面试题目

1、自我介绍 2、项目太简单，随便问了两句

==================数据结构================

1、数据结构的排序算法有哪些？（每种时间复杂度都说一下，快排和堆排的编程思想是什么？） 2、说一下经典的图论算法及使用场景（最短路、最小生成树等等） 3、如何判断有向图是否有环？（拓扑排序） 4、更高级的树的算法了解哪些？他们的使用场景有什么？（二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B+树、B树） 5、字典树了解吗？他有什么用途？

==================网络====================

1、介绍一下HTTP协议 2、介绍一下HTTP1.0、1.1、2.0以及未来规划的3.0有什么区别和联系 3、了解过IO多路复用吗？

==================操作系统=================

1、介绍一下你知道的操作系统的知识 2、进程和线程是怎么切换的？ 3、了解过协程码？ 4、数据从内存写到磁盘是怎么样的一个过程？CPU读数据又是怎样的一个过程？（面试官想问的是DMA）

==================算法题==================

1、给你一个大小为10的整数数组和一个目标值target，每个数只能用一次，判断是否能用数组中的某些整数相加得到目标值target。（01背包，leetcode原题，没找到具体题号） 2、课程表（leetcode207）

==================反问===================

1、部门做什么？（saas系统，人事薪酬系统） 2、还有几轮面试

参考回答

面试官: 请做一个简短的自我介绍。

应聘者: 您好，我是[您的名字]，是一名有[X]年经验的后端开发工程师。我主要使用Java和Python进行开发，对数据结构、算法、网络和操作系统都有深入的了解。在过去的工作中，我参与过[具体项目名称]的开发，主要负责[具体职责]。我热爱技术，经常关注最新的技术动态，并且喜欢在实际项目中应用新技术来解决问题。

面试官: 好的，虽然你的项目经验看起来有些简单，但我们先继续其他方面的问题。让我们从数据结构开始。

面试官: 数据结构的排序算法有哪些？每种的时间复杂度是多少？快排和堆排的编程思想是什么？

应聘者: 常见的排序算法包括：

1. 冒泡排序：O(n^2)
2. 选择排序：O(n^2)
3. 插入排序：O(n^2)
4. 希尔排序：O(nlogn) 到 O(n^2)之间
5. 归并排序：O(nlogn)
6. 快速排序：平均O(nlogn)，最坏O(n^2)
7. 堆排序：O(nlogn)
8. 计数排序：O(n+k)，k是数据范围
9. 桶排序：O(n+k)
10. 基数排序：O(nk)，k是最大数的位数

快速排序的核心思想是分治法。它选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归地对这两部分进行排序。

堆排序的思想是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。它先将数组构建成一个最大堆，然后将堆顶元素与末尾元素交换，这样末尾元素就是最大值。然后将剩余的n-1个元素重新构造成一个堆，重复这个过程直到只有一个元素为止。

面试官: 说一下经典的图论算法及使用场景。

应聘者: 经典的图论算法包括：

1. Dijkstra算法：用于求解单源最短路径问题。适用于无负权边的图，常用于导航系统、网络路由等。
2. Floyd-Warshall算法：用于求解所有点对最短路径问题。适用于正权或负权（但无负权回路）的图，常用于寻找网络中任意两点间的最短路径。
3. Prim算法和Kruskal算法：用于求解最小生成树问题。适用于带权无向图，常用于网络设计、电路设计等。
4. Bellman-Ford算法：用于求解单源最短路径问题，可以处理负权边。常用于路由协议如RIP（Routing Information Protocol）。
5. 拓扑排序：用于有向无环图（DAG）的顶点排序。常用于任务调度、编译依赖分析等。
6. 强连通分量算法（如Kosaraju算法）：用于找出有向图中的强连通分量。常用于社交网络分析、网页链接分析等。

这些算法在网络设计、路径规划、调度问题等多个领域有广泛应用。

面试官: 如何判断有向图是否有环？

应聘者: 判断有向图是否有环，我们可以使用拓扑排序或者深度优先搜索（DFS）。

使用拓扑排序的方法是：

1. 计算图中每个顶点的入度。
2. 将所有入度为0的顶点加入队列。
3. 当队列非空时，取出一个顶点，将其所有邻接顶点的入度减1。如果减1后邻接顶点的入度变为0，则将其加入队列。
4. 重复步骤3，直到队列为空。
5. 如果最终图中所有顶点都被访问过，则图中无环；否则，图中有环。

这个方法的时间复杂度是O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。

使用DFS的方法是：

1. 对图中的每个未访问的顶点进行DFS。
2. 在DFS过程中，标记每个顶点的状态（未访问、正在访问、已访问完成）。
3. 如果在DFS过程中，遇到一个"正在访问"的顶点，说明图中存在环。

这个方法的时间复杂度也是O(V+E)。

面试官: 更高级的树的算法了解哪些？他们的使用场景有什么？

应聘者: 更高级的树算法包括：

1. 二叉树：基本的树结构，用于表示层次关系。
2. 二叉搜索树（BST）：左子树的所有节点值小于根节点，右子树的所有节点值大于根节点。用于快速查找、插入和删除操作，平均时间复杂度O(logn)。
3. 平衡二叉树（如AVL树）：在BST的基础上保证树的平衡，防止树退化成链表。用于需要频繁插入删除的动态数据集。
4. 红黑树：一种自平衡的BST，在Linux内核、Java的TreeMap等地方广泛使用。相比AVL树，牺牲了部分平衡性来减少插入和删除操作的旋转次数。
5. B树：一种多路搜索树，常用于数据库和文件系统中。能够减少磁盘I/O次数，提高查询效率。
6. B+树：B树的变种，所有数据都存在叶子节点，非叶子节点只存索引。广泛用于数据库索引，如MySQL的InnoDB存储引擎。

这些高级树结构主要用于优化查询、插入、删除操作，以及在外部存储（如磁盘）上组织大量数据。选择哪种结构取决于具体的应用场景，如数据量大小、操作频率、是否需要范围查询等。

面试官: 字典树了解吗？它有什么用途？

应聘者: 是的，我了解字典树，也称为前缀树（Trie）。

字典树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这种数据结构有以下特点：

1. 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
2. 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

字典树的主要用途包括：

1. 字符串检索：可以在O(m)时间内完成一个长度为m的字符串查询。
2. 前缀匹配：可以快速查找具有相同前缀的全部键值。
3. 字符串排序：字典树天然地按字典序存储字符串。
4. 最长公共前缀：可以用于查找一组字符串的最长公共前缀。
5. 自动补全：在搜索引擎、输入法等应用中，可以快速找出所有以某个前缀开始的字符串。
6. IP路由表查找：在计算机网络中，路由器使用类似字典树的结构来存储路由表。

字典树在需要大量字符串操作的场景中非常有用，如拼写检查、IP路由、电话号码簿等。它的主要优势是在时间和空间上都能提供不错的性能。

面试官: 好的，让我们转向网络方面的问题。介绍一下HTTP协议。

应聘者: HTTP（超文本传输协议）是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。它是World Wide Web数据通信的基础。

HTTP的主要特点包括：

1. 客户端-服务器模型：客户端发送请求，服务器返回响应。
2. 无状态：每个请求都是独立的，服务器不会在不同请求之间保留任何数据。
3. 可扩展：通过headers可以轻松地扩展协议的功能。
4. 无连接：每次连接只处理一个请求。（注：HTTP/1.1引入了持久连接）
5. 媒体独立：任何类型的数据都可以通过HTTP传输。

HTTP请求方法包括GET、POST、PUT、DELETE等，用于指定对资源的操作。

HTTP状态码用于表示请求的结果，如200 (OK)，404 (Not Found)，500 (Internal Server Error)等。

HTTP协议广泛应用于Web浏览器、移动应用等各种网络通信场景。

面试官: HTTP1.0、1.1、2.0以及未来规划的3.0有什么区别和联系？

应聘者: HTTP各个版本的主要区别和联系如下：

1. HTTP/1.0 (1996年):

• 引入了版本号概念
• 增加了POST、HEAD等方法
• 增加了状态码、多字符集支持等

1. HTTP/1.1 (1997年):

• 引入了持久连接（Keep-Alive），默认开启
• 增加了管道化（Pipelining）技术
• 支持虚拟主机
• 增加了更多的缓存控制机制
• 新增了OPTIONS、PUT、DELETE等方法

1. HTTP/2 (2015年):

• 使用二进制格式传输数据，而不是文本格式
• 支持多路复用，允许同时通过单一的TCP连接发起多重的请求-响应消息
• 使用HPACK压缩HTTP头部
• 服务器推送（Server Push）
• 请求优先级

1. HTTP/3 (开发中):

• 基于QUIC协议，使用UDP而不是TCP
• 改进的拥塞控制
• 连接迁移
• 0-RTT连接建立
• 更好的错误处理

主要的演进趋势是提高性能、降低延迟、增强安全性和改善用户体验。每个新版本都在解决前一个版本的限制和问题，同时保持向后兼容性。

面试官: 了解过IO多路复用吗？

应聘者: 是的，我了解IO多路复用。

IO多路复用是一种同步IO模型，它允许单个进程同时监视多个文件描述符，以确定是否有任何描述符准备好进行IO操作。这种技术可以显著提高程序的性能和可伸缩性。

主要的IO多路复用机制包括：

1. select：最早的IO多路复用函数，可以监视多个文件描述符。但它有一些限制，如文件描述符数量上限为1024。
2. poll：类似于select，但没有文件描述符数量的限制。
3. epoll：Linux特有的IO多路复用机制，性能最好。它使用事件驱动的方式，只关注活跃的文件描述符。
4. kqueue：BSD系统的IO多路复用机制，类似于epoll。

IO多路复用的主要优势是：

• 可以同时监控多个IO操作，提高程序的并发性。
• 非阻塞IO，提高了程序的响应速度。
• 比创建多线程的开销要小。

在实际应用中，IO多路复用被广泛用于高性能的网络服务器设计中，如Nginx、Redis等。

面试官: 好的，让我们转向操作系统方面。介绍一下你知道的操作系统的知识。

应聘者: 操作系统是管理计算机硬件和软件资源的系统软件。以下是一些关键概念：

1. 进程管理：操作系统负责创建、调度、中断和终止进程。包括进程状态、进程调度算法（如轮转、优先级调度）等。
2. 内存管理：负责分配和回收内存。包括分页、分段、虚拟内存等概念。
3. 文件系统：管理持久化存储。包括文件组织、目录结构、文件保护等。
4. I/O管理：控制外部设备的操作。包括缓冲、高速缓存、设备驱动程序等。
5. 死锁：系统资源的循环等待。包括死锁的预防、避免、检测和恢复。
6. 并发控制：管理多个进程同时执行。包括互斥、同步、信号量等概念。
7. 安全和保护：保护系统资源不被非法访问。包括访问控制、身份认证等。
8. 网络功能：提供网络通信支持。包括协议栈、网络驱动等。
9. 系统调用：提供用户程序和操作系统之间的接口。

这些概念共同构成了操作系统的核心功能，使得计算机能够高效、安全地运行。

面试官: 进程和线程是怎么切换的？

应聘者: 进程和线程的切换，也称为上下文切换，是操作系统的一个重要功能。这个过程大致如下：

1. 进程切换：

• 保存当前进程的上下文（CPU寄存器状态、程序计数器等）到进程控制块（PCB）中。
• 将CPU的控制权从当前进程切换到操作系统内核。
• 选择下一个要运行的进程（通过调度算法）。
• 从新进程的PCB中恢复上下文。
• 将CPU控制权交给新进程。

1. 线程切换：

• 线程切换类似于进程切换，但开销较小。
• 保存当前线程的上下文到线程控制块（TCB）。
• 选择下一个要运行的线程。
• 恢复新线程的上下文。

线程切换比进程切换更轻量，因为同一进程内的线程共享地址空间和其他资源，切换时不需要切换内存映射等信息。

切换的触发可能由时间片用完、I/O操作、高优先级任务到达等原因引起。

面试官: 了解过协程吗？

应聘者: 是的，我了解协程。协程是一种用户级线程，也被称为轻量级线程。它的主要特点是：

1. 用户空间调度：协程的调度由用户程序控制，而不是操作系统。
2. 轻量级：创建和切换的开销非常小，可以轻松创建上万个协程。
3. 非抢占式：协程主动让出控制权，而不是被操作系统强制剥夺。
4. 共享地址空间：同一进程内的协程共享地址空间，通信更简单高效。
5. 状态保存：协程可以在特定点保存状态，之后再恢复，有利于实现某些复杂的控制结构。

协程在一些语言中有原生支持，如Go语言的goroutine，Python的asyncio。它们特别适合I/O密集型任务，可以大幅提高程序的并发性能。

面试官: 数据从内存写到磁盘是怎么样的一个过程？CPU读数据又是怎样的一个过程？

应聘者: 这个问题涉及到DMA（直接内存访问）的概念。让我分别解释这两个过程：

1. 数据从内存写到磁盘：

• CPU初始化DMA控制器，设置源地址（内存）、目标地址（磁盘）和传输数据量。
• DMA控制器直接控制内存到磁盘的数据传输，不需要CPU干预每个字节的传输。
• 传输完成后，DMA控制器向CPU发送中断信号。
• CPU处理这个中断，确认数据传输完成。

1. CPU读取数据：

• CPU发出读取请求到内存控制器。

• 如果数据在缓存中，直接从缓存读取（缓存命中）。

• 如果数据不在缓存中（缓存未命中）：

• 内存控制器访问主内存。

• 数据从主内存传输到CPU的缓存。

• CPU从缓存中读取数据。

在现代计算机中，DMA大大减轻了CPU在I/O操作中的负担，提高了系统整体性能。而CPU的多级缓存机制则有效地缓解了CPU和主内存之间的速度差异，提高了数据访问速度。

面试官: 好的，现在我们来做两道算法题。第一题：给你一个大小为10的整数数组和一个目标值target，每个数只能用一次，判断是否能用数组中的某些整数相加得到目标值target。

应聘者: 这个问题可以用动态规划来解决，具体是0-1背包问题的变体。以下是Python的实现：

class Solution {
    public boolean canSum(int[] nums, int target) {
        boolean[] dp = new boolean[target + 1];
        dp[0] = true;
        
        for (int num : nums) {
            for (int i = target; i >= num; i--) {
                dp[i] |= dp[i - num];
            }
        }
        
        return dp[target];
    }

    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        int[] nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        int target = 15;
        System.out.println(solution.canSum(nums, target));  // 输出: true
    }
}

这个算法的时间复杂度是O(n*target)，空间复杂度是O(target)，其中n是数组的长度。

算法的思路是：

1. 创建一个布尔数组dp，dp[i]表示是否可以用数组中的数相加得到i。
2. 初始化dp[0] = True，因为总是可以选择不使用任何数得到和为0。
3. 对于数组中的每个数num，从target到num遍历：

• 如果dp[i-num]为True，说明可以用一些数得到i-num，那么再加上num就可以得到i，所以dp[i]也为True。

1. 最后返回dp[target]，即是否可以得到目标值。

面试官: 第二题：课程表（LeetCode 207）

应聘者: 这个问题本质上是判断一个有向图是否有环。我们可以使用拓扑排序或DFS来解决。这里我用拓扑排序的方法：

import java.util.*;

class Solution {
    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        // 构建图和入度数组
        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>(numCourses);
        int[] inDegree = new int[numCourses];
        
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            graph.add(new ArrayList<>());
        }
        
        for (int[] prereq : prerequisites) {
            graph.get(prereq[1]).add(prereq[0]);
            inDegree[prereq[0]]++;
        }
        
        // 将所有入度为0的节点加入队列
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (inDegree[i] == 0) {
                queue.offer(i);
            }
        }
        
        // 记录已访问的节点数
        int visited = 0;
        
        while (!queue.isEmpty()) {
            int node = queue.poll();
            visited++;
            
            // 将所有相邻节点的入度减1
            for (int neighbor : graph.get(node)) {
                inDegree[neighbor]--;
                if (inDegree[neighbor] == 0) {
                    queue.offer(neighbor);
                }
            }
        }
        
        // 如果访问的节点数等于课程总数，说明没有环
        return visited == numCourses;
    }
}

这个算法的时间复杂度是O(V+E)，空间复杂度是O(V+E)，其中V是课程数，E是先决条件的数量。

算法的思路是：

1. 构建图和入度数组。
2. 将所有入度为0的节点（没有先决条件的课程）加入队列。
3. 每次从队列中取出一个节点，访问计数加1，并将其所有邻接节点的入度减1。
4. 如果某个邻接节点的入度变为0，将其加入队列。
5. 重复步骤3和4，直到队列为空。
6. 如果访问的节点数等于课程总数，说明所有课程都可以完成，即图中没有环。

这个方法实际上是通过逐步删除入度为0的节点来判断图中是否存在环。如果存在环，那么环中的节点的入度永远不会变为0，最终访问的节点数会小于总节点数。

面试官: 好的，面试到此结束。你有什么想问我的吗？

应聘者: 是的，我有两个问题想请教：

1. 能否介绍一下贵部门主要负责的业务和技术栈？您提到是做SaaS系统，人事薪酬系统，我很感兴趣想了解更多细节。
2. 接下来还有几轮面试？整个招聘流程是怎样的？

面试官: [面试官会根据公司实际情况回答这些问题]

应聘者: 非常感谢您的解答，这些信息对我很有帮助。我对贵公司的技术和业务都很感兴趣，希望有机会能加入您的团队。谢谢您今天的时间，期待下一步的反馈。

面试官: 好的，我们会尽快给你反馈。谢谢你的参与，再见。

应聘者: 谢谢，再见。

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