后是操作系统缓存，再到本地DNS服务器，最后到根DNS服务器。
3. 建立TCP连接：找到IP后，浏览器会与服务器建立TCP连接，这里会经历三次握手。
4. 发送HTTP请求：建立连接后，浏览器会发送HTTP请求到服务器。
5. 服务器处理请求并返回HTTP响应：服务器接收到请求，进行处理，然后返回响应。
6. 浏览器解析渲染页面：浏览器接收到HTML、CSS、JavaScript等资源，开始解析和渲染页面。
7. 断开连接：数据传输完成后，通过四次挥手断开TCP连接。

关于为什么是四次挥手而不是三次：

• 四次挥手的原因是TCP连接是全双工的，每个方向都需要单独进行关闭。
• 当一方发送FIN报文时，只是表示这一方不再发送数据了，但还可以接收数据。
• 另一方收到FIN后，可能还有数据需要发送，所以先发送ACK，等到所有数据都发送完毕后，才能发送自己的FIN。
• 因此，关闭连接需要四次交互：

1. 客户端发送FIN
2. 服务器回复ACK
3. 服务器发送FIN
4. 客户端回复ACK

如果是三次挥手，就无法保证双方都能gracefully关闭连接，可能会导致数据丢失。

TCP/IP模型和OSI7层模型的对应关系

「面试官」：非常详细的解答。那么你能说说TCP/IP模型和OSI 7层模型的对应关系吗？

『求职者』：当然可以。TCP/IP模型和OSI 7层模型是两种不同的网络协议模型，它们之间有一定的对应关系。让我用一个简单的表格来说明：

1. 应用层：

• OSI模型：应用层、表示层、会话层
• TCP/IP模型：应用层
• 协议：HTTP、FTP、SMTP等

1. 传输层：

• 两个模型都有传输层
• 协议：TCP、UDP

1. 网络层：

• 两个模型都有网络层
• 协议：IP、ICMP、ARP

1. 网络接口层：

• OSI模型：数据链路层、物理层
• TCP/IP模型：网络接口层
• 协议：Ethernet、Wi-Fi

主要区别在于，TCP/IP模型更加简化，将OSI模型的应用层、表示层和会话层合并为一个应用层，将数据链路层和物理层合并为网络接口层。这种简化使得TCP/IP模型更加实用和广泛应用。

Redis分布式集群

「面试官」：很好的解释。现在让我们谈谈数据库。你了解Redis分布式集群吗？另外，什么是缓存击穿，如何解决？

『求职者』：是的，我对Redis分布式集群有一定了解。

Redis分布式集群是Redis提供的分布式数据库解决方案，它可以将数据自动分片存储在多个节点上，每个节点存储整个数据集的一部分。主要特点包括：

1. 数据分片：数据自动分散到多个节点，每个节点负责一部分slot。
2. 高可用性：支持主从复制，当主节点故障时，从节点可以自动升级为主节点。
3. 线性扩展：可以通过增加节点来提高集群的存储容量和性能。
4. 去中心化：所有节点都是对等的，没有中心节点。

关于缓存击穿：

缓存击穿是指一个热点key在缓存中过期的瞬间，大量并发请求直接打到数据库，导致数据库压力激增的现象。

解决方案：

1. 互斥锁：

• 当缓存失效时，不是所有请求都去数据库查询，而是先获得锁的线程去查询数据库，其他线程等待。
• 这样可以防止大量并发请求直接打到数据库。

1. 热点数据永不过期：

• 对于一些热点数据，可以设置为永不过期，或者较长的过期时间。
• 同时可以采用后台异步更新的策略，保证数据的最终一致性。

1. 资源保护：

• 对数据库的访问增加限流和降级机制，防止数据库被大量请求击垮。

1. 提前更新：

• 对于可以预见的热点数据，可以在即将过期前，提前去更新缓存。

1. 二级缓存：

• 设置一个为时很短的缓存作为一级缓存，一个为时较长的缓存作为二级缓存。
• 即使一级缓存失效，也可以利用二级缓存来减轻数据库压力。

通过这些方法，我们可以有效地防止和缓解缓存击穿问题，保护后端数据库。

APP广告弹出控制

「面试官」：非常好。那么，如果我们要实现一个功能：打开一个APP时会弹出广告，但要求每个用户访问只弹出一次广告，你会如何设计这个功能？

『求职者』：这是一个很有趣的问题，涉及到用户体验和数据存储。我会这样设计这个功能：

1. 用户标识：

• 首先，我们需要一个唯一的用户标识。这可以是用户登录后的ID，或者对于未登录用户，可以生成一个设备唯一标识符（如UDID）。

1. 数据存储：

• 我们需要存储用户是否已经看过广告的信息。有几种方案：a. 本地存储：

b. 远程存储：

c. 混合方案：

• 使用SharedPreferences（Android）或UserDefaults（iOS）存储一个布尔值。
• 优点：快速，不需要网络请求。
• 缺点：用户卸载重装APP后状态会重置。
• 在服务器端数据库中存储用户ID和广告展示状态。
• 优点：可以跨设备同步，更可靠。
• 缺点：需要网络请求，可能影响加载速度。
• 本地存储和远程存储结合使用。
• 优点：兼顾了速度和可靠性。

1. 实现流程：

1. 额外考虑：

• 网络问题处理：如果无法连接到服务器，可以默认显示广告。
• 广告更新：可以设置一个时间间隔，比如每周或每月重置一次状态，以便显示新的广告。
• A/B测试：可以为不同用户组设置不同的广告显示策略。

1. 隐私考虑：

• 确保遵守相关的数据隐私法规，如GDPR。
• 在APP的隐私政策中说明这一功能。

通过这种设计，我们可以确保每个用户只会看到一次广告，同时保持良好的用户体验和系统性能。

Redis持久化方式

「面试官」：你对Redis的理解很不错。那么你能详细说说Redis的持久化方式吗？

『求职者』：当然可以。Redis提供了两种主要的持久化方式：RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File）。

1. RDB（Redis Database）：RDB是Redis默认的持久化方式。它通过**快照（snapshot）**的方式，将某一时刻的所有数据都写入到一个RDB文件中。

• 优点：

• 文件紧凑：RDB文件是一个紧凑的单一文件，非常适合用于备份。

• 恢复速度快：适合大规模的数据恢复。

• 性能影响小：父进程在保存RDB文件时唯一要做的就是fork出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作。

• 缺点：

• 数据丢失风险：两次快照之间的数据可能会丢失。

• 耗时：对于大数据集，fork可能会很耗时。

1. AOF（Append Only File）：AOF持久化会将每一个写操作追加到文件中。

• 优点：

• 数据安全性高：可以设置不同的fsync策略。

• 易于理解和解析：AOF文件是一个只进行追加的日志文件。

• 缺点：

• 文件体积大：对于相同数据集，AOF文件通常比RDB文件大。

• 速度可能慢于RDB：根据fsync策略，AOF的速度可能会慢于RDB。

1. 混合持久化：从Redis 4.0开始，Redis支持RDB和AOF的混合持久化。

• 在这种方式下，Redis重写AOF文件时，会先将当前数据以RDB方式写入新的AOF文件，再将重写缓冲区的增量命令以AOF方式追加到文件末尾。
• 这种方式结合了RDB和AOF的优点，既能快速加载又能避免丢失过多数据。

选择哪种持久化方式取决于您的具体需求。如果能承受数分钟的数据丢失，RDB是很好的选择。如果要求更高的数据安全性，可以选择AOF。在实际应用中，混合使用这两种方式往往能够提供最佳的数据安全性和性能。

Cookie和Session的区别

「面试官」：非常全面的回答。现在让我们转向Web开发相关的问题。你能解释一下Cookie和Session的区别吗？

『求职者』：当然可以。Cookie和Session都是用于跟踪用户状态的机制，但它们有很大的不同：

1. 存储位置：

• Cookie：存储在客户端（通常是浏览器）
• Session：存储在服务器端

1. 安全性：

• Cookie：相对不安全，因为存储在客户端，可能被篡改或窃取
• Session：相对安全，因为数据存储在服务器，客户端只存储一个Session ID

1. 存储容量：

• Cookie：容量较小，通常不超过4KB
• Session：容量更大，受服务器内存限制

1. 生命周期：

• Cookie：可以设置过期时间，如果不设置，默认为浏览器会话结束时过期
• Session：通常由服务器控制，可以设置过期时间，也可能在用户关闭浏览器后自动失效

1. 跨域支持：

• Cookie：支持跨域，可以通过设置domain来实现
• Session：默认不支持跨域

1. 数据类型：

• Cookie：只能存储字符串
• Session：可以存储任意数据类型

1. 性能影响：

• Cookie：每次HTTP请求都会携带Cookie，可能影响性能
• Session：仅在服务器端处理，不影响请求性能，但可能增加服务器负载

1. 应用场景：

• Cookie：适用于记住用户偏好设置、购物车等不敏感信息
• Session：适用于存储用户登录状态、敏感数据等

在实际应用中，我们经常结合使用Cookie和Session。例如，我们可以在Cookie中存储Session ID，而将具体的用户数据存储在服务器端的Session中，这样既保证了安全性，又提供了良好的用户体验。

SQL语句执行很慢的排查

「面试官」：很好的解释。那么，如果一个SQL语句执行很慢，你会如何排查问题？

『求职者』：当遇到SQL语句执行很慢的情况，我会按以下步骤进行排查：

1. 使用EXPLAIN分析执行计划：

• EXPLAIN可以显示MySQL如何执行查询，包括表的读取顺序、索引使用情况等。
• 关注 type、key、rows 等字段，判断索引使用是否正确，扫描的行数是否过多。

1. 检查索引使用情况：

• 确保WHERE子句、JOIN条件、ORDER BY和GROUP BY中的列有适当的索引。
• 使用 SHOW INDEX FROM table_name 查看表的索引情况。

1. 查看慢查询日志：

• 开启MySQL的慢查询日志，分析哪些查询经常出现在日志中。
• 使用 pt-query-digest 等工具分析慢查询日志。

1. 检查表的数据量：

• 使用 SHOW TABLE STATUS 查看表的行数和数据大小。
• 考虑是否需要分表或分区来优化大表。

1. 优化查询语句：

• 避免使用 SELECT *，只选择需要的列。
• 优化 JOIN 操作，确保 JOIN 的字段有索引。
• 使用 LIMIT 限制结果集大小。

1. 检查服务器资源使用情况：

• 使用 top、iostat 等工具检查CPU、内存、磁盘I/O的使用情况。
• 考虑是否需要升级硬件或优化MySQL配置。

1. 使用性能剖析工具：

• 使用 MySQL 的 Performance Schema 或 Percona 的 pt-pmp 等工具进行更深入的性能分析。

1. 检查锁等待情况：

• 使用 SHOW PROCESSLIST 查看当前运行的查询。
• 检查是否有长时间的锁等待。

1. 考虑查询重写：

• 某些情况下，可能需要重写查询，如使用子查询替代 JOIN，或者反之。

1. 检查数据库设计：

• 评估是否需要进行数据库的范式化或反范式化。
• 检查是否有不必要的触发器或存储过程影响性能。

通过这些步骤，我们通常可以找出SQL语句执行慢的原因，并采取相应的优化措施。优化是一个迭代的过程，可能需要多次尝试才能达到最佳效果。

分布式系统和CAP理论

「面试官」：非常详细的回答。现在，你能谈谈你对分布式系统的理解吗？特别是CAP理论？

『求职者』：当然，我很乐意分享我对分布式系统和CAP理论的理解。

分布式系统是由多个独立计算机组成的系统，这些计算机通过网络相互连接和通信，对外表现为一个统一的整体。分布式系统的主要目标是提高系统的可用性、可靠性和性能。

CAP理论是分布式系统设计中的一个重要理论，由Eric Brewer提出。CAP代表：

1. 一致性（Consistency）：

• 所有节点在同一时间具有相同的数据。
• 任何一个写操作都要等待所有节点同步完成。

1. 可用性（Availability）：

• 每个请求都能得到一个响应，无论响应成功或失败。
• 系统能够一直处理客户端的请求，而不会出现长时间的不响应。

1. 分区容错性（Partition Tolerance）：

• 系统中部分节点故障或网络故障时，系统仍能继续运行。
• 即使网络分区导致节点间通信失败，系统也能继续提供服务。

CAP理论指出，在一个分布式系统中，最多只能同时满足这三项中的两项。

在实际应用中，我们通常会根据业务需求在这三者之间做出权衡：

1. CP系统：保证一致性和分区容错性，但可能牺牲可用性。

• 例如：HBase、ZooKeeper

1. AP系统：保证可用性和分区容错性，但可能牺牲一致性。

• 例如：Cassandra、CouchDB

1. CA系统：在实际的分布式系统中很少见，因为网络分区是不可避免的。

需要注意的是，CAP理论中的取舍并非绝对的。在实际系统中，我们通常会采用一些策略来在这三者之间取得平衡：

• 最终一致性：允许系统在一段时间后达到一致状态。
• 读写分离：通过不同的节点处理读和写操作。
• 分布式事务：通过两阶段提交等方式保证跨节点操作的一致性。

理解CAP理论对于设计和选择分布式系统架构非常重要，它帮助我们在不同的需求之间做出正确的权衡。

消息队列（MQ）的理解

「面试官」：很好的解释。那么，你了解消息队列（MQ）吗？能谈谈MQ的组成以及它在分布式系统中的作用吗？

『求职者』：当然，我很乐意分享我对消息队列（Message Queue，简称MQ）的理解。

消息队列是一种异步的服务间通信方式，是分布式系统中重要的组件之一。它可以理解为一个存储消息的容器，生产者（Producer）向其中添加消息，消费者（Consumer）从中获取消息。

MQ的基本组成部分包括：

1. 生产者（Producer）：

• 负责产生消息并将其发送到消息队列。

1. 消费者（Consumer）：

• 从消息队列中获取消息并进行处理。

1. 消息代理（Broker）：

• 消息队列的服务器，负责存储和转发消息。

1. 队列（Queue）或主题（Topic）：

• 存储消息的逻辑容器。

1. 消息（Message）：

• 传输的数据本身。

MQ在分布式系统中的主要作用包括：

1. 解耦：

• 允许不同系统或模块之间通过消息进行通信，而不需要直接调用。
• 降低系统间的依赖性，提高系统的可维护性和扩展性。

1. 异步处理：

• 允许非关键路径的操作异步进行，提高系统响应速度。
• 例如：用户注册后发送欢迎邮件，可以通过MQ异步处理。

1. 流量削峰：

• 在高并发场景下，可以缓冲短时间内的高峰请求。
• 防止突发流量对后端系统造成冲击。

1. 数据分发：

• 实现一对多的消息推送，如发布-订阅模式。

1. 可靠性：

• 通过消息持久化，确保在系统故障时不会丢失数据。

1. 顺序保证：

• 某些MQ实现可以保证消息的顺序性，这在某些场景下非常重要。

1. 缓冲：

• 允许消费者以自己的速度处理消息，不会因为生产速度过快而崩溃。

常见的MQ产品包括：

• RabbitMQ：支持多种协议，易于部署和使用。
• Kafka：高吞吐量，适合大数据场景。
• RocketMQ：阿里巴巴开源的消息中间件，在金融场景中表现出色。
• ActiveMQ：Apache旗下的开源消息中间件，成熟稳定。

每种MQ都有其特点和适用场景，选择时需要根据具体需求进行评估。

短链接设计

「面试官」：非常好的解释。现在，假设我们需要设计一个短链接服务，如果一个访问链接很长，如何设计一个短链接？如果使用哈希算法，存在哈希冲突了生成重复短链接怎么办？

『求职者』：设计短链接服务是一个有趣的系统设计问题。我会这样设计：

1. 基本流程：

• 接收长URL
• 生成短码
• 存储长URL和短码的映射
• 返回短链接

1. 短码生成方法：a. 哈希算法：

b. 计数器方法：

c. 随机生成：

• 使用MD5或SHA-256对长URL进行哈希
• 取哈希结果的前6-8位作为短码
• 维护一个全局递增计数器
• 将计数器的值转换为62进制（0-9, a-z, A-Z）
• 随机生成6-8位的字符串

1. 处理哈希冲突：如果使用哈希算法，确实可能出现冲突。解决方法包括：a. 链式法：

b. 开放寻址法：

c. 重新哈希：

• 当发生冲突时，在原有短码后附加一个计数器
• 例如：abc123 -> abc123-1 -> abc123-2
• 当发生冲突时，尝试下一个可用的短码
• 例如：如果abc123被占用，尝试abc124，以此类推
• 当发生冲突时，对原始URL加上一个salt值，然后重新哈希
• 例如：hash(url + "1"), hash(url + "2")，直到找到未被使用的短码

1. 数据存储：

• 使用关系型数据库（如MySQL）存储长URL和短码的映射
• 使用Redis等缓存系统提高读取性能

1. 系统架构：

graph TD
    A[负载均衡器] --> B[Web服务器]
    B --> C[短链接生成服务]
    C --> D[数据库]
    C --> E[缓存]
    F[重定向服务] --> D
    F --> E

1. 优化考虑：

• 使用布隆过滤器快速判断短码是否存在
• 实现分布式锁避免并发问题
• 考虑短链接的过期策略

1. 安全性考虑：

• 实现访问频率限制，防止滥用
• 提供短链接预览功能，避免钓鱼链接

这种设计可以有效地处理长URL到短链接的转换，同时解决了哈希冲突的问题。

反转链表（手撕代码）

「面试官」：很好的系统设计思路。现在，我们来做一个编程题。请你实现一个函数，用于反转一个单链表。你需要自己定义链表结构，实现反转函数，并写出测试用例。请使用Java语言。

『求职者』：好的，我来实现这个反转链表的函数。我会使用Java语言，并按照ACM模式来编写代码。

import java.util.*;

class ListNode {
    int val;
    ListNode next;
    ListNode(int x) { val = x; }
}

public class Main {
    // 反转链表的函数
    public static ListNode reverseList(ListNode head) {
        ListNode prev = null;
        ListNode current = head;
        
        while (current != null) {
            ListNode nextTemp = current.next;
            current.next = prev;
            prev = current;
            current = nextTemp;
        }
        
        return prev;
    }
    
    // 用于打印链表的辅助函数
    public static void printList(ListNode head) {
        while (head != null) {
            System.out.print(head.val + " ");
            head = head.next;
        }
        System.out.println();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        // 读入链表节点的数量
        int n = scanner.nextInt();
        
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        ListNode current = dummy;
        
        // 构建链表
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int val = scanner.nextInt();
            current.next = new ListNode(val);
            current = current.next;
        }
        
        System.out.println("Original list:");
        printList(dummy.next);
        
        // 反转链表
        ListNode reversed = reverseList(dummy.next);
        
        System.out.println("Reversed list:");
        printList(reversed);
        
        scanner.close();
    }
}

这段代码实现了以下功能：

1. 定义了 ListNode 类来表示链表节点。
2. 实现了 reverseList 函数来反转链表。
3. 提供了 printList 辅助函数来打印链表。
4. 在 main 函数中，我们：

• 读取用户输入来构建链表
• 打印原始链表
• 反转链表
• 打印反转后的链表

使用示例： 输入：

5
1 2 3 4 5

输出：

Original list:
1 2 3 4 5 
Reversed list:
5 4 3 2 1 

这个实现的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是链表的长度。空间复杂度是 O(1)，因为我们只使用了常数级的额外空间。

这种实现方式满足了ACM模式的要求，可以直接在Online Judge系统中运行和测试。

「面试官」：非常好的实现。你能解释一下反转链表的过程吗？为什么这种方法可以成功反转链表？

『求职者』：当然，我很乐意解释反转链表的过程。

反转链表的核心思想是改变每个节点的next指针，让它指向前一个节点而不是后一个节点。我们通过遍历链表来实现这一点。让我用一个图来说明这个过程：

解释一下代码中的关键步骤：

1. 我们使用三个指针：prev、current 和 nextTemp。

• prev 指向当前节点的前一个节点
• current 指向当前正在处理的节点
• nextTemp 用于暂存当前节点的下一个节点

1. 在每次迭代中：

• 我们首先保存 current.next 到 nextTemp，因为我们即将改变 current.next
• 然后将 current.next 指向 prev，这就完成了当前节点的反转
• 接着，我们将 prev 和 current 都向前移动一步，为下一次迭代做准备

1. 循环继续，直到 current 变为 null，这意味着我们已经处理完了所有节点
2. 最后，我们返回 prev，因为在循环结束时，prev 指向的是新的头节点（原来的尾节点）

这种方法之所以有效，是因为它巧妙地利用了三个指针来保持对必要信息的跟踪，同时逐步改变链表的结构。通过每次改变一个节点的指向，我们最终达到了反转整个链表的目的。

这个算法的优点是：

• 时间复杂度为 O(n)：我们只需要遍历链表一次。
• 空间复杂度为 O(1)：我们只使用了固定数量的额外空间（三个指针），不论链表多长。

这种就地反转的方法是处理链表反转问题的最优解之一，既高效又节省空间。

「面试官」：excellent！这次面试到此结束，你的表现很出色。谢谢你的时间。

『求职者』：非常感谢您的肯定和这次面试机会。我也从中学到了很多，期待有机会能加入您的团队，为公司做出贡献。再次感谢您的时间，祝您工作顺利！

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